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कैसे अच्छे AI एजेंट डिज़ाइन करें

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टूल उपयोग डिज़ाइन पैटर्न

टूल्स दिलचस्प हैं क्योंकि वे AI एजेंटों को अधिक व्यापक क्षमताओं की अनुमति देते हैं। एजेंट के पास सीमित क्रियाओं का सेट होने के बजाय, एक टूल जोड़ने से एजेंट अब कई प्रकार की क्रियाएं कर सकता है। इस अध्याय में, हम टूल उपयोग डिज़ाइन पैटर्न पर नजर डालेंगे, जो बताता है कि AI एजेंट कैसे अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए विशिष्ट टूल का उपयोग कर सकते हैं।

परिचय

इस पाठ में, हम निम्नलिखित प्रश्नों के उत्तर खोजने जा रहे हैं:

सीखने के लक्ष्य

इस पाठ को पूरा करने के बाद, आप सक्षम होंगे:

टूल उपयोग डिज़ाइन पैटर्न क्या है?

टूल उपयोग डिज़ाइन पैटर्न LLMs को बाहरी टूल्स के साथ इंटरैक्ट करने की क्षमता देने पर केंद्रित है, ताकि विशिष्ट लक्ष्य पूरी किए जा सकें। टूल्स ऐसे कोड होते हैं जिन्हें एजेंट द्वारा क्रियान्वित किया जाता है। एक टूल एक साधारण फ़ंक्शन हो सकता है, जैसे एक कैलकुलेटर, या तीसरे पक्ष की सेवा जैसे स्टॉक मूल्य खोज या मौसम पूर्वानुमान के लिए API कॉल। AI एजेंटों के संदर्भ में, टूल्स को इस तरह डिज़ाइन किया जाता है कि एजेंट इन्हें मॉडल-जनित फ़ंक्शन कॉल्स पर प्रतिक्रिया स्वरूप चलाते हैं।

यह किन उपयोग मामलों पर लागू किया जा सकता है?

AI एजेंट टूल्स का उपयोग जटिल कार्य पूरा करने, जानकारी पुनः प्राप्त करने या निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं। टूल उपयोग डिज़ाइन पैटर्न आमतौर पर उन परिदृश्यों में उपयोग किया जाता है जिनमें बाहरी सिस्टम के साथ गतिशील सहयोग की आवश्यकता होती है, जैसे डेटाबेस, वेब सेवाएं या कोड इंटरप्रेटर। यह कुछ उपयोग मामलों के लिए लाभकारी है, जैसे:

टूल उपयोग डिज़ाइन पैटर्न को लागू करने के लिए कौन से तत्व/निर्माण खंड आवश्यक हैं?

ये निर्माण खंड AI एजेंट को विभिन्न कार्यों को करने योग्य बनाते हैं। चलिए, टूल उपयोग डिज़ाइन पैटर्न को लागू करने के लिए आवश्यक मुख्य तत्वों को देखें:

अब, आइए फ़ंक्शन/टूल कॉलिंग को विस्तार से देखें।

फ़ंक्शन/टूल कॉलिंग

फ़ंक्शन कॉलिंग वह मुख्य तरीका है जिससे हम LLMs को टूल्स के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाते हैं। आप अक्सर ‘फ़ंक्शन’ और ‘टूल’ शब्दों का पर्यायवाची उपयोग देखते हैं क्योंकि ‘फ़ंक्शन्स’ (पुन: उपयोग किए जाने वाले कोड के ब्लॉक्स) एजेंट द्वारा कार्य करने के लिए उपयोग किए जाने वाले ‘टूल्स’ ही होते हैं। किसी फ़ंक्शन के कोड को कॉल करने के लिए, LLM को उपयोगकर्ता के अनुरोध की तुलना फ़ंक्शन के विवरण से करनी होती है। इसके लिए, एक स्कीमा जिसमें सभी उपलब्ध फ़ंक्शन्स के विवरण शामिल होते हैं, LLM को भेजा जाता है। फिर LLM उस कार्य के लिए सबसे उपयुक्त फ़ंक्शन चुनता है और उसका नाम व तर्क वापस करता है। चयनित फ़ंक्शन को कॉल किया जाता है, उसका उत्तर LLM को भेजा जाता है, जो उपयोगकर्ता के अनुरोध का जवाब देने के लिए उस जानकारी का प्रयोग करता है।

