ai-agents-for-beginners
உற்பத்தியில் AI முகவர்கள்: பார்வை மற்றும் மதிப்பீடு
AI முகவர்கள் பரிசோதனை முன்மாதிரிகளிலிருந்து நிஜ உலக பயன்பாடுகளுக்கு நகரும் போது, அவர்களின் நடத்தை புரிந்து கொள்வது, செயல்திறனை கண்காணிப்பது மற்றும் அவர்களது வெளியீடுகளை முறையாக மதிப்பிடுவது முக்கியமாகிறது.
கற்றல் இலக்குகள்
இந்த பாடத்தை முடித்து, நீங்கள் தெரிந்து கொள்வீர்கள்/புரிந்து கொள்வீர்கள்:
- முகவர் பார்வை மற்றும் மதிப்பீடு முக்கியக் கருத்துக்கள்
- முகவர்களின் செயல்திறன், செலவுகள் மற்றும் விளைவுகளைக் கூட்டி மேம்படுத்தும் தொழில்நுட்பங்கள்
- உங்கள் AI முகவர்களை முறையான முறையில் எப்படி மற்றும் என்னை மதிப்பிடுவது
- AI முகவர்களை உற்பத்தியில் வழங்கும் போது செலவுகளை எவ்வாறு கட்டுப்படுத்துவது
- Microsoft Agent Framework கொண்டு கட்டப்பட்ட முகவர்களை எவ்வாறு திறன் வாய்ந்ததாக்குவது
நோக்கம் உங்கள் “கருப்பு பெட்டி” முகவர்களை வெளிர், நிர்வகிக்கக்கூடிய மற்றும் நம்பகமான அமைப்புகளாக மாற்றுவதற்கான அறிவை வழங்குவதாகும்.
கவனம்: பாதுகாப்பான மற்றும் நம்பகமான AI முகவர்களை தயாரிப்பது முக்கியமானது. நம்பகமான AI முகவர்கள் கட்டுதல் பாடத்தையும் பாருங்கள்.
தடங்களும் பரப்புகளும்
Langfuse அல்லது Microsoft Foundry போன்ற பார்வை கருவிகள் பொதுவாக முகவர் இயங்குதல்களை தடங்களாகவும் பரப்புகளாகவும் காட்சிப்படுத்துகின்றன.
- தடம் என்பது ஆரம்பம் முதல் முடிவுவரையிலான முழு முகவர் பணியை பிரதிநிதித்துவம் செய்கிறது (பயனர் கேள்வியை கையாள்வது போன்றது).
- பரப்புகள் என்பது தடத்தின் தனிப்பட்ட படிகள் (ஒரு மொழி மாதிரியை அழைப்பது அல்லது தரவை பெறுவது போன்றவை).
பார்வை இல்லாமல், AI முகவர் “கருப்பு பெட்டி” போல தோன்றலாம் - அதன் உள்ளமைவு நிலை மற்றும் காரணிக்கை மறைமுகமாக இருக்கும், பிரச்சனைகளை கண்டறிவதும் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதும் கடினமாகலாம். பார்வையுடன், முகவர்கள் “கண்ணாடிப் பெட்டிகள்” ஆக மாறி, நம்பிக்கையுடன் செயல்பட அவர்களுக்கு தேவையான வெளிப்படைத்தன்மையை வழங்குகின்றனர்.
உற்பத்தி சூழல்களில் பார்வை முக்கியத்துவம்
AI முகவர்களை உற்பத்தி சூழலுக்கு மாற்றும்போது புதிய சவால்கள் மற்றும் தேவைகள் உருவாகுகின்றன. பார்வை என்பது இனிமேல் “நல்லதாக உள்ளது” என்ற இடை இடமல்ல, சிறந்த திறனாகும்:
- பிழை கண்டறிதல் மற்றும் மூலக்காரண பகுப்பாய்வு: ஒரு முகவர் தோல்வியடைந்தவையோ அல்லது எதிர்பாராத வெளியீடு அளித்தவையோ என்றால், பார்வை கருவிகள் பிழை வேதலை கண்டறிய தடங்களை வழங்குகின்றன. இது பல LLM அழைப்புகள், கருவி தொடர்புகள் மற்றும் நிபந்தனை காரணிகள் உள்ள சிக்கலான முகவர்களுக்கு முக்கியம்.
