انٹرپرائز AI ایجنٹ کیوں ناکام ہوتے ہیں — اور انہیں {Glean} اور {AWS} کے ساتھ پروڈکشن کے لیے کیسے تیار کیا جائے
یہاں ایک بڑا دعویٰ ہے: بورڈ رومز میں دکھائے جانے والے بیشتر "AI ایجنٹس" حقیقتاً انٹرپرائز کے لیے تیار نہیں ہوتے۔ وہ دباؤ میں غلط بیانی کرتے ہیں، حقیقی ڈیٹا پر ٹوٹ جاتے ہیں، اور {SOC} 2 آڈٹ پاس نہیں کرسکتے ہیں۔ اگر آپ کو ایسی AI چاہیے جسے آپ کی قانونی، سیکیورٹی، اور IT ٹیمیں درحقیقت منظور کریں — اور آپ کے ملازمین درحقیقت استعمال کریں — تو آپ کو ایک ایسی تعمیر کی ضرورت ہے جو انٹرپرائز گریڈ بازیافت ({Glean})، مضبوط کلاؤڈ پریمیٹیوز ({AWS})، اور ایک نظم و ضبط شدہ فن تعمیر کو یکجا کرے جو پیمانے پر زندہ رہے۔
یہ گائیڈ آپ کو مرحلہ وار یہ بتاتا ہے کہ {Glean} اور {AWS} کے ساتھ انٹرپرائز کے لیے تیار AI ایجنٹس کیسے بنائے جائیں — شناخت سے آگاہ بازیافت سے لے کر محفوظ ٹول کے استعمال تک، تاخیر کے بجٹ سے لے کر مشاہدے تک، اور پائلٹ سے لے کر پروڈکشن تک۔
ہم سوالات پر مبنی ڈھانچہ استعمال کریں گے تاکہ آپ اس چیز پر جا سکیں جو سب سے اہم ہے: ڈیٹا تک رسائی، سیکیورٹی، فن تعمیر، اور رول آؤٹ۔
انٹرپرائز کے لیے تیار AI ایجنٹس سے ہماری کیا مراد ہے؟
ایک انٹرپرائز کے لیے تیار AI ایجنٹ محض ایک چیٹ انٹرفیس نہیں ہے۔ یہ ایک محفوظ، قابل آڈٹ سسٹم ہے جو یہ کر سکتا ہے:
- کمپنی کے علم کا استعمال کرتے ہوئے سخت اجازت کی حدود کے ساتھ سوالات کے جوابات دیں۔
- منظور شدہ ٹولز کے ذریعے کارروائیاں کریں (مثال کے طور پر، {ServiceNow} ٹکٹ، {Jira} ایشوز، {Slack} پوسٹس)
- ذرائع کی صفات بتائیں اور استدلال کی وضاحت کریں۔
- انٹرپرائز {SSO}، {SCIM}، اور {DLP} کنٹرولز کے تحت کام کریں۔
- ڈیٹا کی رہائش، لاگنگ اور برقرار رکھنے کی ضروریات کی تعمیل کریں۔
- پیش گوئی کے قابل تاخیر اور لاگت کے ساتھ ہزاروں صارفین تک اسکیل کریں۔
یہ وہ جگہ ہے جہاں {Glean} اور {AWS} کے ساتھ AI ایجنٹس کی تعمیر چمکتی ہے: {Glean} ایپس میں شناخت سے آگاہ انٹرپرائز سرچ اور بازیافت مہیا کرتا ہے، جبکہ {AWS} کمپیوٹ، آرکیسٹریشن، نیٹ ورکنگ، اور گورننس کی بنیاد لاتا ہے جس کی آپ کو پروڈکشن میں ضرورت ہوگی۔
فن تعمیر ایک نظر میں: {Glean} + {AWS}
سسٹم کو چار تہوں کے طور پر سوچیں:
- شناخت اور رسائی کی تہہ ({SSO}، {SCIM}، اجازتیں)
- {Okta/Azure AD} کے ذریعے {SSO}؛ فراہمی کے لیے {SCIM}؛ کردار کی نقشہ سازی
- {Glean} سوال کے وقت دستاویز کی سطح کی اجازتوں کو نافذ کرتا ہے۔