डेवलपर्स के लिए एजेंट के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग लागू करने हेतु आपको चाहिए:

  1. ऐसा LLM मॉडल जो फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता हो
  2. फ़ंक्शन विवरण वाला स्कीमा
  3. वर्णित प्रत्येक फ़ंक्शन का कोड

उदाहरण के लिए, किसी शहर में वर्तमान समय प्राप्त करने को समझाते हैं:

  1. फ़ंक्शन कॉलिंग समर्थित LLM इनिशियलाइज़ करें:

    सभी मॉडल फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन नहीं करते, अतः यह जांचना जरूरी है कि आपका LLM ऐसा करता है या नहीं। Azure OpenAI फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता है। हम Azure OpenAI क्लाइंट की स्थापना से शुरू करते हैं।

     # Azure OpenAI क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें
 client = AzureOpenAI(
     azure_endpoint = os.getenv("AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"), 
     api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
     api_version="2024-05-01-preview"
 )

  2. एक फ़ंक्शन स्कीमा बनाएं:

    इसके बाद हम एक JSON स्कीमा परिभाषित करेंगे जिसमें फ़ंक्शन का नाम, फ़ंक्शन क्या करता है इसका विवरण, और फ़ंक्शन पैरामीटर के नाम व विवरण शामिल होंगे। इस स्कीमा को हम पूर्व में बनाए क्लाइंट को उपयोगकर्ता के अनुरोध के साथ पास करेंगे ताकि सैन फ्रांसिस्को में समय जानने के लिए उपयोग हो सके। ध्यान देना ज़रूरी है कि टूल कॉल ही वापस आता है, सवाल का अंतिम उत्तर नहीं। जैसा पहले बताया गया, LLM उस कार्य के लिए चुने गए फ़ंक्शन का नाम और जो तर्क पास होंगे उन्हें लौटाता है।

     # मॉडल के लिए फ़ंक्शन विवरण पढ़ने के लिए
 tools = [
     {
         "type": "function",
         "function": {
             "name": "get_current_time",
             "description": "Get the current time in a given location",
             "parameters": {
                 "type": "object",
                 "properties": {
                     "location": {
                         "type": "string",
                         "description": "The city name, e.g. San Francisco",
                     },
                 },
                 "required": ["location"],
             },
         }
     }
 ]

      
 # प्रारंभिक उपयोगकर्ता संदेश
 messages = [{"role": "user", "content": "What's the current time in San Francisco"}] 
  
 # पहली एपीआई कॉल: मॉडल से फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए कहें
   response = client.chat.completions.create(
       model=deployment_name,
       messages=messages,
       tools=tools,
       tool_choice="auto",
   )
  
   # मॉडल के उत्तर को संसाधित करें
   response_message = response.choices[0].message
   messages.append(response_message)
  
   print("Model's response:")  

   print(response_message)
  

     Model's response:
 ChatCompletionMessage(content=None, role='assistant', function_call=None, tool_calls=[ChatCompletionMessageToolCall(id='call_pOsKdUlqvdyttYB67MOj434b', function=Function(arguments='{"location":"San Francisco"}', name='get_current_time'), type='function')])

  3. कार्य को पूरा करने हेतु आवश्यक फ़ंक्शन कोड:

    अब जब LLM ने फ़ंक्शन चुन लिया है तो कार्य को पूरा करने वाला कोड लागू और निष्पादित करना आवश्यक है। हम पायथन में वर्तमान समय प्राप्त करने का कोड लागू कर सकते हैं। हमें यह भी कोड लिखना होगा जो response_message से नाम और तर्क निकालकर अंतिम परिणाम प्राप्त करे।

       def get_current_time(location):
     """Get the current time for a given location"""
     print(f"get_current_time called with location: {location}")  
     location_lower = location.lower()
        
     for key, timezone in TIMEZONE_DATA.items():
         if key in location_lower:
             print(f"Timezone found for {key}")  
             current_time = datetime.now(ZoneInfo(timezone)).strftime("%I:%M %p")
             return json.dumps({
                 "location": location,
                 "current_time": current_time
             })
      
     print(f"No timezone data found for {location_lower}")  
     return json.dumps({"location": location, "current_time": "unknown"})

      # फ़ंक्शन कॉल संभालें
   if response_message.tool_calls:
       for tool_call in response_message.tool_calls:
           if tool_call.function.name == "get_current_time":
     
               function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
     
               time_response = get_current_time(
                   location=function_args.get("location")
               )
     
               messages.append({
                   "tool_call_id": tool_call.id,
                   "role": "tool",
                   "name": "get_current_time",
                   "content": time_response,
               })
   else:
       print("No tool calls were made by the model.")  
  
