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AI एजेंट्स और उनके उपयोग के मामलों का परिचय
“AI एजेंट्स फॉर बिगिनर्स” कोर्स में आपका स्वागत है! यह कोर्स AI एजेंट्स बनाने के लिए बुनियादी जानकारी और व्यावहारिक उदाहरण प्रदान करता है।
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इस कोर्स की शुरुआत हम AI एजेंट्स को बेहतर तरीके से समझने और यह जानने से करेंगे कि हम उन्हें अपने बनाए गए एप्लिकेशन और वर्कफ़्लो में कैसे उपयोग कर सकते हैं।
परिचय
इस पाठ में शामिल हैं:
- AI एजेंट्स क्या हैं और उनके विभिन्न प्रकार क्या हैं?
- AI एजेंट्स के लिए कौन से उपयोग के मामले सबसे उपयुक्त हैं और वे हमारी कैसे मदद कर सकते हैं?
- एजेंटिक समाधान डिज़ाइन करते समय कुछ बुनियादी निर्माण खंड क्या हैं?
सीखने के लक्ष्य
इस पाठ को पूरा करने के बाद, आप:
- AI एजेंट्स की अवधारणाओं को समझ पाएंगे और वे अन्य AI समाधानों से कैसे अलग हैं।
- AI एजेंट्स को सबसे प्रभावी तरीके से लागू कर पाएंगे।
- उपयोगकर्ताओं और ग्राहकों के लिए उत्पादक रूप से एजेंटिक समाधान डिज़ाइन कर पाएंगे।
AI एजेंट्स और उनके प्रकार को परिभाषित करना
AI एजेंट्स क्या हैं?
AI एजेंट्स सिस्टम हैं जो Large Language Models (LLMs) को कार्य करने में सक्षम बनाते हैं। यह LLMs की क्षमताओं को बढ़ाकर उन्हें टूल्स और ज्ञान तक पहुंच प्रदान करते हैं।
आइए इस परिभाषा को छोटे हिस्सों में विभाजित करें:
- सिस्टम - एजेंट्स को केवल एक घटक के रूप में नहीं, बल्कि कई घटकों के एक सिस्टम के रूप में सोचना महत्वपूर्ण है। AI एजेंट्स के बुनियादी स्तर पर घटक हैं:
- पर्यावरण - वह परिभाषित स्थान जहां AI एजेंट कार्य कर रहा है। उदाहरण के लिए, यदि हमारे पास एक यात्रा बुकिंग AI एजेंट है, तो पर्यावरण वह यात्रा बुकिंग सिस्टम हो सकता है जिसे AI एजेंट कार्य पूरा करने के लिए उपयोग करता है।
- सेंसर - पर्यावरण में जानकारी होती है और यह प्रतिक्रिया प्रदान करता है। AI एजेंट्स सेंसर का उपयोग करके पर्यावरण की वर्तमान स्थिति के बारे में जानकारी एकत्र और व्याख्या करते हैं। यात्रा बुकिंग एजेंट के उदाहरण में, यात्रा बुकिंग सिस्टम होटल की उपलब्धता या उड़ान की कीमतों जैसी जानकारी प्रदान कर सकता है।
- एक्चुएटर्स - एक बार जब AI एजेंट पर्यावरण की वर्तमान स्थिति प्राप्त कर लेता है, तो वर्तमान कार्य के लिए एजेंट यह निर्धारित करता है कि पर्यावरण को बदलने के लिए कौन सा कार्य करना है। यात्रा बुकिंग एजेंट के लिए, यह उपयोगकर्ता के लिए उपलब्ध कमरे को बुक करना हो सकता है।
Large Language Models - एजेंट्स की अवधारणा LLMs के निर्माण से पहले मौजूद थी। LLMs के साथ AI एजेंट्स बनाने का लाभ यह है कि वे मानव भाषा और डेटा की व्याख्या कर सकते हैं। यह क्षमता LLMs को पर्यावरणीय जानकारी की व्याख्या करने और पर्यावरण को बदलने की योजना बनाने में सक्षम बनाती है।
कार्य करना - AI एजेंट सिस्टम्स के बाहर, LLMs उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट के आधार पर सामग्री या जानकारी उत्पन्न करने तक सीमित हैं। AI एजेंट सिस्टम्स के अंदर, LLMs उपयोगकर्ता के अनुरोध की व्याख्या करके और उनके पर्यावरण में उपलब्ध टूल्स का उपयोग करके कार्यों को पूरा कर सकते हैं।
