ai-agents-for-beginners
(ഈ പാഠത്തിന്റെ വീഡിയോ കാണാൻ മുകളിൽ ചിത്രത്തിൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക)
ഏജന്റിക് RAG
ഈ പാഠം ഏജന്റിക് റിട്രീവൽ-ഓഗ്മെന്റഡ് ജനറേഷൻ (Agentic RAG) എന്ന ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള AI പാരഡൈം പൂർണ്ണമായ അവതരണമാണ് നൽകുന്നത്, ഇതിൽ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLMs) സ്വയം തങ്ങളുടെ അടുത്ത കാര്യങ്ങൾ പ്ലാൻ ചെയ്യുന്നുവേണ്ടതുള്ള ഒരു പ്രക്രിയയിലെ ഉന്നത നിലയിലാണ്. സ്റ്റാറ്റിക് റിട്രീവൽ-പിന്നീട്-വായന പാറ്റേണുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഏജന്റിക് RAG LLM-ൽ ആവർത്തന വിളിപ്പിദ്ധതികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫംഗ്ഷൻ കോളുകൾ കൊണ്ട് ഇടയ്ക്കിടയ്ക്ക് നിർത്തിവെച്ച് ഘടിത ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സിസ്റ്റം ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്തുകയും, ചോദനകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും, ആവശ്യമായാൽ മറ്റധികം ടൂളുകൾ വിളിക്കുകയും ചെയ്തു ഈ പ്രക്രിയ സുഖദായകമായ പരിഹാരം ലഭ്യമാകുന്നതിനുവരെ തുടരുന്നു.
ആമുഖം
ഈ പാഠത്തിൽ ഞങ്ങൾ കാണും
- ഏജന്റിക് RAG മനസിലാക്കുക: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLMs) സ്വതന്ത്രമായി തങ്ങളുടെ അടുത്ത കാര്യങ്ങൾ പ്ലാൻ ചെയ്യുന്നതും പുറത്തുള്ള ഡേറ്റാ സ്രോതസുകളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ കൈകഴ്ത്തുന്നതുമാണ് ഈ ഉയരുന്ന AI പാരഡൈമിനെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുക.
- ആവർത്തന ഔട്ട്പുട്ട് റിവ്യൂ മാക്കർ-ചെക്കർ ശൈലി മനസിലാക്കുക: ശരിയായി നിർവ്വഹിക്കാത്ത ചോദനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ശരിയായ ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കാനും LLM-ൽ ആവൃത്തിയായി വിളിപ്പിച്ചു ശേഷം ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫംഗ്ഷൻ കോളുകൾ ഉപയോഗിച്ചും ഘടിത ഔട്ട്പുട്ടുകളും ഉള്ള ഒരു ലൂപ്പിനെ മനസിലാക്കുക.
- പരിചയപരമായ പ്രയോഗങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുക: ശരിയാണെന്ന് പരിശോദിക്കേണ്ട സ്ഥിതികളിലേക്കും, സങ്കീർണ്ണ ഡേറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകൾക്കും, ദീർഘവുമായ വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കുമുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക.
പഠന ലക്ഷ്യങ്ങൾ
ഈ പാഠം പൂർത്തിയാക്കിയ ശേഷം നിങ്ങൾ അറിയുന്നതും മനസിലാക്കുന്നതും:
- ഏജന്റിക് RAG മനസിലാക്കൽ: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLMs) സ്വതന്ത്രമായി തങ്ങളുടെ അടുത്ത കാര്യങ്ങൾ പ്ലാൻ ചെയ്യുകയും പുറത്തുള്ള ഡേറ്റാ സ്രോതസുകളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ കൈകഴ്ത്തുകയും ചെയ്യുന്ന AI പാരഡൈം.
- ആവർത്തന മേക്കർ-ചെക്കർ ശൈലി: LLM-ൽ ആവർത്തന വിളിപ്പിച്ചും ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫംഗ്ഷൻ കോളുകൾ നടപ്പിലാക്കിയുമുള്ള, ശരിതാഴെ ചെത്തിക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്താനും ചതഞ്ഞ ചോദനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും രൂപപ്പെടുത്തിയ ലൂപ്പ്.
