What are the best practices for designing AI agent instructions in the enterprise?

Focus on modular instructions (policy, role, task, tools, output), verifiable schemas, grounded context, escalation paths, and continuous evaluation. Version everything, enforce guardrails at runtime, and localize tone and compliance by audience.

How do I prevent hallucinations in enterprise AI agent design?

Bind instructions to vetted context via retrieval, declare source preferences, and add a structured fallback like needs_more_context. Enforce output schemas and require citations that map to provided documents.

How should AI agent outputs be formatted for audits?

Use strict JSON or typed schemas with required fields, include citations with doc_id and page, and log instruction versions and tool calls. This makes behavior explainable and audit-ready.

What’s the role of escalation in AI agent instructions?

Escalation prevents bluffing and ensures safety. Define thresholds, triggers, and channels (like ticket creation), and include an action field in the output to indicate complete or escalate with reasons.

How can [Sider.AI](https://sider.ai) help with instruction frameworks for AI agents?

[Sider.AI](https://sider.ai) supports modular instruction authoring, reusable policy blocks, schema validation, evaluation on golden sets, and safe versioned rollouts. That helps teams reduce prompt sprawl and ship compliant, reliable agents faster.

സ്ഥാപനങ്ങളിലെ AI ഏജന്റ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച 10 രീതികൾ

ഒരു ധീരമായ യാഥാർത്ഥ്യം: AI ഏജന്റുമാർ മോഡലുകൾ കാരണമുണ്ടാകുന്ന പരാജയമല്ല, മറിച്ച് നിർദ്ദേശങ്ങൾ കാരണമാണ് പരാജയപ്പെടുന്നത്.

മിക്ക എന്റർപ്രൈസ് AI സംരംഭങ്ങളും മോഡൽ കൃത്യതയിൽ തട്ടിവീഴുന്നില്ല. നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് ലോജിക്കും മോഡലിനുമിടയിലുള്ള ഒരു അദൃശ്യ പാളിയായ നിർദ്ദേശങ്ങളിലാണ് അവ തട്ടിവീഴുന്നത്. നിങ്ങളുടെ AI ഏജന്റ് വിശ്വസനീയമായ ഒരു ടീം അംഗത്തെപ്പോലെയല്ലാതെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലായ ഒരു ഇന്റേണിനെപ്പോലെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നതെങ്കിൽ, കുറ്റവാളി 'GPT മോശമാണ്' എന്നതായിരിക്കാൻ സാധ്യതയില്ല. മിക്കപ്പോഴും അവ്യക്തമായതോ, ദുർബലമായതോ അല്ലെങ്കിൽ അപൂർണ്ണമായതോ ആയ നിർദ്ദേശങ്ങളായിരിക്കും കാരണം.

എന്റർപ്രൈസിൽ AI ഏജന്റ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച 10 രീതികൾ ഈ ഗൈഡ് വിശദീകരിക്കുന്നു. ഞങ്ങൾ ഒരു പ്രായോഗികവും நேரடியானതുമായ സമീപനം സ്വീകരിക്കും: കൃത്യമായ പാറ്റേണുകൾ, ഉദാഹരണങ്ങൾ, ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റുകൾ, ഒഴിവാക്കേണ്ട അപകടങ്ങൾ എന്നിവ ഇതിൽ നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ മൾട്ടി-ഏജന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ക്രമീകരിക്കുകയാണെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രത്യേക ടാസ്‌ക് ഏജന്റിനെ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിലും, അവ്യക്തമായ പ്രോംപ്റ്റുകളെ എങ്ങനെ നിലനിൽക്കുന്നതും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാവുന്നതും വിപുലീകരിക്കാനാവുന്നതുമായ ഇൻസ്ട്രക്ഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളാക്കി മാറ്റാമെന്ന് നിങ്ങൾ പഠിക്കും.

എന്റർപ്രൈസിലെ AI ഏജന്റ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച രീതികൾ എന്ന പ്രധാന കീവേഡ് ഞങ്ങൾ സ്വാഭാവികമായും പതിവായും ഉപയോഗിക്കും. എന്റർപ്രൈസ് AI ഏജന്റ് രൂപകൽപ്പന, AI ഏജന്റുകൾക്കുള്ള നിർദ്ദേശ ചട്ടക്കൂടുകൾ, എന്റർപ്രൈസുകളിലെ പ്രോംപ്റ്റ് ഭരണം തുടങ്ങിയ ദീർഘകാല വേരിയേഷനുകളും ഉപയോഗിക്കും. ടീമുകൾ എങ്ങനെയാണ് യഥാർത്ഥത്തിൽ പരിഹാരങ്ങൾ തിരയുന്നതും വിലയിരുത്തുന്നതും എന്നതിനനുസരിച്ചായിരിക്കും ഇത്.

എന്താണ് എന്റർപ്രൈസ് AI നിർദ്ദേശങ്ങളെ വ്യത്യസ്തമാക്കുന്നത്?

ഉപഭോക്തൃ പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഒറ്റത്തവണ മാത്രമുള്ളവയാണ്. എന്റർപ്രൈസ് AI ഏജന്റ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ:

ഓഹരി ഉടമകൾ കൂടുതലുള്ളവ: നിയമം, സുരക്ഷ, അപകടസാധ്യത, ഓപ്പറേഷൻസ്, ഉൽപ്പന്നം, ഡാറ്റ ടീമുകൾക്കെല്ലാം ഇതിൽ പങ്കുണ്ട്.

ഉയർന്ന ഓഹരി: ഔട്ട്പുട്ട് ഉപഭോക്താക്കളെയും വരുമാനത്തെയും പാലിക്കലിനെയും ബാധിക്കുന്നു.