- {AWS Cognito} یا براہ راست {SAML/OIDC} ٹوکن کو خدمات میں بروکر کرنے کے لیے
- انٹرپرائز بازیافت کی تہہ ({Glean})
- {Google Drive}، {Slack}، {Confluence}، {Jira}، {GitHub}، {Box}، {Notion}، اور مزید میں متحد انڈیکس
- اجازت سے آگاہ بازیافت اور درجہ بندی
- سوال کو دوبارہ لکھنا، ہائبرڈ سرچ، سیمنٹک ری رینکنگ
- استدلال اور آرکیسٹریشن کی تہہ ({AWS} + ماڈلز)
- غیر ریاستی ایجنٹ کے اقدامات کے لیے {AWS Lambda} یا {ECS}
- فرنٹیئر ماڈلز تک منظم رسائی کے لیے {Amazon Bedrock}
- ملٹی ٹول ورک فلوز اور دوبارہ کوششوں کے لیے {Step Functions}
- کیز اور ٹول کی اسناد کے لیے {Secrets Manager/Parameter Store}
- ایکشن اور ٹول کی تہہ (انٹرپرائز انٹیگریشنز)
- ریکارڈ کے سسٹمز میں پڑھیں اور لکھیں آپریشن ({ServiceNow}، {Salesforce}، {Jira}، {Slack})
- ہر ٹول کال کے لیے گارڈ ریلز، منظوری، اور مشاہدہ
- وضاحت کے لیے {CloudWatch/OpenSearch} میں آڈٹ لاگز
بنیادی تعمیر: {Glean} اور {AWS} کے ساتھ انٹرپرائز کے لیے تیار AI ایجنٹس کیسے بنائیں
ذیل میں ایک عملی، سرے سے آخر تک کا راستہ ہے۔ اپنے اسٹیک کے لیے موافق بنائیں، لیکن اصولوں کو برقرار رکھیں۔
1) پہلے شناخت اور گورننس قائم کریں۔
- {Okta/Azure AD} کے ذریعے {SSO} قائم کریں۔ گروپس/کرداروں کو ایپ کی اجازتوں پر میپ کریں۔
- خودکار صارف لائف سائیکل (جوائنر/موور/لیور) کے لیے {SCIM} استعمال کریں۔ ڈیپروویژننگ کو ایجنٹ تک آبشار ہونا چاہیے۔
- کم از کم استحقاق {IAM} کرداروں کے ساتھ {AWS} اکاؤنٹس کو تشکیل دیں۔ {dev}، {staging}، {prod} کو الگ کریں۔ جہاں ضرورت ہو {Bedrock} اور ڈیٹا ایگریس کنٹرولز کے لیے {VPC} اینڈ پوائنٹس نافذ کریں۔
- ڈیٹا برقرار رکھنے کی تعریف کریں: کتنی دیر تک پرامپٹس، رسپانسس اور ویکٹر ایمبیڈنگز کو اسٹور کرنا ہے۔ لاگز اور آرٹفیکٹس کے لیے {KMS} سے خفیہ کردہ {S3} بکیٹس استعمال کریں۔
ٹپ: شناخت کو رن ٹائم سگنل کے طور پر برتاؤ کریں۔ ایجنٹ کو آخری صارف کی شناخت کو {Glean} اور ٹولز کے ذریعے پاس کرنا چاہیے تاکہ اجازت کی جانچ برقرار رہے۔
2) {Glean} میں ذرائع کو جوڑیں اور اجازت سے آگاہ بازیافت کو فعال کریں۔
- {Slack}، {Drive}، {Confluence}، {Notion}، {GitHub}، {Jira}، {Box}، اور ای میل کو اپنے زیر اثر ہونے کے مطابق جوڑیں۔
- {Glean} کو کم از کم استحقاق کے ساتھ کرال اور انڈیکس کرنے دیں؛ سیکیورٹی کے ساتھ اسکوپس کی تصدیق کریں۔
- اجازت کے پھیلاؤ کی توثیق کریں: ایک صارف کو صرف وہی بازیافت کرنا چاہیے جو وہ سورس ایپ میں دیکھ سکتے ہیں۔