- തത്വം കൈകാര്യം ചെയ്യൽ: പൂർവ്വനിർവ്വചിത മാർഗ്ഗമാർഗ്ഗങ്ങളിൽ ആശ്രയിക്കാതെ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ സമീപിക്കാമെന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ സിസ്റ്റത്തിനുള്ള കഴിവ്.
- വർക്ക്ഫ്ലോ: ഏജന്റിക് മോഡൽ സ്വതന്ത്രമായി മാർക്കറ്റ് ട്രെന്റ് റിപ്പോർട്ടുകൾ പുറപ്പെടുവിക്കാനും, മത്സരം ചെയ്യുന്ന ഡേറ്റ കണ്ടെത്താനും, ഉള്ളൊഴിപ്പാട് വിറ്റുവരവുകൾ സഹിതം സംവേദനം നടത്തി കണ്ടെത്തലുകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് തന്ത്രം വിലയിരുത്താനും അറിയുക.
- ആവർത്തന ലൂപ്പുകൾ, ടൂൾ സംയോജനം, മെമ്മറി: പുനരാവർത്തന ലൂപ്പുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിനും കൂടുതൽ അറിയാമായ തീരുമാനം എടുക്കുന്നതിനും നിലയെയും മെമ്മറിയെയും നിലനിർത്തുന്ന സമ്പൂർണ്ണ സംവരണം.
- പരാജയാവസ്ഥകളും സ്വയം-ശോധനയും: പിശകുകൾ തിരുത്താൻ ശക്തമായ സ്വയം-ശ്രമണ സംവിധാനങ്ങൾ, ആവർത്തന സംശോധനകൾ, ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കൽ, മനുഷ്യരുടെ മേൽനോട്ടം എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
- ഏജൻസി പരിധികൾ: ഡൊമെയ്ൻ-നിർവ്വചിത സ്വാതന്ത്ര്യം, ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ആശ്രിതം, ഗാർഡ്രെയിൽ സ്മരണ എന്നിവയിലുളള വ്യത്യാസങ്ങൾ മനസിലാക്കുക.
- പ്രായോഗിക ഉപയോഗവും മൂല്യവും: ശരിതാഴെയുള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ, സങ്കീർണ്ണ ഡേറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകളിൽ, ദീർഘകാല വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ ഏജന്റിക് RAG എങ്ങനെ ഉത്തമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് കണ്ടു പിടിക്കുക.
- ഭരണ സംവിധാനം, വ്യക്തത, വിശ്വാസം: മനസ്സിലാക്കുക എങ്ങനെ ഗവൺമെന്റ്, വ്യക്തത, വിശദീകരണ സഹായം, നേരിയ പക, മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം എന്നിവ പ്രധാനമാകുന്നു.
ഏജന്റിക് RAG എന്താണ്?
ഏജന്റിക് റിട്ട്രീവൽ-ഓഗ്മെന്റഡ് ജനറേഷൻ (Agentic RAG) ഒരു ഉയരുന്ന AI പാരഡൈമാണ്, ഇവിടെ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLMs) സ്വയം തങ്ങളുടെ അടുത്ത കാര്യങ്ങൾ പ്ലാൻ ചെയ്യുന്നു, പുറത്തുള്ള സ്രോതസുകളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ പുൽകയും ചെയ്യുന്നു. സ്റ്റാറ്റിക് റിട്രീവൽ-പിന്നീട്-വായന മാതൃകകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഏജന്റിക് RAG ആവർത്തന LLM കോളുകളോടും ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫംഗ്ഷൻ കോളുകളോടും ഘടിത ഔട്ട്പുട്ടുകളോടും ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. സിസ്റ്റം ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു, ചോദനകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, ആവശ്യമായാൽ അധിക ടൂൾ കോളുകൾ ചെയ്യുന്നു, ഏറ്റവും സന്തോഷകരമായ പരിഹാരം ലഭ്യമാകുന്നതുവരെ പ്രക്രിയ തുടരുന്നു. ഈ ആവർത്തന “മേക്കർ-ചെക്കർ” ശൈലി ശരിതാഴെ ചെത്തിക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്താനും തെറ്റായ ചോദനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും മികച്ച ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കാനുമുള്ളതാണ്.
