ai-agents-for-beginners

Multi-Agent Design

(ဓာတ်ပုံကိုနှိပ်ပြီး ဒီသင်ခန်းစာရဲ့ ဗီဒီယိုကို ကြည့်ပါ)

AI အေးဂျင့်များတွင် Metacognition

မိတ်ဆက်

AI အေးဂျင့်များတွင် metacognition အကြောင်း သင်ခန်းစာမှ ကြိုဆိုပါတယ်! ဒီအခန်းက AI အေးဂျင့်များသည် သူတို့၏ စဉ်းစားမှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို စဉ်းစားနိုင်ပုံကို စိတ်ဝင်စားသူ အခြေခံသင်ကြားသူများအတွက် ရည်ရွယ်ထားပါသည်။ သင်ခန်းစာအဆုံးတွင် အဓိကအကြောင်းအရာများကို နားလည်ပြီး AI အေးဂျင့် ဒီဇိုင်းတွင် metacognition ကို အသုံးချနိုင်ရန် လက်တွေ့နမူနာများနှင့် ပြင်ဆင်ထားမည်ဖြစ်သည်။

သင်ယူရမည့် ရည်မှန်းချက်များ

ဒီသင်ခန်းစာကို ပြီးမြောက်ပြီးနောက် သင်သည် အောက်ပါအရာများကို နားလည်နိုင်မည်ဖြစ်သည်-

  1. အေးဂျင့်အဓိပ္ပါယ်များတွင် reasoning loops ရဲ့ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို နားလည်ပါ။
  2. Self-correcting အေးဂျင့်များကို ကူညီရန် အစီအစဉ်ရေးဆွဲခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုပါ။
  3. လုပ်ငန်းများကို ပြီးမြောက်စေရန် ကုဒ်ကို ပြောင်းလဲနိုင်သော အေးဂျင့်များကို ဖန်တီးပါ။

Metacognition အကြောင်း မိတ်ဆက်

Metacognition သည် ကိုယ့်စဉ်းစားမှုကို စဉ်းစားခြင်းနှင့် ပတ်သက်သော အဆင့်မြင့် cognitive လုပ်ငန်းစဉ်များကို ဆိုလိုသည်။ AI အေးဂျင့်များအတွက်၊ ၎င်းသည် ကိုယ့်လုပ်ဆောင်မှုများကို ကိုယ့်ကိုယ်ကို သိရှိမှုနှင့် အတိတ်အတွေ့အကြုံများအပေါ် အခြေခံ၍ အကဲဖြတ်ပြီး ပြင်ဆင်နိုင်ရန် ဆိုလိုသည်။ Metacognition သည် “စဉ်းစားမှုကို စဉ်းစားခြင်း” ဟုခေါ်ပြီး agentic AI စနစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် အရေးပါသော အကြောင်းအရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် AI စနစ်များကို ၎င်းတို့၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို သိရှိစေပြီး ၎င်းတို့၏ အပြုအမူကို စောင့်ကြည့်၊ စီမံခန့်ခွဲ၊ ပြင်ဆင်နိုင်စေသည်။ လူသားများက အခန်းအခြေအနေကို ဖတ်ရှုခြင်း သို့မဟုတ် ပြဿနာကို ကြည့်ရှုသည့်အခါ လုပ်ဆောင်သည့်အတိုင်းပင် ဖြစ်သည်။ ဒီကိုယ့်ကိုယ်ကို သိရှိမှုသည် AI စနစ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်နိုင်စေပြီး အမှားများကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေကာ ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အချိန်ကြာမြင့်စွာ တိုးတက်စေသည်။ Turing test နှင့် AI သည် အနာဂတ်တွင် အားလုံးကို အုပ်စိုးမည်ဆိုသည့် ဆွေးနွေးမှုနှင့် ပြန်လည်ချိတ်ဆက်သည်။

Agentic AI စနစ်များ၏ အခြေအနေတွင်၊ metacognition သည် အောက်ပါ စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် ကူညီနိုင်သည်-

Metacognition ဆိုတာဘာလဲ?

Metacognition သည် “စဉ်းစားမှုကို စဉ်းစားခြင်း” ဟုခေါ်ပြီး ကိုယ့် cognitive လုပ်ငန်းစဉ်များကို ကိုယ့်ကိုယ်ကို သိရှိမှုနှင့် ကိုယ့်ကိုယ်ကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းတို့ကို အခြေခံသော အဆင့်မြင့် cognitive လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ AI ရဲ့ နယ်ပယ်တွင်၊ metacognition သည် အေးဂျင့်များကို ၎င်းတို့၏ မဟာဗျူဟာများနှင့် လုပ်ဆောင်မှုများကို အကဲဖြတ်ပြီး ပြင်ဆင်နိုင်စေကာ ပြဿနာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဖြေရှင်းနိုင်စေပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်စေသည်။ Metacognition ကို နားလည်ခြင်းအားဖြင့်၊ သင်သည် ပိုမိုထူးချွန်ပြီး လိုက်လျောညီထွေဖြစ်သော AI အေးဂျင့်များကို ဒီဇိုင်းဆွဲနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အစစ်အမှန် metacognition တွင်၊ AI သည် ၎င်း၏ reasoning ကို ထင်ရှားစွာ reasoning ပြုလုပ်နေသည်ကို တွေ့ရမည်။

ဥပမာ- “ငါ သက်သာတဲ့ လေယာဉ်ခရီးစဉ်များကို ဦးစားပေးခဲ့တယ်… ဒါပေမယ့် ငါ direct flights များကို လွဲချော်နေမယ်ထင်တယ်၊ ဒါကြောင့် ပြန်စစ်ကြည့်ရမယ်။”

AI အေးဂျင့်များတွင် Metacognition ရဲ့ အရေးပါမှု

Metacognition သည် အေးဂျင့် ဒီဇိုင်းတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုကို ထိန်းသိမ်းထားသည်-

Importance of Metacognition

AI အေးဂျင့်၏ အစိတ်အပိုင်းများ

Metacognitive လုပ်ငန်းစဉ်များကို စတင်မလုပ်မီ၊ AI အေးဂျင့်၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းများကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသည်။ AI အေးဂျင့်သည် အောက်ပါအရာများကို ပါဝင်သည်-