- بہتر درستگی کے لیے {Glean} سوال کی تشکیل کو ٹیون کریں: سوال کو دوبارہ لکھنے، ہائبرڈ بازیافت، اور سیمنٹک ری رینکنگ کو فعال کریں۔
یہ کیوں اہم ہے: بیشتر اداروں میں، "غلط بیانی" کا 70–90% مسئلہ دراصل بازیافت کا مسئلہ ہوتا ہے۔ {Glean} کے ساتھ، AI ایجنٹ صارف کی اجازتوں پر مشروط صحیح دستاویزات کو بازیافت کرتا ہے، جس سے خطرے اور غیر متعلقہ جوابات میں بڑے پیمانے پر کمی آتی ہے۔
3) {Amazon Bedrock} کے ذریعے ماڈلز کا انتخاب کریں اور گارڈ ریلز سیٹ کریں۔
- ایک عمومی ماڈل سے آغاز کریں (مثال کے طور پر، {Claude}، {Llama}، یا {Mistral} بذریعہ {Bedrock}) اور ڈومین پرامپٹس کے خلاف {A/B} کریں۔
- حفاظتی فلٹرز، پرامپٹ انجیکشن چیکس، اور مواد کی پالیسیوں کے لیے {Bedrock Guardrails} استعمال کریں۔
- جوابات کو محدود کریں: {doc ID/URL} کے ذریعے حوالوں کی ضرورت ہے، ٹول آؤٹ پٹس کے لیے {JSON} اسکیموں کو نافذ کریں، اور ہر مرحلے کے لیے زیادہ سے زیادہ ٹوکن سیٹ کریں۔
- تاخیر کا بجٹ رکھیں: سوال و جواب کے لیے {P95} سرے سے آخر تک < 2.5s اور ٹول کے استعمال کے فلو کے لیے < 6s کو نشانہ بنائیں۔
4) {AWS} پر ایجنٹ کو آرکیسٹریٹ کریں۔
پیٹرن: {ReAct}-اسٹائل کی منصوبہ بندی + ٹول کا استعمال + زمینی جواب۔
- مراحل کو مربوط کرنے کے لیے {Step Functions} استعمال کریں: بازیافت → منصوبہ → ٹول → توثیق → جواب۔
- استدلال کی کالیں {Lambda} یا {ECS} میں چلتی ہیں؛ برسٹی ٹریفک کے لیے {Lambda}، مسلسل تھرو پٹ کے لیے {ECS} منتخب کریں۔
- ٹول اڈاپٹر ({Jira}، {Slack}، {ServiceNow}) غیر ریاستی {Lambdas} ہیں جن میں {AWS Secrets Manager} میں {IAM} اسکوپڈ سیکرٹس ہیں۔
- قلیل مدتی بات چیت کی حالت کو {DynamoDB} میں {TTL} کے ساتھ اسٹور کریں؛ طویل مدتی تجزیات کو {S3/Glue/Athena} میں اسٹور کریں۔
5) {Glean} کے ساتھ بازیافت سے اضافہ شدہ جنریشن ({RAG}) کو نافذ کریں۔
- صارف کی شناخت کے ٹوکن اور صارف کے سوال کے ساتھ {Glean} سے سوال کریں۔
- ٹاپ-{k} نتائج بازیافت کریں (مثال کے طور پر، ہائبرڈ: {k=10} سیمنٹک + 10 کلیدی لفظ) اجازتوں کا احترام کرتے ہوئے۔
- {Glean} کی مطابقت کے ساتھ دوبارہ درجہ بندی کریں؛ صرف اوپر والے، ڈیڈوپلیکیٹڈ چنکس کو ماڈل میں پاس کریں۔
- ایجنٹ سے ذرائع کا حوالہ دینے اور اعتماد کا اسکور شامل کرنے کی ضرورت ہے۔
پرامپٹ اسکلٹن:
- سسٹم: "آپ ایک زمینی انٹرپرائز اسسٹنٹ ہیں۔ صرف فراہم کردہ سیاق و سباق استعمال کریں۔ اگر غیر متعلقہ ہے تو، فالو اپ سوال پوچھیں۔ ہمیشہ عنوان اور لنک کے ذریعے ذرائع کا حوالہ دیں۔"
