ஒரு தைரியமான உண்மை: AI ஏஜென்ட்கள் மாதிரிகள் காரணமாக தோல்வியடைவதில்லை - அவை அறிவுறுத்தல்கள் காரணமாக தோல்வியடைகின்றன.
பெரும்பாலான நிறுவன AI முயற்சிகள் மாதிரி துல்லியத்தில் தடுமாறுவதில்லை. அவை உங்கள் வணிக தர்க்கத்திற்கும் மாதிரிக்கும் இடையிலான கண்ணுக்கு தெரியாத அடுக்கில் தடுமாறுகின்றன: அறிவுறுத்தல்கள். உங்கள் AI ஏஜென்ட் ஒரு குழப்பமான பயிற்சி பெற்ற ஊழியரைப் போல செயல்பட்டால், ஒரு நம்பகமான அணியைப் போல அல்ல, குற்றவாளி அரிதாகவே “GPT மோசமானது” என்று கூறுவார்கள். அது எப்போதும் தெளிவற்ற, உடையக்கூடிய அல்லது முழுமையற்ற அறிவுறுத்தல்களாகவே இருக்கும்.
இந்த வழிகாட்டி நிறுவனத்தில் AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களை வடிவமைப்பதற்கான சிறந்த 10 நடைமுறைகளை அமைக்கிறது. நாங்கள் ஒரு நடைமுறை மற்றும் நேரடி அணுகுமுறையை எடுப்போம்: உறுதியான வடிவங்கள், எடுத்துக்காட்டுகள், சரிபார்ப்புப் பட்டியல்கள் மற்றும் தவிர்க்க வேண்டிய ஆபத்துகள். நீங்கள் பல ஏஜென்ட் பணிப்பாய்வுகளை அல்லது ஒரு குறிப்பிட்ட பணி சார்ந்த ஏஜென்டை ஒழுங்கமைக்கிறீர்களா என்பதைப் பொருட்படுத்தாமல், தெளிவற்ற தூண்டுதல்களை நீடித்த, தணிக்கை செய்யக்கூடிய மற்றும் அளவிடக்கூடிய அறிவுறுத்தல் அமைப்புகளாக மாற்றுவது எப்படி என்பதை நீங்கள் கற்றுக் கொள்வீர்கள்.
அடிப்படை முக்கிய வார்த்தையான - நிறுவனத்தில் AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களை வடிவமைப்பதற்கான சிறந்த நடைமுறைகளை - இயற்கையாகவும் அடிக்கடி பயன்படுத்துவோம், அதாவது நிறுவன AI ஏஜென்ட் வடிவமைப்பு, AI ஏஜென்ட்களுக்கான அறிவுறுத்தல் கட்டமைப்புகள் மற்றும் நிறுவனங்களில் prompt governance போன்ற நீண்ட வால் வேறுபாடுகளுடன், அணிகள் உண்மையில் எவ்வாறு தீர்வுகளைத் தேடுகின்றன மற்றும் மதிப்பிடுகின்றன என்பதைப் பொருத்தமாக இருக்கும்.
நிறுவன AI அறிவுறுத்தல்கள் எதை வேறுபடுத்துகின்றன?
நுகர்வோர் தூண்டுதல்கள் ஒரு முறை மட்டுமே. நிறுவன AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்கள்:
- பங்குதாரர் நிறைந்தவை: சட்ட, பாதுகாப்பு, இடர், செயல்பாடுகள், தயாரிப்பு மற்றும் தரவு அணிகள் அனைத்தும் ஒரு கருத்தைக் கொண்டுள்ளன.
- அதிக ஆபத்துகள் நிறைந்தவை: வெளியீடு வாடிக்கையாளர்கள், வருவாய் மற்றும் இணக்கத்தை பாதிக்கிறது.
- திரும்பத் திரும்பச் செய்யக்கூடியவை: ஆயிரக்கணக்கான ரன்கள் மற்றும் பயனர்கள் முழுவதும் உங்களுக்கு நிலையான நடத்தை தேவை.
- தணிக்கை செய்யக்கூடியவை: ஒரு ஏஜென்ட் ஏன் என்ன செய்தது மற்றும் எந்த பாதுகாப்புகளுடன் செய்தது என்பதை நீங்கள் காட்ட வேண்டும்.
அதனால்தான் நிறுவனத்தில் AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களை வடிவமைப்பதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள் தெளிவு, தொகுதி, ஆட்சி மற்றும் மதிப்பீடு ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்துகின்றன - புத்திசாலித்தனமான சொற்றொடர் அல்ல.
சிறந்த 10 சிறந்த நடைமுறைகள் (எடுத்துக்காட்டுகளுடன்)
1) கொள்கையை பணியிலிருந்து பிரிக்கவும்: உங்கள் அறிவுறுத்தல் அடுக்கை தொகுதிப்படுத்தவும்
எல்லாவற்றையும் ஒரே மெகா prompt-இல் திணிக்க வேண்டாம். அறிவுறுத்தல்களை அடுக்குகளாகப் பிரிக்கவும்:
- கணினி கொள்கை (எப்போதும் இயங்கும்): தொனி, இணக்கம், பாதுகாப்பு, PII கையாளுதல், பிராண்ட் குரல்.
- பங்கு/தனிநபர்: ஏஜென்ட்டின் செயல்பாடு (எ.கா., “நீங்கள் Tier-2 சிக்கல்களுக்கான நிறுவன ஆதரவு நிபுணர்”).