टूल्स तक पहुंच - LLMs को कौन से टूल्स तक पहुंच है, यह 1) उस पर्यावरण द्वारा परिभाषित होता है जिसमें वह कार्य कर रहा है और 2) AI एजेंट के डेवलपर द्वारा। हमारे यात्रा एजेंट उदाहरण में, एजेंट के टूल्स बुकिंग सिस्टम में उपलब्ध संचालन द्वारा सीमित हैं, और/या डेवलपर एजेंट के टूल्स की पहुंच को उड़ानों तक सीमित कर सकता है।
मेमोरी+ज्ञान - मेमोरी बातचीत के संदर्भ में अल्पकालिक हो सकती है। दीर्घकालिक रूप से, पर्यावरण द्वारा प्रदान की गई जानकारी के बाहर, AI एजेंट्स अन्य सिस्टम्स, सेवाओं, टूल्स और यहां तक कि अन्य एजेंट्स से भी ज्ञान प्राप्त कर सकते हैं। यात्रा एजेंट के उदाहरण में, यह ज्ञान ग्राहक डेटाबेस में स्थित उपयोगकर्ता की यात्रा प्राथमिकताओं की जानकारी हो सकती है।
एजेंट्स के विभिन्न प्रकार
अब जब हमारे पास AI एजेंट्स की सामान्य परिभाषा है, तो आइए कुछ विशिष्ट प्रकार के एजेंट्स और उन्हें यात्रा बुकिंग AI एजेंट में कैसे लागू किया जा सकता है, देखें।
| एजेंट प्रकार | विवरण | उदाहरण |
|---|---|---|
| सिंपल रिफ्लेक्स एजेंट्स | पूर्वनिर्धारित नियमों के आधार पर तुरंत कार्य करते हैं। | यात्रा एजेंट ईमेल के संदर्भ की व्याख्या करता है और यात्रा शिकायतों को ग्राहक सेवा में अग्रेषित करता है। |
| मॉडल-आधारित रिफ्लेक्स एजेंट्स | दुनिया के एक मॉडल और उस मॉडल में बदलावों के आधार पर कार्य करते हैं। | यात्रा एजेंट ऐतिहासिक मूल्य निर्धारण डेटा तक पहुंच के आधार पर महत्वपूर्ण मूल्य परिवर्तनों वाले मार्गों को प्राथमिकता देता है। |
| गोल-आधारित एजेंट्स | विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए योजनाएं बनाते हैं, लक्ष्य की व्याख्या करते हैं और उसे प्राप्त करने के लिए कार्य निर्धारित करते हैं। | यात्रा एजेंट वर्तमान स्थान से गंतव्य तक आवश्यक यात्रा व्यवस्थाओं (कार, सार्वजनिक परिवहन, उड़ानें) को निर्धारित करके यात्रा बुक करता है। |
| यूटिलिटी-आधारित एजेंट्स | प्राथमिकताओं पर विचार करते हैं और लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए संख्यात्मक रूप से ट्रेडऑफ का वजन करते हैं। | यात्रा एजेंट यात्रा बुक करते समय सुविधा बनाम लागत का वजन करके उपयोगिता को अधिकतम करता है। |
| लर्निंग एजेंट्स | समय के साथ प्रतिक्रिया का जवाब देकर और कार्यों को समायोजित करके सुधार करते हैं। | यात्रा एजेंट पोस्ट-ट्रिप सर्वेक्षणों से ग्राहक प्रतिक्रिया का उपयोग करके भविष्य की बुकिंग में समायोजन करता है। |
| हाइरार्किकल एजेंट्स | एक स्तरीय प्रणाली में कई एजेंट्स की सुविधा होती है, जिसमें उच्च-स्तरीय एजेंट्स कार्यों को उप-कार्यों में विभाजित करते हैं ताकि निम्न-स्तरीय एजेंट्स उन्हें पूरा कर सकें। | यात्रा एजेंट एक यात्रा को रद्द करता है, कार्य को उप-कार्यों में विभाजित करता है (जैसे, विशिष्ट बुकिंग रद्द करना) और निम्न-स्तरीय एजेंट्स को उन्हें पूरा करने के लिए सौंपता है, जो उच्च-स्तरीय एजेंट को रिपोर्ट करते हैं। |