ആവർത്തിക്കാവുന്നത്: ആയിരക്കണക്കിന് റൺസുകളിലും ഉപയോക്താക്കൾക്കിടയിലും നിങ്ങൾക്ക് സ്ഥിരമായ പെരുമാറ്റം ആവശ്യമാണ്.

ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാവുന്നത്: ഒരു ഏജന്റ് എന്തുകൊണ്ട് അങ്ങനെ ചെയ്തുവെന്നും ഏത് സുരക്ഷാ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ചെയ്തതെന്നും നിങ്ങൾ കാണിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

അതുകൊണ്ടാണ് എന്റർപ്രൈസിലെ AI ഏജന്റ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച രീതികൾ വ്യക്തത, മോഡുലാരിറ്റി, ഭരണം, വിലയിരുത്തൽ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത് -സമർത്ഥമായ വാചകങ്ങളിൽ അല്ല.

മികച്ച 10 രീതികൾ (ഉദാഹരണങ്ങൾ സഹിതം)

1) പോളിസിയെ ടാസ്‌ക്കിൽ നിന്ന് വേർപ്പെടുത്തുക: നിങ്ങളുടെ ഇൻസ്ട്രക്ഷൻ സ്റ്റാക്ക് മോഡുലാർ ആക്കുക

എല്ലാം ഒരു മെഗാ പ്രോംപ്റ്റിൽ കുത്തി നിറയ്ക്കരുത്. നിർദ്ദേശങ്ങളെ ലെയറുകളായി വിഭജിക്കുക:

സിസ്റ്റം പോളിസി (എപ്പോഴും പ്രവർത്തിക്കുന്നത്): ടോൺ, കംപ്ലയിൻസ്, സുരക്ഷ, PII കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, ബ്രാൻഡ് വോയിസ്.

റോൾ/പേഴ്സണ: ഏജന്റിന്റെ કાર્યം (ഉദാഹരണത്തിന്, “നിങ്ങൾ Tier-2 പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള ഒരു എന്റർപ്രൈസ് പിന്തുണാ വിദഗ്ദ്ധനാണ്”).

ടാസ്‌ക് ടെംപ്ലേറ്റ്: ഇൻപുട്ടുകളും ഔട്ട്പുട്ടുകളുമുള്ള പ്രത്യേക ജോബ് പാറ്റേൺ.

സന്ദർഭം/ഉപകരണങ്ങൾ: വസ്തുതാപരമായ ഉറവിടങ്ങൾ, RAG സ്നിപ്പറ്റുകൾ, സ്കീമകളുള്ള API-കൾ.

ഔട്ട്പുട്ട് കരാർ: കൃത്യമായ ഫോർമാറ്റ്, ഫീൽഡുകൾ, സ്കീമ, വാലിഡേഷൻ നിയമങ്ങൾ.

മാതൃകാ പാറ്റേൺ:

സിസ്റ്റം: “SOC 2 கட்டுப்பாடுகளைப் பின்பற்றவும். ആന്തരിക URL-കൾ ഒരിക്കലും വെളിപ്പെടുത്തരുത്. ഉറവിടങ്ങൾ ഉദ്ധരിക്കുക. ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, കൂടുതൽ ശ്രദ്ധിക്കുക.”

റോൾ: “നിങ്ങൾ ഒരു വെണ്ടർ റിസ്ക് അനലിസ്റ്റാണ്.”

ടാസ്‌ക്: “നൽകിയിട്ടുള്ള രേഖകൾ ഉപയോഗിച്ച് വെണ്ടറുടെ സുരക്ഷാ നില സംഗ്രഹിക്കുക.”

ഉപകരണങ്ങൾ: “PDF-കൾക്കായി 'DocSearch', ചുവപ്പ് கொடிகள்ക്കായി 'PolicyCheck' എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക.”

ഔട്ട്പുട്ട്: “JSON നൽകുക: {risk_level, reasons[], unresolved_questions[]}”

ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ടാസ്‌ക് മാറ്റാതെ നിങ്ങൾക്ക് പോളിസി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യാനും ഭരണത്തെ സ്പർശിക്കാതെ പുതിയ ടാസ്‌ക്കുകൾ ചേർക്കാനും കഴിയും. AI ഏജന്റുകൾക്കുള്ള നിർദ്ദേശ ചട്ടക്കൂടുകളുടെ അടിസ്ഥാനമാണ് ഈ മോഡുലാരിറ്റി.

2) വൈബുകൾക്കനുസരിച്ചെഴുതുന്നതിനുപകരം கட்டுப்பாடுகளுக்கനുസരിച്ച് എഴുതുക: പരിശോധിക്കാവുന്ന ഔട്ട്പുട്ടുകൾ വ്യക്തമാക്കുക

എന്റർപ്രൈസ് AI ഏജന്റ് രൂപകൽപ്പനയിൽ, വാചാലതയെക്കാൾ പ്രാധാന്യം പരിശോധിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഔട്ട്പുട്ടുകൾക്കാണ്. സ്കീമകൾ, ഉദാഹരണങ്ങൾ, വാലിഡേഷൻ എന്നിവ നൽകുക:

JSON സ്കീമ അല്ലെങ്കിൽ ശക്തമായി ടൈപ്പ് ചെയ്ത ഔട്ട്പുട്ട് നിർവ്വചിക്കുക.

குறைந்தது ஒரு சாதகமானதும் ஒரு பாதகமானതുமான உதாரணத்தைக் காண்பிக்கவும்.

കൃത്യമായ സ്വീകാര്യത മാനദണ്ഡം ഉൾപ്പെടുത്തുക.

