اپنے ورک فلو میں علی بابا ڈیپ ریسرچ ایجنٹ کو کیسے تعینات کریں
علی بابا ڈیپ ریسرچ ایجنٹ (جسے Qwen-Deep-Research بھی کہا جاتا ہے) کو تعینات کرنے سے دستی کھوج، کراس ریفرنسنگ اور ترکیب میں لگنے والے گھنٹوں کو ایک قابل اعتماد، دہرائے جانے والے ورک فلو میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ اگر آپ کی ٹیم ملٹی سٹیپ ریسرچ سوالات—مارکیٹ سکین، مسابقتی تجزیہ، لٹریچر ریویو، ٹیکنیکل ڈیپ ڈائیو—کے جوابات دینے میں وقت صرف کرتی ہے تو یہ گائیڈ بتاتی ہے کہ ایجنٹ کو کیسے کھڑا کرنا ہے، اسے اپنے اسٹیک میں کیسے جوڑنا ہے اور اسے کیسے تیز، قابل سراغ اور محفوظ رکھنا ہے۔
تحریری انداز: عملی اور براہ راست۔ ساخت: سوالات پر مبنی حصے جن میں مرحلہ وار چیک لسٹس، کوڈ اسنیپٹس اور ایک حتمی ایکشن پلان شامل ہے۔
ویسے، علی بابا کی ڈیپ ریسرچ کی صلاحیت Qwen ماڈلز کے خاندان سے آتی ہے، جو ملٹی سٹیپ ریزننگ اور ایجنٹ لوپس کے لیے موزوں ہیں۔ آپ اسے علی بابا کلاؤڈ کے ماڈل اسٹوڈیو کے ذریعے منظم ورژن کے طور پر استعمال کر سکتے ہیں یا اوپن سورس پروجیکٹ کے ذریعے مقامی طور پر/خود ہوسٹ کر سکتے ہیں۔ Qwen-Deep-Research کے لیے آفیشل دستاویزات اور مقامی تعیناتی کے اختیارات کے لیے اوپن سورس ریپوزٹری دیکھیں۔
علی بابا ڈیپ ریسرچ ایجنٹ کیا ہے؟
- ڈیپ ریسرچ ایجنٹ ایک AI ریسرچ سسٹم ہے جو Qwen ماڈلز کے گرد بنایا گیا ہے تاکہ خود مختار طور پر پیچیدہ سوالات کو توڑا جا سکے، ویب مواد کو براؤز کیا جا سکے، حقائق نکالے جا سکیں اور حوالہ جات کے ساتھ تالیف شدہ خلاصے تیار کیے جا سکیں۔
- یہ ایک ایجنٹ لوپ استعمال کرتا ہے: منصوبہ بندی ← تلاش ← پڑھنا ← تجزیہ کرنا ← ترکیب کرنا ← حوالہ دینا۔
- عام نتائج: منظم رپورٹس، ایویڈنس ٹیبلز، لنک سے بھرپور بریف اور خلاء یا غیر یقینی صورتحال کے لیے فالو اپ سوالات۔
علی بابا کلاؤڈ کے ماڈل اسٹوڈیو میں ایجنٹ کی صلاحیتوں کے ایک جامع جائزہ کے لیے، Qwen-Deep-Research دستاویزات دیکھیں۔
تعیناتی کے انتخاب: کلاؤڈ بمقابلہ خود ہوسٹڈ
تعمیل، تاخیر اور آپریشنل ترجیحات کی بنیاد پر انتخاب کریں۔
- منظم (علی بابا کلاؤڈ ماڈل اسٹوڈیو)
- اس کے لیے بہترین: جلدی شروع کرنا، مانگ پر اسکیلنگ کرنا اور آپس کو کم سے کم کرنا۔
- فوائد: مکمل طور پر منظم انفراسٹرکچر، اپڈیٹڈ ماڈلز، یونیفائیڈ کنسول، APIs۔
- نقصانات: ڈیٹا ریزیڈنسی اور نیٹ ورک ایگریس کلاؤڈ ریجن پر منحصر ہے۔
- حوالہ: Qwen-Deep-Research کے لیے آفیشل ماڈل اسٹوڈیو پیج۔