- தாமதமும் செலவுமையும் மேலாண்மை: AI முகவர்கள் பெரும்பாலும் LLMகளும் பிற வெளி APIகளும் பயன்படுத்துகின்றனர், அவை எழுத்துக்களை அல்லது அழைப்புகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு கட்டணம் வசூலிக்கின்றன. பார்வை இது போன்ற அழைப்புகளை சரியான முறையில் கண்காணிக்க உதவுகிறது, மிக மெதுவான அல்லது செலவு மிகுந்த செயல்பாடுகளை கண்டுபிடிக்க உதவும். இது குழுக்களை பொருத்தமான மாதிரிகளை தேர்வு செய்வதற்கும், செயல்முறைகளை மறுபணித் திட்டமிடுவதற்கும் உதவுகிறது.
- நம்பிக்கை, பாதுகாப்பு மற்றும் ஒத்துழைப்பு: பல பயன்பாடுகளில் முகவர்கள் பாதுகாப்பாக மற்றும் அறத்துடன் நடக்குவது அவசியம். பார்வை முகவர் நடவடிக்கைகள் மற்றும் முடிவுகளின் கணக்கெடுப்பை வழங்குகிறது. இது வெட்கமூட்டும் உள்ளடக்கம் அல்லது தனிப்பட்ட தகவல்களை தவறாக கையாளுதல் போன்ற பிரச்சனைகளை கண்டறியவும் தடுப்பதற்கும் பயன்படுகிறது.
- தொடர்ச்சியான மேம்பாட்டு சக்திகள்: பார்வை தரவு ஒரு முறை முறை உட்படுத்தும் மேம்பாட்டு செயல்திட்டத்தின் அடித்தளமாகும். முகவர்கள் நிஜ உலகில் எப்படி செயல்படுகிறார்கள் என்பதை கண்காணித்து, மேம்படுத்தல் பகுதியை கண்டறிந்து, மாதிரிகளை சரிசெய்ய மற்றும் மாற்றங்களின் தாக்கத்தை உறுதிப்படுத்த முடியும். இது உற்பத்தி உணர்வுகளை ஆன்லைன் மதிப்பீடுகளிலிருந்து பெறும் பின்னூட்டத்தை உருவாக்கி, சிறப்பான செயல்திறன் ஏற்படுத்துகிறது.
கண்காணிக்க வேண்டிய முக்கிய அளவுகோல்கள்
முகவர் நடத்தை கண்காணிக்க மற்றும் புரிந்துகொள்ள பலவிதமான கண்காணிப்பு மற்றும் சிக்னல்கள் கண்காணிக்கப்பட வேண்டும். முகவரின் நோக்கத்துக்கு ஏற்ப மாறுபடும் ஆகினும், சில அளவுகோல்கள் பொதுவாக முக்கியமாக இருக்கின்றன.
பார்வை கருவிகள் கண்காணிக்கும் சில பொதுவான அளவுகோல்கள்:
தாமதம்: முகவர் எவ்வளவு விரைவாக பதிலளிக்கிறது? நீண்ட நேர காத்திருப்புகள் பயனர் அனுபவத்தை கெடுக்கக்கூடும். செயல்பாடுகள் மற்றும் தனிப்பட்ட படிகளுக்கான தாமதத்தை முகவர் இயங்குதல்களை தடம் அடிப்படையில் அளவிட வேண்டும். உதாரணமாக, அனைத்து மாதிரி அழைப்புகளும் 20 விநாடிகள் எடுத்தால், விரைந்து அறைய கூடிய மாதிரி அல்லது 병렬மாக அழைப்புகளை செய்ய வாய்ப்பு உள்ளது.
