𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 𝗧𝗵𝗮𝘁 𝗗𝗼𝗻'𝘁 𝗛𝗮𝗹𝗹𝘂𝗰𝗶𝗻𝗮𝘁𝗲
زیادہ تر AI ایجنٹس پروڈکشن میں ناکام ہو جاتے ہیں۔ وہ فنکشن کے نام خود سے ایجاد کر لیتے ہیں۔ وہ غلط پیرامیٹرز کا اندازہ لگاتے ہیں۔ وہ غلط ٹولز استعمال کرتے ہیں۔
فنکشن کالنگ (Function calling) کا مقصد اسے روکنا ہے۔ لیکن حقیقت میں، یہ اکثر ایجنٹس کو بڑے پیمانے پر پراعتماد طریقے سے غلط ثابت کر دیتا ہے۔
اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے آپ کو بڑے ماڈلز کی ضرورت نہیں ہے۔ آپ کو بہتر آرکیٹیکچر (architecture) کی ضرورت ہے۔
قابل اعتماد ایجنٹس بنانے کے لیے ان چار پیٹرنز (patterns) پر عمل کریں:
دو مرحلہ وار روٹر (two-stage router) استعمال کریں ایک ساتھ ماڈل کو 15 ٹولز نہ بھیجیں۔ اس سے اسکیما (schema) میں ضرورت سے زیادہ بوجھ بڑھ جاتا ہے۔ اس کے بجائے، پہلے ارادے (intent) کی درجہ بندی کرنے کے لیے ایک تیز اور سستا ماڈل استعمال کریں۔ جب آپ کو ارادہ معلوم ہو جائے، تو صرف متعلقہ ٹولز دکھائیں۔ اس سے غلطیوں میں 60-70% تک کمی آتی ہے۔
اسٹرکچرڈ آؤٹ پٹ (structured outputs) کو نافذ کریں ماڈلز سے پرامپٹس (prompts) کے ذریعے درست JSON واپس مانگنا بند کریں۔ API لیول پر اسکیما کے نفاذ (schema enforcement) کا استعمال کریں۔ ایک اسکیما ہر بار 500 الفاظ کے پرامپٹ پر بھاری پڑتا ہے۔ یہ اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ ماڈل آپ کے قواعد پر عمل کرے گا۔
ویلیڈیشن لیئرز (validation layers) بنائیں ہر ٹول کال کے لیے تین مراحل درکار ہیں:
- پری ویلیڈیشن (Pre-validation)
- ماڈل ایگزیکیوشن (Model execution)
- پوسٹ ویلیڈیشن (Post-validation)
اگر کوئی ٹول کال ویلیڈیشن میں ناکام ہو جائے، تو ایرر (error) واپس ماڈل کو بھیج دیں۔ ماڈلز دوسری کوشش میں 80% بار اپنے پیرامیٹر کی غلطیوں کو خود ٹھیک کر لیتے ہیں۔
- سخت حدود (hard limits) مقرر کریں انفینٹ لوپس (infinite loops) آپ کے بجٹ کو ختم کر دیتے ہیں۔ ایک ماڈل لوپ میں ٹولز کو تب تک کال کر سکتا ہے جب تک کہ ٹائم آؤٹ نہ ہو جائے۔ ہمیشہ زیادہ سے زیادہ تکرار (iteration count) مقرر کریں۔ سخت حدود ایک ضرورت ہیں، کوئی آپشن نہیں۔
مختلف کاموں کے لیے مختلف ماڈلز استعمال کر کے اپنے اخراجات کو بہتر بنائیں:
- ارادے کی روٹنگ (intent routing) اور آؤٹ پٹ فارمیٹنگ کے لیے چھوٹے ماڈلز استعمال کریں۔
- ٹول کے انتخاب کے لیے درمیانے درجے (mid-tier) کے ماڈلز استعمال کریں۔
- پیچیدہ منصوبہ بندی (complex planning) کے لیے صرف فرنٹیر ماڈلز (frontier models) استعمال کریں۔
یہ طریقہ کار معیار میں تقریباً بغیر کسی کمی کے اخراجات کو 10x سے 15x تک کم کر دیتا ہے۔
قابل اعتماد AI کا تعلق سسٹم ڈیزائن سے ہے۔ حدود (constraints)، ویلیڈیشن اور آرکیسٹریشن (orchestration) پر توجہ دیں۔
آپ قابل اعتماد ایجنٹس بنانے کے لیے کون سے پیٹرنز استعمال کرتے ہیں؟