ဒီအစိတ်အပိုင်းများသည် “expertise unit” ကို ဖန်တီးရန် အတူတကွ လုပ်ဆောင်သည်။

ဥပမာ: ခရီးသွားအေးဂျင့်ကို စဉ်းစားပါ၊ agent services သည် သင့်အား အပန်းဖြေခရီးစဉ်ကို စီစဉ်ပေးရုံသာမက real-time အချက်အလက်နှင့် အတိတ် customer journey အတွေ့အကြုံများအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်း၏ လမ်းကြောင်းကို ပြင်ဆင်ပေးသည်။

ဥပမာ- ခရီးသွားအေးဂျင့်ဝန်ဆောင်မှုတွင် Metacognition

သင်သည် AI အားဖြင့် အားပေးထားသော ခရီးသွားအေးဂျင့်ဝန်ဆောင်မှုကို ဒီဇိုင်းဆွဲနေသည်ဟု စဉ်းစားပါ။ ဒီအေးဂျင့် “Travel Agent” သည် user များကို ၎င်းတို့၏ အပန်းဖြေခရီးစဉ်များကို စီစဉ်ရန် ကူညီပေးသည်။ Metacognition ကို ထည့်သွင်းရန် Travel Agent သည် ကိုယ့်ကိုယ်ကို သိရှိမှုနှင့် အတိတ်အတွေ့အကြုံများအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်း၏ လုပ်ဆောင်မှုများကို အကဲဖြတ်ပြီး ပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်သည်။ Metacognition သည် အောက်ပါအတိုင်း အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုကို ထိန်းသိမ်းထားသည်-

လက်ရှိလုပ်ငန်း

လက်ရှိလုပ်ငန်းမှာ user ကို ပဲရစ်ခရီးစဉ်ကို စီစဉ်ရန် ကူညီပေးခြင်းဖြစ်သည်။

လုပ်ငန်းကို ပြီးမြောက်စေရန် လိုအပ်သော အဆင့်များ

  1. User Preferences စုဆောင်းခြင်း: User ကို ၎င်းတို့၏ ခရီးသွားရက်များ၊ ဘတ်ဂျက်၊ စိတ်ဝင်စားမှုများ (ဥပမာ- ပြတိုက်များ၊ အစားအစာ၊ စျေးဝယ်ခြင်း) နှင့် အထူးလိုအပ်ချက်များကို မေးပါ။
  2. အချက်အလက် ရှာဖွေခြင်း: User preferences နှင့် ကိုက်ညီသော လေယာဉ်ခရီးစဉ်များ၊ အဆောင်များ၊ attraction များနှင့် စားသောက်ဆိုင်များကို ရှာဖွေပါ။
  3. အကြံပြုချက်များ ဖန်တီးခြင်း: လေယာဉ်အသေးစိတ်အချက်အလက်များ၊ ဟိုတယ်အပ်နှံမှုများနှင့် အကြံပြုလုပ်ဆောင်မှုများပါဝင်သော ကိုယ်ပိုင် itinerary ကို ပေးပါ။
  4. Feedback အပေါ် အခြေခံ၍ ပြင်ဆင်ခြင်း: အကြံပြုချက်များအပေါ် user ၏ feedback ကို မေးပြီး လိုအပ်သော ပြင်ဆင်မှုများကို ပြုလုပ်ပါ။

လိုအပ်သော အရင်းအမြစ်များ

အတွေ့အကြုံနှင့် ကိုယ့်ကိုယ်ကို သိရှိမှု

Travel Agent သည် ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ပြီး အတိတ်အတွေ့အကြုံများမှ သင်ယူရန် metacognition ကို အသုံးပြုသည်။ ဥပမာ-

  1. User Feedback ကို ချဉ်းကပ်ခြင်း: Travel Agent သည် user feedback ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး ဘယ်အကြံပြုချက်များကို user က သဘောကျခဲ့သည်၊ ဘယ်အကြံပြုချက်များကို သဘောမကျခဲ့သည်ကို ဆုံးဖြတ်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏ အနာဂတ်အကြံပြုချက်များကို ပြောင်းလဲသည်။
  2. Adaptability: User သည် crowded places ကို မကြိုက်ကြောင်း အတိတ်တွင် ပြောခဲ့ပါက၊ Travel Agent သည် အနာဂတ်တွင် peak hours တွင် လူကြိုက်များသော tourist spots များကို recommend မလုပ်တော့ပါ။
  3. Error Correction: Travel Agent သည် အတိတ် booking မှာ အမှားတစ်ခု ဖြစ်ပေါ်ခဲ့ပါက၊ ဥပမာ- fully booked ဟိုတယ်ကို recommend လုပ်ခဲ့သည်၊ ၎င်းသည် recommendation မပြုမီ availability ကို ပိုမိုတိကျစွာ စစ်ဆေးရန် သင်ယူသည်။

Developer အတွက် လက်တွေ့နမူနာ

Travel Agent ၏ code သည် metacognition ကို ထည့်သွင်းထားသောအခါ အောက်ပါအတိုင်း ရှိနိုင်သည်-

class Travel_Agent:
    def __init__(self):
        self.user_preferences = {}
        self.experience_data = []

    def gather_preferences(self, preferences):
        self.user_preferences = preferences

    def retrieve_information(self):
        # Search for flights, hotels, and attractions based on preferences
        flights = search_flights(self.user_preferences)
        hotels = search_hotels(self.user_preferences)
        attractions = search_attractions(self.user_preferences)
        return flights, hotels, attractions

    def generate_recommendations(self):
        flights, hotels, attractions = self.retrieve_information()
        itinerary = create_itinerary(flights, hotels, attractions)
        return itinerary

    def adjust_based_on_feedback(self, feedback):
        self.experience_data.append(feedback)
        # Analyze feedback and adjust future recommendations
        self.user_preferences = adjust_preferences(self.user_preferences, feedback)

# Example usage
travel_agent = Travel_Agent()
preferences = {
    "destination": "Paris",
    "dates": "2025-04-01 to 2025-04-10",
    "budget": "moderate",
    "interests": ["museums", "cuisine"]
}
travel_agent.gather_preferences(preferences)
itinerary = travel_agent.generate_recommendations()
print("Suggested Itinerary:", itinerary)
feedback = {"liked": ["Louvre Museum"], "disliked": ["Eiffel Tower (too crowded)"]}
travel_agent.adjust_based_on_feedback(feedback)