- ٹولز: "آپ {Jira_CreateIssue}، {Slack_PostMessage}، {ServiceNow_CreateIncident} کو کال کرسکتے ہیں۔ صارف سے تصدیق کرنے کے بعد ہی کارروائی کریں جب تک کہ رن بک آٹومیشن کی اجازت نہ دے۔"
6) محفوظ ٹول کے استعمال اور منظوریوں کو شامل کریں۔
- ہر ٹول کو پیرامیٹر کی توثیق اور شرح کی حد بندی کے ساتھ لپیٹیں۔
- مؤثر کارروائیوں کے لیے انسانی تصدیق یا مینیجر کی منظوری کی ضرورت ہے (مثال کے طور پر، رسائی کی فراہمی، {P1s} کو بند کرنا)۔
- ہر ٹول کال کو لاگ کریں (کون، کیا، کب، ان پٹ اسکیما، آؤٹ پٹ) {CloudWatch} اور {S3} پر آڈٹ کے لیے۔
- {Slack/Teams} پوسٹس کے لیے، بھیجنے سے پہلے پیش نظارہ کے لیے "ڈرافٹ موڈ" کی حمایت کریں۔
7) مشاہدہ، تشخیص، اور ڈرفٹ کنٹرول
- پرامپٹس، سیاق و سباق کے ٹکڑے، حوالہ جات، اور جوابات کو جہاں ضرورت ہو ریڈیکشن کے ساتھ حاصل کریں۔
- {OpenSearch} ڈیش بورڈز کو {precision@k}، زمینی ہونے، اور ڈیفلیکشن ریٹ کی نگرانی کے لیے استعمال کریں۔
- آف لائن ایولز چلائیں: متوقع جوابات اور مطلوبہ ذرائع کے ساتھ 100–300 تنظیم کے مخصوص سوالات کا ایک گولڈ سیٹ تیار کریں۔
- کنیکٹر یا اجازت کے ڈرفٹ کا پتہ لگانے کے لیے کینریز کو شیڈول کریں (مثال کے طور پر، تبدیل شدہ {Slack} چینلز، ڈرائیو مائیگریشنز)۔
8) کارکردگی اور لاگت کی ٹیوننگ
- گرم موضوعات کے لیے صارف کے لحاظ سے {Glean} سوالات کو کیش کریں (مثال کے طور پر، {HR} پالیسی) مختصر {TTLs} کے ساتھ۔
- راؤٹنگ کے لیے چھوٹے ماڈلز، صرف مشکل سوالات یا ملٹی ٹول منصوبوں کے لیے بڑے ماڈلز استعمال کریں۔
- جب ممکن ہو بیچ ری رینکنگ؛ سیاق و سباق کو کمپریس کریں؛ چنک ڈیڈوپلیکیشن استعمال کریں۔
- حل شدہ کام کے مطابق لاگت کو ٹریک کریں؛ تنظیم اور صارف گروپ کے لحاظ سے کوٹے سیٹ کریں۔
مثال: ایک انٹرپرائز {IT} اسسٹنٹ جو {Glean} اور {AWS} کے ساتھ بنایا گیا ہے۔
آئیے ایک ٹھوس منظر نامے پر چلتے ہیں جو دکھاتا ہے کہ {Glean} اور {AWS} کے ساتھ انٹرپرائز کے لیے تیار AI ایجنٹس کیسے بنائے جائیں۔
استعمال کا معاملہ: {IT} سپورٹ ٹرائیج اور حل۔
- صارف پوچھتا ہے: "اپ ڈیٹ کے بعد {macOS} 14 پر {VPN} ناکام ہوجاتا ہے — کیا کوئی حل ہے؟"
- ایجنٹ {IT} رن بک ٹریک پر روٹ کرتا ہے۔
- بازیافت: صارف کی شناخت کے ساتھ {Glean} سے سوالات پوچھتا ہے اور {VPN} رن بک ({Confluence})، #{it-support} سے {Slack} تھریڈ، اور ایک {Jamf} پالیسی دستاویز حاصل کرتا ہے۔ صرف وہی وسائل سمجھے جاتے ہیں جن تک صارف رسائی حاصل کرسکتا ہے۔
