ai-agents-for-beginners

(ಈ ಪಾಠದ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ನೋಡಲು ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ)

ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿ

ಟೂಲ್‌ಗಳು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶಕ್ತಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲೇ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುವ ಬದಲು, ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಈಗ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಈ ಅಧ್ಯಾಯದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ, ಇದು AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತಮ್ಮ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪರಿಚಯ

ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರ ಹುಡುಕುತ್ತೇವೆ:

• ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿ ಎಂದರೇನು?
• ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಉಪಯೋಗದ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಯಾವುವು?
• ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಂಶಗಳು/ಅಡಿಪಾಯಗಳು ಯಾವುವು?
• ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಶೇಷ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಯಾವುವು?

ಕಲಿಕೆಯ ಗುರಿಗಳು

ಈ ಪಾಠವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ನೀವು ಈ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ:

• ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮತ್ತು ಅದರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
• ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ ಉಪಯೋಗದ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
• ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
• ಈ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.

ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿ ಎಂದರೇನು?

ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿ LLM‌ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಬಾಹ್ಯ ಟೂಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಟೂಲ್‌ಗಳು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ಆಗಿದೆ. ಟೂಲ್‌ಗಳು ಸರಳ ಕಾರ್ಯಗಳು (ಉದಾ: ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್) ಅಥವಾ ಔಟ್‌ಸೋರ್ಸ್ ಸೇವೆಗಳ API ಕರೆಗಳು (ಉದಾ: ಷೇರು ಬೆಲೆ ಅಥವಾ ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ) ಆಗಿರಬಹುದು. AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ-ಉತ್ಪಾದಿತ ಕಾರ್ಯಕಾಲದ ಕರೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಉಪಯೋಗದ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಯಾವುವು?

AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬಾಹ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾ: ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು ಅಥವಾ ಕೋಡ್ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್‌ಗಳು. ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವಿವಿಧ ಉಪಯೋಗದ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ:

• ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮಾಹಿತಿ ಹಿಂಪಡೆಯುವುದು: SQLite ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಷೇರು ಬೆಲೆ ಅಥವಾ ಹವಾಮಾನ ಮಾಹಿತಿ ಹಿಂಪಡೆಯುವಂತಹ APIs ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕೇಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
• ಕೋಡ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳನೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಗಣಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
• ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳನೆ: ಟಾಸ್ಕ್ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್‌ಗಳು, ಇಮೇಲ್ ಸೇವೆಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಂತಹ ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪುನರಾವೃತ್ತಿ ಅಥವಾ ಬಹು-ಹಂತದ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು.
• ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ: CRM ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಟಿಕೆಟ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ನಾಲೆಡ್ಜ್ ಬೇಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು.
• ವಿಷಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸಂಪಾದನೆ: ವ್ಯಾಕರಣ ತಿದ್ದುಪಡಿ, ಪಠ್ಯ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಕಗಳು ಅಥವಾ ವಿಷಯ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕಗಳಂತಹ ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಷಯ ರಚನೆ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು.

ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಂಶಗಳು/ಅಡಿಪಾಯಗಳು ಯಾವುವು?

ಈ ಅಡಿಪಾಯಗಳು AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ:

• ಫಂಕ್ಷನ್/ಟೂಲ್ ಸ್ಕೀಮಾ: ಲಭ್ಯವಿರುವ ಟೂಲ್‌ಗಳ ವಿವರವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು, ಕಾರ್ಯದ ಹೆಸರು, ಉದ್ದೇಶ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ. ಈ ಸ್ಕೀಮಾ LLM‌ಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಟೂಲ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯವಾದ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸಬೇಕೆಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

• ಫಂಕ್ಷನ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳನೆ ಲಾಜಿಕ್: ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣಾ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಕರೆಯಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಯೋಜಕ ಮಾಸ್ಟರ್‌ಗಳು, ಮಾರ್ಗ ನಿರ್ಧಾರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ಟೂಲ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಶರತಿನೀಡಿತ ಹರಿವುಗಳು ಇರಬಹುದು.

• ಮೆಸೇಜ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್: ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು, LLM ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಟೂಲ್ ಕರೆಗಳು ಮತ್ತು ಟೂಲ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಭಾಷಣಾ ಹರಿವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಘಟಕಗಳು.

• ಟೂಲ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಶನ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್: ಏಜೆಂಟ್‌ನ್ನು ವಿವಿಧ ಟೂಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ, ಅವು ಸರಳ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಬಾಹ್ಯ ಸೇವೆಗಳಾಗಿರಬಹುದು.

• ಎರರ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯತೆ: ಟೂಲ್ ಕಾರ್ಯಗತಗತೆಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆ.

• ಸ್ಟೇಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್: ಸಂಭಾಷಣಾ ಸಂದರ್ಭ, ಹಿಂದಿನ ಟೂಲ್ ಸಂವಹನಗಳು ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು, ಬಹು-ಟರ್ನ್ ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸತತತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು.

ಮುಂದೆ, ಫಂಕ್ಷನ್/ಟೂಲ್ ಕರೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.

ಫಂಕ್ಷನ್/ಟೂಲ್ ಕರೆ

ಫಂಕ್ಷನ್ ಕರೆಗಳು LLM‌ಗಳಿಗೆ ಟೂಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ‘ಫಂಕ್ಷನ್’ ಮತ್ತು ‘ಟೂಲ್’ ಪದಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ‘ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳು’ (ಪುನಃ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು) ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಸುವ ‘ಟೂಲ್‌ಗಳು’. ಫಂಕ್ಷನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು, LLM‌ಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳ ವಿವರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಕೀಮಾ LLM‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. LLM ನಂತರ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಂಕ್ಷನ್‌ನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆಯ್ಕೆಯಾದ ಫಂಕ್ಷನ್ ಕಾರ್ಯಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗತಗ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುವುದು ರಕ್ಷಣೆವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆದು, ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಓದು-ಮಾತ್ರದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್‌ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರುವುದು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಕ್ಕೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿರುವುದು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಿತ, ಓದು-ಮಾತ್ರದ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಾದರಿ ಕೋಡ್ಗಳು

• Python: Agent Framework
• .NET: Agent Framework

ಟೂಲ್ ಬಳಕೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿದೆಯೇ?

ಇತರ ಕಲಿಯುವವರನ್ನು ಭೇಟಿಯಾಗಲು, ಆಫೀಸ್ ಅವರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರ ಪಡೆಯಲು Azure AI Foundry Discord ಗೆ ಸೇರಿ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಪತ್ತುಗಳು

• Azure AI Agents Service Workshop
• Contoso Creative Writer Multi-Agent Workshop
• Semantic Kernel Function Calling Tutorial
• Semantic Kernel Code Interpreter
• Autogen Tools

ಹಿಂದಿನ ಪಾಠ

Agentic Design Patterns ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಮುಂದಿನ ಪಾಠ

Agentic RAG

---

ಅಸಮೀಕ್ಷೆ:
ಈ ದಾಖಲೆ AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ಖಚಿತತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಮರ್ಪಕತೆಗಳು ಇರಬಹುದು. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಾಖಲೆ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪುಅರ್ಥಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪುಅನ್ವಯಗಳುಗಾಗಿ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಲ್ಲ.

This site is open source. Improve this page.