நல்லது: “ഫ്ലാഗ് ചെയ്ത ക്ലെയിമുകളുടെ ഒരു JSON array നൽകുക. ஒவ்வொரு பொருளிலும் பின்வருவன அடங்க வேண்டும்: {claim_text, evidence_citations[], rule_id}. Evidence_citations என்பது document_id மற்றும் பக்கத்தைக் குறிப்பிட வேண்டும்.”

மோசம்: “கடுமையாகவும் முழுமையாகவும் இருங்கள்.”

നിങ്ങളുടെ ഏജന്റ് ഗ്രാഫിൽ ഒരു വാലിഡേറ്റർ ഘട്ടം ചേർക്കുക. സ്കീമ വാലിഡേഷൻ പരാജയപ്പെട്ടാൽ, അതേ സന്ദർഭം ഉപയോഗിച്ച് പ്രതികരണം സ്വയമേവ மீண்டும் எழுதவும்.

3) யூகம் பண்ணுவதை விட மெய் உண்மையே சிறந்தது: எப்போதும் சூழலுடன் அறிவுறுத்தல்களை இணைக்கவும்

എന്റർപ്രൈസിലെ AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களை வடிவமைப்பதற்கான சிறந்த நடைமுறைகளுக்கு சூழ்நிலை பிணைப்பு தேவை:

RAG: மிகவும் பொருத்தமான, நீக்கப்பட்ட, மற்றும் சமீபத்திய துணுக்குகளை வழங்கவும்.

கருவி விளக்கங்கள்: திறன் மற்றும் வரம்புகளை ஆவணப்படுத்தவும் (“கருவி ISO-8601 நேர முத்திரைகளை வழங்கும்; அதிகபட்சம் 100 பதிவுகள்”).

மூல விருப்பம்: “பொது வலைத் தரவை விட உள் கொள்கைக்கு முன்னுரிமை கொடுங்கள்.”

“மாயத்தோற்றம் இல்லாத” மாற்று வழியைச் சேர்க்கவும்: “சூழல் போதுமானதாக இல்லாவிட்டால், {‘நிலை’: ‘கூடுதல் சூழல் தேவை’, ‘விடுபட்டவை’: [பட்டியல்]}” என்று வழங்கவும். அது நிச்சயமற்ற தன்மையை வெளிப்படையானதாக்குகிறது மற்றும் தணிக்கை செய்யக்கூடியது.

4) ஒரு முதல் தர நடத்தை போல முன்னேற்றம் காணவும்

உண்மையான முகவர்கள் பாசாங்கு செய்யக் கூடாது. அறிவுறுத்தல்களில் எஸ்கலேஷன் விதியை உருவாக்குங்கள்:

வரம்புகள்: “நம்பிக்கை < 0.7 ஆக இருந்தால், மனிதனுக்கு எஸ்கலேட் செய்யுங்கள்.”

தூண்டுதல்கள்: “அனுமதிக்கப்பட்ட களங்களுக்கு வெளியே PII ஐ சந்தித்தால், நிறுத்திவிட்டு பாதுகாப்பிற்கு தெரிவிக்கவும்.”

சானல்கள்: டெம்ப்ளேட் X உடன் 'CreateTicket' கருவியைப் பயன்படுத்தவும்.

வெளியீட்டு ஒப்பந்தத்தில் எஸ்கலேஷனை ஆவணப்படுத்தவும்: செயல்: {'வகை': 'முழுமை' | 'எஸ்கலேட்', 'காரணம்': சரம்} போன்ற ஒரு புலத்தைச் சேர்க்கவும்.

5) முகவருக்கு படிகளில் சிந்திக்க கற்றுக்கொடுங்கள்: கசிவு இல்லாமல் கட்டமைக்கப்பட்ட பகுத்தறிவு

சங்கிலி சிந்தனை சக்தி வாய்ந்தது, ஆனால் உணர்திறன் உள்ளது. விரிவான மறைக்கப்பட்ட பகுத்தறிவுக்கு பதிலாக, படி திட்டங்கள் மற்றும் சரிபார்ப்புப் பட்டியல்களுடன் மாதிரியை வழிநடத்துங்கள்:

“3 படிகளில் உங்கள் அணுகுமுறையைத் திட்டமிடுங்கள்: உள்ளீடுகளை அடையாளம் காணவும் → விதிகளைப் பயன்படுத்தவும் → வெளியீட்டு திட்டத்தை உருவாக்கவும்.”

“இடைப்பட்ட வேலைக்கு 'ஸ்கிராட்ச்பேட்' புலத்தைப் பயன்படுத்தவும். இறுதி வெளியீட்டில் ஸ்கிராட்ச்பேடை சேர்க்க வேண்டாம்.”

“முடிவு செய்வதற்கு முன் ஏற்றுக்கொள்ளும் அளவுகோல்களுக்கு எதிராக ஒரு சுய-சரிபார்ப்பை இயக்கவும்.”

இந்த அணுகுமுறை உணர்திறன் உள் கட்டமைப்புகளை இறுதி பயனர்களுக்கு வெளிப்படுத்துவதைக் குறைக்கும் அதே நேரத்தில் பகுத்தறிவை கட்டமைக்கப்பட்டதாக வைத்திருக்கிறது.

6) பாதுகாப்பு தடைகளை நினைவூட்டல்களாக இல்லாமல் விதிகளாக குறியிடவும்

"ரகசியங்களை வெளியிட வேண்டாம்" போன்ற நினைவூட்டல்கள் பலவீனமானவை. அவற்றை செயல்படுத்தக்கூடிய விதிகளாக மாற்றவும்:

திருத்த விதிகள்: மின்னஞ்சல்களை [மின்னஞ்சல்] என்றும் கணக்கு எண்களை [acct#xxxx] என்றும் மறைக்கவும்.

