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भरोसेमंद AI एजेंट बनाना
परिचय
इस पाठ में शामिल किया जाएगा:
- सुरक्षित और प्रभावी AI एजेंट कैसे बनाएं और तैनात करें।
- AI एजेंट विकसित करते समय महत्वपूर्ण सुरक्षा विचार।
- AI एजेंट विकसित करते समय डेटा और उपयोगकर्ता गोपनीयता कैसे बनाए रखें।
सीखने के लक्ष्य
इस पाठ को पूरा करने के बाद, आप जानेंगे कि:
- AI एजेंट बनाते समय जोखिमों की पहचान और उन्हें कम कैसे करें।
- डेटा और एक्सेस को सही तरीके से प्रबंधित करने के लिए सुरक्षा उपाय लागू करें।
- ऐसे AI एजेंट बनाएं जो डेटा गोपनीयता बनाए रखें और उपयोगकर्ता अनुभव की गुणवत्ता प्रदान करें।
सुरक्षा
आइए पहले सुरक्षित एजेंटिक एप्लिकेशन बनाने पर ध्यान दें। सुरक्षा का मतलब है कि AI एजेंट डिज़ाइन के अनुसार प्रदर्शन करता है। एजेंटिक एप्लिकेशन के निर्माता के रूप में, हमारे पास सुरक्षा को अधिकतम करने के लिए तरीके और उपकरण हैं:
सिस्टम संदेश फ्रेमवर्क बनाना
यदि आपने कभी बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का उपयोग करके AI एप्लिकेशन बनाया है, तो आप जानते हैं कि एक मजबूत सिस्टम प्रॉम्प्ट या सिस्टम संदेश डिज़ाइन करना कितना महत्वपूर्ण है। ये प्रॉम्प्ट मेटा नियम, निर्देश और दिशानिर्देश स्थापित करते हैं कि LLM उपयोगकर्ता और डेटा के साथ कैसे इंटरैक्ट करेगा।
AI एजेंटों के लिए, सिस्टम प्रॉम्प्ट और भी महत्वपूर्ण है क्योंकि AI एजेंटों को उन कार्यों को पूरा करने के लिए अत्यधिक विशिष्ट निर्देशों की आवश्यकता होगी जिन्हें हमने उनके लिए डिज़ाइन किया है।
स्केलेबल सिस्टम प्रॉम्प्ट बनाने के लिए, हम अपने एप्लिकेशन में एक या अधिक एजेंट बनाने के लिए सिस्टम संदेश फ्रेमवर्क का उपयोग कर सकते हैं:
चरण 1: मेटा सिस्टम संदेश बनाएं
मेटा प्रॉम्प्ट का उपयोग LLM द्वारा उन एजेंटों के लिए सिस्टम प्रॉम्प्ट उत्पन्न करने के लिए किया जाएगा जिन्हें हम बनाते हैं। हम इसे एक टेम्पलेट के रूप में डिज़ाइन करते हैं ताकि यदि आवश्यक हो तो हम कुशलतापूर्वक कई एजेंट बना सकें।
यहां एक उदाहरण है कि हम LLM को मेटा सिस्टम संदेश कैसे देंगे:
You are an expert at creating AI agent assistants.
You will be provided a company name, role, responsibilities and other
information that you will use to provide a system prompt for.
To create the system prompt, be descriptive as possible and provide a structure that a system using an LLM can better understand the role and responsibilities of the AI assistant.
चरण 2: एक बुनियादी प्रॉम्प्ट बनाएं
अगला कदम AI एजेंट का वर्णन करने के लिए एक बुनियादी प्रॉम्प्ट बनाना है। आपको एजेंट की भूमिका, एजेंट द्वारा पूरे किए जाने वाले कार्य और एजेंट की अन्य जिम्मेदारियों को शामिल करना चाहिए।
यहां एक उदाहरण है:
You are a travel agent for Contoso Travel that is great at booking flights for customers. To help customers you can perform the following tasks: lookup available flights, book flights, ask for preferences in seating and times for flights, cancel any previously booked flights and alert customers on any delays or cancellations of flights.
चरण 3: LLM को बुनियादी सिस्टम संदेश प्रदान करें
अब हम इस सिस्टम संदेश को अनुकूलित कर सकते हैं, मेटा सिस्टम संदेश को सिस्टम संदेश के रूप में और हमारे बुनियादी सिस्टम संदेश को प्रदान करके।
यह एक ऐसा सिस्टम संदेश उत्पन्न करेगा जो हमारे AI एजेंटों को मार्गदर्शन करने के लिए बेहतर डिज़ाइन किया गया है:
**Company Name:** Contoso Travel
**Role:** Travel Agent Assistant
**Objective:**
You are an AI-powered travel agent assistant for Contoso Travel, specializing in booking flights and providing exceptional customer service. Your main goal is to assist customers in finding, booking, and managing their flights, all while ensuring that their preferences and needs are met efficiently.
