ಒಂದು ಧೈರ್ಯಶಾಲಿ ವಾಸ್ತವತೆ: AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರಣದಿಂದ ತಪ್ಪಾಗುವುದಿಲ್ಲ — ಅವು ಸೂಚನೆಗಳ ಕಾರಣದಿಂದ ತಪ್ಪಾಗುತ್ತವೆ
ಬೃಹತ್ ಉದ್ಯಮ AI ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಮಾದರಿ ಖಚಿತತೆಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ಲಾಜಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ನಡುವಿನ ಕಂಡಪ್ರಜ್ಞೆಯದ್ದಾಗಿ ಇರುವ ಪದರ, ಅಂದರೆ ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ AI ಏಜೆಂಟ್ ಭರವಸೆಪತ್ರದ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯಂತೆ ಬದಲು ಗೊಂದಲಗೊಂಡ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯಂತೆ ವರ್ತಿಸಿದರೆ, ಕಾರಣ ಎಂದಾಗ ‘GPT ಕೆಟ್ಟದೇ’ ಅಲ್ಲ. ಅದು ಬಹುಶಃ ಅಸ್ಪಷ್ಟ, ಒಡೆಯಲಾಗುವ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣ ಸೂಚನೆಗಳೇ ಆಗಿರುವುದು.
ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ AI ಏಜೆಂಟ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಗರಿಷ್ಠ 10 ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವುಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ನೇರವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವೆವು: Konkreet ದವುಗಳ ಮಾದರಿಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗಳು, ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಪಿಣುಕುಗಳು. ನೀವು ಬಹು ಏಜೆಂಟ್ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಸಂಯೋಜನೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಾ ಅಥವಾ ಒಂದೇ ಕಾರ್ಯ-ವಿಶಿಷ್ಠ ಏಜೆಂಟ್ ಆಗಿದ್ದೀರಾ, ನೀವು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಾಂಪ್ಟನ್ನು ಬಾಳಿಕೆ ಆರಾಮದಾಯಕ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಸೂಚನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಮಾಡುವುದು ಕಲಿಯುವಿರಿ.
ನಾವು ಪ್ರಮುಖ ಕೀವರ್ಡ್ — ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ AI ಏಜೆಂಟ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು — ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯಶ್ಚಿತ್ತವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ಬಹು-ಪದ ಭಾಗ ಬೇಕಾದ ರೂಪಾಂತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಉದಾಹರಣೆಗೊಂದು ಉದ್ಯಮ AI ಏಜೆಂಟ್ ವಿನ್ಯಾಸ, AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಸೂಚನಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ, ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ತಂಡಗಳು ರೀತಿ ಸಂಶೋಧಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಉದ್ಯಮ AI ಸೂಚನೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಏಕೆ?
ಗ್ರಾಹಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಒಂದುಬೇರೆ-ಬೇರೆ ಆಗಿವೆ. ಉದ್ಯಮ AI ಏಜೆಂಟ್ ಸೂಚನೆಗಳು:
- ಹಿಸುಕುಳ್ಳಿದ ಭಾಗಗಳು: ಕಾನೂನು, ಭದ್ರತೆ, ಅಪಾಯ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ, ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ತಂಡಗಳು ಎಲ್ಲರೂ ಪ್ರಭಾವ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ.
- ಅಧಿಕ-ಜವಾಬ್ದಾರಿಕೆ: ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಗ್ರಾಹಕರು, ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಅನುಗಮನದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ.
- ಪುನರಾವೃತಿ: ನಿಮಗೆ ಸಾವಿರಾರು ಚಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ನಡುವೆ ಸದೃಢ ವರ್ತನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ಪರಿಶೀಲನೀಯ: ಏಜೆಂಟ್ ಏಕೆ ಏನು ಮಾಡಿತು ಮತ್ತು ಯಾವ ರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ತೋರಿಸಬೇಕು.
ಆದ್ದರಿಂದ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ AI ಏಜೆಂಟ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟತೆ, ಘಟಕೀಕರಣ, ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ — ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಪರಿಕಥನೆಗಳಲ್ಲ.
ಗರಿಷ್ಠ 10 ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ)
1) ನೀತಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಸೂಚನೆ ಸರಣಿಯನ್ನು ಘಟಕೀಕರಿಸಿ
ಎಲ್ಲವನ್ನು ಒಂದು ಭಾರೀ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗೆ ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ. ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪದರಗಳಾಗಿ ವಿಭಾಜಿಸಿ:
- ಸಿಸ್ಟಮ್ ನೀತಿ (ಯಾವಾಗಲೂ ಸಕ್ರಿಯ): ಶೈಲಿ, ಅನುಗಮನ, ಭದ್ರತೆ, ಪಿಐಐ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಧ್ವನಿ.
- ಭೂಮಿ/ಪಾತ್ರ: ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯ (ಉದಾ., “ನೀವು ಟಿಯರ್-2 ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ಉದ್ಯಮ ಬೆಂಬಲ ತಜ್ಞನು”).