கருப்புப் பட்டியல்கள்/வெள்ளைப் பட்டியல்கள்: “அனுமதிக்கப்பட்ட களங்கள்: *.company.com; பொது பேஸ்ட் தளங்களைத் தடுக்கவும்.”

விகிதம்/தொகுதி வரம்புகள்: “ஒரு நிமிடத்திற்கு அதிகபட்சம் 3 API அழைப்புகள்; 429 இல் ரத்து செய்யவும்.”

உங்கள் அறிவுறுத்தல் உரை விதியை அறிவிக்க வேண்டும்; உங்கள் இயக்க நேரம் அதை செயல்படுத்த வேண்டும். முகவரை கொள்கையின் வாடிக்கையாளரைப் போல நடத்துங்கள், கொள்கையாக அல்ல.

7) பார்வையாளர்களின் மூலம் தொனியை உள்ளூர்மயமாக்குங்கள்

நிறுவன முகவர்கள் பெரும்பாலும் பல புவியியல் மற்றும் பாத்திரங்களுக்கு சேவை செய்கிறார்கள். தொனி, வட்டாரம் மற்றும் ஒழுங்குமுறை தொகுப்புகளை அளவுருவாக்குங்கள்:

தொனி: “நிதிக்கு முறையான தொனியைப் பயன்படுத்துங்கள்; உள் ITக்கு உரையாடல் தொனியைப் பயன்படுத்துங்கள்.”

வட்டாரம்: “EMEA க்கு UK எழுத்து மற்றும் £ ஐப் பயன்படுத்துங்கள்; அமெரிக்காவிற்கு en-US மற்றும் $ ஐப் பயன்படுத்துங்கள்.”

விதிகள்: “பிராந்தியம் 'EU' என்றால், GDPR தரவு குறைப்பு விதிகளைப் பயன்படுத்தவும்.”

அழைப்பின் நேரத்தில் அவற்றை மாற்றக்கூடியதாக இருக்கும் வகையில் இந்த அளவுருக்களை அறிவுறுத்தல் ஹெடரின் ஒரு பகுதியாக ஆக்குங்கள்.

8) முதல் நாளிலிருந்தே மதிப்பீட்டிற்காக வடிவமைக்கவும்

உங்களால் அளவிட முடியாததை நீங்கள் மேம்படுத்த முடியாது. அறிவுறுத்தல்களில் மதிப்பீட்டு கொக்கிகளை சுடவும்:

சுய-தரமதிப்பீடு ரூப்ரிக்: “A-D வரையிலான அளவுகோல்களுக்கு எதிராக உங்கள் வெளியீட்டை மதிப்பிடவும்; அளவுகோலுக்கு 0-1 மதிப்பெண் சேர்க்கவும்.”

கூற்றுகள்: “அனைத்து மேற்கோள்களும் வழங்கப்பட்ட ஆதாரங்களுடன் பொருந்த வேண்டும்.”

தங்க செட்: விளிம்பு வழக்குகள் உட்பட பணி சார்ந்த சோதனை நிகழ்வுகளைப் பராமரிக்கவும்.

முன் வரிசைப்படுத்தல் ஆஃப்லைன் இவால்ஸ் மற்றும் பிந்தைய வரிசைப்படுத்தல் நிழல் சோதனையை இயக்கவும். டிராக்கை கண்காணிக்கவும்: ஒரு புதிய மாதிரி அல்லது கொள்கை மாறும்போது, மறுமதிப்பீடுகளை இயக்கி ஒப்பிடவும்.

9) பதிப்பு பதிவுகள் மற்றும் பதிப்புடன் ஆவணப்படுத்தவும்

குறியீட்டைப் போல அறிவுறுத்தல் புதுப்பிப்புகளைப் பாருங்கள்:

ஒவ்வொரு அறிவுறுத்தல் தொகுதியையும் பதிப்பு செய்யவும் (கொள்கை v1.3, பணி டெம்ப்ளேட் v2.1).

வேறுபாடுகளை வைத்து நியாயப்படுத்துங்கள்: “v2.1: PII கையாளுதலை இறுக்குதல்; UK லோக்கல் விருப்பம் சேர்க்கப்பட்டது.”

உற்பத்தியில் பதிப்புகளைப் பின் செய்யுங்கள்; கட்டுப்படுத்தப்பட்ட வெளியீடுகள் மூலம் மட்டுமே உருட்டவும்.

இது தணிக்கை மற்றும் ரோல் பேக் பாதுகாப்பிற்கு மிகவும் முக்கியமானது.

10) மறுப்பு, நிச்சயமற்ற தன்மை மற்றும் எல்லைகளை கற்பியுங்கள்

மரியாதையான மறுப்புகள் நம்பிக்கையை வளர்க்கின்றன. வெளிப்படையான மறுப்பு வடிவங்களைச் சேர்க்கவும்:

“ஆதரிக்கப்படாத செயலைச் செய்யும்படி கேட்கப்பட்டால், சுருக்கமான மறுப்புடன் பதிலளித்து ஆதரிக்கப்படும் மாற்றீட்டைப் பரிந்துரைக்கவும்.”

“தகவல் விடுபட்டிருந்தால், கட்டமைக்கப்பட்ட 'கூடுதல் சூழல் தேவை' பதிலைத் திருப்பவும்.”

“தார்மீக அல்லது இணக்க மோதல் ஏற்பட்டால், நிறுத்திவிட்டு விதியை மேற்கோள் காட்டுங்கள்.”

இது முகவர்கள் மிகைப்படுத்துவதைத் தவிர்க்க உதவுகிறது மற்றும் விளைவுகளை கணிக்கக்கூடியதாக வைத்திருக்கிறது.