**Key Responsibilities:**
1. **Flight Lookup:**
- Assist customers in searching for available flights based on their specified destination, dates, and any other relevant preferences.
- Provide a list of options, including flight times, airlines, layovers, and pricing.
2. **Flight Booking:**
- Facilitate the booking of flights for customers, ensuring that all details are correctly entered into the system.
- Confirm bookings and provide customers with their itinerary, including confirmation numbers and any other pertinent information.
3. **Customer Preference Inquiry:**
- Actively ask customers for their preferences regarding seating (e.g., aisle, window, extra legroom) and preferred times for flights (e.g., morning, afternoon, evening).
- Record these preferences for future reference and tailor suggestions accordingly.
4. **Flight Cancellation:**
- Assist customers in canceling previously booked flights if needed, following company policies and procedures.
- Notify customers of any necessary refunds or additional steps that may be required for cancellations.
5. **Flight Monitoring:**
- Monitor the status of booked flights and alert customers in real-time about any delays, cancellations, or changes to their flight schedule.
- Provide updates through preferred communication channels (e.g., email, SMS) as needed.
**Tone and Style:**
- Maintain a friendly, professional, and approachable demeanor in all interactions with customers.
- Ensure that all communication is clear, informative, and tailored to the customer's specific needs and inquiries.
**User Interaction Instructions:**
- Respond to customer queries promptly and accurately.
- Use a conversational style while ensuring professionalism.
- Prioritize customer satisfaction by being attentive, empathetic, and proactive in all assistance provided.
**Additional Notes:**
- Stay updated on any changes to airline policies, travel restrictions, and other relevant information that could impact flight bookings and customer experience.
- Use clear and concise language to explain options and processes, avoiding jargon where possible for better customer understanding.
This AI assistant is designed to streamline the flight booking process for customers of Contoso Travel, ensuring that all their travel needs are met efficiently and effectively.
चरण 4: पुनरावृत्ति और सुधार करें
इस सिस्टम संदेश फ्रेमवर्क का मूल्य यह है कि यह कई एजेंटों के लिए सिस्टम संदेश बनाना आसान बनाता है और साथ ही समय के साथ आपके सिस्टम संदेशों में सुधार करता है। यह दुर्लभ है कि आपके पास ऐसा सिस्टम संदेश होगा जो आपके पूरे उपयोग मामले के लिए पहली बार काम करता है। बुनियादी सिस्टम संदेश को बदलकर और सिस्टम के माध्यम से चलाकर छोटे बदलाव और सुधार करना आपको परिणामों की तुलना और मूल्यांकन करने की अनुमति देगा।
खतरों को समझना
भरोसेमंद AI एजेंट बनाने के लिए, आपके AI एजेंट के लिए जोखिमों और खतरों को समझना और उन्हें कम करना महत्वपूर्ण है। आइए AI एजेंटों के लिए कुछ अलग-अलग खतरों और उनके लिए बेहतर योजना और तैयारी करने के तरीकों पर नज़र डालें।
कार्य और निर्देश
विवरण: हमलावर प्रॉम्प्टिंग या इनपुट में हेरफेर करके AI एजेंट के निर्देशों या लक्ष्यों को बदलने का प्रयास करते हैं।
रोकथाम: संभावित खतरनाक प्रॉम्प्ट का पता लगाने के लिए इनपुट फ़िल्टर और सत्यापन जांच लागू करें, इससे पहले कि वे AI एजेंट द्वारा संसाधित किए जाएं। चूंकि इन हमलों के लिए आमतौर पर एजेंट के साथ बार-बार बातचीत की आवश्यकता होती है, बातचीत में टर्न की संख्या को सीमित करना इन प्रकार के हमलों को रोकने का एक और तरीका है।
महत्वपूर्ण सिस्टम तक पहुंच
विवरण: यदि AI एजेंट के पास संवेदनशील डेटा संग्रहीत करने वाले सिस्टम और सेवाओं तक पहुंच है, तो हमलावर एजेंट और इन सेवाओं के बीच संचार से समझौता कर सकते हैं। ये सीधे हमले हो सकते हैं या एजेंट के माध्यम से इन सिस्टमों के बारे में जानकारी प्राप्त करने के अप्रत्यक्ष प्रयास हो सकते हैं।
रोकथाम: AI एजेंटों को केवल आवश्यकता-आधारित पहुंच प्रदान करें ताकि इन प्रकार के हमलों को रोका जा सके। एजेंट और सिस्टम के बीच संचार भी सुरक्षित होना चाहिए। प्रमाणीकरण और एक्सेस नियंत्रण लागू करना इस जानकारी की सुरक्षा का एक और तरीका है।