- ಕಾರ್ಯ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್: ನಿಗದಿತ ಕೆಲಸ ಮಾದರಿ ಇನ್ಪುಟ್/ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಿಂದ.
- ಸಂದರ್ಭ/ಗಾರಗಳು: ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, RAG ಸಂಕೇತಗಳು, APIಗಳು ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ.
- ಔಟ್ಪುಟ್ ಒಪ್ಪಂದ: ನಿಖರ ಸ್ವರೂಪ, ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು, ಯೋಜನೆ ಹಾಗೂ ಮಾನ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳು.
ಉದಾಹರಣೆ ಮಾದರಿ:
- ಸಿಸ್ಟಮ್: “SOC 2 ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ಒಳಗಿನ URL ಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಡಿ. ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ. ಅಶುದ್ದಿ ಇದ್ದರೆ, ಏರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.”
- ಪಾತ್ರ: “ನೀವು ವಿತರಣಾ ಅಪಾಯ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ.”
- ಕಾರ್ಯ: “ನೀವು ನೀಡಲಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ ವಿದೇಶಿ ಸುರಕ್ಷತಾ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿ.”
- ಗಾರಗಳು: “PDFಗಳಿಗೆ ‘DocSearch’ ಉಪಯೋಗಿಸಿ, ಕೆಟ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ‘PolicyCheck’ ಬಳಸಿ.”
- ಔಟ್ಪುಟ್: “JSON ನಲ್ಲಿ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿ: {risk_level, reasons[], unresolved_questions[]}”
ಏಕೆ ಇದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: ನೀತಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬದಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಆಡಳಿತಕ್ಕೆ ಮುಟ್ಟದೇ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಈ ಘಟಕೀಕರಣ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಸೂಚನಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ.
2) ವಾಸ್ತವಿಕತೆಗಳಿಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮಾಡಿ, ಅಲಂಕಾರಕ್ಕೆ ಅಲ್ಲ: ಪರಿಶೀಲನೀಯ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ
ಉದ್ಯಮ AI ಏಜೆಂಟ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲನೀಯತೆ ಶೈಲಿಕೆಯಿಂದ ಮೇಲುಗೈ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಯೋಜನೆ, ಉದಾಹರಣೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಒದಗಿಸಿ:
- JSON ಯೋಜನೆ ಅಥವಾ ಗಟ್ಟಿತನದ ಟೈಪ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ.
- ಕನ mínimo ಒಂದು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಒಂದು ಋಣಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿ.
- ನಿಖರ ಸ್ವೀಕೃತಿ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಚೆನ್ನಾಗಿದೆ: “ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದ দাবಿಗಳ JSON ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿರಿ. ಪ್ರತಿ ಐಟಂ ಮೊದಲಾದವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು: {claim_text, evidence_citations[], rule_id}. evidence_citations ನಲ್ಲಿ document_id ಮತ್ತು ಪುಟವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬೇಕು.”
ಕೆಟ್ಟದ್ದು: “ಕಡತವಾದ ಹಾಗೂ ಸಮಗ್ರವಾಗಿರಿ.”
ನಿಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ ಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಕ ಹಂತವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಯೋಜನೆ ಪರಿಶೀಲನೆ ವಿಫಲವಾದರೆ, ಅದೇ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮರುಬರೆಹ ಮಾಡಿ.
3) ಭೂಮಿತ ಸತ್ಯ ಅಂದಾಜಿಗೆ ಮೇಲುಗೈ: ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಸದಾ ಸಂದರ್ಭ ಜೋಡಿಸಿ
ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ AI ಏಜೆಂಟ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಪೈಕಿ ಸಂದರ್ಭ ಬೈಂಡಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯ:
- RAG: ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಸಂಗಿಕ, ನಕಲಿ-ರಹಿತ ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಸೇರ್ಪಡೆ ಮಾಡಿ.
- ಗಾರಗಳು ವಿವರಣೆಗಳು: ಸಾಧನಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ (“ಸಾಧನ ISO-8601 ಟೈಮ್ಸ್ಟಾಂಪ್ಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ; ಗರಿಷ್ಠ 100 ದಾಖಲೆಗಳು”).
- ಮೂಲ ಪ್ರಾಧಾನ್ಯತೆ: “ಅಂತರಿಕ ನೀತಿಯನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಜಾಲತಾಣದ ಡೇಟಾ ಮೇಲಿದೆ.”
“ಯಾವುದೇ ಹುಚ್ಚುಮರೆಯಿಲ್ಲ” ಫಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಸೇರಿಸಿ: “ಸಂದರ್ಭ ಅಪ್ರಾಪ್ತ ಇದ್ದರೆ, {'status': 'needs_more_context', 'missing': [ಪಟ್ಟಿ]} ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿ.” ಇದು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೀಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
4) ಏರಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ನಡೆಗಳಾಗಿ ಮಾಡಿ
ನಿಜವಾದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಜಾಲಿ ಮಾಡಬಾರದು. ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಏರಿಕೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ:
- ನೆಪಥ್ಯ: “ನಂಬಿಕೆ < 0.7 ಇದ್ದರೆ, ಮಾನವನಿಗೆ ಏರಿಸು.”