செலவுகள்: முகவர் இயக்கத்திற்கான செலவு எவ்வளவு? AI முகவர்கள் LLM அழைப்புகளையும், வெளி APIகளையும் உருவஜனமாக கட்டணம் வசூலிக்கின்றன. பல கருவிகள் பயன்படுத்தலும், பல குறிபுக்களில் கட்டணங்கள் வேகமாக அதிகரிக்கும். உதாரணமாக, ஒரு முகவர் ஐந்து முறை LLM அழைக்கும்போது சிறிய தரமான முன்னேற்றம் கிடைக்கும், அதன் செலவு நியாயமானதா அல்லது அழைப்புகளைக் குறைக்கவேண்டுமா என மதிப்பிட வேண்டியது அவசியம். நேரடி கண்காணிப்பும் எதிர்பாராத அதிகரிப்பை கண்டறிய உதவும்.
கோரிக்கை பிழைகள்: முகவர் எத்தனை கோரிக்கைகளை தோல்வியடைத்தது? இதில் API பிழைகள் அல்லது கருவி அழைப்புகள் தோல்வி அடைவதும் அடங்கும். உற்பத்தியில் முகவரின் அமைதியான செயல்பாட்டுக்காக, மீண்டும் முயற்சிகள் அல்லது மாற்றும் இயங்குதளங்களை அமைக்கலாம். உதாரணமாக LLM வழங்குவோர் A நின்றுவிட்டால், மாறாக B வழங்குவோரைக் கொண்டு செல்லலாம்.
பயனர் கருத்து: பயனர்களிடம் நேரடி மதிப்பீடுகளை செயல்படுத்துதல் மதிப்புமிக்க தகவல்களை வழங்கும். இதில் தெளிவான மதிப்பீடுகள் (👍ஒருங்கிணைப்பு/👎கீழ்நிலை, ⭐1-5 நட்சத்திரங்கள்) அல்லது எழுத்துப்பெயர்வுகள் இடம்பெறும். நிலையான எதிர்மறை கருத்து உங்கள் முகவர் எதிர்பார்த்தபடியா செயல்படவில்லை எனச்சுட்டிகாட்டும்.
மறைமுக பயனர் கருத்து: பயனர் நடத்தை தெளிவான மதிப்பீட்கள் இல்லாமலேயும் மறைமுக கருத்துக்களை வழங்குகிறது. உடனடி கேள்வி மறுபடியும் கேட்கும், மீண்டும் கேட்கும் அல்லது மீண்டும் முயற்சி பொத்தானை அழுத்தும் செயலிகள் அடங்கும். உதாரணமாக ஒரே கேள்வியை பலமுறை கேட்கும்போது, அது முகவர் எதிர்பார்த்தபடி செயல்படவில்லை என குறிக்கக்கூடும்.
துல்லியம்: முகவர் எந்த அளவுக்கு சரியான அல்லது விருப்பமான வெளியீடுகளை தருகிறது? துல்லியம் வரையறைகள் மாறுபடும் (சிக்கல் தீர்மான மதிப்பீடு, தகவல் மீட்டெடுப்பின் துல்லியம், பயனர் திருப்தி). முதலில் நமது முகவரின் வெற்றி எப்படி என்பதை வரையறுத்தல் வேண்டும். தானியங்கி சோதனைகள், மதிப்பீட்டு மதிப்புகள் அல்லது பணிப்பரிசாக்களைப் பயன்படுத்தி துல்லியத்தை கண்காணிக்கலாம். உதாரணமாக, தடங்களை “வெற்றி” அல்லது “தோல்வி” என குறிக்கலாம்.