- اس کے لیے بہترین: زیادہ سے زیادہ کنٹرول، آن پریم تعیناتی، کسٹم ٹول چینز۔
- فوائد: مقامی رازداری، ٹیون ایبل ریٹریول، حسب ضرورت پائپ لائنز۔
- نقصانات: آپ اپ ٹائم، کرالنگ ریٹ لمٹس، اسکیلنگ اور مانیٹرنگ کا انتظام کرتے ہیں۔
- حوالہ عمل درآمد: Alibaba-NLP DeepResearch ریپو۔
- مقامی ریٹریول/انڈیکسس کے ساتھ منظم انفرنس استعمال کریں، یا تلاش اور اسٹوریج کے لیے کلاؤڈ سروسز استعمال کرتے ہوئے ایجنٹ کو مقامی طور پر چلائیں۔
بنیادی اجزاء جن کی آپ کو ضرورت ہوگی
- LLM: Qwen یا ہم آہنگ Qwen-Deep-Research اینڈ پوائنٹ۔ Qwen3 ماڈلز ملٹی سٹیپ استحکام اور ایجنٹ لوپس کو بہتر بناتے ہیں، جو ریسرچ کے کاموں کے لیے مفید ہیں۔
- ویب ٹولز: سرچ API(s)، براؤزر/ریڈیبلٹی ایکسٹریکشن، ریٹ لمٹنگ، کیشنگ۔
- ریٹریول: وزٹ کیے گئے ذرائع کے لیے ہلکا پھلکا ویکٹر اسٹور یا آن ڈسک کیش۔
- آرکسٹریٹر: ایجنٹ لوپ (پلانر، ٹول کالر، میموری، ویری فائر)۔
- آبزرویبلٹی: لاگز، ٹریسس، ٹوکن کا استعمال، نتائج کے سنیپ شاٹس اور حوالہ جات۔
ٹپ: اگر آپ جاوا یا اسپرنگ ایکو سسٹم میں ملٹی ایجنٹ یا گراف ورک فلو بنا رہے ہیں، تو علی بابا کا ایجنٹک فریم ورک آرکسٹریشن ڈیزائن کو تیز کر سکتا ہے۔
کوئیک سٹارٹ: منظم تعیناتی (ماڈل اسٹوڈیو)
ذیل میں کم سے کم آپس کے ساتھ ورک فلو میں ڈیپ ریسرچ شامل کرنے کا ایک عام سلسلہ ہے۔
- ایک ماڈل اسٹوڈیو ورک اسپیس بنائیں یا منتخب کریں۔
- Qwen-Deep-Research کو فعال کریں اور اینڈ پوائنٹ + API اسناد کو نوٹ کریں۔
- ریسرچ سیٹنگز کو کنفیگر کریں
- زیادہ سے زیادہ مراحل، تلاش کی گہرائی، ڈومینز الاؤ لسٹ/ڈینائی لسٹ۔
- آؤٹ پٹ اسٹائل: خلاصہ، بلیٹ بریف، حوالہ جات کے ساتھ مکمل رپورٹ۔
- حفاظت: واضح مواد کے فلٹرز، PII ہینڈلنگ۔
- ایک ریسرچ سوال، رکاوٹیں (وقت کی حد، خطے) اور مطلوبہ فارمیٹ فراہم کریں۔
- اگر API غیر مطابقت پذیر ہے تو جاب اسٹیٹس کے لیے کال بیک URL شامل کریں یا پول کریں۔
- اپنے منتخب کردہ LLM اینڈ پوائنٹ اور سرچ پرووائیڈرز کے لیے کیز سیٹ کریں۔
- ڈاکر میں یا براہ راست پائتھن کے ساتھ ایجنٹ سروس شروع کریں۔
- تصدیق کریں کہ یہ تلاش کر سکتا ہے، صفحات کو فیچ کر سکتا ہے اور ایک رپورٹ لکھ سکتا ہے۔
- ایجنٹ لوپ کو حسب ضرورت بنائیں
- منصوبہ بندی: ایجنٹ کس طرح کاموں کو تقسیم کرتا ہے اسے ایڈجسٹ کریں۔
- ٹولز: اپنے براؤزر، RAG اسٹور یا سمریزر میں تبدیل کریں۔
- تصدیق: فیکٹ چیک پاسس، حوالہ کی توثیق اور ڈی ڈپلیکیشن شامل کریں۔
- آبزرویبلٹی شامل کریں: منظم لاگز، میٹرکس اور ٹریسس۔