- ಪ್ರೇರಣೆಗಳು: “ಅನುಮತಿಪಡದ ಡೊಮೇನ್ ಸೇವೆ ಹೊರಗಿನ PII ಕಂಡುಬಂದರೆ ನಿಲ್ಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ತಿಳಿಸಿ.”
- ದಾರಿ: “‘CreateTicket’ ಸಾಧನವನ್ನು ಟೆಂಪ್ಲೇಟು X ಜೊತೆಗೆ ಬಳಸಿ.”
ಔಟ್ಪುಟ್ ಒಪ್ಪಂದದಲ್ಲಿ ಏರಿಕೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: ಕ್ರಮ: {‘ಗೋತು’: ‘complete’ | ‘escalate’, ‘ಕಾರಣ’: string}.
5) ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಯೋಚಿಸುವುದನ್ನು ಬೋಧಿಸಿ: ರಚನೆಬದ್ಧ ವಿವೇಕ, ರಹಸ್ಯವಿಲ್ಲದೆ
ಚೈನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಶಕ್ತಿವಂತದರೂ ಸಂವೇದನಶೀಲವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ರಹಸ್ಯ ರೀತಿಗಳ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಹಂತ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ಪಟ್ಟಿ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ದಾರಿತೀರು:
- “ನಿಮ್ಮ ವಿಧಾನವನ್ನು 3 ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಯೋಜಿಸಿ: ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ → ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ → ಔಟ್ಪುಟ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ತಯಾರುಮಾಡಿ.”
- “ಮಧ್ಯಂತರ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ‘scratchpad’ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ. ಅಂತಿಮ ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬೇಡಿ.”
- “ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಲು ಮುನ್ನ ಸ್ವಯಂ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ನಡೆಸಿ.”
ಈ ವಿಧಾನವು ವಿವೇಕವನ್ನು ರಚನೆಬದ್ಧವಾಗಿರಿಸಲು ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂವೇದನ ಶೀಲ ಆಂತರಿಕ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಂದ ದೂರ ಇರಿಸುತ್ತದೆ.
6) ರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನಿಯಮಗಳಾಗಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಿ, ನೆನಪಿಗಾಗಿ ಅಲ್ಲ
“ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಡಿ” ಎಂಬ ನೆನಪಿನಂತೆ ಸೂಚನೆಗಳು ದುರ್ಬಲವಾಗಿವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಜಾರಿಯಾಗುವ ನಿಯಮಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ:
- ರಿಡ್ಯಾಕ್ಶನ್ ನಿಯಮಗಳು: “ಇಮೇಲ್ಗಳನ್ನು [email] ಎಂದು ಮತ್ತು ಖಾತೆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು [acct#xxxx] ಎಂದು ಮುಚ್ಚಿರಿ.”
- ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ಲಿಸ್ಟ್/ವೈಟ್ಲಿಸ್ಟ್: “ಇಳಿವಾಯ್ ಡೊಮೇನ್ಗಳು: *.company.com; ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪೇಸ್ಟ್ಸೈಟ್ಗಳನ್ನು ತಡೆಹಿಡಿ.”
- ರೇಟು/ಆಯತ ಮಿತಿ: “ನಿಮಿಷಕ್ಕೆ ಗರಿಷ್ಠ 3 API ಕರೆಗಳು; 429 ಬಂದರೆ ಕಾರ್ಯ ನಿಲ್ಲಿಸಿ.”
ನಿಮ್ಮ ಸೂಚನಾ ಪಠ್ಯ ನಿಯಮವನ್ನು ಘೋಷಿಸಬೇಕು; ರನ್ಟೈಮ್ನಲ್ಲಿ ಆನುಷ್ಠಾನಿಕ ಮಾಡಬೇಕು. ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನೀತಿಯ ಗ್ರಾಹಕನಂತೆ ವರ್ತಿಸಿ, ನೀತಿ ಅಲ್ಲ.
7) ಶ್ರೋತೃಗಳಿಗಾಗಿ ಶೈಲಿ ಮತ್ತು ಅನುಗಮನವನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯೀಕರಣ ಮಾಡಿ
ಉದ್ಯಮ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಬಹಳ ಜಾಗತಿಕ ಮತ್ತು ಪಾತ್ರಗಳಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತವೆ. ಶೈಲಿ, ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿ:
- ಶೈಲಿ: “ಭವನವರಿಗೆ ಅಧಿಕೃತ ಶೈಲಿ ಉಪಯೋಗಿಸಿ; ಆಂತರಿಕ IT ಗೆ ಸಂಭಾಷಣಾತ್ಮಕ ಶೈಲಿ.”
- ಸ್ಥಳ: “ಈಮಿಯಾ ಗಾಗಿ ಯುಕೆ ಉಚ್ಛಾರಣೆ ಮತ್ತು £ ಬಳಸಿ; ಯುಎಸ್ಗಾಗಿ en-US ಮತ್ತು $.”