- منصوبہ بندی: ایجنٹ اقدامات تجویز کرتا ہے: فکس شیئر کریں، {Jamf} کے ذریعے ڈیوائس کی تعمیل چیک کریں، اور اگر حل نہ ہو تو {ServiceNow} واقعہ کھولیں۔
- ٹول کالز: {Jamf} حیثیت (صرف پڑھنے کے لیے) پڑھتا ہے، ایک فکس میسج ڈرافٹ کرتا ہے، اور صارف کو اسکیلشن کی تصدیق کرنے کے لیے کہتا ہے۔ تصدیق کے ساتھ، صحیح ٹیمپلیٹ کے ساتھ ایک واقعہ بناتا ہے۔
- جواب: رن بک اور {Slack} تھریڈ کے حوالوں کے ساتھ ایک جامع فکس سمری فراہم کرتا ہے، یہ سب صارف کے اجازت کے دائرے میں ہے۔
یہ کیوں کام کرتا ہے: ایجنٹ {Glean} سے اجازت سے آگاہ بازیافت میں زمینی ہے، اور {AWS} پر عمل درآمد، منظوری، اور لاگنگ کو سنبھالتا ہے۔
سیکیورٹی اور تعمیل چیک لسٹ (اسے مت چھوڑیں)
- بازیافت کے سیاق و سباق کو سرور کی طرف رکھیں؛ خام {doc} مواد کو کلائنٹ کے سامنے ظاہر نہ کریں۔
- {KMS} کے ساتھ آرام سے انکرپٹ کریں؛ ٹرانزٹ میں {TLS} 1.2+ نافذ کریں۔
- صارف کی شناخت کو {Glean} اور ٹولز میں پاس کریں؛ بازیافت کے لیے کبھی بھی مشترکہ بوٹ شناخت استعمال نہ کریں۔
- {IdP} گروپس سے ٹول اسکوپس تک {RBAC} میپ کریں۔
- {Bedrock Guardrails} کو فعال کریں؛ پرامپٹس میں سیکرٹس کی اجازت نہ دیں۔
- جہاں ضرورت ہو {PII} کو ریڈیکٹ کریں اور برقرار رکھنے کی ونڈوز کو دستاویز کریں۔
- {Object Lock} کے ساتھ {S3} میں ناقابل تغیر لاگز؛ اپنے {SIEM} میں ایکسپورٹ کریں۔
- واقعہ کے ردعمل اور ماڈل رول بیک کے لیے ایک رن بک رکھیں۔
عمل درآمد کا بلیو پرنٹ: پروڈکشن کے لیے 10 اقدامات
- ٹاپ 3 ایجنٹ استعمال کے معاملات ({IT}، {HR}، سیلز اپس) اور کامیابی کے میٹرکس (ڈیفلیکشن ریٹ، {CSAT}، وقت سے حل) کی تعریف کریں۔
- {AWS} اکاؤنٹس، {VPC}، {IAM} بیس لائنز، اور {Bedrock} رسائی قائم کریں۔
- {SSO/SCIM} کو ضم کریں؛ کرداروں اور منظوری کے فلو کو میپ کریں۔
- {Glean} میں بنیادی ذرائع کو جوڑیں اور اجازت سے آگاہ بازیافت کی توثیق کریں۔
- {Step Functions} کے ساتھ کم سے کم آرکیسٹریشن سروس ({Lambda + API Gateway}) بنائیں۔
- {RAG} پرامپٹ کنٹریکٹ، حوالہ جات، اور سورس فلٹرنگ کو نافذ کریں۔
- دو ٹولز کو سرے سے آخر تک شامل کریں (پہلے صرف پڑھنے کے لیے، پھر منظوری کے ساتھ لکھیں)۔
- لاگنگ، تشخیصات، اور ڈیش بورڈز کو انسٹرومنٹ کریں؛ 150 سوالوں کا ایک گولڈ سیٹ بنائیں۔
- 50–100 صارفین کے ساتھ ایک بند بیٹا چلائیں؛ سب سے اوپر کے مسائل کو ٹھیک کریں؛ {SLOs} سیٹ کریں۔
- وسیع پیمانے پر رول آؤٹ کریں؛ ہفتہ وار تبدیلی کا جائزہ اور ماہانہ ماڈل کی تشخیص قائم کریں۔