- تلاش/کرالنگ کے لیے ریٹ لمٹس اور بیک آف کو نافذ کریں۔
- تولید کے لیے وزٹ کیے گئے صفحات اور درمیانی نوٹوں کو کیش کریں۔
ورک فلو پیٹرنز جو کام کرتے ہیں
موجودہ عمل کو توڑے بغیر ایجنٹ کو ضم کرنے کے لیے ان پیٹرنز کا استعمال کریں۔
- ٹرگر: PM ایک ٹکٹ کھولتا ہے "ریسرچ: {topic}"۔
- ایکشن: ایجنٹ چلتا ہے، حوالہ جات کے ساتھ مارک ڈاؤن بریف پوسٹ کرتا ہے۔
- جائزہ: انسان دستخط کرتا ہے یا ایجنٹ سے حصوں کو بڑھانے کے لیے کہتا ہے۔
- نائٹلی شیڈولڈ ایجنٹ ٹارگٹ حریفوں پر اپ ڈیٹس کے لیے اسکین کرتا ہے۔
- پروڈکٹ ریلیز، فنڈنگ، ہائرز اور کسٹمر ریویوز کے لیے فلٹرز۔
- لنکس اور اعتماد کے اسکور کے ساتھ ایک ڈیش بورڈ آؤٹ پٹ کرتا ہے۔
- انجینئرز/سائنسدانوں کے لیے لٹریچر ریویو
- ایجنٹ تعلیمی ذرائع سے سوالات کرتا ہے، اہم نتائج نکالتا ہے۔
- خلاصوں، طریقہ کار اور حدود کے ساتھ ایک ایویڈنس ٹیبل بناتا ہے۔
- انسانی فیصلے کے لیے متضاد نتائج کو نمایاں کرتا ہے۔
- عوامی کولیٹرل اور کیس اسٹڈیز کو شامل کریں۔
- ایجنٹ بات کرنے کے نکات اور ثبوت کے ساتھ ایک کردار پر مبنی ون پیجر مرتب کرتا ہے۔
گارڈ ریلز: معیار، رفتار اور حفاظت
- اسکوپ کنٹرول: ڈرفٹ کو کم کرنے کے لیے وقت کی ونڈوز، ڈومینز اور زیادہ سے زیادہ مراحل کو محدود کریں۔
- حوالہ نفاذ: دعویٰ کی حد فی دعویٰ حوالہ کی ضرورت (مثال کے طور پر، ہر 2-3 دعووں) اور لنکس کی تصدیق کریں۔
- اینٹی ہیلوسینیشن: ایک تصدیقی پاس شامل کریں جو انسانی جائزے کے لیے ذرائع کے بغیر بیانات کو جھنڈا کرتا ہے۔
- لاگت/تاخیر کیپس: ٹوکن کی حدود اور فی رن ایک مرحلہ بجٹ سیٹ کریں۔ فیچ نتائج کو کیش کریں۔
- تعمیل: robots.txt کا احترام کریں، جیو اور ڈیٹا برقرار رکھنے کی پالیسیاں لاگو کریں اور ضرورت کے مطابق PII کو ریڈیکٹ کریں۔
ڈیپ ریسرچ سسٹمز پر انڈسٹری کی تفسیر مضبوط منصوبہ بندی، ثبوت سے باخبر رہنے اور لوپ کی وشوسنییتا کی اہمیت پر زور دیتی ہے—پیٹرنز اور نقصانات کے لیے حالیہ سروے اور تکنیکی تجزیے دیکھیں۔
ماڈل کے انتخاب اور ترتیبات
- بیس بمقابلہ ریزننگ: ریسرچ کے کاموں کے لیے ریزننگ اور ٹول کے استعمال کے لیے ٹیونڈ Qwen ماڈلز کو ترجیح دیں۔ Qwen کی تازہ ترین تکرار ملٹی سٹیپ لوپس میں استحکام پر توجہ مرکوز کرتی ہے۔
- درجہ حرارت: حقائق پر مبنی تحریر میں تغیر کو کم کرنے کے لیے کم (0.1-0.4) رکھیں۔
- زیادہ سے زیادہ مراحل: 10-20 سے شروع کریں۔ اگر کام وسیع یا مبہم ہیں تو بڑھائیں۔
- ریٹریول: تاخیر کو کم کرنے کے لیے اکثر حوالہ دیئے جانے والے ڈومینز کو ایمبیڈ اور کیش کریں۔
