2023 ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ വർഷമായിരുന്നുവെങ്കിൽ, 2025 വേഗത്തിൽ ഏജന്റ് AI യുടെ വർഷമായി മാറുകയാണ്. ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾക്ക് ഇമെയിലുകൾ എഴുതാനും, കോഡ് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാനും, ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും. ഏജന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ ഒരു പടി കൂടി മുന്നോട്ട് പോകുന്നു: അവ കൈകൾ പിടിച്ച് മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ടാസ്ക്കുകൾ പൂർത്തിയാക്കാൻ ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നു, പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പൊരുത്തപ്പെടുന്നു.
നേതാക്കളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ഇനി ചോദ്യം "നമ്മൾ AI ഉപയോഗിക്കണോ?" എന്നതല്ല. അത്:
നമ്മുടെ സ്റ്റാക്കിൽ എവിടെയാണ് ഏത് തരം AI ഉൾപ്പെടുന്നത്: ജനറേറ്റീവ്, ഏജന്റ്, അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടും?
ഈ ഗൈഡ് ഏജന്റ് AI vs ജനറേറ്റീവ് AI എന്നിവയെ ലളിതമായ ഭാഷയിൽ വിഭജിക്കുന്നു, ഓരോന്നും എവിടെയാണ് തിളങ്ങുന്നതെന്ന് കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ ശരിയായ ഡാറ്റ, മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം, വിലയിരുത്തൽ എന്നിവ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന് അവയെ എങ്ങനെ സുരക്ഷിതവും ഫലപ്രദവുമാക്കുമെന്ന് വിശദീകരിക്കുന്നു.
1. ഏജന്റ് AI vs ജനറേറ്റീവ് AI ഇപ്പോൾ പ്രധാനമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
ഉള്ളടക്കം ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്ന രീതി, ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്ന രീതി, ആശയങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്ന രീതി എന്നിവ ജനറേറ്റീവ് AI മാറ്റിമറിച്ചു. എന്നാൽ മിക്ക സംരംഭങ്ങളും ഉള്ളടക്ക നിർമ്മാണം മാത്രം ലൂപ്പ് അടയ്ക്കുന്നില്ലെന്ന് കണ്ടെത്തി. ആരെങ്കിലും ഇപ്പോഴും ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്, മറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിലെ ബട്ടണുകൾ അമർത്തേണ്ടതുണ്ട്, നയങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടതുണ്ട്.
അതേസമയം, അടുത്ത ഘട്ടമായി ഏജന്റ്റ്റിക് AI ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്: പ്രോംപ്റ്റുകൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ മാത്രമല്ല, ഉപകരണങ്ങളിലുടനീളം നടപടികൾ സ്വീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന AI ഏജന്റുകൾ. അവർ റെക്കോർഡുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ട്രിഗർ ചെയ്യുന്നു, മനുഷ്യരുമായി സഹകരിക്കുന്നു.
ചെലവ്, സങ്കീർണ്ണത, അല്ലെങ്കിൽ വ്യക്തമല്ലാത്ത മൂല്യം എന്നിവ കാരണം പല ആദ്യകാല പ്രോജക്ടുകളും ഉപേക്ഷിക്കേണ്ടി വന്നാലും, അടുത്ത കുറച്ച് വർഷങ്ങളിൽ സംരംഭങ്ങളിൽ ഏജന്റ് AI ദത്തെടുക്കൽ അതിവേഗം വളരുമെന്ന് വിശകലന വിദഗ്ധർ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. buzz ഉം യഥാർത്ഥ ബിസിനസ് ആഘാതവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം മനസ്സിലാക്കുന്നത് അത് കൂടുതൽ പ്രധാനമാക്കുന്നു.
2. ജനറേറ്റീവ് AI എന്താണ്? (ക്രിയേറ്റീവ് എഞ്ചിൻ)
വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും ഒരു പ്രോംപ്റ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പുതിയ ഉള്ളടക്കം - ടെക്സ്റ്റ്, കോഡ്, ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ വീഡിയോ - സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന മോഡലുകളെയാണ് ജനറേറ്റീവ് AI എന്ന് വിളിക്കുന്നത്.