സിസ്റ്റം സ്വതന്ത്രമായി തങ്ങളുടെ തത്വം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, പരാജയപ്പെട്ട ചോദനകൾ പുനരുല്ലേഖനം ചെയ്യുന്നു, വിവിധ റിട്രീവൽ രീതികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു, Azure AI Search-യിലെ വെക്ടർ സർച്ച്, SQL ഡേറ്റാബേസുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ കസ്റ്റം APIകൾ പോലുള്ള നിരവധി ടൂളുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, ശേഷം ചിഹ്നീത നിർണ്ണയം നടത്തുന്നു. ഏജന്റിക് സിസ്റ്റത്തിന്റെ വേർതിരിക്കുന്ന പ്രത്യേകത അതിന്റെ തത്വം കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവാണ്. പരമ്പരാഗത RAG ഉപയോഗങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച മാർഗ്ഗങ്ങളിൽ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുകയായിരുന്നു, എന്നാൽ ഏജന്റിക് സിസ്റ്റം കണ്ടെത്തുന്ന വിവരങ്ങളുടെ നിലവാരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്വയം നടപടികളുടെ പരമ്പര തീരുമാനിക്കുന്നു.
ഏജന്റിക് റിട്ട്രീവൽ-ഓഗ്മെന്റഡ് ജനറേഷൻ (Agentic RAG) വിശകലനം
ഏജന്റിക് റിട്ട്രീവൽ-ഓഗ്മെന്റഡ് ജനറേഷൻ (Agentic RAG) ഒരു ഉയരുന്ന AI പാരഡൈമാണ്, ഇവിടെ LLMകൾ പുറത്തുള്ള ഡേറ്റാ സ്രോതസുകളിൽ നിന്ന് വിവരം കൈക്കഴിക്കുന്നതിനു പുറമെ സ്വയം തങ്ങളുടെ അടുത്ത ചുവടുകൾ പ്ലാൻ ചെയ്യുന്നു. സ്റ്റാറ്റിക് റിട്രീവൽ-പിന്നീട്-വായന മാതൃകകളും കൃത്യമായി എഴുതി നിർത്തിയ പ്രോംപ്റ്റ് പരമ്പരകളും അല്ല, ഏജന്റിക് RAG LLM-ൽ ആവർത്തന വിളിപ്പിച്ചുള്ള, ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫംഗ്ഷൻ കോളുകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ലൂപ്പിനെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും, സിസ്റ്റം നേടുന്ന ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു, നടത്തിയ ചോദനകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തണമോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നു, ആവശ്യമായാൽ അധിക ടൂളുകൾ വിളിക്കുന്നു, എല്ലാ ചുറ്റുപാടുകളും സന്തോഷകരമായ പരിഹാരം കിട്ടുന്നതുവരെ തുടരുന്നു.
ഈ ആവർത്തന “മേക്കർ-ചെക്കർ” പ്രവർത്തനരീതി ശരിതാഴെ ചെത്തിക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്താനും നിർവ്വചിത ഡേറ്റാബേസുകളിലേക്കുള്ള തെറ്റായ ചോദനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ഉദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നു (ഉദാ: NL2SQL), ബാലൻസും ഉയർന്ന ഗുണമേന്മയും ഉറപ്പാക്കുന്നു. കൃത്യമായി രൂപപ്പെടുത്തിയ പ്രോംപ്റ്റ് ചൈനുകൾ മാത്രം ആശ്രയിക്കാതെ സിസ്റ്റം സജീവമായി തങ്ങളുടെ തത്വം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. പരാജയപ്പെട്ട ചോദനകൾ പുനർലേഖനം ചെയ്യാൻ, വ്യത്യസ്ത റിട്രീവൽ രീതികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാനും, Azure AI Search-യിലെ വെക്ടർ സർച്ച്, SQL ഡേറ്റാബേസുകൾ, കസ്റ്റം APIകൾ തുടങ്ങിയ നിരവധി ടൂളുകൾ സംയോജിപ്പിക്കാനും കഴിവുണ്ട്, അതിലൂടെ സമാപനം നിശ്ചയിക്കുന്നു. ഇതു മികവാർന്ന ക്ലിഷ്ടമായ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ഫ്രെയിംവർക്കുകളെ ഒഴിവാക്കുന്നു. പകരം सरलമായ “LLM കോളുകൾ → ടൂൾ ഉപയോഗം → LLM കോളുകൾ → …” ലൂപ്പ് സങ്കീർണ്ണവും നന്നായും അടിസ്ഥാനമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നൽകുന്നു.