{Glean} اور {AWS} کے ساتھ AI ایجنٹس بناتے وقت اکثر پوچھے جانے والے سوالات
میں انٹرپرائز ایجنٹس میں غلط بیانی کو کیسے کم کروں؟
{Glean} سے بازیافت کے ساتھ ماڈل کو زمینی بنائیں اور ایک سخت پرامپٹ نافذ کریں: صرف فراہم کردہ سیاق و سباق استعمال کریں اور ہمیشہ ذرائع کا حوالہ دیں۔ کم اعتماد کے ساتھ جوابات کو مسترد کریں اور واضح کرنے والے سوالات پوچھیں۔ جب آپ اجازت سے آگاہ بازیافت پر انحصار کرتے ہیں تو زیادہ تر غلط بیانی ختم ہوجاتی ہے۔
کیا ایجنٹ ایپس میں دستاویز کی سطح کی اجازتوں کا احترام کرسکتا ہے؟
جی ہاں۔ جب آپ {Glean} اور {AWS} کے ساتھ AI ایجنٹس بناتے ہیں، تو {Glean} سوال کے وقت منسلک ایپس سے اجازتوں کو نافذ کرتا ہے، لہذا ایجنٹ صرف وہی دیکھتا ہے جس تک صارف رسائی حاصل کرسکتا ہے۔ ہمیشہ صارف کی شناخت کے ٹوکن کو کسٹڈی کی زنجیر کو برقرار رکھنے کے لیے پاس کریں۔
{AWS} پر مجھے کن ماڈلز کے ساتھ آغاز کرنا چاہیے؟
متعدد ماڈلز تک رسائی کے لیے {Amazon Bedrock} استعمال کریں۔ استدلال کے لیے ایک مضبوط عمومی ماڈل اور راؤٹنگ کے لیے ایک چھوٹا، تیز ماڈل سے آغاز کریں۔ اپنے تیار کردہ گولڈ سیٹ کے خلاف تاخیر، لاگت، اور درستگی کا جائزہ لیں۔
میں ایجنٹس کو محفوظ طریقے سے {Jira} یا {ServiceNow} جیسے سسٹمز میں کارروائیاں کرنے کی اجازت کیسے دوں؟
ہر ٹول کو سخت اسکیموں، ان پٹ کی توثیق، اور منظوری کے ورک فلوز کے ساتھ لپیٹیں۔ ہر ٹول کال کو لاگ کریں اور آڈٹ کے لیے آؤٹ پٹس کو اسٹور کریں۔ مؤثر کارروائیوں کے لیے، انسانی تصدیق کے مرحلے کی ضرورت ہے۔
کون سے میٹرکس ثابت کرتے ہیں کہ ایک ایجنٹ پروڈکشن کے لیے تیار ہے؟
زمینی ہونا (حوالہ کی شرح)، جواب کی درستگی، {P95} تاخیر، حل/ڈیفلیکشن ریٹ، اور حل شدہ کام کے مطابق لاگت کو ٹریک کریں۔ ڈیش بورڈز بنائیں اور اپنے گولڈ سیٹ پر ہفتہ وار ریگریشن چیک چلائیں۔
ویسے: تعمیر کے لوپ کو تیز کرنا
قابل ذکر: اگر آپ کی ٹیم کثرت سے پروٹوٹائپ کرتی ہے، تو تحقیق اور ڈرافٹنگ کے لیے ایک کو پائلٹ ڈیزائن دستاویزات، رن بکس، اور پرامپٹ تکرار کو تیز کرسکتا ہے۔ Sider.AI جیسے ٹولز ٹیموں کو طویل تھریڈز کا خلاصہ کرنے، تشخیصی پرامپٹس ڈرافٹ کرنے، اور ماڈل آؤٹ پٹس کا سائیڈ بائی سائیڈ موازنہ کرنے میں مدد کرتے ہیں — یہ اس وقت مفید ہے جب آپ یہ ٹیون کر رہے ہوں کہ {Glean} اور {AWS} کے ساتھ انٹرپرائز کے لیے تیار AI ایجنٹس کیسے بنائیں۔ اہم نکات اور اگلے اقدامات
- {Glean} اور {AWS} کے ساتھ AI ایجنٹس کی تعمیر آپ کو شناخت سے آگاہ بازیافت اور انٹرپرائز گریڈ آرکیسٹریشن فراہم کرتی ہے۔