വളരെ വേഗതയേറിയതും ന്യായമായ അറിവുള്ളതുമായ ഒരു എഴുത്തുകാരനും ഡിസൈനറും ആയി ജനറേറ്റീവ് AI-യെ സങ്കൽപ്പിക്കുക. നിങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നത്:
- ഒരു നിർദ്ദേശത്തിന്റെ ആദ്യ കരട്
- 20 പേജുള്ള ഒരു റിപ്പോർട്ടിന്റെ സംഗ്രഹം
- ഏതാനും ചില സൂചനകളിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ഉൽപ്പന്ന വിവരണം
- ഒരു കോഡിന്റെ ഭാഗമോ ഒരു ടെസ്റ്റ് കേസോ
...ഒരു മനുഷ്യന് വളരെ കൂടുതൽ സമയം എടുക്കുമായിരുന്ന ഒന്ന് ഈ മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നു.
സാധാരണ എന്റർപ്രൈസ് ഉപയോഗ കേസുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- ഇമെയിലുകൾ, മീറ്റിംഗ് കുറിപ്പുകൾ, ഡോക്യുമെന്റേഷൻ എന്നിവ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്ന ഉൽപ്പാദനക്ഷമത കോപൈലറ്റുകൾ
- കോഡ് അല്ലെങ്കിൽ റീഫാക്ടർ ഫംഗ്ഷനുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർ ഉപകരണങ്ങൾ
- വിജ്ഞാന അടിസ്ഥാന ഉള്ളടക്കത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മറുപടികൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്ന പിന്തുണാ സഹായികൾ
ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ ശക്തമാണ്, പക്ഷേ അവ ഇപ്പോഴും നിങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നതിനായി കാത്തിരിക്കുന്നു, മുഴുവൻ വർക്ക്ഫ്ലോയും അവരുടേതല്ല. അവ സ്വന്തമായി ടിക്കറ്റുകൾ അടയ്ക്കുകയോ സിസ്റ്റങ്ങൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയോ മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് പ്രക്രിയകൾ സുരക്ഷിതമായി സംഘടിപ്പിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല.
3. ഏജന്റ് AI എന്താണ്? (സ്വയംഭരണാധികാരി)
പരിമിതമായ മേൽനോട്ടത്തിൽ ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിന് ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും പ്രവർത്തിക്കാനും പൊരുത്തപ്പെടാനും കഴിയുന്ന ഏജന്റുമാരായി AI സിസ്റ്റങ്ങളെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു സമീപനമാണ് ഏജന്റിക് AI.
ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു AI ഏജന്റ്:
- ഒരു ലക്ഷ്യം മനസ്സിലാക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, "ഈ പിന്തുണാ കേസ് പരിഹരിക്കുക").
- അതിനെ ഘട്ടങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു (സന്ദർഭം വീണ്ടെടുക്കുക, വ്യക്തമാക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക, ഒരു പ്രതികരണം തയ്യാറാക്കുക, സിസ്റ്റങ്ങൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക).
- ടൂളുകളോ APIകളോ (CRM, ടിക്കറ്റിംഗ്, ഇമെയിൽ, ആന്തരിക സേവനങ്ങൾ) തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും വിളിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ഫലങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും അതിന്റെ പദ്ധതി ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
സാമ്യം:
- ജനറേറ്റീവ് AI എന്നത് കഴിവുള്ള ഒരു എഴുത്തുകാരനെയോ ഡിസൈനറെയോ പോലെയാണ്.
- ഏജന്റിക് AI എന്നത് ജോലി ഏൽപ്പിക്കുകയും, പുരോഗതി ട്രാക്ക് ചെയ്യുകയും, ജോലി പൂർത്തിയാകുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രോജക്ട് മാനേജരെ പോലെയാണ്.
ഒരു യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണം: ഒരു ഓൺ-കോൾ വിശ്വാസ്യത ഏജന്റ് മോണിറ്ററിംഗ് അലേർട്ടുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നു, ബന്ധപ്പെട്ടവ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നു, സമീപകാല വിന്യാസങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു, സാധ്യതയുള്ള മൂലകാരണങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, മനുഷ്യ എഞ്ചിനീയർമാരെ ലൂപ്പിൽ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് സംഭവങ്ങൾ തുറക്കുകയോ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുന്നു.