തത്വം കൈകാര്യം ചെയ്യൽ
ഒരു സിസ്റ്റം “ഏജന്റിക്” ആക്കുന്ന വിചിത്രം അതിന്റെ തത്വം കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവാണ്. പരമ്പരാഗത RAG ഉപയോഗങ്ങളിൽ, മോഡലിന് എപ്പോൾ എന്തു തിരയണമെന്ന് മുൻകൂട്ടി മനുഷ്യർ നിശ്ചയിക്കുന്ന ഒരു ചിന്താസംഘടനയിലേക്ക് ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. എന്നാൽ സിസ്റ്റം സത്യത്തിൽ ഏജന്റിക് ആണെങ്കിൽ, അത് പ്രശ്നത്തിന് എങ്ങനെ സമീപിക്കണമെന്ന് ആഭ്യന്തരമായി തീരുമാനിക്കുന്നു. അത് ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റ് നടപ്പിലാക്കുന്നത് മാത്രമല്ല, ലഭിക്കുന്ന വിവരങ്ങളുടെ ഗുണമേന്മയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നടത്തിപ്പടികളുടെ പരമ്പര സ്വയം തീരുമാനിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉൽപ്പന്ന ലോഞ്ച് തന്ത്രം സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതായാൽ, അത് മുഴുവൻ ഗവേഷണവും തീരുമാനമെടുത്ത പ്രവർത്തനവും വ്യക്തമാക്കുന്ന പ്രോംപ്റ്റിൽ മാത്രം ആശ്രയിക്കരുത്. പകരം, ഏജന്റിക് മോഡൽ സ്വതന്ത്രമായി തീരുമാനിക്കുന്നു:
- Bing Web Grounding ഉപയോഗിച്ച് ഇപ്പോഴത്തെയുള്ള മാർക്കറ്റ് ട്രെന്റ് റിപ്പോർട്ടുകൾ റിട്രീവുചെയ്യുക
- Azure AI Search ഉപയോഗിച്ച് ബന്ധപ്പെട്ട മത്സരക്കാരുടെ ഡേറ്റ കണ്ടെത്തുക
- Azure SQL ഡേറ്റാബേസ് ഉപയോഗിച്ചു ചരിത്രാത്മക അന്തർഗത വിൽപ്പന മെട്രിക്സ് സഹിതം അനുഭവശൂന്യത നടത്തുക
- Azure OpenAI സർവീസ് വഴി ഒത്തുചേർന്ന് ഒരു ഏകീകരിത തന്ത്രമായി കണ്ടെത്തലുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുക
- തന്ത്രം തിരമാലകളോ അയോഗ്യതകൾ ഉണ്ടോയെന്ന് വിലയിരുത്തുക, ആവശ്യമെങ്കിൽ മറ്റൊരു റിടെ്രീവൽ റൌണ്ട് ആരംഭിക്കുക ഈ എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളും — ചോദനകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ, ഉറവിടങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, “സന്തോഷം” വരെയുള്ള ആവർത്തനം — മനുഷ്യന് നേരത്തെ എഴുതിയ സ്ക്രിപ്റ്റ് അല്ല, മോഡലിന്റെ സ്വതന്ത്ര തീരുമാനമാണ്.
ആവർത്തന ലൂപ്പുകൾ, ടൂൾ സംയോജനം, മെമ്മറി
ഒരു ഏജന്റിക് സിസ്റ്റം ലൂപ്പിലുള്ള ഇടപെടൽ മാതൃകയെ ആശ്രയിക്കുന്നു:
- ആദ്യ വിളി: ഉപയോക്താവിന്റെ ലക്ഷ്യം (എങ്കിലും ഉപയോക്തൃ പ്രോംപ്റ്റ്) LLM-ൽ നൽകുന്നു.
- ടൂൾ വിളി: മോഡൽ നഷ്ടമായ വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയോ अस्पष्ट നിർദ്ദേശങ്ങൾ കാണുകയോ ചെയ്താൽ, കൂടുതൽ വിവരം ശേഖരിക്കാൻ വെക്ടർ ഡാറ്റാബേസ് ചോദ്യം (ഉദാ: Azure AI Search Hybrid search over private data) അല്ലെങ്കിൽ ഘടിത SQL കോളുകൾ പോലുള്ള ടൂൾ/രീതികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
- അവലോകനം & മെച്ചപ്പെടുത്തൽ: ലഭിച്ച വിവരങ്ങൾ പരിശോധിച്ച് ആശ്രിതമാണോ എന്നു മോഡൽ വിലയിരുത്തുന്നു. ഇത് പ്രശ്നമുണ്ടെങ്കിൽ, ചോദനകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയാണ്, വ്യത്യസ്ത ടൂൾ പരീക്ഷിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ സമീപനം ക്രമീകരിക്കുക.