Metacognition ရဲ့ အရေးပါမှု

Metacognition ကို ထည့်သွင်းခြင်းအားဖြင့် Travel Agent သည် ပိုမိုကိုယ်ပိုင်နှင့် မှန်ကန်သော ခရီးသွားအကြံပြုချက်များကို ပေးနိုင်ပြီး user experience ကို တိုးတက်စေသည်။

2. အေးဂျင့်များတွင် အစီအစဉ်ရေးဆွဲခြင်း

အစီအစဉ်ရေးဆွဲခြင်းသည် AI အေးဂျင့်၏ အပြုအမူတွင် အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လက်ရှိအခြေအနေ၊ အရင်းအမြစ်များနှင့် အခက်အခဲများကို စဉ်းစားပြီး ရည်မှန်းချက်ကို ရောက်ရှိရန် လိုအပ်သော အဆင့်များကို ရေးဆွဲခြင်းဖြစ်သည်။

အစီအစဉ်ရေးဆွဲခြင်း၏ အစိတ်အပိုင်းများ

ဥပမာ: Travel Agent သည် user ကို ခရ

အကြိုတင်အခြေခံအချက်များတင်သွင်းခြင်း

အကြိုတင်အခြေခံအချက်များတင်သွင်းခြင်းသည် မေးခွန်းတစ်ခုကို ဆောင်ရွက်မီ မော်ဒယ်အတွက် သက်ဆိုင်ရာအကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် နောက်ခံအချက်အလက်များကို တင်သွင်းခြင်းဖြစ်သည်။ ဒါက မော်ဒယ်အတွက် အစမှ ဒီအချက်အလက်များကို အသုံးပြုနိုင်စေပြီး၊ ဆောင်ရွက်မှုအတွင်း အပိုအချက်အလက်များကို ရှာဖွေရန် မလိုအပ်ဘဲ ပိုမိုသိရှိထားသော အဖြေများကို ဖန်တီးနိုင်စေသည်။

Python ဖြင့် ခရီးသွားအကျိုးဆောင်အက်ပလီကေးရှင်းအတွက် အကြိုတင်အခြေခံအချက်များတင်သွင်းခြင်းကို လုပ်ဆောင်ပုံကို ရိုးရှင်းစွာ ဥပမာပြပါသည်။

ရှင်းလင်းချက်

  1. စတင်ခြင်း (__init__ method): TravelAgent class သည် Paris, Tokyo, New York, Sydney စသည့် နာမည်ကြီးနေရာများအကြောင်းအရာများပါဝင်သော dictionary ကို အကြိုတင်တင်သွင်းထားသည်။ ဒီ dictionary တွင် နေရာတစ်ခုချင်းစီအတွက် နိုင်ငံ၊ ငွေကြေး၊ ဘာသာစကား၊ အဓိကဆွဲဆောင်မှုများ စသည့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များ ပါဝင်သည်။

  2. အချက်အလက်ရယူခြင်း (get_destination_info method): အသုံးပြုသူက အထူးနေရာတစ်ခုအကြောင်းမေးမြန်းသောအခါ၊ get_destination_info method သည် အကြိုတင်တင်သွင်းထားသော context dictionary မှ သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို ရယူသည်။

အကြိုတင်အခြေခံအချက်များကို တင်သွင်းခြင်းအားဖြင့် ခရီးသွားအကျိုးဆောင်အက်ပလီကေးရှင်းသည် အသုံးပြုသူမေးမြန်းချက်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ အပြင်ပအရင်းအမြစ်များမှ အချက်အလက်များကို ရှာဖွေရန် မလိုအပ်ဘဲ အလျင်အမြန်ဖြေကြားနိုင်သည်။ ဒါက အက်ပလီကေးရှင်းကို ပိုမိုထိရောက်ပြီး တုံ့ပြန်မှုမြန်ဆန်စေသည်။

ရည်မှန်းချက်ဖြင့် အစီအစဉ်ကို စတင်ပြီး Iteration လုပ်ခြင်း

ရည်မှန်းချက်ဖြင့် အစီအစဉ်ကို စတင်ခြင်းသည် ရှင်းလင်းသော ရည်ရွယ်ချက် သို့မဟုတ် ရလဒ်ကို အစမှ သတ်မှတ်ထားခြင်းဖြစ်သည်။ ဒီရည်မှန်းချက်ကို အစီအစဉ်တစ်ခုလုံးအတွင်း လမ်းညွှန်အချက်အဖြစ် အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ Iteration တစ်ခုချင်းစီသည် ရည်မှန်းချက်ကို အကောင်းဆုံးဖြည့်ဆည်းနိုင်ရန် အလားအလာရှိစေသည်။ ဒါက အစီအစဉ်ကို ပိုမိုထိရောက်ပြီး အာရုံစိုက်စေသည်။

အခြေအနေ

ခရီးသွားအကျိုးဆောင်သည် အသုံးပြုသူအတွက် စိတ်ကြိုက်ခရီးစဉ်အစီအစဉ်တစ်ခုကို ပြုလုပ်လိုသည်။ ရည်မှန်းချက်မှာ အသုံးပြုသူ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို အများဆုံးဖြစ်စေရန် သဘောတူချက်များနှင့် ဘတ်ဂျက်အတိုင်း ခရီးစဉ်အစီအစဉ်တစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်းဖြစ်သည်။

လုပ်ဆောင်မှုအဆင့်များ

  1. အသုံးပြုသူ၏ သဘောတူချက်များနှင့် ဘတ်ဂျက်ကို သတ်မှတ်ပါ။
  2. ဒီသဘောတူချက်များအတိုင်း အစီအစဉ်ကို စတင် Bootstrap လုပ်ပါ။
  3. Iteration လုပ်ပြီး အစီအစဉ်ကို ပြုပြင်တိုးတက်စေရန် အသုံးပြုသူ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်စေရန် Optimize လုပ်ပါ။

Python Code ရှင်းလင်းချက်

  1. စတင်ခြင်း (__init__ method): TravelAgent class သည် နေရာများ၏ attributes (နာမည်၊ ကုန်ကျစရိတ်၊ လှုပ်ရှားမှုအမျိုးအစား) ပါဝင်သော potential destinations များကို စတင်သတ်မှတ်ထားသည်။