தானியங்கி மதிப்பீட்டு அளவுகோல்கள்: தானியங்கி மதிப்பீடுகளை அமைக்கலாம். உதாரணமாக, LLM ஓர் மதிப்பெண் அளிக்க முடியும், உதவி செய்கிறதா, துல்லியமானதா என்று. பல திறந்த மூல நூலகங்கள் முகவரின் பல அம்சங்களை மதிப்பீடு செய்ய உதவும். உதாரணமாக, RAGAS RAG முகவர்களுக்கு அல்லது LLM Guard தீங்கு விளைவிக்கும் மொழி அல்லது அழைப்புக் குற்றங்களை கண்டறிய.
நடைமுறையில், இந்த அளவுகோள்களின் கலவை AI முகவரின் ஆரோக்கியத்தை சிறந்த முறையில் வெளிப்படுத்துகிறது. இந்த அதிகாரத்தில் உள்ள உதாரண நோட்புக், இந்த அளவுகோல்கள் எப்படி உள்ளன என்பதைக் காட்டும்; ஆனால் முதலில், ஒரு வழக்கமான மதிப்பீட்டு பண்பாடு என்னவாகும் என்பதைக் கற்றுக்கொள்வோம்.
உங்கள் முகவருக்கு கருவிகள் நிகர்த்துங்கள்
தடம் பெறும் தரவை சேகரிக்க, உங்கள் கோடுகளை கருவி நிகர்த்த வேண்டியது அவசியம். நோக்கம், சாதனங்களை வெளியிட்டு, அந்த தரவை பாதுகாப்பாகப் பத்திரப்படுத்தி, பார்வை மேடையால் பார்வையிடக்கூடியதாக மாற்றுவது.
OpenTelemetry (OTel): OpenTelemetry LLM பார்வைக்கான தொழிற்சாலை நிலையான கருவியாக உருவானது. இது APIகள், SDKகள் மற்றும் கருவிகள் கொண்ட தொகுப்பாகும், கண்காணிப்பு தரவுகளை உருவாக்க, சேகரிக்க மற்றும் ஏற்றுமதி செய்ய உதவும்.
பல கருவி நூலகங்கள் உள்ளன, அவை உள்ளமைவினைச் சுற்றிணைத்து, OpenTelemetry பரப்புகளை பார்வை கருவிக்கு ஏற்றுமதி செய்ய முகவர்கள் உருவாக்கியது போன்றவை எளிதாக்குகின்றன. Microsoft Agent Framework OpenTelemetry-யுடன் இயல்பாக இணைக்கப்படுகிறது. கீழே MAF முகவரிக்கு கருவி நிகர்த்தும் உதாரணம் கொடுக்கப்பட்டுள்ளது:
from agent_framework.observability import get_tracer, get_meter
tracer = get_tracer()
meter = get_meter()
with tracer.start_as_current_span("agent_run"):
# முகவர் செயல்திறன் தானாக கண்காணிக்கப்படுகிறது
pass
இந்த அதிகாரத்தில் உள்ள உதாரண நோட்புக் உங்கள் MAF முகவருக்கு கருவி நிகர்த்தல் எப்படி என்பதை விளக்கும்.
கையால் பரப்புகள் உருவாக்கம்: கருவி நூலகங்கள் ஒரு நல்ல அடித்தளத்தை வழங்கினாலும், சில சமயங்களில் விரிவான அல்லது தனிப்பயன் தகவல்கள் தேவையாகலாம். நீங்கள் கையால் பரப்புகளை உருவாக்கி தனிப்பயன் செயல்முறைச் செயல்பாடுகளை சேர்க்கலாம். முக்கியமாக, தானாக அல்லது கையால் உருவாக்கப்பட்ட பரப்புகளுக்கு தனிச்சுட்டிகள் (tags அல்லது தரவுக் குறியீடுகள்) சேர்க்கலாம். இவை வணிகத்துடனான தரவு, இடைநிலை கணக்குகள் அல்லது பிழைத்திருத்தம் மற்றும் பகுப்பாய்வுக்கு உதவக்கூடிய உள்ளமைவு தகவல்களை உள்ளடக்கியிருக்கலாம், உதாரணமாக user_id, session_id, அல்லது model_version.