நீங்கள் நகலெடுக்கக்கூடிய அறிவுறுத்தல் வடிவங்கள்

நிறுவன AI ஏஜென்ட் வடிவமைப்பை விரைவுபடுத்த இந்த பிளக்-அண்ட்-பிளே வடிவங்களைப் பயன்படுத்தவும்.

கொள்கை பேனர் (எப்போதும் ஆன்)

“நீங்கள் நிறுவன பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமைக் கொள்கையைப் பின்பற்ற வேண்டும். வெளியீடுகளில் ரகசியங்கள், API விசைகள் அல்லது உள் URLகளை ஒருபோதும் சேர்க்க வேண்டாம். மின்னஞ்சல்களை [மின்னஞ்சல்] எனத் திருத்தவும். நிச்சயமற்றதாக இருந்தால், தெளிவுபடுத்தக் கேளுங்கள். CreateTicket(தீவிரம்='உயர்') மூலம் PII மீறல்களை எஸ்கலேட் செய்யுங்கள். மூலங்களை (doc_id:பக்கம்) எனக் குறிப்பிடவும். பொது ஆதாரங்களுக்கு உள் சூழலை விரும்புங்கள்.”

வெளியீட்டு ஒப்பந்தம்

“இந்தத் திட்டத்துடன் கண்டிப்பாக சரியான JSONஐத் திருப்பவும்: { "சுருக்கம்": சரம், "மேற்கோள்கள்": {"doc_id": சரம், "பக்கம்": எண்}}, "ஆபத்து நிலை": "குறைந்த" | "நடுத்தர" | "உயர்", "தீர்க்கப்படாத கேள்விகள்": சரம்[] } சரிபார்ப்பு தோல்வியடைந்தால், 2 முறை வரை சரிசெய்து மீண்டும் முயற்சிக்கவும்.”

கருவி சாசனம்

“கிடைக்கும் கருவிகள்:

DocSearch(வினவல்): {doc_id, பக்கம், துணுக்கு} தருகிறது

PolicyCheck(உரை): {flags: [{rule_id, தீவிரம், பகுதி}]} தருகிறது தேவைப்படும்போது கருவிகளை மட்டும் அழைக்கவும். கட்டண வரம்புகளை மதிக்கவும் (3 அழைப்புகள்/நிமிடம்).”

பகுத்தறிவு சரிபார்ப்பு பட்டியல்

“பதிலளிப்பதற்கு முன்:

பயனர் நோக்கத்தை அடையாளம் காணவும்.

தொடர்புடைய ஆவணங்களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

உண்மைகளை பிரித்து மேற்கோள் காட்டுங்கள்.

கொள்கை விதிகளைப் பயன்படுத்தவும்.

வெளியீட்டு திட்டத்தை உருவாக்கவும்.

ஏற்றுக்கொள்ளும் அளவுகோல்களுக்கு எதிராக சுய-சரிபார்ப்பு செய்யவும்.”

நிறுவன முகவர்களை உடைக்கும் எதிர் வடிவங்கள்

எல்லாவற்றையும் செய்ய முயற்சிக்கும் ஒரு பெரிய தூண்டுதல்.

மூல விருப்பம் அல்லது நம்பிக்கை அடுக்கு இல்லாமல் வரம்பற்ற உலாவல்.

நிர்ணயிக்கப்படாத வடிவம் (“உங்கள் சொந்த வார்த்தைகளில் ஒரு சுருக்கம்”).

பணி உரையில் மறைக்கப்பட்ட கொள்கை (தணிக்கை செய்வது அல்லது புதுப்பிப்பது சாத்தியமில்லை).

எஸ்கலேஷன் அல்லது மறுப்பு நடத்தை இல்லை.

உள்ளூர்மயமாக்கல் மற்றும் பங்கு அடிப்படையிலான தொனியை புறக்கணித்தல்.

பூஜ்ஜிய மதிப்பீட்டு சேணம்; நிகழ்வுகளை நம்புதல்.

இவற்றைத் தவிர்க்கவும், உங்கள் AI முகவர்கள் உற்பத்தியில் மிகவும் கணிக்கக்கூடியதாகவும் கட்டுப்படுத்தக்கூடியதாகவும் மாறும்.

பல முகவர் பரிசீலனைகள்: ஒரு முகவர் பலவாகும்போது

நிறுவனங்கள் பெரிதாகும்போது, பணிகள் சிறப்பு முகவர்களுக்கு இடையில் பிரிக்கப்படுகின்றன:

உட்செலுத்து முகவர்: ஆவணங்கள் மற்றும் மெட்டாடேட்டாவை சாதாரணமாக்குகிறது.

மீட்பு முகவர்: கேள்விகளை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் முடிவுகளை நீக்குகிறது.

பகுத்தறிவு முகவர்: ஒருங்கிணைக்கிறது மற்றும் மேற்கோள் காட்டுகிறது.

இணக்க முகவர்: விதி சரிபார்ப்புகளை இயக்குகிறது மற்றும் திருத்தங்களை இயக்குகிறது.

ஆர்கெஸ்ட்ரேட்டர்: கைமாற்றங்களை நிர்வகிக்கிறது மற்றும் முரண்பாடுகளை தீர்க்கிறது.

நிறுவனத்தில் AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களை வடிவமைப்பதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள் ஒழுங்கமைப்பிற்கும் நீட்டிக்கப்படுகின்றன:

அனைத்து முகவர்களுக்கும் பகிரப்பட்ட கொள்கை அடுக்கு.

கண்டிப்பான உள்ளீடுகள்/வெளியீடுகளுடன் முகவர்-குறிப்பிட்ட பணி வார்ப்புருக்கள்.

கைமாற்று ஒப்பந்தங்கள்: அடுத்த முகவருக்கு செல்லும் முன் என்ன உண்மையாக இருக்க வேண்டும்.