  2. အစီအစဉ် Bootstrap လုပ်ခြင်း (bootstrap_plan method): ဒီ method သည် အသုံးပြုသူ၏ သဘောတူချက်များနှင့် ဘတ်ဂျက်အတိုင်း အစီအစဉ်ကို စတင်ဖန်တီးသည်။ နေရာများစာရင်းကို Iteration လုပ်ပြီး သဘောတူချက်နှင့် ဘတ်ဂျက်ကို ကိုက်ညီသောနေရာများကို အစီအစဉ်ထဲထည့်သည်။

  3. သဘောတူချက်ကို ကိုက်ညီမှုစစ်ဆေးခြင်း (match_preferences method): ဒီ method သည် နေရာတစ်ခုသည် အသုံးပြုသူ၏ သဘောတူချက်များနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးသည်။

  4. အစီအစဉ် Iteration လုပ်ခြင်း (iterate_plan method): ဒီ method သည် အစီအစဉ်ကို Iteration လုပ်ပြီး အသုံးပြုသူ၏ သဘောတူချက်နှင့် ဘတ်ဂျက်အတိုင်း ပိုမိုကောင်းမွန်သောနေရာများဖြင့် အစားထိုးရန် ကြိုးစားသည်။

  5. ကုန်ကျစရိတ်တွက်ချက်ခြင်း (calculate_cost method): ဒီ method သည် လက်ရှိအစီအစဉ်၏ စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်ကို တွက်ချက်သည်။

အသုံးပြုမှုဥပမာ

LLM ကို Re-ranking နှင့် Scoring အတွက် အသုံးပြုခြင်း

Large Language Models (LLMs) သည် ရှာဖွေထားသောစာရွက်များ သို့မဟုတ် ဖန်တီးထားသောအဖြေများကို Re-ranking နှင့် Scoring လုပ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

အဆင့်များ

  1. ရှာဖွေခြင်း: Query အတိုင်း Candidate documents သို့မဟုတ် အဖြေများကို ရှာဖွေသည်။
  2. Re-ranking: LLM သည် Candidate များကို Relevance နှင့် Quality အတိုင်း Re-rank လုပ်သည်။
  3. Scoring: Candidate တစ်ခုချင်းစီကို Score ပေးပြီး Relevance နှင့် Quality ကို ပြသသည်။

LLM ကို Re-ranking နှင့် Scoring အတွက် အသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် စနစ်သည် ပိုမိုတိကျပြီး Contextually Relevant ဖြစ်သော အချက်အလက်များကို ပေးနိုင်သည်။

Python Code ရှင်းလင်းချက်

  1. စတင်ခြင်း: TravelAgent class သည် နေရာများ၏ attributes (နာမည်၊ ဖော်ပြချက်) ပါဝင်သော destinations များကို စတင်သတ်မှတ်ထားသည်။
  2. အကြံပြုချက်ရယူခြင်း (get_recommendations method): Azure OpenAI API ကို အသုံးပြု၍ အသုံးပြုသူ၏ သဘောတူချက်အတိုင်း Re-ranked နှင့် Scored destinations များကို ရယူသည်။
  3. Prompt ဖန်တီးခြင်း (generate_prompt method): Azure OpenAI API အတွက် Prompt ကို ဖန်တီးသည်။

Azure OpenAI API key နှင့် endpoint URL ကို သင့်အချက်အလက်များဖြင့် အစားထိုးပါ။

RAG: Prompting Technique နှင့် Tool

Retrieval-Augmented Generation (RAG) သည် Prompting Technique အဖြစ်လည်း ဖြစ်နိုင်ပြီး Tool အဖြစ်လည်း ဖြစ်နိုင်သည်။

RAG အဖြစ် Prompting Technique

လုပ်ဆောင်ပုံ:

  1. Prompt ဖန်တီးခြင်း: Query သို့မဟုတ် Task အတိုင်း Prompt များကို ဖန်တီးသည်။
  2. အချက်အလက် ရှာဖွေခြင်း: Knowledge base သို့မဟုတ် Dataset မှ သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို ရှာဖွေသည်။
  3. အဖြေ ဖန်တီးခြင်း: ရှာဖွေထားသောအချက်အလက်များနှင့် Generative AI ကို ပေါင်းစပ်၍ အဖြေကို ဖန်တီးသည်။

RAG အဖြစ် Tool

လုပ်ဆောင်ပုံ:

  1. Integration: RAG ကို AI agent architecture ထဲတွင် ထည့်သွင်းသည်။
  2. Automation: User input မှ အဖြေဖန်တီးခြင်းအထိ အဆင့်များကို အလိုအလျောက် ဆောင်ရွက်သည်။

Relevancy အကဲဖြတ်ခြင်း

AI agent performance အတွက် Relevancy အကဲဖြတ်ခြင်းသည် အရေးကြီးသည်။

အရေးကြီးအချက်များ

  1. Context Awareness: User query context ကို နားလည်ရန် လိုအပ်သည်။
  2. Accuracy: အချက်အလက်များသည် မှန်ကန်ပြီး Update ဖြစ်ရမည်။
  3. User Intent: User ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်သည်။
  4. Feedback Loop: User feedback ကို စဉ်ဆက်မပြတ် စုဆောင်းပြီး အကဲဖြတ်မှုကို တိုးတက်စေရန် အသုံးပြုသည်။

Practical Techniques

  1. Relevance Scoring: Query နှင့် ကိုက်ညီမှုအတိုင်း Score ပေးသည်။
  2. Filtering and Ranking: Irrelevant items များကို ဖယ်ရှားပြီး Relevant items များကို Rank လုပ်သည်။
  3. NLP: Query ကို နားလည်ရန် Natural Language Processing ကို အသုံးပြုသည်။
  4. User Feedback Integration: User feedback ကို အသုံးပြု၍ Relevance ကို တိုးတက်စေသည်။

Intent ဖြင့် ရှာဖွေခြင်း

User query ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်ပြီး အကောင်းဆုံးအချက်အလက်များကို ရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။