Langfuse Python SDK மூலம் கையால் தடங்களையும் பரப்புகளையும் உருவாக்கும் உதாரணம்:
from langfuse import get_client
langfuse = get_client()
span = langfuse.start_span(name="my-span")
span.end()
முகவர் மதிப்பீடு
பார்வை நமக்கு அளவுகோல்களை வழங்குகிறது, ஆனால் மதிப்பீடு என்பது அந்த தரவை பகுப்பாய்வு செய்து (சோதனைகள் நடத்தி) AI முகவர் எவ்வளவு நன்றாக செயல்படுகிறான் மற்றும் எப்படி மேம்படலாம் என்பதைக் கண்டறிதல் ஆகும். மற்றபடி, தடங்கள் மற்றும் அளவுகோல்கள் வந்தவுடன், அவற்றை எப்படி பயன்படுத்தி முகவருக்கு மதிப்பீடு செய்யலாம் மற்றும் முடிவுகளை எடுக்கலாம்?
அடிக்கடி மதிப்பீடு முக்கியம், ஏனெனில் AI முகவர்கள் பெரும்பாலும் ஒற்றுமையற்றவர்கள் மற்றும் (மேம்படுத்தல் அல்லது மாதிரி நடத்தை மாறலால்) வளரலாம் - மதிப்பீடு இல்லாமல் உங்கள் “புத்திசாலி முகவர்” தனது பணியை நன்றாகச் செய்யிறானா அல்லது மோசமடைந்தாரா என்பதை அறிய முடியாது.
AI முகவர்களுக்கு இரண்டு வகை மதிப்பீடுகள் உள்ளன: ஆன்லைன் மதிப்பீடு மற்றும் ஆஃப்லைன் மதிப்பீடு. இரண்டும் மதிப்புமிக்கவை, ஒன்றுக்கொன்று நாட்டுக்கொள்ளும். அவற்றை பொதுவாக ஆஃப்லைன் மதிப்பீட்டுடன் தொடங்குவோம்; இது எந்தவொரு முகவரையும் வழங்குவதற்கு முன்பான அடியொற்றப்பட வேண்டிய படி.
ஆஃப்லைன் மதிப்பீடு
இது முகவரைக் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழலில் மதிப்பிடுவது, வழக்கமாக பரிசோதனைத் தொகுப்புகளை பயன்படுத்தி, நேரடி பயனர் கேள்விகள் அல்ல. எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீடு அல்லது சரியான நடத்தை தெரியும் தொகுப்புகளை பயன்படுத்தி, அதில் உங்கள் முகவரைக் இயக்குவீர்கள்.
உதாரணமாக, நீங்கள் கணித சொல் பிரச்சினை முகவரைக் கட்டியிருந்தால், 100 பிரச்சனைகளோடும் பதில்களோடும் கூடிய ஒரு சோதனை தொகுப்பு இருக்கும். ஆஃப்லைன் மதிப்பீடு பொதுவாக மேம்படுத்தலின் போது (CI/CD குழாய்க்கட்குள்) நடக்கும், மேம்பாடுகளை உறுதிப்படுத்த அல்லது குறைப்பை தடுக்கும். பயன் இது மீண்டும் செய்யக்கூடியது மற்றும் துல்லியமான அளவுகோல்களை பெறலாம், ஏனெனில் அடிப்படைக் உண்மை உண்டு. நீங்கள் பயனர் கேள்விகளை வடிவமைத்து, முகவரின் பதில்களை சரியான பதில்களுடன் ஒப்பிடலாம் அல்லது மேலே விவரிக்கப்பட்ட தானியங்கி அளவுகோல்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
ஆஃப்லைன் மதிப்பீட்டின் முக்கிய சவால் உங்கள் சோதனைத் தொகுப்பு விரிவானதும் பொருத்தமானதும் ஆக இருப்பது - முகவர் ஒரு நிலையான சோதனை தொகுப்பில் நன்றாக செயல்படும் ஆனால் உற்பத்தியில் வெவ்வேறு கேள்விகளை சந்திக்கலாம். எனவே, புதிய எல்லை வழக்குகள் மற்றும் உண்மையான விஷயங்களை பிரதிபலிக்கும் புதிய எடுத்துக்காட்டு தொகுப்புகளை புதுப்பித்து வைக்க வேண்டும். சிறிய “தீவைப்பு சோதனை” மற்றும் பெரிய மதிப்பீட்டு தொகுப்புகளின் கலவை பயனுள்ளது: சிறிய தொகுப்புகள் விரைவான சோதனைகளுக்கு மற்றும் பெரியவை பரப்பான செயல்திறனுக்கு.