- பணி டெம்ப்ளேட்: உள்ளீடுகள்/வெளியீடுகளுடன் கூடிய குறிப்பிட்ட வேலை முறை.
- சூழல்/கருவிகள்: உண்மையான ஆதாரங்கள், RAG துணுக்குகள், ஸ்கீமாக்களுடன் கூடிய APIகள்.
- வெளியீட்டு ஒப்பந்தம்: சரியான வடிவம், புலங்கள், ஸ்கீமா மற்றும் சரிபார்ப்பு விதிகள்.
எடுத்துக்காட்டு முறை:
- கணினி: “SOC 2 கட்டுப்பாடுகளைப் பின்பற்றவும். உள் URLகளை ஒருபோதும் வெளியிட வேண்டாம். ஆதாரங்களைக் குறிப்பிடுங்கள். சந்தேகம் இருந்தால், அதிகாரிக்குத் தெரிவிக்கவும்.”
- பங்கு: “நீங்கள் ஒரு விற்பனையாளர் இடர் ஆய்வாளர்.”
- பணி: “வழங்கப்பட்ட ஆவணங்களைப் பயன்படுத்தி விற்பனையாளரின் பாதுகாப்பு நிலையை சுருக்கவும்.”
- கருவிகள்: “PDFகளுக்கு ‘DocSearch’ஐயும், சிவப்பு கொடிகளுக்கு ‘PolicyCheck’ஐயும் பயன்படுத்தவும்.”
- வெளியீடு: “JSON ஐத் திருப்பி அனுப்பவும்: {risk_level, காரணங்கள்[], தீர்க்கப்படாத_கேள்விகள்[]}”
இது ஏன் வேலை செய்கிறது: பணியை மாற்றாமல் கொள்கையைப் புதுப்பிக்கலாம் மற்றும் நிர்வாகத்தைத் தொடாமல் புதிய பணிகளைச் சேர்க்கலாம். இந்த தொகுதி AI ஏஜென்ட்களுக்கான அறிவுறுத்தல் கட்டமைப்புகளுக்கு அடிப்படையாகும்.
2) அதிர்வுகளை அல்ல, கட்டுப்பாடுகளை எழுதவும்: சரிபார்க்கக்கூடிய வெளியீடுகளைக் குறிப்பிடவும்
நிறுவன AI ஏஜென்ட் வடிவமைப்பில், சரிபார்க்கக்கூடிய தன்மை சொல்லாற்றலை விட சிறந்தது. ஸ்கீமாக்கள், எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் சரிபார்ப்புகளை வழங்கவும்:
- JSON ஸ்கீமாவை வரையறுக்கவும் அல்லது வலுவாக தட்டச்சு செய்யப்பட்ட வெளியீட்டை வரையறுக்கவும்.
- குறைந்தது ஒரு நேர்மறை மற்றும் ஒரு எதிர்மறை எடுத்துக்காட்டைக் காட்டுங்கள்.
- சரியான ஏற்றுக்கொள்ளும் அளவுகோல்களைச் சேர்க்கவும்.
நல்லது: “கொடியிடப்பட்ட கூற்றுக்களின் JSON வரிசையைத் திருப்பி அனுப்பவும். ஒவ்வொரு உருப்படியும் பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்கியிருக்க வேண்டும்: {claim_text, evidence_citations[], rule_id}. Evidence_citations ஆவண_id மற்றும் பக்கத்தைக் குறிப்பிட வேண்டும்.”
மோசமானது: “கடுமையாகவும் முழுமையாகவும் இருங்கள்.”
உங்கள் ஏஜென்ட் வரைபடத்தில் ஒரு சரிபார்ப்பு படியைச் சேர்க்கவும். ஸ்கீமா சரிபார்ப்பு தோல்வியடைந்தால், அதே சூழலைப் பயன்படுத்தி பதிலை தானாக மீண்டும் எழுதவும்.
3) ஊகத்தை விட உண்மை சிறந்தது: எப்போதும் அறிவுறுத்தல்களை சூழலுடன் இணைக்கவும்
நிறுவனத்தில் AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களை வடிவமைப்பதற்கான சிறந்த நடைமுறைகளுக்கு சூழல் பிணைப்பு தேவைப்படுகிறது:
- RAG: மிகவும் பொருத்தமான, நீக்கப்பட்ட மற்றும் சமீபத்திய துணுக்குகளை ஊட்டவும்.
- கருவி விளக்கங்கள்: திறன்கள் மற்றும் வரம்புகளை ஆவணப்படுத்தவும் (“கருவி ISO-8601 நேர முத்திரைகளைத் தருகிறது; அதிகபட்சம் 100 பதிவுகள்”).
- ஆதார விருப்பம்: “பொது வலைத் தரவை விட உள் கொள்கையை விரும்பவும்.”
“மாயத்தோற்றம் இல்லை” என்ற பதிலையும் சேர்க்கவும்: “சூழல் போதுமானதாக இல்லை என்றால், {'status': 'needs_more_context', 'missing': [list]} என்பதைத் திருப்பி அனுப்பவும்.” இது நிச்சயமற்ற தன்மையை வெளிப்படையானதாகவும் தணிக்கை செய்யக்கூடியதாகவும் ஆக்குகிறது.