အရေးကြီးအချက်များ

  1. User Intent နားလည်ခြင်း: Informational, Navigational, Transactional ရည်ရွယ်ချက်များကို သတ်မှတ်သည်။
  2. Context Awareness: Query context ကို နားလည်သည်။
  3. NLP: Query ကို နားလည်ရန် Natural Language Processing ကို အသုံးပြုသည်။
  4. Personalization: User history နှင့် preferences အတိုင်း Search results ကို personalize လုပ်သည်။

    အတွေ့အကြုံပုံစံ: ခရီးသွားအေးဂျင့်တွင် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ရှာဖွေခြင်း

ခရီးသွားအေးဂျင့်ကို ဥပမာအဖြစ်ယူပြီး ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ရှာဖွေခြင်းကို ဘယ်လိုအကောင်အထည်ဖော်နိုင်မလဲဆိုတာကို ကြည့်ပါ။

  1. အသုံးပြုသူ၏ အကြိုက်များစုဆောင်းခြင်း

    class Travel_Agent:
    def __init__(self):
        self.user_preferences = {}

    def gather_preferences(self, preferences):
        self.user_preferences = preferences

  2. အသုံးပြုသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်ခြင်း

    def identify_intent(query):
    if "book" in query or "purchase" in query:
        return "transactional"
    elif "website" in query or "official" in query:
        return "navigational"
    else:
        return "informational"

  3. အခြေအနေကို သိရှိခြင်း

    def analyze_context(query, user_history):
    # Combine current query with user history to understand context
    context = {
        "current_query": query,
        "user_history": user_history
    }
    return context

  4. ရှာဖွေပြီး ရလဒ်များကို ကိုယ်ပိုင်အဖြစ် ပြင်ဆင်ခြင်း

    def search_with_intent(query, preferences, user_history):
    intent = identify_intent(query)
    context = analyze_context(query, user_history)
    if intent == "informational":
        search_results = search_information(query, preferences)
    elif intent == "navigational":
        search_results = search_navigation(query)
    elif intent == "transactional":
        search_results = search_transaction(query, preferences)
    personalized_results = personalize_results(search_results, user_history)
    return personalized_results

def search_information(query, preferences):
    # Example search logic for informational intent
    results = search_web(f"best {preferences['interests']} in {preferences['destination']}")
    return results

def search_navigation(query):
    # Example search logic for navigational intent
    results = search_web(query)
    return results

def search_transaction(query, preferences):
    # Example search logic for transactional intent
    results = search_web(f"book {query} to {preferences['destination']}")
    return results

def personalize_results(results, user_history):
    # Example personalization logic
    personalized = [result for result in results if result not in user_history]
    return personalized[:10]  # Return top 10 personalized results

  5. အသုံးပြုမှု ဥပမာ

    travel_agent = Travel_Agent()
preferences = {
    "destination": "Paris",
    "interests": ["museums", "cuisine"]
}
travel_agent.gather_preferences(preferences)
user_history = ["Louvre Museum website", "Book flight to Paris"]
query = "best museums in Paris"
results = search_with_intent(query, preferences, user_history)
print("Search Results:", results)

4. ကိရိယာအဖြစ် Code ကို ဖန်တီးခြင်း

Code ဖန်တီးသော အေးဂျင့်များသည် AI မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ Code ရေးသားခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်ပြီး ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်းနှင့် အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

Code ဖန်တီးသော အေးဂျင့်များ

Code ဖန်တီးသော အေးဂျင့်များသည် Generative AI မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ Code ရေးသားခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်သည်။ ဤအေးဂျင့်များသည် ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း၊ အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အမျိုးမျိုးသော Programming Language များတွင် Code ဖန်တီးခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအားဖြင့် တန်ဖိုးရှိသော အမြင်များပေးနိုင်သည်။

အကောင်အထည်ဖော်မှုများ

  1. အလိုအလျောက် Code ဖန်တီးခြင်း: အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ Web Scraping၊ သို့မဟုတ် Machine Learning ကဲ့သို့သော အထူးလုပ်ငန်းများအတွက် Code Snippet များ ဖန်တီးပါ။
  2. SQL ကို RAG အဖြစ် အသုံးပြုခြင်း: Database များမှ အချက်အလက်များကို ရယူခြင်းနှင့် ပြုပြင်ခြင်းအတွက် SQL Queries ကို အသုံးပြုပါ။
  3. ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း: အယ်လဂိုရစ်သမားများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုပြင်ခြင်း သို့မဟုတ် အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့သော အထူးပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် Code ဖန်တီးပြီး အကောင်အထည်ဖော်ပါ။

ဥပမာ: အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Code ဖန်တီးသော အေးဂျင့်

သင်သည် Code ဖန်တီးသော အေးဂျင့်ကို ဒီဇိုင်းဆွဲနေသည်ဟု စဉ်းစားပါ။ ၎င်းသည် အောက်ပါအတိုင်း လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်-

  1. လုပ်ငန်း: အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး လမ်းကြောင်းများနှင့် ပုံစံများကို ရှာဖွေပါ။
  2. အဆင့်များ:
    • အချက်အလက်များကို Data Analysis Tool ထဲသို့ Load လုပ်ပါ။
    • SQL Queries များကို ဖန်တီးပြီး အချက်အလက်များကို Filter နှင့် Aggregate လုပ်ပါ။
    • Queries များကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး ရလဒ်များကို ရယူပါ။
    • ရလဒ်များကို အသုံးပြု၍ Visualization များနှင့် အမြင်များကို ဖန်တီးပါ။
  3. လိုအပ်သော အရင်းအမြစ်များ: Dataset, Data Analysis Tools, SQL စွမ်းရည်များ။
  4. အတွေ့အကြုံ: ယခင် Analysis ရလဒ်များကို အသုံးပြု၍ အနာဂတ် Analysis များ၏ တိကျမှုနှင့် သက်ဆိုင်မှုကို တိုးတက်အောင်လုပ်ပါ။

ဥပမာ: ခရီးသွားအေးဂျင့်အတွက် Code ဖန်တီးသော အေးဂျင့်

ဤဥပမာတွင်၊ ခရီးသွားအတွက် Code ဖန်တီးသော အေးဂျင့် Travel Agent ကို ဒီဇိုင်းဆွဲပါမည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများကို ခရီးစီမံရန် ကူညီရန် Code ဖန်တီးခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤအေးဂျင့်သည် ခရီးသွားရွေးချယ်မှုများကို ရယူခြင်း၊ ရလဒ်များကို Filter လုပ်ခြင်းနှင့် Generative AI ကို အသုံးပြု၍ ခရီးစီမံချက်ကို Compile လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