ஆன்லைன் மதிப்பீடு
இது முகவரைக் நேரடி, நிஜ உலக சூழலில் (உற்பத்தியில்) மதிப்பிடுவதே ஆகும். ஆன்லைன் மதிப்பீடு முகவரின் செயல்திறனை உண்மையான பயனர் தொடர்புகளில் கண்காணித்து, தொடர்ச்சியாக முடிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்கிறது.
உதாரணமாக, நீங்கள் வெற்றி வீதங்கள், பயனர் திருப்தி மதிப்பெண்கள், மற்ற அளவுகோல்களை நேரடி போக்கில் கண்காணிக்கலாம். ஆன்லைன் மதிப்பீடு உள்ளது பயன்பாடு ஆய்வுக்கூடத்தில் எதிர்பார்க்காதவற்றைப் பற்றிவாய்ப்பதை – மாதிரி அசையல் மற்றும் பயனர் கேள்விகள் புது வகைகளை கண்டறிய முடியும். இது முகவர் காட்டும் நடத்தை உண்மையான படத்தை வழங்கும்.
ஆன்லைன் மதிப்பீடு மறைமுக மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மை பயனர் கருத்துக்களை சேகரிப்பதும், சாயல் சோதனைகள் அல்லது A/B சோதனைகளை நடத்துவதை (புதிய முகவரி பழையவை ஒப்பிடு) உள்ளடக்கலாம். சவால் என்பது நேரடி தொடர்பிற்கான நம்பகமான மதிப்பீடு அல்லது மதிப்பெண்களை பெறுவது கடினம் - பயனர் கருத்துக்களோ அல்லது கீழ்படி அளவுகோல்கள் (பயனர் முடிவை கிளிக் செய்தாரா) பயன்படுத்தப்படலாம்.
இரண்டையும் ஒருங்கிணைத்தல்
ஆன்லைன் மற்றும் ஆஃப்லைன் மதிப்பீடுகள் பரஸ்பர மாறாக இருந்தாலும், அவை ஒருவருக்கொருவர் துணை நிற்கின்றன. ஆன்லைன் கண்காணிப்பின் தகவல்கள் (எ.கா., புதிய பயனர் கேள்வி வகைகள்) ஆஃப்லைன் சோதனை தொகுப்புகளை மேம்படுத்த உதவும். மாற்றுப்படியே, ஆஃப்லைனில் நன்றாக செயல்படும் முகவர்கள் பிறகு ஆன்லைனில் பாதுகாப்பாக வழங்கப்படலாம்.
உண்மையில், பல குழுக்கள் ஒரு சுற்றுவட்டமாக ஏற்றுக் கொள்கின்றன:
ஆஃப்லைனில் மதிப்பீடு -> வழங்கல் -> ஆன்லைனில் கண்காணிப்பு -> புதிய தோல்வி வழக்குகளை சேகரித்து -> ஆஃப்லைன் தொகுப்பில் சேர்த்து -> முகவரை மேம்படுத்தி -> மீண்டும் தொடங்கு.