| मल्टी-एजेंट सिस्टम्स (MAS) | एजेंट्स स्वतंत्र रूप से कार्यों को पूरा करते हैं, या तो सहयोगात्मक रूप से या प्रतिस्पर्धात्मक रूप से। | सहयोगात्मक: कई एजेंट्स विशिष्ट यात्रा सेवाओं जैसे होटल, उड़ानें और मनोरंजन को बुक करते हैं। प्रतिस्पर्धात्मक: कई एजेंट्स साझा होटल बुकिंग कैलेंडर का प्रबंधन करते हैं और ग्राहकों को होटल में बुक करने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। |
AI एजेंट्स का उपयोग कब करें
पिछले भाग में, हमने यात्रा एजेंट उपयोग-मामले का उपयोग करके समझाया कि यात्रा बुकिंग के विभिन्न परिदृश्यों में विभिन्न प्रकार के एजेंट्स का उपयोग कैसे किया जा सकता है। हम इस एप्लिकेशन का उपयोग पूरे कोर्स में जारी रखेंगे।
आइए उन प्रकार के उपयोग मामलों को देखें जिनके लिए AI एजेंट्स सबसे उपयुक्त हैं:
- खुले-समाप्ति वाले समस्याएं - LLM को कार्य पूरा करने के लिए आवश्यक कदम निर्धारित करने की अनुमति देना क्योंकि इसे हमेशा वर्कफ़्लो में हार्डकोड नहीं किया जा सकता।
- मल्टी-स्टेप प्रक्रियाएं - कार्य जिनमें जटिलता का स्तर होता है जिसमें AI एजेंट को टूल्स या जानकारी का उपयोग कई बार करना पड़ता है बजाय एकल शॉट पुनर्प्राप्ति के।
- समय के साथ सुधार - कार्य जहां एजेंट अपने पर्यावरण या उपयोगकर्ताओं से प्रतिक्रिया प्राप्त करके समय के साथ सुधार कर सकता है ताकि बेहतर उपयोगिता प्रदान की जा सके।
हम AI एजेंट्स का उपयोग करने के अधिक विचारों को “ट्रस्टवर्दी AI एजेंट्स बनाना” पाठ में कवर करते हैं।
एजेंटिक समाधान की मूल बातें
एजेंट विकास
AI एजेंट सिस्टम डिज़ाइन करने का पहला कदम टूल्स, कार्यों और व्यवहारों को परिभाषित करना है। इस कोर्स में, हम अपने एजेंट्स को परिभाषित करने के लिए Azure AI Agent Service का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह निम्नलिखित सुविधाएं प्रदान करता है:
- OpenAI, Mistral, और Llama जैसे ओपन मॉडल्स का चयन
- Tripadvisor जैसे प्रदाताओं के माध्यम से लाइसेंस प्राप्त डेटा का उपयोग
- मानकीकृत OpenAPI 3.0 टूल्स का उपयोग
एजेंटिक पैटर्न्स
LLMs के साथ संचार प्रॉम्प्ट्स के माध्यम से होता है। AI एजेंट्स की अर्ध-स्वायत्त प्रकृति को देखते हुए, पर्यावरण में बदलाव के बाद LLM को मैन्युअल रूप से पुनः प्रॉम्प्ट करना हमेशा संभव या आवश्यक नहीं होता। हम एजेंटिक पैटर्न्स का उपयोग करते हैं जो हमें LLM को कई चरणों में अधिक स्केलेबल तरीके से प्रॉम्प्ट करने की अनुमति देते हैं।
यह कोर्स कुछ वर्तमान लोकप्रिय एजेंटिक पैटर्न्स में विभाजित है।
एजेंटिक फ्रेमवर्क्स
एजेंटिक फ्रेमवर्क्स डेवलपर्स को कोड के माध्यम से एजेंटिक पैटर्न्स को लागू करने की अनुमति देते हैं। ये फ्रेमवर्क्स टेम्पलेट्स, प्लगइन्स, और टूल्स प्रदान करते हैं जो बेहतर AI एजेंट सहयोग के लिए उपयोगी होते हैं। ये लाभ AI एजेंट सिस्टम्स की बेहतर निगरानी और समस्या निवारण की क्षमताएं प्रदान करते हैं।
इस कोर्स में, हम शोध-आधारित AutoGen फ्रेमवर्क और उत्पादन-तैयार Semantic Kernel से Agent फ्रेमवर्क का अन्वेषण करेंगे।
नमूना कोड्स
- Python: Agent Framework
- .NET: Agent Framework
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अस्वीकरण:
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