முரண்பாடு தீர்வு: இணக்கம் வீட்டோ செய்தால், ஆர்கெஸ்ட்ரேட்டர் காரண குறியீடுகளுடன் எஸ்கலேஷனை திருப்பித் தருகிறது.

நிர்வாகம்: தூண்டுதல்களை நிர்வகிக்கப்படும் சொத்தாக மாற்றுதல்

மாதிரி நிர்வாகத்தைப் போலவே அறிவுறுத்தல் நிர்வாகமும் முக்கியமானது.

உரிமை: கொள்கை, பணி வார்ப்புருக்கள் மற்றும் கருவிகளுக்கு DRIகளை ஒதுக்கவும்.

அணுகல் கட்டுப்பாடு: உற்பத்திக் அறிவுறுத்தல்களை யார் திருத்த முடியும்?

மாற்றங்களுக்கு முன் சட்ட/பாதுகாப்பு/இணக்கத்திலிருந்து அங்கீகார பணிப்பாய்வு: மதிப்புரைகள்.

டெலிமெட்ரி: உள்ளீடுகள், வெளியீடுகள், கருவி அழைப்புகள் மற்றும் பதிப்புகளைப் பதிவு செய்யுங்கள் (தனியுரிமை மற்றும் குறைப்புக்கு மதிப்பு கொடுங்கள்).

மூலம்: பதிப்பு, மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய தொகுதிகள் மற்றும் மதிப்பீட்டு கொக்கிகளுடன் ஒரு அறிவுறுத்தல் பதிவேட்டை ஏற்றுக்கொண்ட குழுக்கள் சரிசெய்தல் நேரத்தை வியத்தகு முறையில் குறைத்தன என்பது குறிப்பிடத்தக்கது. Sider.AI போன்ற தளங்கள் குழுக்கள் மாடுலர் அறிவுறுத்தல்களை உருவாக்கவும், ஸ்கீமா சரிபார்ப்புகளை இணைக்கவும், தங்க செட்களுக்கு எதிராக எவால்ஸ் இயக்கவும், முகவர்கள் முழுவதும் மாற்றங்களை பாதுகாப்பாக வெளியிடவும் அனுமதிப்பதன் மூலம் இங்கு உதவ முடியும். இது பெரும்பாலும் நிறுவன வரிசைப்படுத்தல்களை சீர்குலைக்கும் "ப்ராம்ட் ஸ்ப்ரால்" ஐக் குறைக்கிறது.

உதாரணம்: தெளிவற்றதில் இருந்து உற்பத்தி தரத்திற்கு

காட்சி: விலைப்பட்டியல்களை வகைப்படுத்தவும், அசாதாரணங்களை கொடியிடவும் நிதி செயல்பாட்டு முகவர்.

தெளிவற்ற v0: “நீங்கள் உதவியாக இருக்கிறீர்கள். விலைப்பட்டியல்களைப் படித்து வகைப்படுத்தவும். விசித்திரமான எதையும் கொடியிடவும். சுருக்கமாக இருங்கள்.”

உற்பத்தி தர v1:

கொள்கை: “நிறுவன தனியுரிமைக் கொள்கையைப் பின்பற்றவும். கணக்கு எண்களை [acct#xxxx] எனத் திருத்தவும். மதிப்புகளை கண்டுபிடிக்க வேண்டாம்.”

பாத்திரம்: “நீங்கள் நிதி செயல்பாட்டு விலைப்பட்டியல் வகைப்படுத்தி.”

பணி: “விற்பனையாளர், தேதி (ISO-8601), தொகை (எண்), நாணயம் (ISO 4217), வரி_உருப்படிகள்[] ஐ பிரித்தெடுக்கவும். விதித்தொகுப்பு v3 இன் படி அசாதாரணங்களைக் கொடியிடவும்.”

கருவிகள்: “OCR(படம்|pdf) → உரை; FXRates(தேதி,நாணயம்) → விகிதம்.”

வெளியீடு: புலங்கள் மற்றும் வகைகளுடன் கூடிய JSON திட்டம்; அசாதாரணங்களை சேர்க்கவும்: [{rule_id, விளக்கம், சான்று_பக்கம்}].

எஸ்கலேஷன்: “OCR நம்பிக்கை < 0.85 அல்லது காணாமல் போன நாணயம் இருந்தால், செயல்='எஸ்கலேட்', காரணம்.”

மதிப்பீடு: “சுய மதிப்பெண் கவரேஜ் (0–1). < 0.9 ஆக இருந்தால் நிராகரிக்கவும்.”

முடிவு: ஆயிரக்கணக்கான விலைப்பட்டியல்களில் சீரான, தணிக்கை செய்யக்கூடிய வகைப்பாடு, அளவிடக்கூடிய துல்லியம் மற்றும் தெளிவான எஸ்கலேஷனுடன்.

நாளை நீங்கள் பயன்படுத்தக்கூடிய சரிபார்ப்புப் பட்டியல்கள்

அறிவுறுத்தல் உருவாக்கும் சரிபார்ப்புப் பட்டியல்:

கொள்கை, பாத்திரம், பணி, கருவிகள் மற்றும் வெளியீட்டு ஒப்பந்தத்தை நீங்கள் பிரித்தீர்களா?

உங்களிடம் குறைந்தபட்சம் ஒரு சாதகமான மற்றும் ஒரு எதிர்மறையான உதாரணம் உள்ளதா?

ஏற்றுக்கொள்ளும் அளவுகோல்கள் அளவிடக்கூடியதாகவும் சோதிக்கக்கூடியதாகவும் இருக்கிறதா?

வெளிப்படையான எஸ்கலேஷன்/மறுப்பு பாதை உள்ளதா?

உள்ளூர், தொனி மற்றும் பிராந்திய-குறிப்பிட்ட விதிகள் அளவுருவாக்கப்பட்டுள்ளதா?