பொதுவான பிரச்சினைகள்
உற்பத்தியில் AI முகவர்களை நாங்கள் வழங்கும்போது பல்வேறு சவால்களை சந்திக்கலாம். இங்கே சில பொதுவான பிரச்சினைகளும் அவற்றுக்கு சாத்தியமான தீர்வுகளும்:
| பிரச்சினை | சாத்தியமான தீர்வு |
|---|---|
| AI முகவர் பணிகளை ஒரே மாதிரியாக செய்யவில்லை | - AI முகவருக்கு வழங்கிய குறிப்பு (prompt) தெளிவாக மற்றும் குறிக்கோளுடன் இருக்க வேண்டும். - பணியை துணைப் பணிகளாகப் பிரித்து, பல முகவர்கள் மூலம் கையாளும் இடங்களை கண்டறிந்து சரி செய்ய வேண்டும். |
| AI முகவர் தொடர்ச்சியான வட்டங்களை சந்திக்கிறது | - முகவருக்கு செயல்முறையை நிறுத்தும் தெளிவான நிபந்தனைகள் கொடுக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதைக் உறுதி செய்யவும். - மேலோட்டமான சிந்தனைகளுக்கு அதிக முயற்ச்சி தேவையான பணிகளுக்கு சிறந்த சிறப்பு மாதிரியை பயன்படுத்தவும். |
| AI முகவர் கருவிப் அழைப்புகள் சிறப்பாக செயல்படவில்லை | - கருவியின் வெளியீட்டை முகவர் அமைப்புக்கு வெளியே சோதித்து உறுதி செய்யவும். - கருவி தொடர்பான நிபந்தனைகள், குறிப்பு மற்றும் பெயரிடலை மேம்படுத்தவும். |
| பல முகவர்கள் கொண்ட அமைப்பு ஒரே மாதிரியில் செயல்படவில்லை | - ஒவ்வொரு முகவருக்கும் தனித்துவமான மற்றும் தெளிவான குறிப்பு வழங்கப்பட வேண்டும். - சரியான முகவரைக் கண்டறிதற்கான அதிகார முகவர் அல்லது “ரௌட்டிங்” அமைப்பை உருவாக்கவும். |
இந்த பிரச்சினைகளில் பலவற்றை பார்வை அமைப்பை பயன்படுத்தி மிகவும் விளக்கமாக கண்டறியலாம். நாம் முன்பு விவாதித்த தடங்களும் அளவுகோல்களும் முகவர் வேலைப்பாட்டில் பிரச்சனைகள் எங்கே என்று முன்கூட்டியேத் தெரிகிறதாய்ச் செய்வதால் பிழைத்திருத்தமும் மேம்படுத்தலும் எளிதாகிறது.
செலவுகள் மேலாண்மை
உற்பத்திக்கு AI முகவர்களை இடுகையிடும் செலவுகளை நிர்வகிப்பதற்கான சிலยุทธிகள் இங்கே இருக்கின்றன:
சிறிய மாடல்களைப் பயன்படுத்துதல்: சிறிய மொழி மாடல்கள் (SLMs) சில முகவர் பயன்பாடுகளில் நன்றாக செயல்படலாம் மற்றும் செலவுகளை பெரிதும் குறைக்கும். முன்பு குறிப்பிடப்பட்டபடி, செயல்திறன் மதிப்பீட்டுப் பிரமை ஒன்றை உருவாக்கி பெரிய மாடல்களுடன் ஒப்பிடுவது, உங்கள் பயன்பாட்டின் செயல்திறன் எப்படி இருக்கும் என்பதைக் கண்டு அறிய சிறந்த வழி. தாபமான பணிகளுக்கு சிறிய செயல்களுக்கு, உதாரணமாக நோக்கம் வகைப்படுத்தல் அல்லது அளவுரு எடுக்கும் பணிகளுக்கு SLMகளை பயன்படுத்த பரிந்துரைக்கப்படுகின்றது, மிகவும் சிக்கலான தார்மீக வேலைகளுக்கான பெரிய மாடல்களை பாதுகாக்கவும்.