4) உயர் அதிகாரியிடம் தெரிவிப்பதை முதல் தர நடத்தை ஆக்குங்கள்
உண்மையான ஏஜென்ட்கள் ஏமாற்றக்கூடாது. அறிவுறுத்தல்களில் உயர் அதிகாரிக்குத் தெரிவிக்கும் விதிகளை உருவாக்கவும்:
- வரம்புகள்: “நம்பிக்கை < 0.7 ஆக இருந்தால், மனிதருக்குத் தெரிவிக்கவும்.”
- தூண்டுதல்கள்: “அனுமதிக்கப்பட்ட களங்களுக்கு வெளியே PII ஐ சந்தித்தால், நிறுத்திவிட்டு பாதுகாப்புக்கு அறிவிக்கவும்.”
- சேனல்கள்: டெம்ப்ளேட் X உடன் ‘CreateTicket’ கருவியைப் பயன்படுத்தவும்.”
வெளியீட்டு ஒப்பந்தத்தில் உயர் அதிகாரியிடம் தெரிவிப்பதை ஆவணப்படுத்தவும்: செயல்: {'type': 'complete' | 'escalate', 'reason': string} போன்ற ஒரு புலத்தைச் சேர்க்கவும்.
5) ஏஜென்ட்களை படிகளில் சிந்திக்கக் கற்றுக் கொடுங்கள்: கசிவு இல்லாமல் கட்டமைக்கப்பட்ட காரணம்
சங்கிலி-சிந்தனை சக்தி வாய்ந்தது ஆனால் உணர்திறன் கொண்டது. விரிவான மறைக்கப்பட்ட காரணத்திற்கு பதிலாக, படித் திட்டங்கள் மற்றும் சரிபார்ப்புப் பட்டியல்கள் மூலம் மாதிரியை வழிநடத்தவும்:
- “3 படிகளில் உங்கள் அணுகுமுறையைத் திட்டமிடுங்கள்: உள்ளீடுகளை அடையாளம் காணுதல் → விதிகளைப் பயன்படுத்துதல் → வெளியீட்டு ஸ்கீமாவை உருவாக்குதல்.”
- “இடைநிலை வேலைக்கு ‘scratchpad’ புலத்தைப் பயன்படுத்தவும். இறுதி வெளியீட்டில் scratchpad ஐ சேர்க்க வேண்டாம்.”
- “இறுதி செய்வதற்கு முன் ஏற்றுக்கொள்ளும் அளவுகோல்களுக்கு எதிராக சுய-பரிசோதனையை இயக்கவும்.”
இந்த அணுகுமுறை முக்கியமான உள் விவரங்களை இறுதி பயனர்களுக்கு வெளிப்படுத்துவதைக் குறைக்கும் அதே வேளையில், காரணத்தை கட்டமைக்கப்பட்டதாக வைத்திருக்கிறது.
6) காவலர்களையும் நினைவூட்டல்களாக அல்ல, விதிகளாக குறியாக்கம் செய்யுங்கள்
“ரகசியங்களை வெளியிட வேண்டாம்” போன்ற நினைவூட்டல்கள் பலவீனமானவை. அவற்றைச் செயல்படுத்தக்கூடிய விதிகளாக மாற்றவும்:
- திருத்த விதிகள்: “மின்னஞ்சல்களை [email] மற்றும் கணக்கு எண்களை [acct#xxxx] என மறைக்கவும்.”
- கறுப்புப் பட்டியல்கள்/வெள்ளைப்பட்டியல்கள்: “அனுமதிக்கப்பட்ட களங்கள்: *.company.com; பொது ஒட்டு தளங்களைத் தடுக்கவும்.”
- விகிதம்/தொகுதி வரம்புகள்: “ஒரு நிமிடத்திற்கு அதிகபட்சம் 3 API அழைப்புகள்; 429 இல் நிறுத்தவும்.”
உங்கள் அறிவுறுத்தல் உரை விதியை அறிவிக்க வேண்டும்; உங்கள் இயக்க நேரம் அதைச் செயல்படுத்த வேண்டும். ஏஜென்டை ஒரு கொள்கை கிளையண்டாக நடத்துங்கள், கொள்கையாக அல்ல.
7) பார்வையாளர்களின் மூலம் தொனி மற்றும் இணக்கத்தை உள்ளூர்மயமாக்குங்கள்
நிறுவன ஏஜென்ட்கள் பெரும்பாலும் பல புவியியல் பகுதிகள் மற்றும் பாத்திரங்களுக்கு சேவை செய்கிறார்கள். தொனி, மொழி மற்றும் ஒழுங்குமுறைத் தொகுப்புகளை அளவுருவாக்குங்கள்:
- தொனி: “நிதிக்கு முறையான தொனியையும், உள் ITக்கு உரையாடல் தொனியையும் பயன்படுத்தவும்.”
- மொழி: “EMEAக்கு UK எழுத்து மற்றும் £ ஐயும், அமெரிக்காவிற்கு en-US மற்றும் $ ஐயும் பயன்படுத்தவும்.”
- ஒழுங்குமுறைகள்: “பிராந்தியம் == ‘EU’ என்றால், GDPR தரவு குறைப்பு விதிகளைப் பயன்படுத்தவும்.”
இந்த அளவுருக்களை அறிவுறுத்தல் தலைப்பின் ஒரு பகுதியாக ஆக்குங்கள், இதனால் அவற்றை அழைக்கும் நேரத்தில் மாற்ற முடியும்.