- സന്തോഷം വരെ ആവർത്തിക്കുക: മോഡൽ പ്രാരംഭ വിവരവും തെളിവുകളും മതിയായതായി തീരുമാനിച്ചു പ്രത്യുത്പാദനത്തിനായി ഈ പ്രക്രിയ തുടരും.
- മെമ്മറി & നില: സിസ്റ്റം നിലയും മെമ്മറിയും നീണ്ടു നിലനിർത്തുന്ന മൂലം, മുമ്പ് നടത്തിയ ശ്രമങ്ങളും ഫലങ്ങളും ഓർമ്മിക്കുകയും ആവർത്തന ലൂപ്പുകൾ ഒഴിവാക്കി കൂടുതൽ ബോധ്യമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
കാലക്രമത്തിൽ ഇത് വികസിത മനസ്സിലാക്കലിന്റെ അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു, മോഡലിനെ സങ്കീർണ്ണമായ, کئیഘട്ട പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ മനുഷ്യൻ ഇടപെടാതെ തന്നെ വാഹനമാകാൻ സഹായിക്കുന്നു.
പരാജയാവസ്ഥകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യലും സ്വയം-ശോധനയും
ഏജന്റിക് RAG സ്വായത്തത്വത്തിനൊപ്പം ഉറച്ച സ്വയം-ശോധന സംവിധാനങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. സിസ്റ്റം സമാപനമില്ലാതെ ⟨ഉദാ: പൊറുതിയില്ലാത്ത രേഖകൾ റിട്രീവുചെയ്യൽ, തെറ്റായ ചോദനകൾ⟩ നേരിടുമ്പോൾ, ഇത്:
- ആവർത്തിച്ച് പുനരാലോചന: കുറഞ്ഞ മൂല്യമുള്ള ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് പകരം മോഡൽ പുതിയ തിരയൽ തന്ത്രങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കൽ, ഡേറ്റാബേസ് ചോദനകൾ പുനസ്ഥാപിക്കല്, ബദൽ ഡേറ്റാബേസുകൾ പരിശോധിക്കൽ എന്നിവ നടത്തുന്നു.
- ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കൽ: സിസ്റ്റം തത്വം പരിശോധിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന, നിന്ന് ഉറപ്പു വരുത്തുന്ന അധിക ഫംഗ്ഷനുകൾ വിളിക്കാം. Azure AI Tracing പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉറച്ച നിരീക്ഷണവും അപാരാചയും സാധ്യമാക്കാൻ നിർണ്ണായകം.
- മനുഷ്യ മേൽനോട്ടത്തോട് ആശ്രയം: ഉയർന്ന ജിമ്മയുള്ള അല്ലെങ്കിൽ ആവർത്തന പരാജയപ്പെടുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ മോഡൽ അനിശ്ചിതത്വം സൂചിപ്പിച്ച് മനുഷ്യ സഹായം അഭ്യർത്ഥിക്കാം. മനുഷ്യന്റെ തിരുത്തൽ നൽകിയാൽ മോഡൽ അവ പഠിച്ച് മുന്നിൽ ഉപയോഗിക്കും.
ഈ ആവർത്തനവും സജീവമായ സമീപനം മോഡലിന് തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ നൽകുന്നു, അതൊരു ഒറ്റപ്രവൃത്തി സിസ്റ്റമല്ല, ഒരു സെഷനിലുടനീളം പിഴവുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതാണ്.