   # दूसरा API कॉल: मॉडल से अंतिम प्रतिक्रिया प्राप्त करें
   final_response = client.chat.completions.create(
       model=deployment_name,
       messages=messages,
   )
  
   return final_response.choices[0].message.content

       get_current_time called with location: San Francisco
   Timezone found for san francisco
   The current time in San Francisco is 09:24 AM.

फ़ंक्शन कॉलिंग अधिकांश, यदि सभी नहीं तो, एजेंट टूल उपयोग डिज़ाइन का मूल है, लेकिन इसे शून्य से लागू करना कभी-कभी चुनौतीपूर्ण हो सकता है। जैसा कि हमने Lesson 2 में सीखा, एजेंटिक फ्रेमवर्क टूल उपयोग को लागू करने के लिए पूर्व-निर्मित निर्माण खंड प्रदान करते हैं।

एजेंटिक फ्रेमवर्क के साथ टूल उपयोग उदाहरण

यहाँ कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि आप टूल उपयोग डिज़ाइन पैटर्न को विभिन्न एजेंटिक फ्रेमवर्क के साथ कैसे लागू कर सकते हैं:

माइक्रोसॉफ्ट एजेंट फ्रेमवर्क

Microsoft Agent Framework एक ओपन-सोर्स AI फ्रेमवर्क है जो AI एजेंट बनाने में सहायता करता है। यह फ़ंक्शन कॉलिंग को सरल बनाता है क्योंकि आप टूल्स को Python फ़ंक्शन्स के रूप में @tool डेकोरेटर के साथ परिभाषित कर सकते हैं। फ्रेमवर्क मॉडल और आपके कोड के बीच संवाद को संभालता है। यह AzureAIProjectAgentProvider के माध्यम से फ़ाइल खोज और कोड इंटरप्रेटर जैसे पूर्व-निर्मित टूल्स तक पहुँच भी प्रदान करता है।

निम्न आरेख Microsoft Agent Framework के साथ फ़ंक्शन कॉलिंग की प्रक्रिया को दर्शाता है:

function calling

Microsoft Agent Framework में, टूल्स को डेकोरेटेड फ़ंक्शन्स के रूप में परिभाषित किया जाता है। हम पहले देखा गया get_current_time फ़ंक्शन को @tool डेकोरेटर का उपयोग कर एक टूल में परिवर्तित कर सकते हैं। फ्रेमवर्क स्वचालित रूप से फ़ंक्शन और उसके पैरामीटर को सीरियलाइज़ करेगा, LLM को भेजने के लिए स्कीमा बनाएगा।

from agent_framework import tool
from agent_framework.azure import AzureAIProjectAgentProvider
from azure.identity import AzureCliCredential

@tool
def get_current_time(location: str) -> str:
    """Get the current time for a given location"""
    ...

# क्लाइंट बनाएँ
provider = AzureAIProjectAgentProvider(credential=AzureCliCredential())

# एक एजेंट बनाएँ और टूल के साथ चलाएँ
agent = await provider.create_agent(name="TimeAgent", instructions="Use available tools to answer questions.", tools=get_current_time)
response = await agent.run("What time is it?")

Azure AI Agent Service

Azure AI Agent Service एक नया एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो डेवलपर्स को सुरक्षित रूप से उच्च गुणवत्ता और विस्तारशील AI एजेंट बनाने, तैनात करने और स्केल करने की क्षमता देता है, बिना अंतर्निहित कंप्यूट और स्टोरेज संसाधनों का प्रबंधन किए। यह विशेष रूप से एंटरप्राइज एप्लिकेशन के लिए उपयोगी है क्योंकि यह एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है जिसमें एंटरप्राइज स्तर की सुरक्षा होती है।

LLM API के सीधे विकास की तुलना में, Azure AI Agent Service कुछ फायदे प्रदान करता है, जैसे:

Azure AI Agent Service में उपलब्ध टूल्स को दो श्रेणियों में बांटा जा सकता है:

  1. ज्ञान टूल्स:
  2. कार्य टूल्स:

एजेंट सेवा हमें इन टूल्स का एक toolset के रूप में उपयोग करने की अनुमति देती है। यह threads का उपयोग भी करता है जो किसी विशिष्ट वार्तालाप से संदेशों के इतिहास को ट्रैक करते हैं।

कल्पना करें कि आप Contoso नामक कंपनी में एक बिक्री एजेंट हैं। आप एक संवादात्मक एजेंट विकसित करना चाहते हैं जो आपकी बिक्री डेटा से संबंधित प्रश्नों के उत्तर दे सकता हो।

निम्न चित्र दर्शाता है कि आप Azure AI Agent Service का उपयोग कर अपनी बिक्री डेटा का विश्लेषण कैसे कर सकते हैं:

Agentic Service In Action

सेवा के साथ इन टूल्स का उपयोग करने के लिए, हम एक क्लाइंट बना सकते हैं और एक टूल या टूलसेट परिभाषित कर सकते हैं। व्यावहारिक रूप से इसे लागू करने के लिए हम निम्न Python कोड का उपयोग कर सकते हैं। LLM टूलसेट को देखकर यह निर्णय ले सकता है कि उपयोगकर्ता के अनुरोध के आधार पर उपयोगकर्ता निर्मित फ़ंक्शन fetch_sales_data_using_sqlite_query का उपयोग करना है या पूर्व-निर्मित कोड इंटरप्रेटर।

import os
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from fetch_sales_data_functions import fetch_sales_data_using_sqlite_query # fetch_sales_data_using_sqlite_query फ़ंक्शन जिसे fetch_sales_data_data_functions.py फ़ाइल में पाया जा सकता है।
from azure.ai.projects.models import ToolSet, FunctionTool, CodeInterpreterTool

project_client = AIProjectClient.from_connection_string(
    credential=DefaultAzureCredential(),
    conn_str=os.environ["PROJECT_CONNECTION_STRING"],
)

# टूलसेट शुरू करें
toolset = ToolSet()

# fetch_sales_data_using_sqlite_query फ़ंक्शन के साथ फ़ंक्शन कॉलिंग एजेंट आरंभ करें और इसे टूलसेट में जोड़ें
fetch_data_function = FunctionTool(fetch_sales_data_using_sqlite_query)
toolset.add(fetch_data_function)

# कोड इंटरप्रेटर टूल आरंभ करें और इसे टूलसेट में जोड़ें।
code_interpreter = code_interpreter = CodeInterpreterTool()
toolset.add(code_interpreter)

agent = project_client.agents.create_agent(
    model="gpt-4o-mini", name="my-agent", instructions="You are helpful agent", 
    toolset=toolset
)

भरोसेमंद AI एजेंट बनाने के लिए टूल उपयोग डिज़ाइन पैटर्न का उपयोग करते समय विशेष विचार क्या हैं?

LLMs द्वारा गतिशील रूप से जेनरेट किए गए SQL के साथ एक आम चिंता सुरक्षा है, विशेष रूप से SQL इंजेक्शन या दुर्भावनापूर्ण क्रियाओं का खतरा, जैसे कि डेटाबेस ड्रॉप करना या उसमें छेड़छाड़ करना। ये चिंताएं वैध हैं, लेकिन उचित डेटाबेस एक्सेस अनुमतियां सेट करके इन्हें प्रभावी रूप से कम किया जा सकता है। अधिकांश डेटाबेस के लिए यह पढ़ने-केवल (read-only) मोड में डेटाबेस को कॉन्फ़िगर करने में शामिल है। PostgreSQL या Azure SQL जैसे डेटाबेस सेवाओं के लिए, ऐप को केवल पढ़ने-केवल (SELECT) भूमिका सौंपनी चाहिए।

ऐप को सुरक्षित वातावरण में चलाना सुरक्षा को और बढ़ाता है। उद्यम परिदृश्यों में, डेटा को आमतौर पर परिचालन सिस्टम से निकालकर एक पढ़ने-केवल डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस में ट्रांसफ़ॉर्म किया जाता है जिसमें उपयोगकर्ता के अनुकूल स्कीमा होता है। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि डेटा सुरक्षित, प्रदर्शन और सुलभता के लिए अनुकूलित है, और ऐप को सीमित, पढ़ने-केवल एक्सेस प्राप्त होता है।

नमूना कोड

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