- فینسی منصوبہ بندی کی منطق سے پہلے شناخت، گورننس، اور اجازت سے آگاہ بازیافت سے آغاز کریں۔
- {Bedrock} گارڈ ریلز، سخت ٹول اسکیمز، اور انسانی ان-دی-لوپ منظوریوں کا استعمال کریں۔
- ہر چیز کو انسٹرومنٹ کریں: تشخیصات، آڈٹس، اور لاگت کنٹرولز۔
اس ہفتے اگلے اقدامات:
- اپنے ٹاپ تین استعمال کے معاملات اور کامیابی کے میٹرکس ڈرافٹ کریں۔
- {Glean} میں دو بنیادی ذرائع کو جوڑیں؛ 150 سوالوں کا ایک ایول چلائیں۔
- ایک کم سے کم {Lambda + Step Functions} آرکیسٹریٹر کو ایک صرف پڑھنے والے ٹول کے ساتھ کھڑا کریں۔
- پائلٹ کے پھیلنے سے پہلے اپنے تاخیر اور لاگت کے بجٹ سیٹ کریں۔
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
Q1: {AWS} پر AI ایجنٹس کے لیے انٹرپرائز کے لیے تیار ہونے کا کیا مطلب ہے؟
اس کا مطلب ہے محفوظ، قابل آڈٹ ایجنٹس جو {SSO} اور دستاویز کی اجازتوں کا احترام کرتے ہیں، حوالہ جات فراہم کرتے ہیں، اور تعمیل کرنے والے انفراسٹرکچر پر چلتے ہیں۔ جب آپ {Glean} اور {AWS} کے ساتھ AI ایجنٹس بناتے ہیں، تو آپ کو اجازت سے آگاہ بازیافت اور کلاؤڈ گریڈ مشاہدہ ملتا ہے۔
Q2: {Glean} AI جوابات میں ڈیٹا لیکس کو کیسے روکتا ہے؟
{Glean} سوال کے وقت ہر منسلک ایپ سے دستاویز کی سطح کی اجازتوں کو نافذ کرتا ہے۔ ایجنٹ صرف وہی مواد بازیافت کرتا ہے جس تک صارف رسائی حاصل کرسکتا ہے، جو {Glean} اور {AWS} کے ساتھ انٹرپرائز کے لیے تیار AI ایجنٹس بناتے وقت اہم ہے۔
Q3: مجھے آرکیسٹریشن کے لیے کون سی {AWS} خدمات استعمال کرنی چاہئیں؟
عمل درآمد کے لیے {Lambda} یا {ECS}، ملٹی اسٹیپ ورک فلوز کے لیے {Step Functions}، ماڈلز اور گارڈ ریلز کے لیے {Bedrock}، اور اسناد کے لیے {Secrets Manager} استعمال کریں۔ یہ اسٹیک {Glean} اور {AWS} کے ساتھ AI ایجنٹس بنانے کے لیے ایک ثابت شدہ بنیاد ہے۔
Q4: میں درستگی کا جائزہ کیسے لوں اور غلط بیانی کو کیسے کم کروں؟
سوالات کا ایک گولڈ سیٹ بنائیں، حوالہ جات کی ضرورت کریں، اور بازیافت سے اضافہ شدہ جنریشن استعمال کریں۔ {Glean} اور {AWS} کے ساتھ، اجازت سے آگاہ بازیافت پلس گارڈ ریلز غلط بیانی کو نمایاں طور پر کم کرتے ہیں۔
Q5: کیا AI ایجنٹس محفوظ طریقے سے کارروائیاں کرسکتے ہیں جیسے ٹکٹ بنانا یا {Slack} میں پوسٹ کرنا؟
جی ہاں—اسکیما سے توثیق شدہ ٹولز، اعلی اثر والی کارروائیوں کے لیے منظوری، اور مکمل آڈٹ لاگنگ کے ساتھ۔ یہ ایک بنیادی پیٹرن ہے جب آپ {Glean} اور {AWS} کے ساتھ انٹرپرائز کے لیے تیار AI ایجنٹس بناتے ہیں۔