- خلاصہ: صفحہ ٹرائیج کے لیے ایک چھوٹا ماڈل استعمال کریں۔ ترکیب کے لیے مرکزی ماڈل محفوظ کریں۔
جاوا شاپس کے لیے جو گراف اسٹائل ملٹی ایجنٹ ورک فلو بنا رہے ہیں، علی بابا کا اسپرنگ AI Alibaba فریم ورک آپ کو پلانر→ورکر→ویری فائر گراف ماڈل بنانے اور اپنے ٹول چین کے ساتھ ضم کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
ریسرچ پائپ لائنز کے لیے CI/CD
ایجنٹ کے ساتھ ایک سروس کی طرح سلوک کریں:
- گٹ کے ساتھ ورژن پرامپٹس اور کنفیگز۔
- تولید کے لیے آؤٹ پٹس، ذرائع اور ہیشز کے سنیپ شاٹ لیں۔
- پلانر کے لیے یونٹ ٹیسٹ لکھیں (مثال کے طور پر، "کم از کم N ذیلی سوالات پیدا کرنے چاہئیں")۔
- کاموں کے ایک چھوٹے سے ذیلی سیٹ پر نئی کنفیگریشنز کو کینری کریں۔
- مانیٹر: تکمیل کی شرح، اوسط مراحل، حوالہ کی کثافت، رپورٹ فی منفرد ذرائع اور انسانی قبولیت کی شرح۔
عام نقصانات (اور اصلاحات)
- بہت وسیع پرامپٹس → رکاوٹیں شامل کریں (وقت کی حد، جیوس، صنعتیں، لازمی طور پر شامل کی جانے والی اداروں کی فہرست)۔
- فاضل ذرائع → ڈومین اور مواد ہیش کے ذریعے ڈی ڈپلیکیٹ کریں۔ فی ڈومین حوالہ جات کو کیپ کریں۔
- سست رنز → زیادہ سے زیادہ مراحل کو سخت کریں، فیچز کو کیش کریں، خلاصوں کے لیے ایک ٹرائیج ماڈل استعمال کریں۔
- کمزور حوالہ جات → کم از کم حوالہ کی کثافت کو نافذ کریں اور اقتباسات/اسنیپٹس کی ضرورت کریں۔
- رائے میں ڈرفٹ → ثبوت سے تائید شدہ بیانات اور اعتماد ٹیگنگ کی ضرورت کریں۔
قابل ذکر: ایجنٹس کو آپریشنلائز کرنے کے لیے Sider.AI استعمال کریں
اگر آپ کی ٹیم کو پرامپٹس کو معیاری بنانے، موازنہ چلانے اور ورژننگ کے ساتھ ملٹی سٹیپ ورک فلو کو خودکار بنانے کے لیے ایک AI ورک اسپیس کی ضرورت ہے، تو یہ بات قابل ذکر ہے کہ Sider.AI ایجنٹک ورک فلو کے لیے ایک باہمی تعاون پر مبنی ماحول فراہم کرتا ہے—جو پرامپٹ ڈفس، ریویو سائیکلز اور مرکزی حکمرانی کے لیے مددگار ہے۔ Sider.AI پر مزید جانیں۔ گہری ایجنٹ بنانے کے طریقوں (معاہدے، ٹولنگ، اسکیما وشوسنییتا) کے لیے، ان کی عملی گائیڈ دیکھیں۔ ایکشن پلان: ایک ہفتے میں تعینات کریں
دن 1-2
- تعیناتی موڈ کا انتخاب کریں (ماڈل اسٹوڈیو بمقابلہ خود ہوسٹڈ)۔
- اسناد سیٹ کریں، ماڈل چنیں اور ایک سرچ API میں وائر کریں۔
دن 3-4
- اپنا ریسرچ معاہدہ (JSON سپیک) اور ایجنٹ سیٹنگز نافذ کریں۔
- کیشنگ، ریٹ لمٹس اور بنیادی تصدیقی پاسس شامل کریں۔
دن 5-6
- 5-10 حقیقی کاموں پر پائلٹ کریں۔ ٹائمنگ، مرحلہ کی گنتی اور قبولیت جمع کریں۔