- ನಿಯಮಗಳು: “ಪ್ರಾಂತ್ಯ == ‘EU’ ಆಗಿದ್ದರೆ GDPR ಡೇಟಾ ಕನಿಷ್ಠೀಕರಣ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸು.”
ಈ ಪರಿಮಾಣಗಳನ್ನು ಸೂಚನಾ ಹೆಡರ್ ಭಾಗವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಕಲ್ಪಿಸಿ, ಕರೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದಾಗಿರಲಿ.
8) ಆರಂಭದಿಂದಲೇ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡಿ
ನೀವು ಅಳೆಯಲಾಗದ בעלಕ್ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಹೋಕುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ:
- ಸ್ವಯಂ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: “ನಿಮ್ಮ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಾನದಂಡ A–D ವಿರುದ್ಧ ಅಳೆಯಿರಿ; ಪ್ರತಿ ಮಾನದಂಡಕ್ಕೆ 0–1 ಗೋಲ್ಗೆ ಅಂಕ ನೀಡಿರಿ.”
- ಹರ್ಷಣೆಗಳು: “ಎಲ್ಲಾ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ನೀಡಲಾದ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ನಕ್ಷ್ಮಾಡಬೇಕು.”
- ಗೋಲ್ಡನ್ ಸೆಟ್ಗಳು: ಕಾರ್ಯ-ವಿಶಿಷ್ಟ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು, ಎಡ್ಜ್ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ, ಉಳಿಸಿ.
ಮುನ್ನಡೆ-ಪ್ರತಿಷ್ಟಾಪನೆ ಆಫ್ಲೈನ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಂತರ-ಪ್ರತಿಷ್ಠಾಪನೆ ಸ್ಹಾಡೋ ಪರೀಕ್ಷೆ ನಡೆಸಿ. ಬದಲಾವಣೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ: ಹೊಸ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ನೀತಿ ಬದಲಾದಾಗ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸಿ.
9) ಬದಲಾವಣೆ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಹಿತ ದಾಖಲೆ ಮಾಡಿ
ಸೂಚನಾ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಕೋಡ್ಗಳಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ:
- ಪ್ರತಿ ಸೂಚನಾ ಘಟಕದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ (ನೀತಿ v1.3, ಕಾರ್ಯ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ v2.1).
- ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಕಾರಣಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: “v2.1: ಪಿಐಐ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಕಟ್ಟಿಕೊಂಡು; ಯುಕೆ ಸ್ಥಳ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.”
- ಉತ್ಪಾದનમાં ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ನಿಶ್ಚಿತ ಮಾಡಿ; ನಿಯಂತ್ರಿತ ಬಿಡುಗಡೆಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ಮುಂದೆ ಹೋಗಿ.
ಇದು ಪರಿಶೀಲನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ಅಪ್ ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯಾವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
10) ನಿರಾಕರಣೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಗಡಿಯಾನಗಳನ್ನು ಬೋಧಿಸಿ
ವಿನಮ್ರ ನಿರಾಕರಣೆ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿರಾಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ:
- “ಅಧಿಕೃತವಲ್ಲದ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದರೆ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ನಿರಾಕರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಿರಿ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಬೆಂಬಲಿತ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ.”
- “ಮಾಹಿತಿ ಕಾಣದಿದ್ದರೆ, ‘needs_more_context’ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿ.”
- “ನೈತಿಕ ಅಥವಾ ಅನುಗಮನ ಸಂಘರ್ಷ ಬಂದರೆ, ನಿಲ್ಲಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಯಮವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ.”
ಇದರಿಂದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಮಾತಾಡದಿರುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾಗಿಸಬಹುದು.
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸೂಚನಾ ಮಾದರಿಗಳು
ಉದ್ಯಮ AI ಏಜೆಂಟ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಈ ಪ್ಲಗ್-ಅಂಡ್-ಪ್ಲೇ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ.
ನೀತಿ ಬ್ಯಾನರ್ (ಯಾವಾಗಲೂ ಸಕ್ರಿಯ)
“ನೀವು ಕಂಪನಿ ಭದ್ರತಾ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತಾ ನೀತಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬೇಕು. ಅದ್ಭುತ ಮಾಹಿತಿ, API ಕಿಲಿಯಗಳು ಅಥವಾ ಒಳಗಿನ URL ಅನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬೇಡಿ. ಇಮೇಲ್ಗಳನ್ನು [email] ಎಂದು ಮುಚ್ಚಿರಿ. ತಡವಾದರೆ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ. PII ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳನ್ನು CreateTicket(severity=‘high’) ಮೂಲಕ ಏರಿಸಿ. ಮೂಲಗಳನ್ನು (doc_id:page) ಹಾಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮೂಲಕ್ಕಿಂತ ಅಂತರ್ನಿಹಿತ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಒತ್ತು ನೀಡಿ.”