8) முதல் நாளிலிருந்தே மதிப்பீட்டிற்காக வடிவமைக்கவும்
நீங்கள் அளவிட முடியாததை மேம்படுத்த முடியாது. அறிவுறுத்தல்களில் மதிப்பீட்டு கொக்கிகளைச் சேர்க்கவும்:
- சுய-தரமதிப்பீட்டு ரூபிரிக்: “A–D அளவுகோல்களுக்கு எதிராக உங்கள் வெளியீட்டை மதிப்பிடவும்; அளவுகோலுக்கு 0–1 மதிப்பெண்ணைச் சேர்க்கவும்.”
- உறுதிப்படுத்தல்கள்: “அனைத்து மேற்கோள்களும் வழங்கப்பட்ட ஆதாரங்களுக்கு மேப் செய்யப்பட வேண்டும்.”
- தங்கத் தொகுப்புகள்: விளிம்பு வழக்குகள் உட்பட, பணி சார்ந்த சோதனை நிகழ்வுகளைப் பராமரிக்கவும்.
முன்-வரிசைப்படுத்தல் ஆஃப்லைன் மதிப்பீடுகளை இயக்கவும் மற்றும் வரிசைப்படுத்தலுக்குப் பிந்தைய நிழல் சோதனையை இயக்கவும். விலகலைக் கண்காணிக்கவும்: ஒரு புதிய மாதிரி அல்லது கொள்கை மாறும்போது, மதிப்பீடுகளை மீண்டும் இயக்கி ஒப்பிடவும்.
9) மாற்ற பதிவுகள் மற்றும் பதிப்புடன் ஆவணப்படுத்தவும்
அறிவுறுத்தல் புதுப்பிப்புகளை குறியீடாக நடத்துங்கள்:
- ஒவ்வொரு அறிவுறுத்தல் தொகுதியின் பதிப்பையும் (கொள்கை v1.3, பணி டெம்ப்ளேட் v2.1) பராமரிக்கவும்.
- வேறுபாடுகள் மற்றும் பகுத்தறிவை வைத்திருங்கள்: “v2.1: PII கையாளுதலை இறுக்கியது; UK மொழி விருப்பத்தைச் சேர்த்தது.”
- உற்பத்தியில் பதிப்புகளைப் பின் செய்யவும்; கட்டுப்படுத்தப்பட்ட வெளியீடுகள் மூலம் மட்டுமே முன்னோக்கிச் செல்லவும்.
இது தணிக்கை மற்றும் பின்வாங்கலுக்கு பாதுகாப்பானது.
10) மறுப்பு, நிச்சயமற்ற தன்மை மற்றும் எல்லைகளைக் கற்றுக் கொடுங்கள்
நாகரீகமான மறுப்புகள் நம்பிக்கையை உருவாக்குகின்றன. வெளிப்படையான மறுப்பு முறைகளைச் சேர்க்கவும்:
- “ஆதரிக்கப்படாத செயலைச் செய்யும்படி கேட்டால், ஒரு சுருக்கமான மறுப்புடன் பதிலளித்து, ஆதரிக்கப்படும் மாற்றீட்டைப் பரிந்துரைக்கவும்.”
- “தகவல் காணாமல் போனால், கட்டமைக்கப்பட்ட ‘needs_more_context’ பதிலைத் திருப்பி அனுப்பவும்.”
- “ஒழுக்க நெறி அல்லது இணக்க மோதல் ஏற்பட்டால், நிறுத்திவிட்டு விதியைக் குறிப்பிடவும்.”
இது ஏஜென்ட்கள் அதிகமாக உறுதியளிப்பதைத் தவிர்க்க உதவுகிறது மற்றும் விளைவுகளை கணிக்கக்கூடியதாக வைத்திருக்கிறது.
நீங்கள் நகலெடுக்கக்கூடிய அறிவுறுத்தல் முறைகள்
நிறுவன AI ஏஜென்ட் வடிவமைப்பை விரைவுபடுத்த இந்த plug-and-play முறைகளைப் பயன்படுத்தவும்.
கொள்கை பதாகை (எப்போதும் இயங்கும்)
“நீங்கள் நிறுவனத்தின் பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமைக் கொள்கையைப் பின்பற்ற வேண்டும். வெளியீடுகளில் ரகசியங்கள், API விசைகள் அல்லது உள் URLகளை ஒருபோதும் சேர்க்க வேண்டாம். மின்னஞ்சல்களை [email] எனத் திருத்தவும். சந்தேகம் இருந்தால், விளக்கம் கேட்கவும். CreateTicket(severity=‘high’) மூலம் PII மீறல்களைத் தெரிவிக்கவும். ஆதாரங்களை (doc_id:page) எனக் குறிப்பிடவும். பொது ஆதாரங்களை விட உள் சூழலை விரும்பவும்.”
வெளியீட்டு ஒப்பந்தம்
“இந்த ஸ்கீமாவிற்குப் பொருந்தும் சரியான JSON ஐத் திருப்பி அனுப்பவும்:
{
"summary": string,
"citations": [{"doc_id": string, "page": number}],
"risk_level": "low" | "medium" | "high",
"unresolved_questions": string[]
}
சரிபார்ப்பு தோல்வியடைந்தால், பழுதுபார்த்து 2 முறை வரை மீண்டும் முயற்சிக்கவும்.”