ரூட்டர் மாடலைப் பயன்படுத்துதல்: ஓர் ஒத்த யுக்தி என்பது வெவ்வேறு மாடல்கள் மற்றும் அளவுகளைக் கொண்டு செயல்படுவதாகும். கோரிக்கைகளை சிக்கலின் அடிப்படையில் சிறந்த பொருத்த மாடல்களில் முகவரியாக்கும் செயலுக்கான LLM/SLM அல்லது சர்வர் இல்லா செயல்பாடுகளை பயன்படுத்தலாம். இது செலவுகளை குறைந்தப்படுத்துவதுடன், சரியான பணிகளில் செயல்திறனை உறுதி செய்வதற்கும் உதவும். உதாரணமாக, எளிய வினாக்களுக்கு சிறிய மற்றும் வேகமான மாடல்களுக்கு வழிமாறி, நன்மதிப்பான பெரிய மாடல்களை சிக்கலான தார்மீக பணிகளுக்கு மட்டுமே பயன்படுத்துங்கள்.
பதில் மேம்படுத்துதல்: பொதுவான கோரிக்கைகள் மற்றும் பணிகளை அடையாளம் காண்ந்து, அவற்றை உங்கள் முகவர் அமைப்பிற்கு செல்ல முடியுமுன் பதிலளிப்பதும் இறுதிப் பயன்பாட்டை குறைக்கும் சிறந்த வழி. மேலும், அடிப்படைக் AI மாடல்களை பயன்படுத்தி ஒரு கோரிக்கை உங்கள் பதில்தொகுப்பேடு பதில்களுடன் எவ்வளவு ஒத்திருக்கிறது என்பதை அடையாளம் காணும் ஒரு செயல்பாட்டை உருவாக்கலாம். இது பெரும்போது கேட்கப்படும் கேள்விகள் அல்லது பொதுவான பணிகளுக்கான செலவுகளை மிகவும் குறைக்கும்.
இது செயல்பாட்டில் எப்படி செயல்படுகிறது என்று பார்ப்போமாக
இந்த பிரிவின் மாதிரி நோட்புக் இல், நமது முகவரியை கண்காணிக்க மற்றும் மதிப்பீடு செய்ய முன்னெடுக்க கூடிய கண்காணிப்பு கருவிகளைப் பார்க்க போகின்றோம்.
உற்பத்தியில் AI முகவர்கள் பற்றி மேலும் கேள்விகள் உள்ளதா?
Microsoft Foundry Discord இல் இணைந்து பிற கற்றுக் கொள்பவர்களுடன் சந்திக்க, அலுவலக நேரங்களில் கலந்துகொண்டு உங்கள் AI முகவர் கேள்விகளுக்கு பதில்களை பெறுங்கள்.
முந்தைய பாடம்
மெட்டாசொந்தை வடிவமைப்பு மாதிரி
அடுத்த பாடம்
மறுப்பு: இந்த ஆவணம் AI மொழிபெயர்ப்பு சேவை Co-op Translator பயன்படுத்தி மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் துல்லியத்திற்காக முயற்சி செய்துள்ளோம், ஆனால் தானாக செய்யப்படும் மொழிபெயர்ப்புகளில் பிழைகள் அல்லது தவறுகள் இருக்கலாம் என்பதை கவனத்தில் கொள்ளவும். அசல் ஆவணம் அதன் தாய்மொழியில் அதிகாரப்பூர்வ ஆதாரமாக கருதப்பட வேண்டும். முக்கியமான தகவல்களுக்கு, தொழில்நுட்பமான மனித மொழிபெயர்ப்பு பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இந்த மொழிபெயர்ப்பைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் எந்த தவறான புரிதல்கள் அல்லது தவறான விளக்கத்திற்கும் நாங்கள் பொறுப்பில்வில்லை.