ಔಟ್ಪುಟ್ ಒಪ್ಪಂದ
“ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾನ್ಯವಾದ JSON ಅನ್ನು ಈ ಯೋಜನೆಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ:
{
"summary": string,
"citations": [{"doc_id": string, "page": number}],
"risk_level": "low" | "medium" | "high",
"unresolved_questions": string[]
}
ಯೋಜನೆ ಪರಿಶೀಲನೆ ವಿಫಲವಾದರೆ, ಮರುಪರಿಶೀಲನೆ 2 ಸಲ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.”
ಸಾಧನ ಚಾರ್ಟರ್
“ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಾಧನಗಳು:
- DocSearch(query): {doc_id, page, snippet} ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ
- PolicyCheck(text): {flags: [{rule_id, severity, excerpt}]}
ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಕರೆ ಮಾಡಿ. 3 ಕರೆಗಳು/ನಿಮಿಷ ಮಿತಿಯನ್ನು ಗೌರವಿಸಿ.”
ವಿವೇಕ ಪರಿಶೀಲನಾ ಪಟ್ಟಿ
“ಉತ್ತರಿಸುವ ಮುನ್ನ:
- ಬಳಕೆದಾರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
- ಸ೦ದರ್ಭ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ.
- ತಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹಿಂತಗೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ.
- ನೀತಿ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ.
- ಔಟ್ಪುಟ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿ.
- ಸ್ವಯಂ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.”
ಉದ್ಯಮ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಮುರಿಯುವ ವಿರುದ್ಧ ಮಾದರಿಗಳು
- ಎಲ್ಲವೂ ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ ಯತ್ನಿಸುವ ಒಂದು ಭಾರೀ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್.
- ಮೂಲ ಪ್ರಾಧಾನ್ಯತೆ ಇಲ್ಲದ, ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್.
- ಅನಿರ್ಣಾಯಕ ಸ್ವರೂಪ (“ನಿಮ್ಮಶೇಪದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಂಕ್ಷೇಪಣ”).
- ಕಾರ್ಯದ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಮರೆತ ನೀತಿ (ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗದ ಅಥವಾ ನವೀಕರಿಸಲಾಗದ).
- ఏರಿಕೆ ಅಥವಾ ನಿರಾಕರಣಾ ನಡೆ ಇಲ್ಲ.
- ಸ್ಥಳೀಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪಾತ್ರ ಆಧಾರಿತ ಶೈಲಿಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು.
- ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಲ್ಲ; ಕತೆಗಳ ಮೇಲೆ ನಂಬಿಕೆ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು.
ಇವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ, ನಿಮ್ಮ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದಂತಿರುತ್ತವೆ ಹಾಗೂ ನಿಯಂತ್ರಣವಲ್ಲಿವೆ.
ಬಹು ಏಜೆಂಟ್ ಪರಿಗಣನೆಗಳು: ಒಂದು ಏಜೆಂಟ್ ಹಲವಾರು ಆಗುತ್ತಿದ್ದಾಗ
ಉದ್ಯಮಗಳು ವಿಸ್ತಾರಗೊಳ್ಳುವಂತೆ, ಕಾರ್ಯಗಳು ವಿಶಿಷ್ಟ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ವಿಭಜನೆ ಆಗುತ್ತವೆ:
- ಪ್ರವೇಶ ಏಜೆಂಟ್: ದಾಖಲೆ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸಾಮರಸ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪ್ರಾಪ್ತಿಕೆ ಏಜೆಂಟ್: ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಕಲನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.
- ವಿವೇಕ ಏಜೆಂಟ್: ಸಂಯೋಜಿಸಿಕೊಂಡು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ.
- ಅನುಗಮನ ಏಜೆಂಟ್: ನಿಯಮ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ರಿಡ್ಯಾಕ್ಶನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಒರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್: ಹಸ್ತಾಂತರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ AI ಏಜೆಂಟ್ ಸೂಚನೆ ವಿನ್ಯಾಸದ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಒರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಷನ್ಗೆ ವಿಸ್ತಾರಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ:
- ಎಲ್ಲಾ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಹಂಚಿದ ನೀತಿ ಪದರ.
- ಎಜೆಂಟ್-ವಿಶಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯ ಟೆಂಪ್ಲೇಟುಗಳು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಇನ್ಪುಟ್/ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ.
- ಹಸ್ತಾಂತರ ಒಪ್ಪಂದಗಳು: ಮುಂದಿನ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಬರುವ ಮೊದಲು ಏನು ಸತ್ಯವಾಗಿರಬೇಕು.
- ಸಂಘರ್ಷ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಅನುಗಮನ ವಿರೋಧಿಸಿದರೆ, ಒರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ಎಸಕಲೇಯಶನ್ಗೆ ಕಾರಣ ಕೋಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ತಿರುಗಿ ಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಆಡಳಿತ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿತ ಆಸ್ತಿ ಆಗಿಸುವುದು
ಸೂಚನಾ ಆಡಳಿತವು ಮಾದರಿ ಆಡಳಿತ 만큼 ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ.
- ಮಾಲಿಕತ್ವ: ನೀತಿ, ಕಾರ್ಯ ಟೆಂಪ್ಲೇಟುಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳಿಗೆ DRIs ನೇಮಕಮಾಡಿ.
- ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ: ಪ್ರಧಾನ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಯಾರಿಗೆ ಸಂಪಾದಿಸಬಹುದು?
- ಅನುಮೋದನಾ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ: ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮೊದಲು ಕಾನೂನು/ಭದ್ರತೆ/ಅನುಗಮನ ವಿಮರ್ಶೆ.
- ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ: ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು, ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು, ಸಾಧನ ಕರೆಗಳು ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ (ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಟಿಕೆ ಮಾನ್ಯವಿರಲಿ).
ಮತ್ತೊಂದೆ ಮುಖ್ಯ: ಸೂಚನಾ ರೆಜಿಸ್ಟ್ರಿ, ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಪುನರುಪಯೋಗ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಹೋಕುಗಳ ಜೊತೆ ಅಳವಡಿಸುವ ತಂಡಗಳು ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. Sider.AI ನಂತಹ ವೇದಿಕೆಗಳು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಘಟಕೀಕೃತ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬರೆದಿಡಲು, ಯೋಜನೆ ಪರಿಶೀಲಕರನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು, ಗೋಲ್ಡನ್ ಸೆಟ್ಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ನಡೆಸಲು ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಹಂಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇದು ಉದ್ಯಮ ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಗಳನ್ನು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸುವ “ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ವಿಕೇಂದ್ರೀಕರಣ” ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ಅಸ್ಪಷ್ಟದಿಂದ ಉತ್ಪಾದನಾ-ಮಟ್ಟದವರೆಗೆ
ಸ್ಥಿತಿ: ಹಣಕಾಸು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಏಜೆಂಟ್ ಕಡತಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನಾಮಾಲಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಮಾಡಲು.
ಅಸ್ಪಷ್ಟ v0:
“ನೀವು ಸಹಾಯಕನಾಗಿದ್ದೀರಿ. ಕಡತಗಳನ್ನು ಓದಿ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ. ಯಾವುದಾದರೂ ಅಸಾಮಾನ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿರಿ.”
ಉತ್ಪಾದನಾ-ಮಟ್ಟ v1:
- ನೀತಿ: “ಕಂಪನಿ ಗೌಪ್ಯತಾ ನೀತಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ಖಾತೆ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು [acct#xxxx] ಎಂದು ಮುಚ್ಚಿರಿ. ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಬೇಡಿ.”
- ಪಾತ್ರ: “ನೀವು ಒಂದು ಹಣಕಾಸು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಕಡತ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರಾಗಿದ್ದೀರಿ.”
- ಕಾರ್ಯ: “ವಿತರಣಾ ಪಕ್ಷ, ದಿನಾಂಕ (ISO-8601), ಮೊತ್ತ (ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ), ಕರೆನ್ಸಿ (ISO 4217), line_items[]ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಯಮಸಂಚಯ v3 ಪ್ರಕಾರ ಅನಾಮಾಲಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.”
- ಗಾರಗಳು: “OCR(ಚಿತ್ರ|PDF) → ಪಠ್ಯ; FXRates(ದಿನಾಂಕ, ಕರೆನ್ಸಿ) → ದರ.”
- ಔಟ್ಪುಟ್: ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರಗಳೊಂದಿಗೆ JSON ಯೋಜನೆ; ಅನಾಮಾಲಿ ಸೇರಿಸಿ: [{rule_id, ವರ್ಣನೆ, ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಪುಟ}].
- ಏರಿಕೆ: “OCR ನಂಬಿಕೆ < 0.85 ಅಥವಾ ಕರೆನ್ಸಿ ಕಾಣದಿದ್ದರೆ, ಕ್ರಮ = ‘escalate’, ಕಾರಣ.”
- ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: “ಸ್ವಯಂ-ಅಂಕಂಗದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ (0–1). 0.9 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇದ್ದರೆ ನಿರಾಕರಿಸಿ.”
ಫಲಿತಾಂಶ: ಸಾವಿರಾರು ಕಡತಗಳಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ, ಪರಿಶೀಲನೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಏರಿಕೆ.
ನಾಳೆಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಪರಿಶೀಲನಾ-ಪಟ್ಟಿಗಳು
ಸೂಚನಾ ರಚನಾ ಪರಿಶೀಲನಾ ಪಟ್ಟಿ:
- ನೀತಿ, ಪಾತ್ರ, ಕಾರ್ಯ, ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸಿರುವಿರಾ?
- ಅಕಮಾಲ್ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಒಂದು ಋಣಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆ ಇದೆಯಾ?
- ಸ್ವೀಕೃತಿ ಮಾನದಂಡಗಳು ಅಳೆಯಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದುವಾಗಿವೆ?
- ಸ್ಥಳಾಂತರ/ನಿರಾಕರಣಾ ದಾರಿಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆಯಾ?
- ಸ್ಥಳ, ಶೈಲಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂತ್ಯ-ನಿಯಮಗಳು ಪರಿಮಾಣವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದ್ದುದೆಯಾ?
- ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಕವೊಂದನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೀರಾ?