Code ဖန်တီးသော အေးဂျင့်၏ အကျဉ်းချုပ်

  1. အသုံးပြုသူ၏ အကြိုက်များစုဆောင်းခြင်း: Destination, ခရီးသွားရက်များ, Budget, နှင့် အကျိုးစီးပွားများကဲ့သို့သော အသုံးပြုသူ Input များကို စုဆောင်းပါ။
  2. Data ရယူရန် Code ဖန်တီးခြင်း: Flights, Hotels, နှင့် Attractions အကြောင်းအရာများကို ရယူရန် Code Snippet များကို ဖန်တီးပါ။
  3. ဖန်တီးထားသော Code ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း: Generated Code ကို Run လုပ်ပြီး အချိန်နှင့်တပြေးညီ အချက်အလက်များကို ရယူပါ။
  4. ခရီးစီမံချက် ဖန်တီးခြင်း: ရယူထားသော အချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ ကိုယ်ပိုင်ခရီးစီမံချက်ကို Compile လုပ်ပါ။
  5. တုံ့ပြန်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ပြင်ဆင်ခြင်း: အသုံးပြုသူ၏ တုံ့ပြန်မှုကို ရယူပြီး ရလဒ်များကို တိုးတက်အောင် ပြန်လည်ဖန်တီးရန် Code ကို ပြန်လည်ဖန်တီးပါ။

အဆင့်ဆင့် အကောင်အထည်ဖော်မှု

  1. အသုံးပြုသူ၏ အကြိုက်များစုဆောင်းခြင်း

    class Travel_Agent:
    def __init__(self):
        self.user_preferences = {}

    def gather_preferences(self, preferences):
        self.user_preferences = preferences

  2. Data ရယူရန် Code ဖန်တီးခြင်း

    def generate_code_to_fetch_data(preferences):
    # Example: Generate code to search for flights based on user preferences
    code = f"""
    def search_flights():
        import requests
        response = requests.get('https://api.example.com/flights', params={preferences})
        return response.json()
    """
    return code

def generate_code_to_fetch_hotels(preferences):
    # Example: Generate code to search for hotels
    code = f"""
    def search_hotels():
        import requests
        response = requests.get('https://api.example.com/hotels', params={preferences})
        return response.json()
    """
    return code

  3. ဖန်တီးထားသော Code ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း

    def execute_code(code):
    # Execute the generated code using exec
    exec(code)
    result = locals()
    return result

travel_agent = Travel_Agent()
preferences = {
    "destination": "Paris",
    "dates": "2025-04-01 to 2025-04-10",
    "budget": "moderate",
    "interests": ["museums", "cuisine"]
}
travel_agent.gather_preferences(preferences)
   
flight_code = generate_code_to_fetch_data(preferences)
hotel_code = generate_code_to_fetch_hotels(preferences)
   
flights = execute_code(flight_code)
hotels = execute_code(hotel_code)

print("Flight Options:", flights)
print("Hotel Options:", hotels)

  4. ခရီးစီမံချက် ဖန်တီးခြင်း

    def generate_itinerary(flights, hotels, attractions):
    itinerary = {
        "flights": flights,
        "hotels": hotels,
        "attractions": attractions
    }
    return itinerary

attractions = search_attractions(preferences)
itinerary = generate_itinerary(flights, hotels, attractions)
print("Suggested Itinerary:", itinerary)

  5. တုံ့ပြန်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ပြင်ဆင်ခြင်း

    def adjust_based_on_feedback(feedback, preferences):
    # Adjust preferences based on user feedback
    if "liked" in feedback:
        preferences["favorites"] = feedback["liked"]
    if "disliked" in feedback:
        preferences["avoid"] = feedback["disliked"]
    return preferences

feedback = {"liked": ["Louvre Museum"], "disliked": ["Eiffel Tower (too crowded)"]}
updated_preferences = adjust_based_on_feedback(feedback, preferences)
   
# Regenerate and execute code with updated preferences
updated_flight_code = generate_code_to_fetch_data(updated_preferences)
updated_hotel_code = generate_code_to_fetch_hotels(updated_preferences)
   
updated_flights = execute_code(updated_flight_code)
updated_hotels = execute_code(updated_hotel_code)
   
updated_itinerary = generate_itinerary(updated_flights, updated_hotels, attractions)
print("Updated Itinerary:", updated_itinerary)

ပတ်ဝန်းကျင်ကို သိရှိခြင်းနှင့် Reasoning ကို အသုံးပြုခြင်း

Table Schema အပေါ် အခြေခံ၍ Query ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပတ်ဝန်းကျင်ကို သိရှိခြင်းနှင့် Reasoning ကို အသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် တိုးတက်အောင်လုပ်နိုင်သည်။

ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဘယ်လိုလုပ်ဆောင်နိုင်မလဲဆိုတာ ဥပမာတစ်ခုဖြင့် ကြည့်ပါ-

  1. Schema ကို နားလည်ခြင်း: စနစ်သည် Table Schema ကို နားလည်ပြီး Query ဖန်တီးခြင်းကို အခြေခံနိုင်သည်။
  2. တုံ့ပြန်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ပြင်ဆင်ခြင်း: စနစ်သည် အသုံးပြုသူ၏ တုံ့ပြန်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ အကြိုက်များကို ပြင်ဆင်ပြီး Schema တွင် ဘယ် Field များကို Update လုပ်ရမည်ကို Reasoning လုပ်ပါမည်။
  3. Query များကို ဖန်တီးပြီး အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း: စနစ်သည် ပြင်ဆင်ထားသော အကြိုက်များအပေါ် အခြေခံ၍ Updated Flight နှင့် Hotel Data ကို ရယူရန် Query များကို ဖန်တီးပြီး အကောင်အထည်ဖော်ပါမည်။