கருவி சாசனம்
“கிடைக்கக்கூடிய கருவிகள்:
- DocSearch(query): {doc_id, page, snippet} என்பதைத் திருப்பி அனுப்பவும்
- PolicyCheck(text): {flags: [{rule_id, severity, excerpt}]} என்பதைத் திருப்பி அனுப்பவும்
தேவைப்படும்போது கருவிகளை மட்டும் அழைக்கவும். விகித வரம்புகளை மதிக்கவும் (3 அழைப்புகள்/நிமிடம்).”
காரண சரிபார்ப்புப் பட்டியல்
“பதிலளிக்கும் முன்:
- பயனர் நோக்கத்தை அடையாளம் காணவும்.
- தொடர்புடைய ஆவணங்களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
- உண்மைகளைச் சாறு மற்றும் மேற்கோள் காட்டவும்.
- கொள்கை விதிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
- வெளியீட்டு ஸ்கீமாவை உருவாக்கவும்.
- ஏற்றுக்கொள்ளும் அளவுகோல்களுக்கு எதிராக சுய-பரிசோதனை செய்யவும்.”
நிறுவன ஏஜென்ட்களை உடைக்கும் எதிர்-முறைகள்
- எல்லாவற்றையும் செய்ய முயற்சிக்கும் ஒரு பெரிய prompt.
- ஆதார விருப்பம் அல்லது நம்பிக்கை அடுக்கு இல்லாமல் வரம்பற்ற உலாவல்.
- தீர்மானிக்கப்படாத வடிவமைத்தல் (“உங்கள் சொந்த வார்த்தைகளில் ஒரு சுருக்கம்”).
- பணி உரையில் மறைக்கப்பட்ட கொள்கை (தணிக்கை செய்வது அல்லது புதுப்பிப்பது சாத்தியமற்றது).
- உயர் அதிகாரிக்குத் தெரிவிப்பது அல்லது மறுப்பு நடத்தை இல்லை.
- உள்ளூர்மயமாக்கல் மற்றும் பங்கு சார்ந்த தொனியை புறக்கணித்தல்.
- பூஜ்ஜிய மதிப்பீட்டு அமைப்பு; அனுபவக் கதைகளை நம்பியிருப்பது.
இவற்றைத் தவிர்க்கவும், உங்கள் AI ஏஜென்ட்கள் உற்பத்தியில் மிகவும் கணிக்கக்கூடியதாகவும் கட்டுப்படுத்தக்கூடியதாகவும் மாறும்.
பல ஏஜென்ட் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை: ஒரு ஏஜென்ட் பலவாக மாறும்போது
நிறுவனங்கள் விரிவடையும்போது, பணிகள் சிறப்பு ஏஜென்ட்களாகப் பிரிக்கப்படுகின்றன:
- உட்கொள்ளும் ஏஜென்ட்: ஆவணங்கள் மற்றும் மெட்டாடேட்டாவை இயல்பாக்குகிறது.
- திரும்பப் பெறும் ஏஜென்ட்: வினவல்களை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் முடிவுகளை நீக்குகிறது.
- காரண ஏஜென்ட்: ஒருங்கிணைக்கிறது மற்றும் மேற்கோள் காட்டுகிறது.
- இணக்க ஏஜென்ட்: விதி சோதனைகள் மற்றும் திருத்தங்களை இயக்குகிறது.
- ஆர்கெஸ்ட்ரேட்டர்: பரிமாற்றங்களை நிர்வகிக்கிறது மற்றும் மோதல்களைத் தீர்க்கிறது.
நிறுவனத்தில் AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களை வடிவமைப்பதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷனுக்கு விரிவாக்கப்படுகின்றன:
- அனைத்து ஏஜென்ட்களுக்கும் பகிரப்பட்ட கொள்கை அடுக்கு.
- கடுமையான உள்ளீடுகள்/வெளியீடுகளுடன் ஏஜென்ட் சார்ந்த பணி டெம்ப்ளேட்கள்.
- பரிமாற்ற ஒப்பந்தங்கள்: அடுத்த ஏஜென்ட்டுக்கு அனுப்பும் முன் என்ன உண்மையாக இருக்க வேண்டும்.
- மோதல் தீர்வு: இணக்கம் வீட்டோ செய்தால், ஆர்கெஸ்ட்ரேட்டர் காரணக் குறியீடுகளுடன் உயர் அதிகாரியிடம் தெரிவிப்பதன் மூலம் திருப்பி அனுப்புகிறார்.
ஆட்சி: தூண்டுதல்களை நிர்வகிக்கப்படும் சொத்தாக மாற்றுவது
மாதிரி ஆட்சியைப் போலவே அறிவுறுத்தல் ஆட்சியும் முக்கியமானது.
- உரிமை: கொள்கை, பணி டெம்ப்ளேட்கள் மற்றும் கருவிகளுக்கு DRIs ஐ ஒதுக்கவும்.
- அணுகல் கட்டுப்பாடு: தயாரிப்பு அறிவுறுத்தல்களை யார் திருத்த முடியும்?
- அங்கீகார பணிப்பாய்வு: மாற்றங்களுக்கு முன் சட்ட/பாதுகாப்பு/இணக்கத்திலிருந்து மதிப்புரைகள்.
- தொலை அளவியல்: உள்ளீடுகள், வெளியீடுகள், கருவி அழைப்புகள் மற்றும் பதிப்புகளைப் பதிவு செய்யுங்கள் (தனியுரிமை மற்றும் குறைப்பிற்கு மதிப்பளிக்கவும்).