- ಸಾಧನ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ?
ಪ್ರವರ್ತನಾ ಪರಿಶೀಲನಾ ಪಟ್ಟಿ:
- ಸೂಚನೆಗಳು ಆವೃತ್ತಿಗೊಳಿಸಿದ್ದು, ಉತ್ಪಾದನದಲ್ಲಿ ನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿವೆ?
- ನೀವು ಗೋಲ್ಡನ್ ಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಿಕ-ಪ್ರವರ್ತನೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಾ?
- ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ ಸಾಧನ ಕರೆಗಳು, ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆಯಾ?
- ಸೂಚನಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಬ್ಯಾಕ್ಅಪ್ ಯೋಜನೆ ಇದೆಯಾ?
ಅಕಳಿತ ದೊರೆತ ವಿವರಗಳು
- ಸಂದರ್ಭ ವಿಸ್ತರಣೆಯ ಬಜೆಟ್ಟಿಂಗ್: ನೀತಿ ಪದರವನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಟೋಕನ್ ಬಜೆಟ್ ಅಡಿ ಇರಿ ಮತ್ತು ಕಡಿತಕ್ಕೆ ತೊಡಬೇಡಿರಿ.
- ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿನ ಅಧ್ಯಯನ: ನಿರಾಕರಣಾ ಮತ್ತು ಗಡಿಯ ತರಬೇತಿಗೆ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಸಮಯ ಸಂವೇದನಾಶೀಲತೆ: ಪ್ರಸ್ತುತಕ್ಕೆ ಇತ್ತೀಚಿನ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ (“ಕೊನೆಯ 90 ದಿನಗಳು”).
- ನಂಬಿಕೆ ಅಂದಾಜು: ಮಾದರಿಯ ಸ್ಥಳೀಯ ಅಸ್ಥಿರತೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಕೈಗಾರಿಕೆ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ (ಪ್ರಾಪ್ತಿ ನಳಕಟ್ಟು, ಸಾಧನ ಒಪ್ಪಿಗೆ).
- ಡೇಟಾ ಕನಿಷ್ಠೀಕರಣ: ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒದಗಿಸಿ.
ತಂಡಗಳ ನಡುವೆ ಸೂಚನಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹತ್ತಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೇಗೆ?
- ಲೈವ್ ರೆಡ್-ಟಿಮಿಂಗ್ ಜೊತೆ ಬ್ರೌನ್-ಬಾಗ್ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ನಡಿಸಿ.
- ನೀತಿ, ಶೈಲಿ, ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಪಾತ್ರದ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಸೂಚನಾ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ರಚಿಸಿ.
- ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಇಲಾಖೆ ಜೊತೆಗೆ ವಾರ್ಷಿಕ ಸೂಚನಾ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ.
- “ಗುಟಚಾಸ್” ಗಳನ್ನು ಪ್ಲೇಬುಕ್ನಲ್ಲಿ ದೂರವಿಡಿ: ಏನು ಮುರಿದಿತು, ಯಾಕೆ, ನೀವು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸಿದಿರಿ.
ಗುರುತಿಸಲು: ಸಹಕಾರಿ ಸೂಚನಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುವ ತಂಡಗಳು ನಕಲು ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೊಸ ಏಜೆಂಟ್ ಈಗಾಗಲೇ ಸಾಬೀತಾದ ನೀತಿ ಬ್ಲಾಕ್ ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. Sider.AI ರ ಸಹಕಾರಿ ಸಂಪಾದಕ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚಟುವಟಿಕೆ ಪ್ರೋಟೋಟೈಪ್ ನಿಂದ ಅನುಗಮ್ಯ ಉತ್ಪಾದನದ ದೂರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಭವಿಷ್ಯ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಂದ ನೀತಿ ಚಲಿತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ
ನಾವು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಂದ ಬಳಕೆದಾರ, ಪ್ರಾಂತ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ಆಧாரಿತ ನಿಲುವುಗಳ ಸುಧಾರಿತ ನೀತಿ ಚಲಿತ ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತಿದ್ದೇವೆ:
- ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ದೃಢ ಪರಿಹಾರಕಗಳು.
- ಬಳಕೆದಾರ, ಪ್ರಾಂತ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ಆಧರಿಸಿದ ಗಣಕಯಂತ್ರ ಸೂಚನೆ ಸಂರಚನೆ.
- ತತ್ಕಾಲಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ಅಪ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲನೆ.
- ಮಾದರಿ, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸೂಚನಾ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ಅಂತರಸಂಬಂಧಿತ ಆಡಳಿತ.
ಮಾದರಿಗಳು ಬಲವಾದಂತೆ, ವಿಭೇದಕವು ‘ಯಾವ LLM?’ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ‘ನಿಮ್ಮ ಸೂಚನೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ?’ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೀಯವಾಗಿ.
ಪ್ರಮುಖ ಪಾಠಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು
- ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನ ಕೋಡ್ನಂತೆ ಭಾವಿಸಿ: ಘಟಕೀಕೃತ, ಆವೃತ್ತಿಗೊಳಿಸಿದ, ಪರೀಕ್ಷಿತ.