Python Code ဥပမာတစ်ခုကို အောက်ပါအတိုင်း Update လုပ်ထားပါသည်-

def adjust_based_on_feedback(feedback, preferences, schema):
    # Adjust preferences based on user feedback
    if "liked" in feedback:
        preferences["favorites"] = feedback["liked"]
    if "disliked" in feedback:
        preferences["avoid"] = feedback["disliked"]
    # Reasoning based on schema to adjust other related preferences
    for field in schema:
        if field in preferences:
            preferences[field] = adjust_based_on_environment(feedback, field, schema)
    return preferences

def adjust_based_on_environment(feedback, field, schema):
    # Custom logic to adjust preferences based on schema and feedback
    if field in feedback["liked"]:
        return schema[field]["positive_adjustment"]
    elif field in feedback["disliked"]:
        return schema[field]["negative_adjustment"]
    return schema[field]["default"]

def generate_code_to_fetch_data(preferences):
    # Generate code to fetch flight data based on updated preferences
    return f"fetch_flights(preferences={preferences})"

def generate_code_to_fetch_hotels(preferences):
    # Generate code to fetch hotel data based on updated preferences
    return f"fetch_hotels(preferences={preferences})"

def execute_code(code):
    # Simulate execution of code and return mock data
    return {"data": f"Executed: {code}"}

def generate_itinerary(flights, hotels, attractions):
    # Generate itinerary based on flights, hotels, and attractions
    return {"flights": flights, "hotels": hotels, "attractions": attractions}

# Example schema
schema = {
    "favorites": {"positive_adjustment": "increase", "negative_adjustment": "decrease", "default": "neutral"},
    "avoid": {"positive_adjustment": "decrease", "negative_adjustment": "increase", "default": "neutral"}
}

# Example usage
preferences = {"favorites": "sightseeing", "avoid": "crowded places"}
feedback = {"liked": ["Louvre Museum"], "disliked": ["Eiffel Tower (too crowded)"]}
updated_preferences = adjust_based_on_feedback(feedback, preferences, schema)

# Regenerate and execute code with updated preferences
updated_flight_code = generate_code_to_fetch_data(updated_preferences)
updated_hotel_code = generate_code_to_fetch_hotels(updated_preferences)

updated_flights = execute_code(updated_flight_code)
updated_hotels = execute_code(updated_hotel_code)

updated_itinerary = generate_itinerary(updated_flights, updated_hotels, feedback["liked"])
print("Updated Itinerary:", updated_itinerary)

ရှင်းလင်းချက် - Feedback အပေါ် အခြေခံ၍ Booking

  1. Schema ကို သိရှိခြင်း: schema dictionary သည် Feedback အပေါ် အခြေခံ၍ အကြိုက်များကို ဘယ်လို ပြင်ဆင်ရမည်ကို သတ်မှတ်ထားသည်။ ၎င်းတွင် favorites နှင့် avoid ကဲ့သို့သော Field များနှင့် အတူ သက်ဆိုင်ရာ ပြင်ဆင်မှုများပါဝင်သည်။
  2. အကြိုက်များကို ပြင်ဆင်ခြင်း (adjust_based_on_feedback method): ဤ method သည် Feedback အပေါ် အခြေခံ၍ အကြိုက်များကို ပြင်ဆင်သည်။
  3. ပတ်ဝန်းကျင်အပေါ် အခြေခံ၍ ပြင်ဆင်မှုများ (adjust_based_on_environment method): ဤ method သည် Schema နှင့် Feedback အပေါ် အခြေခံ၍ ပြင်ဆင်မှုများကို Customize လုပ်သည်။
  4. Query များကို ဖန်တီးပြီး အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း: စနစ်သည် ပြင်ဆင်ထားသော အကြိုက်များအပေါ် အခြေခံ၍ Updated Flight နှင့် Hotel Data ကို ရယူရန် Code ကို ဖန်တီးပြီး Query များကို အကောင်အထည်ဖော်သည်။
  5. ခရီးစီမံချက် ဖန်တီးခြင်း: စနစ်သည် Updated Flight, Hotel, နှင့် Attraction Data အပေါ် အခြေခံ၍ Updated Itinerary ကို ဖန်တီးသည်။

စနစ်ကို ပတ်ဝန်းကျင်ကို သိရှိစေပြီး Schema အပေါ် Reasoning လုပ်စေခြင်းအားဖြင့် Query များကို ပိုမိုတိကျပြီး သက်ဆိုင်မှုရှိအောင် ဖန်တီးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ခရီးသွားအကြံပြုချက်များနှင့် ပိုမိုကိုယ်ပိုင်ဖြစ်သော အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ရရှိစေသည်။

SQL ကို Retrieval-Augmented Generation (RAG) နည်းလမ်းအဖြစ် အသုံးပြုခြင်း

SQL (Structured Query Language) သည် Database များနှင့် အလုပ်လုပ်ရန် အလွန်အစွမ်းထက်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Retrieval-Augmented Generation (RAG) နည်းလမ်း၏ အစိတ်အပိုင်းအဖြစ် အသုံးပြုသောအခါ SQL သည် Database များမှ သက်ဆိုင်သော အချက်အလက်များကို ရယူပြီး AI အေးဂျင့်များတွင် တုံ့ပြန်မှုများ သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်မှုများကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ Travel Agent ၏ အခြေခံတွင် SQL ကို RAG နည်းလမ်းအဖြစ် ဘယ်လိုအသုံးပြုနိုင်မလဲဆိုတာကို လေ့လာကြည့်ပါ။

အဓိကအကြောင်းအရာများ

  1. Database Interaction:
    • SQL ကို Database များကို Query လုပ်ရန်၊ သက်ဆိုင်သော အချက်အလက်များကို ရယူရန်၊ နှင့် အချက်အလက်များကို ပြုပြင်ရန် အသုံးပြုသည်။
    • ဥပမာ: ခရီးသွား Database မှ Flight Details, Hotel Information, နှင့် Attractions ကို ရယူခြင်း။
  2. RAG နှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း:
    • SQL Queries များကို အသုံးပြုသူ Input နှင့် အကြိုက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဖန်တီးသည်။
    • ရယူထားသော အချက်အလက်များကို ကိုယ်ပိုင်အကြံပြုချက်များ သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်မှုများ ဖန်တီးရန် အသုံးပြုသည်။
  3. Dynamic Query Generation:
    • AI အေးဂျင့်သည် Context နှင့် အသုံးပြုသူ၏ လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ Dynamic SQL Queries များကို ဖန်တီးသည်။
    • ဥပမာ: Budget, Dates, နှင့် Interests အပေါ် အခြေခံ၍ SQL Queries များကို Customize လုပ်ခြင်း။