ഏജൻസി പരിധികൾ
ഒരു ജോലി ഉള്ളിൽ സ്വായത്തത്വം ഉള്ള എങ്കിലും, ഏജന്റിക് RAG ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ജനറൽ ഇന്റലിജൻസ് (AGI) പോലെയല്ല. അവയുടെ “ഏജന്റിക്” കഴിവുകൾ മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാരാൽ നൽകിയ ടൂളുകൾ, ഡാറ്റ സ്രോതസുകൾ, നയങ്ങൾ എന്നിവയിലായി മാത്രമേ പരിധിവരുത്തപ്പെട്ടിരിക്കുന്നൂ. സ്വന്തം ടൂൾകൾ കണ്ടുപിടിക്കാനോ നിശ്ചിത ഡൊമെയിൻ പരിധികളെ മറികടക്കാനോ അതിന് സാധിക്കില്ല. പക്ഷേ ഉള്ള സാധനങ്ങളുടെ ദൈനാമിക് ഓർക്കസ്ട്രേഷനിൽ അത് കഴിവുള്ളതാണ്. കൂടുതൽ ഉയർന്ന AI രൂപങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- ഡൊമെയ്ൻ-വിശിഷ്ട സ്വാതന്ത്ര്യം: ഏജന്റിക് RAG സിസ്റ്റങ്ങൾ അറിയപ്പെടുന്ന ഡൊമെയിനിലുള്ള ഉപയോക്തൃ ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കാൻ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, ചോദ്യ പുനർലേഖനം അല്ലെങ്കിൽ ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പോലുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
- ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ആശ്രിതം: സിസ്റ്റത്തിന്റെ കഴിവുകൾ ഡെവലപ്പർമാർ സംയോജിപ്പിച്ച ടൂളുകളും ഡേറ്റയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. മനുഷ്യ ഇടപെടലിന് രണ്ടാംപടി വേണ്ടാതെ പരിധികൾ കടക്കാൻ സാധിക്കില്ല.
- ഗാർഡ്രെയിലുകൾ മാന queryset: നൈതിക മാർഗ്ഗനിർദേശങ്ങൾ, പാലന നിയമങ്ങൾ, ബിസിനസ് നയങ്ങൾ വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഏജന്റിന്റെ സ്വാതന്ത്യ്രം എപ്പോഴും സുരക്ഷാ നിയമങ്ങളും മേൽനോട്ട സംവിധാനങ്ങളും കൊണ്ടു നിയന്ത്രിതമാണ് (ആശംസയോടെ).
പ്രായോഗിക ഉപയോഗവും മൂല്യവും
ആവർത്തന പരിഷ്കരണവും കൃത്യതയും ആവശ്യമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഏജന്റിക് RAG ഉജ്ജ്വലമാണ്:
- ശരിതാഴെയുളള അന്തരീക്ഷങ്ങൾ: പാലന പരിശോധനകളിലും ചട്ടാന്വേഷണത്തിലുമുള്ള നിയമപരിശോധനകളിലും ഏജന്റിക് മോഡൽ വീണ്ടും വീണ്ടും സത്യങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു, നിരവധി ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉപദേശം വാങ്ങി, ചോദനകൾ പുനരാസകൃതമാക്കി സൂക്ഷ്മമായ മറുപടി നൽകുന്നു.
- സങ്കീർണ്ണ ഡേറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകൾ: ഘടിതമായ ഡേറ്റയിൽ നന്നായി ചോദനകൾ പൂർത്തിയാകാതെ പോയാലും സന്ദർശനങ്ങൾ ആവശ്യമുണ്ടാകുമ്പോൾ, സിസ്റ്റം സ്വതന്ത്രമായി Azure SQL അല്ലെങ്കിൽ Microsoft Fabric OneLake വഴി ചോദനകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, അവസാനം ഉപയോക്താവിന്റെ ഉദ്ദേശത്തോടെ സങ്കരിച്ച തിരിച്ചറിവുകൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.
- ദീർഘകാല വർക്ക്ഫ്ലോകൾ: കൂടുതൽ പുതിയ വിവരങ്ങൾ ലഭ്യമാകുന്പോൾ ദൈർഘ്യമേറിയ സെഷനുകൾ വളർന്നു വളരാൻ കഴിയും. ഏജന്റിക് RAG പുതുതായി ലഭിക്കുന്ന ഡേറ്റ സംയോജിപ്പിച്ച് തന്ത്രങ്ങൾ മാറും, പ്രശ്നാവിഭാഗം കൂടുതൽ മനസിലാക്കുമ്പോൾ.