- ಎಲ್ಲವನ್ನು ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳ ಮೇಲೆ ನೆಲೆ ಮಾಡಿರಿ; ಅಂದಾಜಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಿ.
- ಚೆಕ್ಸಹಿತ, ನೆನಪಿಗಾಗಿ ಅಲ್ಲದೆ ರನ್ಟೈಮ್ ದೃಢೀಕರಣಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ.
- ಸಂಪೂರ್ಣ ಏರಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರಾಕರಣೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.
- ತತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ನಿರಂತರವಾಗಿ ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ.
ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು:
- ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಇನ್ವೆಂಟರಿಯನ್ನು ಮಾಡಿ. ಪ್ರತಿ ಏಜೆಂಟ್ನ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿ ಮತ್ತು ಘಟಕೀಕರಿಸಿ.
- ಔಟ್ಪುಟ್ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ, ಪರಿಶೀಲಕರನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮಾಡಿ.
- ಚಿಕ್ಕ ಗೋಲ್ಡನ್ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ನಡೆಸಿ.
- ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆ ಚಾರ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿ.
- ತಂಡಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸೂಚನಾ ರೆಜಿಸ್ಟ್ರಿಯನ್ನು ಪೈಲಟ್ ಮಾಡಿ — ಘಟಕೀಕೃತ ಸೂಚನಾ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು.
ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ AI ಏಜೆಂಟ್ ಸೂಚನೆ ವಿನ್ಯಾಸದ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಪದಕೋಶ ಪರಿಸರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನವಾಗಿದ್ದು, ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕ ಚಿಂತನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿಸ್ಬೇಕು, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ನೀವು ಬಯಸಿದ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲದೆ ನೀವು ಭಯಪಟ್ಟ ಹುದ್ದೆ ಪ್ರವೇಶಾರ್ಥಿಗಳಂತೆ ವರ್ತಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೇಳಲಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಪ್ರ1: ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ AI ಏಜೆಂಟ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳೇನು?
ಘಟಕೀಕೃತ ಸೂಚನೆಗಳ (ನೀತಿ, ಪಾತ್ರ, ಕಾರ್ಯ, ಸಾಧನ, ಔಟ್ಪುಟ್), ಪರಿಶೀಲನೀಯ ಯೋಜನೆಗಳು, ನೆಲೆಸಿದ ಸಂದರ್ಭ, ಏರಿಕೆ ದಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ. ಎಲ್ಲವನ್ನು ಆವೃತ್ತಿಮಾಡಿ, ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿದ ರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ, ಹಾಗೂ ಶೈಲಿ ಮತ್ತು ಅನುಗಮನವನ್ನು ಪ್ರೇಕ್ಷಣಾಶೀಲರ ಪ್ರಕಾರ ಸ್ಥಳೀಯೀಕರಿಸಿ.
ಪ್ರ2: ಉದ್ಯಮ AI ಏಜೆಂಟ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಹುಚ್ಚುಮರೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ತಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು?
ಪುನಃ ಪ್ರಾಪ್ತಿಗೆ ಆಧಾರಿತಸ್ಥ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ, ಮೂಲ ಪ್ರಾಧಾನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಘೋಷಿಸಿ ಮತ್ತು needs_more_context ಮಾದರಿಯಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಫಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಸೇರಿಸಿ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತಂದಿರಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಪೂರಕ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಹಾಕಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿ.
ಪ್ರ3: AI ಏಜೆಂಟ್ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸಬೇಕು?
ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ JSON ಅಥವಾ ಟೈಪ್ಡ್ ಯೋಜನೆಗಳು ಬೇಕು ಹಾಗೂ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು, doc_id ಮತ್ತು ಪುಟದೊಂದಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಹಾಗೂ ಸೂಚನಾ ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಸಾಧನ ಕರೆಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ. ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರ4: AI ಏಜೆಂಟ್ ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಏರಿಕೆ ಪಾತ್ರ ಏನು?
ಏರಿಕೆ ಜಾಲಿ ಮಾಡದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸರಹದ್ದುಗಳು, ಪ್ರೇರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು (ಟಿಕೆಟ್ ರಚನೆ ಮುಂತಾದ) ನಿರ್ಧರಿಸಿ, ಮತ್ತು ಮುಗಿಯುವ ಅಥವಾ ಏರಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಿ.
ಪ್ರ5: AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಸೂಚನಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ Sider.AI ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
Sider.AI ಘಟಕೀಕೃತ ಸೂಚನಾ ರಚನೆ, ಪುನರುಪಯೋಗ ಯೋಗ್ಯ ನೀತಿ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳು, ಯೋಜನೆ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಗೋಲ್ಡನ್ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಆವೃತ್ತಿ ಬಿಡುಗಡೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ವಿಕೇಂದ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆಮಾಡಿ ಅನುಗಮ್ಯ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಸಹಕಾರಿಯಾಗುತ್ತದೆ. 