திட்டம் மற்றும் சரிபார்ப்பான் இணைக்கப்பட்டுள்ளதா?

கருவி வரம்புகள் மற்றும் அனுமானங்கள் ஆவணப்படுத்தப்பட்டுள்ளதா?

வரிசைப்படுத்தல் சரிபார்ப்பு பட்டியல்:

அறிவுறுத்தல்கள் பதிப்பு செய்யப்பட்டு ப்ரோடில் பொருத்தப்பட்டுள்ளதா?

உங்களிடம் தங்க செட்கள் மற்றும் பிந்தைய வரிசைப்படுத்தல் கண்காணிப்பு உள்ளதா?

தொலைத்தொடர்பு கருவி அழைப்புகள், மேற்கோள்கள் மற்றும் நம்பிக்கையைப் பிடிக்கிறதா?

அறிவுறுத்தல் மாற்றங்களுக்கான ரோல் பேக் திட்டம் உள்ளதா?

அடிக்கடி கவனிக்கப்படாத விவரங்கள்

சூழல் நீளம் பட்ஜெட்: வெட்டுவதைத் தவிர்க்க நிலையான டோக்கன் பட்ஜெட்டின் கீழ் கொள்கை அடுக்கை வைத்திருங்கள்.

எதிர்மறை மாதிரி: மறுப்புகள் மற்றும் எல்லைகளைப் பயிற்றுவிக்க தந்திரமான எதிர் எடுத்துக்காட்டுகளைச் சேர்க்கவும்.

நேர உணர்திறன்: தொடர்புடையதாக இருக்கும்போது சமீபத்திய மூலங்களை விரும்பவும் (“கடைசி 90 நாட்கள்”).

நம்பிக்கை மதிப்பீடு: மாதிரிக்கு சொந்த நிச்சயமற்ற தன்மை இல்லாவிட்டால், ப்ராக்ஸி சிக்னல்களைப் பயன்படுத்தவும் (மீட்பு அடர்த்தி, கருவி ஒப்பந்தம்).

தரவு குறைப்பு: அபாயத்தையும் செலவையும் குறைக்க, மாதிரிக்கு தேவையான புலங்களை மட்டும் அனுப்பவும்.

அணுகுமுறையின் தரத்தை அணிகள் முழுவதும் சமூகமயமாக்குவது எப்படி

நேரடி சிவப்பு குழுவுடன் பழுப்பு பைகள் அமர்வுகளை இயக்கவும்.

குறியிடப்பட்ட கூறுகள் (கொள்கை, தொனி, வட்டாரம், பாத்திரம்) கொண்ட ஒரு பகிரப்பட்ட அறிவுறுத்தல் நூலகத்தை உருவாக்கவும்.

பாதுகாப்பு மற்றும் சட்டத்துடன் ஒரு வாராந்திர அறிவுறுத்தல் மதிப்பாய்வை நிறுவவும்.

விளையாட்டு புத்தகத்தில் "காட்சாக்களைப்" பிடிக்கவும்: என்ன உடைந்தது, ஏன், அதை நீங்கள் எப்படி சரி செய்தீர்கள்.

குறிப்பிடத்தக்கது: கூட்டு அறிவுறுத்தல் பணி இடங்களைப் பயன்படுத்தும் அணிகள் நகல் முயற்சிகளை குறைத்து, ஒவ்வொரு புதிய முகவரும் நிரூபிக்கப்பட்ட கொள்கை தொகுதிகளைப் பெறுகின்றன என்பதை உறுதி செய்கின்றன. Sider.AI இன் கூட்டு எடிட்டர் மற்றும் மதிப்பீட்டு சேணம் முன்மாதிரியிலிருந்து இணக்கமான உற்பத்திக்கு பாதையை சுருக்க முடியும்.

எதிர்காலம்: தூண்டுதல்களிலிருந்து கொள்கை உந்துதல் முகவர்களுக்கு

நாங்கள் கைவினைஞர் தூண்டுதல்களிலிருந்து கொள்கை உந்துதல் முகவர் அமைப்புகளுக்கு நகர்கிறோம்:

தட்டச்சு செய்யப்பட்ட இடைமுகங்கள் மற்றும் வலுவான சரிபார்ப்பாளர்கள்.

பயனர், பிராந்தியம் மற்றும் பணியின் அடிப்படையில் மாறும் அறிவுறுத்தல் சட்டசபை.

தொடர்ச்சியான மதிப்பீடு மற்றும் ரோல் பேக் ஆட்டோமேஷன்.

மாதிரி, தரவு மற்றும் அறிவுறுத்தல் பதிப்புகளை இணைக்கும் ஒருங்கிணைந்த நிர்வாகம்.

மாதிரிகள் வலுவடையும்போது, வேறுபடுத்தி காட்டுவது "எந்த LLM?" ஆக இருக்காது, ஆனால் “உங்கள் அறிவுறுத்தல்கள் உங்கள் வணிக விதிகளை எவ்வளவு நன்றாக குறியாக்கம் செய்கின்றன, பாதுகாப்பாகவும் மீண்டும் மீண்டும்வும்?”

முக்கியமான மற்றும் அடுத்த படிகள்

தயாரிப்பு குறியீட்டைப் போல அறிவுறுத்தல்களை நடத்துங்கள்: மட்டு, பதிப்பு, சோதனை.

சூழல் மற்றும் கருவிகளில் எல்லாவற்றையும் அடிப்படையாகக் கொள்ளுங்கள்; யூகத்தை தடை செய்யுங்கள்.

நினைவூட்டல்களாக அல்ல, இயக்க நேர சரிபார்ப்பாளர்களுடன் திட்டங்களையும் பாதுகாப்பு தடைகளையும் செயல்படுத்தவும்.