ഭരണസംവിധാനം, വ്യക്തത, വിശ്വാസം
ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾ അവ തങ്ങളുടെ തത്വം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ കൂടുതൽ സ്വയംതൊഴിലാളികൾ ആകുന്നപ്പോൾ ഗവൺമെന്റ് സംവിധാനം, വ്യക്തത അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്:
- വ്യക്തീകരിക്കാവുന്ന തത്വം: മോഡൽ നിർവ്വചിച്ച ചോദനകൾക്കു വേണ്ടി ചെയ്ത അന്വേഷണങ്ങൾക്കുള്ള രേഖ, ഉപദേശം എടുത്ത ഉറവിടങ്ങൾ, വിമർശന ചുവടുകൾ എന്നിവ നൽകുന്നു. Azure AI Content Safety, Azure AI Tracing / GenAIOps പോലുള്ള ടൂളുകൾ വ്യക്തത നിലനിർത്താനും അപകടങ്ങൾ കുറയ്ക്കാനും സഹായിക്കും.
- പക്ഷപാത നിയന്ത്രണം & ബാലൻസ്ഡ് റിട്രീവൽ: ഡെവലപ്പർമാർ സമവായമൂല്യ പരിപൂർണ ഡേറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്ന റിട്രീവൽ തന്ത്രങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുകയും ആധുനിക ഡാറ്റ സയൻസ് സംഘങ്ങൾക്ക് Azure Machine Learning ഉപയോഗിച്ച് ബയസ് കണ്ടെത്താനും നിരീക്ഷിക്കാനും സാധിക്കപ്പെടുന്നു.
- മനുഷ്യ മേൽനോട്ടവും പാലനവും: സങ്കീർണ്ണ പ്രവര്ത്തനങ്ങളിൽ മനുഷ്യ അവലോകനം പരിഹാരീയമാണ്. ഏജന്റിക് RAG ഉയർന്ന നിർണ്ണയങ്ങളിൽ മനുഷ്യ ന്യായം മാറ്റിവയ്ക്കുന്നില്ല - അവ യുഗ്സംശോധിത പരാമർശങ്ങൾ നൽകുന്നതിലൂടെ 그것സംവശ്രമിക്കുന്നു.
സുതാര്യമായ പ്രവൃത്തികളുടെ രേഖകൾ നൽകുന്ന ടൂളുകൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. അവ ഇല്ലാതെ മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് പ്രക്രിയ ഡീബഗ് ചെയ്യുക വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കും. Literal AI (Chainlit-ന്റെ പുറകിൽ ഉള്ള കമ്പനി) നൽകുന്ന Agent റൺ ഉദാഹരണങ്ങൾ കാണുക:
സമാപനം
ഏജന്റിക് RAG AI സിസ്റ്റങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണവും ഡേറ്റ-ഇന്ത്യാനായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്നതിൽ ഒരു സ്വാഭാവിക വളർച്ചയാണ് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നത്. ആവർത്തന ഇടപെടൽ മാതൃക സ്വീകരിച്ച്, സ്വയം ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും, ചോദനകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്തു ഉയർന്ന നിലവാര ഫലംസ് പ്രാപിക്കുന്നു, സിസ്റ്റം സ്ഥിര പരിചയമുള്ള പ്രോംപ്റ്റ് പിന്തുടരുന്നതിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ അളക്കത്തിൽ, സാഹചര്യബോധമുള്ള തീരുമാനമെടുക്കാനുള്ള ഉപകരണമാകുന്നു. മനുഷ്യ നിർവ്വചിച്ച അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളും നൈതിക മാർഗ്ഗനിർദേശങ്ങളും കൊണ്ട് മൂലം ഇപ്പോഴും നിയന്ത്രിതമായിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഈ ഏജന്റിക് കഴിവുകൾ സംരംഭങ്ങൾക്കും ഉപഭോക്താക്കൾക്കും സമ്പന്നവും പ്രവർത്തനോൽപ്പാദകവുമായ AI ഇടപെടലുകൾക്ക് വഴിവെക്കുന്നു.
ഏജന്റിക് RAG-നെ കുറിച്ച് കൂടുതൽ ചോദ്യങ്ങളുണ്ട്?
മറ്റുള്ള പഠനക്കാർക്കൊപ്പം കാണാൻ, ഓഫീസ് മണിക്കൂറുകളിൽ പങ്കെടുക്കാൻ, നിങ്ങളുടെ AI ഏജന്റുകളേക്കുറിച്ചുള്ള ചോദനകൾക്കു ഉത്തരം ലഭിക്കാൻ Microsoft Foundry Discord ലേക്ക് ചേർന്നു ചേരുക.