संसाधन और सेवा ओवरलोडिंग
विवरण: AI एजेंट विभिन्न टूल और सेवाओं तक पहुंच सकते हैं ताकि कार्य पूरे किए जा सकें। हमलावर इस क्षमता का उपयोग इन सेवाओं पर हमला करने के लिए कर सकते हैं, AI एजेंट के माध्यम से बड़ी मात्रा में अनुरोध भेज सकते हैं, जिससे सिस्टम विफलता या उच्च लागत हो सकती है।
रोकथाम: किसी सेवा के लिए AI एजेंट द्वारा किए जा सकने वाले अनुरोधों की संख्या को सीमित करने के लिए नीतियां लागू करें। आपके AI एजेंट के साथ बातचीत के टर्न और अनुरोधों की संख्या को सीमित करना इन प्रकार के हमलों को रोकने का एक और तरीका है।
ज्ञान आधार विषाक्तता
विवरण: इस प्रकार का हमला सीधे AI एजेंट को लक्षित नहीं करता है बल्कि ज्ञान आधार और अन्य सेवाओं को लक्षित करता है जिनका उपयोग AI एजेंट करेगा। इसमें उस डेटा या जानकारी को दूषित करना शामिल हो सकता है जिसका उपयोग AI एजेंट कार्य पूरा करने के लिए करेगा, जिससे उपयोगकर्ता को पक्षपाती या अनपेक्षित प्रतिक्रियाएं मिलेंगी।
रोकथाम: उस डेटा का नियमित सत्यापन करें जिसका उपयोग AI एजेंट अपने वर्कफ़्लो में करेगा। सुनिश्चित करें कि इस डेटा तक पहुंच सुरक्षित है और केवल भरोसेमंद व्यक्तियों द्वारा बदला गया है ताकि इस प्रकार के हमले से बचा जा सके।
कैस्केडिंग त्रुटियां
विवरण: AI एजेंट कार्य पूरे करने के लिए विभिन्न टूल और सेवाओं तक पहुंचते हैं। हमलावरों द्वारा उत्पन्न त्रुटियां उन अन्य सिस्टमों की विफलता का कारण बन सकती हैं जिनसे AI एजेंट जुड़ा हुआ है, जिससे हमला अधिक व्यापक और समस्या निवारण में कठिन हो जाता है।
रोकथाम: इससे बचने का एक तरीका यह है कि AI एजेंट को सीमित वातावरण में संचालित किया जाए, जैसे कि डॉकर कंटेनर में कार्य करना, ताकि सीधे सिस्टम हमलों को रोका जा सके। जब कुछ सिस्टम त्रुटि के साथ प्रतिक्रिया करते हैं तो बैकअप तंत्र और पुनः प्रयास लॉजिक बनाना बड़े सिस्टम विफलताओं को रोकने का एक और तरीका है।
मानव-इन-द-लूप
भरोसेमंद AI एजेंट सिस्टम बनाने का एक और प्रभावी तरीका मानव-इन-द-लूप का उपयोग करना है। यह एक प्रवाह बनाता है जहां उपयोगकर्ता रन के दौरान एजेंटों को प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं। उपयोगकर्ता मूल रूप से एक बहु-एजेंट सिस्टम में एजेंट के रूप में कार्य करते हैं और चल रही प्रक्रिया को स्वीकृति या समाप्ति प्रदान करते हैं।
यहां AutoGen का उपयोग करके दिखाया गया एक कोड स्निपेट है कि इस अवधारणा को कैसे लागू किया गया है:
# Create the agents.
model_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o-mini")
assistant = AssistantAgent("assistant", model_client=model_client)
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", input_func=input) # Use input() to get user input from console.
# Create the termination condition which will end the conversation when the user says "APPROVE".
termination = TextMentionTermination("APPROVE")
# Create the team.
team = RoundRobinGroupChat([assistant, user_proxy], termination_condition=termination)
# Run the conversation and stream to the console.
stream = team.run_stream(task="Write a 4-line poem about the ocean.")
# Use asyncio.run(...) when running in a script.
await Console(stream)
निष्कर्ष
भरोसेमंद AI एजेंट बनाना सावधानीपूर्वक डिज़ाइन, मजबूत सुरक्षा उपायों और निरंतर पुनरावृत्ति की आवश्यकता है। संरचित मेटा प्रॉम्प्टिंग सिस्टम लागू करके, संभावित खतरों को समझकर, और रोकथाम रणनीतियों को लागू करके, डेवलपर्स ऐसे AI एजेंट बना सकते हैं जो सुरक्षित और प्रभावी दोनों हों। इसके अतिरिक्त, मानव-इन-द-लूप दृष्टिकोण को शामिल करना सुनिश्चित करता है कि AI एजेंट उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के साथ संरेखित रहें और जोखिमों को कम करें। जैसे-जैसे AI विकसित होता रहेगा, सुरक्षा, गोपनीयता और नैतिक विचारों पर सक्रिय रुख बनाए रखना AI-संचालित सिस्टम में विश्वास और विश्वसनीयता को बढ़ावा देने की कुंजी होगी।
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अतिरिक्त संसाधन
- जिम्मेदार AI का अवलोकन
- जनरेटिव AI मॉडल और AI एप्लिकेशन का मूल्यांकन
- सुरक्षा सिस्टम संदेश
- जोखिम मूल्यांकन टेम्पलेट
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अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को आधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।