மூலம்: பதிப்பு, மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய தொகுதிகள் மற்றும் மதிப்பீட்டு கொக்கிகளுடன் கூடிய அறிவுறுத்தல் பதிவேட்டை ஏற்றுக்கொள்ளும் அணிகள் சரிசெய்தல் நேரத்தை வியத்தகு முறையில் குறைக்கும் என்பதை கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். Sider.AI போன்ற தளங்கள், மட்டு அறிவுறுத்தல்களை உருவாக்க, ஸ்கீமா சரிபார்ப்பிகளை இணைக்க, தங்கத் தொகுதிகளுக்கு எதிராக மதிப்பீடுகளை இயக்க மற்றும் மாற்றங்களை ஏஜென்ட்கள் முழுவதும் பாதுகாப்பாக வெளியிட அணிகளை அனுமதிப்பதன் மூலம் இங்கே உதவ முடியும். இது பெரும்பாலும் நிறுவன வரிசைப்படுத்தல்களைத் தடுக்கின்ற “தூண்டுதல் பரவலைக்” குறைக்கிறது. எடுத்துக்காட்டு: தெளிவற்றதிலிருந்து தயாரிப்பு தரத்திற்கு
காட்சி: விலைப்பட்டியல்களை வகைப்படுத்தி அசாதாரணங்களைக் கொடியிடுவதற்கான நிதி செயல்பாடுகள் ஏஜென்ட்.
தெளிவற்ற v0:
“நீங்கள் உதவியாக இருக்கிறீர்கள். விலைப்பட்டியல்களைப் படித்து வகைப்படுத்தவும். எதையாவது விசித்திரமாக இருந்தால் கொடியிடவும். சுருக்கமாக இருங்கள்.”
தயாரிப்பு-தரம் v1:
- கொள்கை: “நிறுவனத்தின் தனியுரிமைக் கொள்கையைப் பின்பற்றவும். கணக்கு எண்களை [acct#xxxx] எனத் திருத்தவும். மதிப்புகளை உருவாக்க வேண்டாம்.”
- பங்கு: “நீங்கள் நிதி செயல்பாடுகள் விலைப்பட்டியல் வகைப்படுத்தி.”
- பணி: “விற்பனையாளர், தேதி (ISO-8601), தொகை (எண்), நாணயம் (ISO 4217), line_items[] ஐப் பிரித்தெடுக்கவும். RuleSet v3 இன் அடிப்படையில் அசாதாரணங்களைக் கொடியிடவும்.”
- கருவிகள்: “OCR(image|pdf) → text; FXRates(date,currency) → rate.”
- வெளியீடு: புலங்கள் மற்றும் வகைகளுடன் JSON ஸ்கீமா; anomalies: [{rule_id, description, evidence_page}] ஐச் சேர்க்கவும்.
- உயர் அதிகாரிக்குத் தெரிவிப்பது: “OCR நம்பிக்கை < 0.85 அல்லது காணாமல் போன நாணயம் என்றால், செயல்=‘escalate’, காரணம்.”
- மதிப்பீடு: “சுய-மதிப்பெண் கவரேஜ் (0–1). < 0.9 என்றால் நிராகரிக்கவும்.”
விளைவு: ஆயிரக்கணக்கான விலைப்பட்டியல்களில் நிலையான, தணிக்கை செய்யக்கூடிய வகைப்பாடு, அளவிடக்கூடிய துல்லியம் மற்றும் தெளிவான உயர் அதிகாரிக்குத் தெரிவிப்பதுடன்.
நாளை நீங்கள் பயன்படுத்தக்கூடிய சரிபார்ப்புப் பட்டியல்கள்
அறிவுறுத்தல் ஆசிரியர் சரிபார்ப்புப் பட்டியல்:
- கொள்கை, பங்கு, பணி, கருவிகள் மற்றும் வெளியீட்டு ஒப்பந்தத்தை நீங்கள் பிரித்தீர்களா?
- உங்களிடம் குறைந்தது ஒரு நேர்மறை மற்றும் ஒரு எதிர்மறை எடுத்துக்காட்டு உள்ளதா?
- ஏற்றுக்கொள்ளும் அளவுகோல்கள் அளவிடக்கூடியதாகவும் சோதிக்கக்கூடியதாகவும் இருக்கிறதா?
- வெளிப்படையான உயர் அதிகாரிக்குத் தெரிவிக்கும்/மறுக்கும் பாதை இருக்கிறதா?
- மொழி, தொனி மற்றும் பிராந்திய குறிப்பிட்ட விதிகள் அளவுருவாக்கப்பட்டுள்ளதா?
- ஸ்கீமா மற்றும் சரிபார்ப்பு இணைக்கப்பட்டுள்ளதா?
- கருவி வரம்புகள் மற்றும் அனுமானங்கள் ஆவணப்படுத்தப்பட்டுள்ளதா?
வரிசைப்படுத்தல் சரிபார்ப்புப் பட்டியல்:
- அறிவுறுத்தல்கள் பதிப்பிடப்பட்டு உற்பத்தியில் பின் செய்யப்பட்டுள்ளதா?
- உங்களிடம் தங்கத் தொகுதிகள் மற்றும் வரிசைப்படுத்தலுக்குப் பிந்தைய கண்காணிப்பு உள்ளதா?
- தொலை அளவியல் கருவி அழைப்புகள், மேற்கோள்கள் மற்றும் நம்பிக்கையைப் பிடிக்கிறதா?