အကောင်အထည်ဖော်မှုများ

ဥပမာ: Data Analysis Agent:

  1. လုပ်ငန်း: Dataset ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး လမ်းကြောင်းများကို ရှာဖွေပါ။
  2. အဆင့်များ:
    • Dataset ကို Load လုပ်ပါ။
    • SQL Queries များကို ဖန်တီးပြီး အချက်အလက်များကို Filter လုပ်ပါ။
    • Queries များကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး ရလဒ်များကို ရယူပါ။
    • Visualization များနှင့် အမြင်များကို ဖန်တီးပါ။
  3. အရင်းအမြစ်များ: Dataset Access, SQL စွမ်းရည်များ။
  4. အတွေ့အကြုံ: ယခင်ရလဒ်များကို အသုံးပြု၍ အနာဂတ် Analysis များကို တိုးတက်အောင်လုပ်ပါ။

Travel Agent တွင် SQL ကို အသုံးပြုသော အတွေ့အကြုံ

  1. အသုံးပြုသူ၏ အကြိုက်များစုဆောင်းခြင်း

    class Travel_Agent:
    def __init__(self):
        self.user_preferences = {}

    def gather_preferences(self, preferences):
        self.user_preferences = preferences

  2. SQL Queries ဖန်တီးခြင်း

    def generate_sql_query(table, preferences):
    query = f"SELECT * FROM {table} WHERE "
    conditions = []
    for key, value in preferences.items():
        conditions.append(f"{key}='{value}'")
    query += " AND ".join(conditions)
    return query

  3. SQL Queries ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း

    import sqlite3

def execute_sql_query(query, database="travel.db"):
    connection = sqlite3.connect(database)
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute(query)
    results = cursor.fetchall()
    connection.close()
    return results

  4. အကြံပြုချက်များ ဖန်တီးခြင်း

    def generate_recommendations(preferences):
    flight_query = generate_sql_query("flights", preferences)
    hotel_query = generate_sql_query("hotels", preferences)
    attraction_query = generate_sql_query("attractions", preferences)
       
    flights = execute_sql_query(flight_query)
    hotels = execute_sql_query(hotel_query)
    attractions = execute_sql_query(attraction_query)
       
    itinerary = {
        "flights": flights,
        "hotels": hotels,
        "attractions": attractions
    }
    return itinerary

travel_agent = Travel_Agent()
preferences = {
    "destination": "Paris",
    "dates": "2025-04-01 to 2025-04-10",
    "budget": "moderate",
    "interests": ["museums", "cuisine"]
}
travel_agent.gather_preferences(preferences)
itinerary = generate_recommendations(preferences)
print("Suggested Itinerary:", itinerary)

SQL Queries ဥပမာများ

  1. Flight Query

    SELECT * FROM flights WHERE destination='Paris' AND dates='2025-04-01 to 2025-04-10' AND budget='moderate';

  2. Hotel Query

    SELECT * FROM hotels WHERE destination='Paris' AND budget='moderate';

  3. Attraction Query

    SELECT * FROM attractions WHERE destination='Paris' AND interests='museums, cuisine';

SQL ကို Retrieval-Augmented Generation (RAG) နည်းလမ်း၏ အစိတ်အပိုင်းအဖြစ် အသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် Travel Agent ကဲ့သို့သော AI အေးဂျင့်များသည် သက်ဆိုင်သော အချက်အလက်များကို Dynamic Query များဖြင့် ရယူပြီး တိကျပြီး ကိုယ်ပိုင်ဖြစ်သော အကြံပြုချက်များကို ပေးနိုင်သည်။

Metacognition ၏ ဥပမာ

Metacognition ကို အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ပြသရန်၊ ပြဿနာကို ဖြေရှင်းနေစဉ်၌ ၎င်း၏ ဆုံးဖြတ်ချက်လုပ်နည်းကို ပြန်လည်သုံးသပ် သော Agent တစ်ခုကို ဖန်တီးပါမည်။ ဤဥပမာတွင်၊ Agent သည် Hotel ရွေးချယ်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် Optimize လုပ်ရန် ကြိုးစားမည်၊ သို့သော် ၎င်း၏ Reasoning ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး အမှားများ သို့မဟုတ် အကောင်းဆုံးမဟုတ်သော ရွေးချယ်မှုများကို ပြင်ဆင်မည်။

ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဥပမာတစ်ခုဖြင့် Simulation လုပ်ပါမည်၊ Agent သည် စျေးနှုန်းနှင့် အရည်အသွေးကို ပေါင်းစပ်၍ Hotel ရွေးချယ်မည်၊ သို့သော် ၎င်း၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ကို “ပြန်လည်သုံးသပ်” ပြီး အနာဂတ် Iteration များတွင် ၎င်း၏ Strategy ကို ပြင်ဆင်မည်။

ဤသည် Metacognition ကို ဘယ်လိုဖော်ပြသလဲ:

  1. အစပိုင်း ဆုံးဖြတ်ချက်: Agent သည် အရည်အသွေးကို မသိရှိဘဲ အစွန်းရောက်စျေးနှုန်းနိမ့်ဆုံး Hotel ကို ရွေးချယ်မည်။
  2. Reflection နှင့် Evaluation: အစပိုင်း ရွေးချယ်မှုပြီးနောက်၊ Agent သည် Hotel သည် “မကောင်းသော” ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်ဟု အသုံးပြုသူ Feedback ကို အသုံး

အကြောင်းကြားချက်:
ဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု Co-op Translator ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှုအတွက် ကြိုးစားနေပါသော်လည်း၊ အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ခြင်းတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မတိကျမှုများ ပါရှိနိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။ မူရင်းစာရွက်စာတမ်းကို ၎င်း၏ မူရင်းဘာသာစကားဖြင့် အာဏာတရားရှိသော အရင်းအမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူ့ဘာသာပြန်ပညာရှင်များမှ ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဘာသာပြန်ခြင်းကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော အလွဲအမှားများ သို့မဟုတ် အနားလည်မှုမှားများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။

This site is open source. Improve this page.