- ایک اسٹائل ٹیمپلیٹ بنائیں (بریف بمقابلہ مکمل رپورٹ) اور حوالہ کے اصول سیٹ کریں۔
دن 7
- مانیٹرنگ شامل کریں، جاب شیڈول کریں اور پہلی ٹیم کو آن بورڈ کریں۔
- ایک پلے بک دستاویز کریں: ایجنٹ کو کب استعمال کرنا ہے بمقابلہ انسانی قیادت میں تحقیق۔
اہم نکات
- رفتار کے لیے منظم طریقے سے شروع کریں۔ اگر آپ کو کنٹرول کی ضرورت ہے تو خود ہوسٹڈ پر منتقل ہوں۔
- معیار اور تولید کو نافذ کرنے کے لیے تحقیق کو ایک معاہدے کے طور پر کوڈفائی کریں۔
- گارڈ ریلز—حوالہ جات، تصدیق، کیشنگ—غیر گفت و شنید ہیں۔
- ایجنٹ کے ساتھ ایک سروس کی طرح سلوک کریں: ٹیسٹ کریں، مانیٹر کریں اور دہرائیں۔
- پرامپٹس، رن بکس اور ملٹی ٹیم اپنانے کی نگرانی کے لیے ایک ورک اسپیس استعمال کریں۔
اکثر پوچھے گئے سوالات
Q1: علی بابا کا ڈیپ ریسرچ ایجنٹ کیا ہے اور یہ کیسے کام کرتا ہے؟
یہ Qwen ماڈلز پر بنایا گیا ایک ایجنٹ ہے جو حوالہ جات کے ساتھ ثبوت سے تائید شدہ رپورٹس کی منصوبہ بندی کرتا ہے، تلاش کرتا ہے، پڑھتا ہے اور ترکیب کرتا ہے۔ یہ ایک لوپ چلاتا ہے—منصوبہ بندی، براؤزنگ، نکالنا، تصدیق کرنا اور لکھنا—تاکہ آپ کو دہرائے جانے والے، قابل آڈٹ ریسرچ آؤٹ پٹس ملیں۔
Q2: کیا مجھے ماڈل اسٹوڈیو استعمال کرنا چاہیے یا ڈیپ ریسرچ کو خود ہوسٹ کرنا چاہیے؟
تیز آغاز اور منظم اسکیلنگ کے لیے ماڈل اسٹوڈیو استعمال کریں۔ سخت ڈیٹا کنٹرول اور کسٹم ٹول چینز کے لیے خود ہوسٹنگ کا انتخاب کریں۔ بہت سی ٹیمیں منظم طریقے سے شروع کرتی ہیں، پھر ضروریات کے ارتقاء کے ساتھ حصوں کو آن پریم منتقل کرتی ہیں۔
Q3: میں اعلیٰ معیار کے، غیر ہیلوسینیٹڈ نتائج کو کیسے یقینی بناؤں؟
حوالہ کی کثافت کو نافذ کریں، غیر حوالہ شدہ دعووں کو جھنڈا کرنے کے لیے ایک تصدیقی پاس چلائیں اور ڈومینز کو قابل اعتماد ذرائع تک محدود کریں۔ درجہ حرارت کو کم رکھیں اور سراغ لگانے کے لیے سورس صفحات کو کیش کریں۔
Q4: میں ایجنٹ کو روزانہ کے ورک فلو میں کیسے ضم کروں؟
ٹکٹوں یا چیٹ سے تحقیق کو ٹرگر کریں، نائٹلی ڈائجسٹ شیڈول کریں اور آؤٹ پٹس کو Slack/Teams یا اپنی ویکی پر پوسٹ کریں۔ لنکس کے ساتھ منظم JSON/Markdown کو محفوظ کریں تاکہ ٹیمیں نتائج کو دوبارہ استعمال کر سکیں۔
Q5: کون سی ترتیبات لاگت اور رفتار کو سب سے زیادہ متاثر کرتی ہیں؟
زیادہ سے زیادہ مراحل، صفحہ کی گنتی اور ترکیب ٹوکن لاگت اور تاخیر پر حاوی ہیں۔ صفحہ کے خلاصوں کے لیے ایک ٹرائیج ماڈل استعمال کریں، نتائج کو کیش کریں اور فی ڈومین سورس کی گنتی کو کیپ کریں۔