അധിക സ്രോതസ്സുകൾ
- Azure OpenAI സേവനത്തോടെ Retrieval Augmented Generation (RAG) നടപ്പിലാക്കുക: നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡേറ്റ ഉപയോഗിച്ച് Azure OpenAI സേവനം എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാൻ പഠിക്കുക. Microsoft Learn ഈ മാഡ്യൂൾ RAG നടപ്പാക്കുന്നതിന്റെ സമഗ്ര മാർഗ്ഗനിർദേശം നൽകുന്നു
- Microsoft Foundry-യുമായി ജനന AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിലയിരുത്തൽ: പൊതുജന ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ മോഡലുകളുടെ വിലയിരുത്തലും താരതമ്യങ്ങളും, ഏജന്റിക് AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളും RAG ആർക്കിടെക്ചറുകളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു
- എന്താണ് ഏജന്റിക് RAG | Weaviate
- എജന്റിക് RAG: നിങ്ങളുടെ RAG ക്വറി പുനഃരൂപീകരണത്തോടും സ്വയം-ക്യുവറിയോടും ചേർത്ത് ടർബോചാർജ് ചെയ്യുക! Hugging Face ഓപ്പൺ-സോഴ്സ് AI കുക്ക്ബുക്ക്
- RAG-ൽ എജന്റിക് ലെയേഴ്സ് ചേർക്കൽ
- ജെറി ലിയുവിന്റെ ദൃശ്യത്തിലുള്ള നോളേജ് അസിസ്റ്റൻറുകളുടെ ഭാവി
- എജന്റിക് RAG സിസ്റ്റങ്ങൾ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന്
- മൈക്രോസോഫ്റ്റ് ഫൗൻഡ്രി എജന്റ് സർവീസ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ AI എജന്റുകളെ സ്കെയിൽ ചെയ്യുക
അക്കാദമിക് പേപ്പറുകൾ
- 2303.17651 Self-Refine: സ്വയം-പ്രതിപാദനത്തോടെ ആവർത്തനപരിശോധനം
- 2303.11366 റിഫ്ലക്ഷൻ: വാചിക പ്രതികരണ പഠനത്തോടെ ഭാഷാ എജന്റുകൾ
- 2305.11738 CRITIC: സാംഗോപാംഗ ഉപകരണ-ഇന്ററാക്ടീവ് വിമർശനത്തിലൂടെ വലിയ ഭാഷാ മാതൃകകൾ സ്വയം തിരുത്താം
- 2501.09136 എജന്റിക് റിട്രീവൽ-ഓഗ്മെന്റഡ് ජනറേഷൻ: എജന്റിക് RAG ഓവർവ്യൂ
ഈ ഏജന്റ് സ്മോക്ക്-ടെസ്റ്റിംഗ് (ഐച്ചികം)
പാഠം 16ൽ ഏജന്റുകൾ വിന്യസിക്കാൻ പഠിച്ചതിനു ശേഷം, ഈ പാഠത്തിലെ TravelRAGAgent — അതിന്റെ മറുപടികൾ നോളേജ് ബേസിൽ നിൽക്കുന്നതാണെന്ന് പരിശോദിക്കാൻ — tests/lesson-05-smoke-tests.json ഉപയോഗിച്ച് സ്മോക്ക്-ടെസ്റ്റ് ചെയ്യാം. എങ്ങനെ നടത്തുവാമെന്ന് കാണാൻ tests/README.md കാണുക.
മുന് പാഠം
അടുത്ത പാഠം
ഭറിഞ്ഞും വിശ്വസനീയവുമായ AI ഏജന്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത്
അറിയിപ്പ്: ഈ രേഖ AI പരിഭാഷാ സേവനം Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് പരിഭാഷപ്പെടുത്തിയതാണ്. ഞങ്ങൾ കൃത്യതയ്ക്കായി ശ്രമിക്കുന്നുവെങ്കിലും, ഓട്ടോമേറ്റഡ് പരിഭാഷകളിൽ പിഴവുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. അതിന്റെ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിലുള്ള അസൽ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടമായി പരിഗണിക്കേണ്ടത്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ പരിഭാഷ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ഈ പരിഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് ഉണ്ടാകുന്ന തെറ്റിദ്ധാരണകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.