முறையான எஸ்கலேஷன் மற்றும் மறுப்பு வடிவங்களை உருவாக்குங்கள்.

தொடர்ந்து மதிப்பீடு செய்து இடைவிடாமல் பதிவு செய்யுங்கள்.

அடுத்த படிகள்:

உங்கள் தற்போதைய முகவர்களை சரக்கு செய்யுங்கள். ஒவ்வொன்றிற்கும், அறிவுறுத்தல்களை பிரித்தெடுத்து மாடுலரைஸ் செய்யுங்கள்.

வெளியீட்டு திட்டங்களை வரையறுத்து சரிபார்ப்பவர்களை அமைக்கவும்.

ஒரு சிறிய தங்க செட்டை உருவாக்கி அடிப்படை எவால்ஸ் இயக்கவும்.

பதிப்பை அறிமுகப்படுத்துங்கள் மற்றும் பதிவுகளை மாற்றவும்.

குழுக்கள் முழுவதும் ஒருங்கிணைக்க ஒரு அறிவுறுத்தல் பதிவேட்டை பைலட் செய்யுங்கள்-தத்தெடுப்பை விரைவுபடுத்த மட்டு அறிவுறுத்தல் தொகுதிகள், மதிப்பீடு மற்றும் நிர்வாகத்தை வழங்கும் கருவிகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.

நிறுவனத்தில் AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களுக்கான சிறந்த நடைமுறைகளை வடிவமைப்பது சொல்வளத்தை விட சிஸ்டம்ஸ் சிந்தனையைப் பற்றியது. கணினியை சரியாகப் பெறுங்கள், உங்கள் முகவர்கள் இறுதியாக நீங்கள் விரும்பிய அணியாக செயல்படுவார்கள்-நீங்கள் பயந்த இன்டர்ன்கள் அல்ல.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

Q1:நிறுவனத்தில் AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களை வடிவமைப்பதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள் என்ன? மாடுலர் அறிவுறுத்தல்கள் (கொள்கை, பாத்திரம், பணி, கருவிகள், வெளியீடு), சரிபார்க்கக்கூடிய திட்டங்கள், தரையிறக்கப்பட்ட சூழல், எஸ்கலேஷன் பாதைகள் மற்றும் தொடர்ச்சியான மதிப்பீடு ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்துங்கள். எல்லாவற்றையும் பதிப்பு செய்யுங்கள், இயக்க நேரத்தில் பாதுகாப்பு தடைகளை செயல்படுத்தவும், மற்றும் பார்வையாளர்களின் மூலம் தொனி மற்றும் இணக்கத்தை உள்ளூர்மயமாக்கவும்.

Q2:நிறுவன AI ஏஜென்ட் வடிவமைப்பில் நான் எவ்வாறு மாயத்தோற்றங்களைத் தடுக்க முடியும்? மீட்பு மூலம் மதிப்பிடப்பட்ட சூழலுடன் அறிவுறுத்தல்களை பிணைக்கவும், மூல விருப்பத்தேர்வுகளை அறிவிக்கவும், மேலும் கூடுதல் சூழல் தேவை போன்ற ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட ஃபால்பேக்கைச் சேர்க்கவும். வெளியீட்டு திட்டங்களை செயல்படுத்தவும், மேலும் வழங்கப்பட்ட ஆவணங்களுடன் பொருந்தும் மேற்கோள்களை தேவை செய்யவும்.

Q3:AI ஏஜென்ட் வெளியீடுகளை தணிக்கைகளுக்கு எவ்வாறு வடிவமைக்க வேண்டும்? தேவைப்படும் புலங்களுடன் கண்டிப்பான JSON அல்லது தட்டச்சு செய்யப்பட்ட திட்டங்களைப் பயன்படுத்தவும், doc_id மற்றும் பக்கத்துடன் மேற்கோள்களை சேர்க்கவும், மேலும் அறிவுறுத்தல் பதிப்புகள் மற்றும் கருவி அழைப்புகளைப் பதிவு செய்யுங்கள். இது நடத்தையை விளக்கக்கூடியதாகவும் தணிக்கைக்குத் தயாராகவும் ஆக்குகிறது.

Q4:AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களில் எஸ்கலேஷனின் பங்கு என்ன? எஸ்கலேஷன் பாசாங்கு செய்வதைத் தடுக்கிறது மற்றும் பாதுகாப்பை உறுதி செய்கிறது. வரம்புகள், தூண்டுதல்கள் மற்றும் சேனல்களை வரையறுக்கவும் (டிக்கெட் உருவாக்கம் போன்றவை), மேலும் முழுமையான அல்லது காரணங்களுடன் எஸ்கலேட் செய்ய வெளியீட்டில் ஒரு செயல் புலத்தை சேர்க்கவும்.

Q5:Sider.AI AI ஏஜென்ட்களுக்கான அறிவுறுத்தல் கட்டமைப்புகளுடன் எவ்வாறு உதவ முடியும்? Sider.AI மாடுலர் அறிவுறுத்தல் രചയിതാവിനെയും, വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാവുന്ന पॉलिसी ബ്ലോക്കുകളെയും, സ്കീമ വാലിഡേഷനെയും, தங்க സെറ്റുകളിൽ மதிப்பீടിനെയും, பாதுகாப்பான പതിപ്പിലുള്ള റോൾഔട്ടുകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഇത് ടീമുകളെ പ്രോംപ്റ്റ് വ്യാപനം കുറയ്ക്കാനും പാലിക്കുന്നതും വിശ്വസനീയവുമായ ഏജന്റുകളെ വേഗത്തിൽ ഷിപ്പ് ചെയ്യാനും സഹായിക്കുന്നു.