- அறிவுறுத்தல் மாற்றங்களுக்கான பின்வாங்கத் திட்டம் இருக்கிறதா?
அடிக்கடி கவனிக்கப்படாத விவரங்கள்
- சூழல் நீள பட்ஜெட்: வெட்டுவதைத் தவிர்க்க கொள்கை அடுக்கை நிலையான டோக்கன் பட்ஜெட்டின் கீழ் வைக்கவும்.
- எதிர்மறை மாதிரி: மறுப்புகள் மற்றும் எல்லைகளுக்கு பயிற்சி அளிக்க தந்திரமான எதிர் எடுத்துக்காட்டுகளைச் சேர்க்கவும்.
- நேர உணர்திறன்: பொருத்தமாக இருக்கும்போது சமீபத்திய ஆதாரங்களை விரும்பவும் (“கடந்த 90 நாட்கள்”).
- நம்பிக்கை மதிப்பீடு: மாதிரியில் சொந்த நிச்சயமற்ற தன்மை இல்லாவிட்டால், ப்ராக்ஸி சமிக்ஞைகளைப் பயன்படுத்தவும் (திரும்பப் பெறும் அடர்த்தி, கருவி ஒப்பந்தம்).
- தரவு குறைப்பு: இடர் மற்றும் செலவைக் குறைக்க மாதிரிக்கு தேவையான புலங்களை மட்டும் அனுப்பவும்.
அணிகள் முழுவதும் அறிவுறுத்தல் தரத்தை எவ்வாறு சமூகமயமாக்குவது
- நேரடி சிவப்பு குழுவுடன் பழுப்பு-பை அமர்வுகளை இயக்கவும்.
- டேக் செய்யப்பட்ட கூறுகள் (கொள்கை, தொனி, மொழி, பங்கு) கொண்ட பகிரப்பட்ட அறிவுறுத்தல் நூலகத்தை உருவாக்கவும்.
- பாதுகாப்பு மற்றும் சட்டத்துடன் வாராந்திர அறிவுறுத்தல் மதிப்பாய்வை நிறுவவும்.
- ஒரு விளையாட்டு புத்தகத்தில் “சிக்கல்களை” படம்பிடிக்கவும்: என்ன உடைந்தது, ஏன், நீங்கள் அதை எப்படி சரி செய்தீர்கள்.
குறிப்பிடத் தகுந்தது: கூட்டு அறிவுறுத்தல் பணி இடங்களைப் பயன்படுத்தும் அணிகள் நகல் முயற்சிகளைக் குறைத்து, ஒவ்வொரு புதிய ஏஜென்ட்டும் நிரூபிக்கப்பட்ட கொள்கை தொகுதிகளைப் பெறுவதை உறுதி செய்கின்றன. Sider.AI இன் கூட்டு ஆசிரியர் மற்றும் மதிப்பீட்டு அமைப்பு முன்மாதிரியிலிருந்து இணக்கமான உற்பத்தி வரையிலான பாதையை சுருக்க முடியும். எதிர்காலம்: தூண்டுதல்களிலிருந்து கொள்கை சார்ந்த ஏஜென்ட்களுக்கு
நாங்கள் கைவினைஞர் தூண்டுதல்களிலிருந்து கொள்கை சார்ந்த ஏஜென்ட் அமைப்புகளுக்கு நகர்கிறோம்:
- தட்டச்சு செய்யப்பட்ட இடைமுகங்கள் மற்றும் வலுவான சரிபார்ப்பிகள்.
- பயனர், பிராந்தியம் மற்றும் பணியின் அடிப்படையில் மாறும் அறிவுறுத்தல் சட்டசபை.
- தொடர்ச்சியான மதிப்பீடு மற்றும் பின்வாங்கும் ஆட்டோமேஷன்.
- ஒருங்கிணைந்த ஆட்சி மாதிரி, தரவு மற்றும் அறிவுறுத்தல் பதிப்புகளை இணைக்கிறது.
மாதிரிகள் வலுவடையும்போது, வேறுபடுத்தி காட்டுவது “எந்த LLM?” என்பது அல்ல, ஆனால் “உங்கள் அறிவுறுத்தல்கள் உங்கள் வணிக விதிகளை எவ்வளவு நன்றாக குறியாக்கம் செய்கின்றன, பாதுகாப்பாகவும் திரும்பத் திரும்பவும் செய்கின்றன?”
முக்கியமான விஷயங்கள் மற்றும் அடுத்த படிகள்
- அறிவுறுத்தல்களை தயாரிப்பு குறியீடாக நடத்துங்கள்: மட்டு, பதிப்பிடப்பட்ட, சோதிக்கப்பட்டது.
- எல்லாவற்றையும் சூழல் மற்றும் கருவிகளில் அடித்தளமாக வைக்கவும்; ஊகத்தைத் தடை செய்யவும்.
- நினைவூட்டல்கள் அல்ல, இயக்க நேர சரிபார்ப்பிகளுடன் ஸ்கீமாக்கள் மற்றும் காவலர்களைச் செயல்படுத்தவும்.
- முறையான உயர் அதிகாரிக்குத் தெரிவிப்பது மற்றும் மறுப்பு முறைகளை உருவாக்கவும்.
- தொடர்ந்து மதிப்பிட்டு இடைவிடாது பதிவு செய்யுங்கள்.
அடுத்த படிகள்:
- உங்கள் தற்போதைய ஏஜென்ட்களை சரக்கு வைக்கவும். ஒவ்வொன்றிற்கும், அறிவுறுத்தல்களைப் பிரித்தெடுத்து மட்டுப்படுத்தவும்.
- வெளியீட்டு ஸ்கீமாக்களை வரையறுத்து சரிபார்ப்பிகளை அமைக்கவும்.
- ஒரு சிறிய தங்கத் தொகுதியை உருவாக்கி அடிப்படை மதிப்பீடுகளை இயக்கவும்.
- பதிவு மற்றும் மாற்ற பதிவுகளை அறிமுகப்படுத்தவும்.
- அணிகளை ஒருங்கிணைக்க ஒரு அறிவுறுத்தல் பதிவேட்டை பைலட் செய்யவும் - மட்டு அறிவுறுத்தல் தொகுதிகள், மதிப்பீடு மற்றும் ஆட்சியை வழங்கும் கருவிகளைக் கருத்தில் கொண்டு தத்தெடுப்பை விரைவுபடுத்தவும்.
நிறுவனத்தில் AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களுக்கான சிறந்த நடைமுறைகளை வடிவமைப்பது சொற்களை உருவாக்குவது குறைவாகவும் அமைப்புகளைப் பற்றி சிந்திப்பது அதிகமாகவும் உள்ளது. அமைப்பைச் சரியாகப் பெறுங்கள், உங்கள் ஏஜென்ட்கள் இறுதியாக நீங்கள் விரும்பிய அணியாக செயல்படுவார்கள் - நீங்கள் பயந்த பயிற்சி பெற்ற ஊழியராக அல்ல.
FAQ
Q1:நிறுவனத்தில் AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களை வடிவமைப்பதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள் என்ன?
மட்டு அறிவுறுத்தல்கள் (கொள்கை, பங்கு, பணி, கருவிகள், வெளியீடு), சரிபார்க்கக்கூடிய ஸ்கீமாக்கள், அடித்தள சூழல், உயர் அதிகாரிக்குத் தெரிவிக்கும் பாதைகள் மற்றும் தொடர்ச்சியான மதிப்பீடு ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்தவும். எல்லாவற்றையும் பதிப்பித்து, இயக்க நேரத்தில் காவலர்களைச் செயல்படுத்தி, பார்வையாளர்களின் மூலம் தொனி மற்றும் இணக்கத்தை உள்ளூர்மயமாக்கவும்.
Q2:நிறுவன AI ஏஜென்ட் வடிவமைப்பில் மாயத்தோற்றங்களைத் தடுப்பது எப்படி?
திரும்பப் பெறுவதன் மூலம் சரிபார்க்கப்பட்ட சூழலுக்கு அறிவுறுத்தல்களைப் பிணைக்கவும், மூல விருப்பங்களை அறிவிக்கவும், மேலும் needs_more_context போன்ற கட்டமைக்கப்பட்ட பின்வாங்கலைச் சேர்க்கவும். வெளியீட்டு ஸ்கீமாக்களைச் செயல்படுத்தவும், மேலும் வழங்கப்பட்ட ஆவணங்களுக்கு மேப் செய்யும் மேற்கோள்களைக் கோரவும்.
Q3:AI ஏஜென்ட் வெளியீடுகள் தணிக்கைகளுக்கு எவ்வாறு வடிவமைக்கப்பட வேண்டும்?
தேவையான புலங்களுடன் கடுமையான JSON அல்லது தட்டச்சு செய்யப்பட்ட ஸ்கீமாக்களைப் பயன்படுத்தவும், doc_id மற்றும் பக்கத்துடன் மேற்கோள்களைச் சேர்க்கவும், மேலும் அறிவுறுத்தல் பதிப்புகள் மற்றும் கருவி அழைப்புகளைப் பதிவு செய்யவும். இது நடத்தையை விளக்கக்கூடியதாகவும் தணிக்கைக்குத் தயாராகவும் ஆக்குகிறது.
Q4:AI ஏஜென்ட் அறிவுறுத்தல்களில் உயர் அதிகாரிக்குத் தெரிவிப்பதன் பங்கு என்ன?
உயர் அதிகாரிக்குத் தெரிவிப்பது ஏமாற்றுவதைத் தடுக்கிறது மற்றும் பாதுகாப்பை உறுதி செய்கிறது. வரம்புகள், தூண்டுதல்கள் மற்றும் சேனல்களை (டிக்கெட் உருவாக்கம் போன்றவை) வரையறுக்கவும், மேலும் வெளியீட்டில் complete அல்லது காரணங்களுடன் escalate என்பதைக் குறிக்க ஒரு செயல் புலத்தைச் சேர்க்கவும்.
Q5:Sider.AI அறிவுறுத்தல் கட்டமைப்புகளுக்கு AI ஏஜென்ட்களுக்கு எவ்வாறு உதவும்?
Sider.AI மட்டு அறிவுறுத்தல் உருவாக்கம், மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய கொள்கை தொகுதிகள், ஸ்கீமா சரிபார்ப்பு, தங்கத் தொகுதிகளில் மதிப்பீடு மற்றும் பாதுகாப்பான பதிப்பிடப்பட்ட வெளியீடுகளை ஆதரிக்கிறது. இது அணிகள் தூண்டுதல் பரவலைக் குறைக்கவும் இணக்கமான, நம்பகமான ஏஜென்ட்களை விரைவாக அனுப்பவும் உதவுகிறது. 