ഏജന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ മിക്കവാറും എല്ലായ്പ്പോഴും ഒന്നിലധികം മോഡലുകളും ഉപകരണങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ പലപ്പോഴും നിർദ്ദിഷ്ട ഘട്ടങ്ങൾക്കായി (ഉദാഹരണത്തിന്, സന്ദേശങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ അന്വേഷണങ്ങൾ തയ്യാറാക്കൽ) ജനറേറ്റീവ് AI ഉൾച്ചേർക്കുന്നു. പ്രായോഗികമായി, ഏജന്റ് AI ഒരു "സൂപ്പർ മോഡൽ" എന്നതിലുപരി നിരവധി ഘടകങ്ങളെ ശക്തമായ രീതിയിൽ സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്.
4. ഏജന്റ് AI vs ജനറേറ്റീവ് AI: പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ
ജനറേറ്റീവ്, ഏജന്റ് AI എന്നിവ പലപ്പോഴും ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുമെങ്കിലും, അവ ഒരുപോലെയല്ല. ലക്ഷ്യങ്ങൾ, ഇൻപുട്ടുകൾ, ഔട്ട്പുട്ടുകൾ, ഡാറ്റ, വിലയിരുത്തൽ എന്നിവയിലുടനീളം വ്യത്യാസം കാണാനുള്ള ഒരു സഹായകരമായ മാർഗമാണിത്.
| വീക്ഷണ | ഏജൻ്റ് AI | ജനറേറ്റീവ് AI |
|---|---|---|
| പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം | ഒന്നിലധികം ഘട്ടങ്ങളുള്ള ജോലികളും വർക്ക്ഫ്ലോകളും സ്വയം പൂർത്തിയാക്കുക | ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുക (ടെക്സ്റ്റ്, കോഡ്, മീഡിയ) |
| സാധാരണ ഇൻപുട്ട് | ലക്ഷ്യവും സന്ദർഭവും (ഉദാ. "കരാർ X പുതുക്കുക") | പ്രോംപ്റ്റ് (ഉദാ. "Y-യെ കുറിച്ച് ഒരു ഇമെയിൽ എഴുതുക") |
| സാധാരണ ഔട്ട്പുട്ട് | സിസ്റ്റങ്ങളിലുടനീളം സ്വീകരിച്ച നടപടികളും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്ത അവസ്ഥയും | പുതിയ ഉള്ളടക്കം (ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, കോഡ് മുതലായവ) |
| ഡാറ്റ ഫോക്കസ് | തത്സമയ ഇടപെടൽ ലോഗുകൾ, ടൂൾ ട്രെയ്സുകൾ, ഇവന്റുകൾ | വലുതും ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്തതുമായ കോർപ്പറയും ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗും |
| വിലയിരുത്തൽ | ജോലി പൂർത്തീകരണം, കാര്യക്ഷമത, സുരക്ഷ, നയം പാലിക്കൽ | പരസ്പരബന്ധം, വസ്തുതാപരത, ശൈലി, വിഷാംശം |
| ഉപകരണം | ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ, മൾട്ടി-ഏജന്റ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ, നിരീക്ഷണം | പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ആർഎജി, ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് |
ചുരുക്കത്തിൽ:
- ജനറേറ്റീവ് AI ചോദിക്കുന്നു: "ഞങ്ങൾ സഹായകരവും സുരക്ഷിതവുമായ ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് ഉണ്ടാക്കിയോ?"
- ഏജന്റ് AI ചോദിക്കുന്നു: "നമ്മൾ ആ ജോലി കൃത്യമായും സുരക്ഷിതമായും പൂർത്തിയാക്കിയോ?"
5. യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ: ഓരോന്നും തിളങ്ങുന്നിടത്ത്
| ജനറേറ്റീവ് AI ഉദാഹരണങ്ങൾ | ഏജന്റ് AI ഉദാഹരണങ്ങൾ |
|---|---|
|
വിൽപ്പന ഉള്ളടക്കവും ലിസ്റ്റിംഗുകളും
ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ ഉൽപ്പന്ന വിവരണങ്ങൾ കൂടുതൽ വ്യക്തവും ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്നതും ആയി മാറ്റിയെഴുതുന്നു, അതുവഴി ക്ലിക്ക്-ത്രൂവും പരിവർത്തനവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
|
ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ വർക്ക്ഫ്ലോ ഏജന്റ്
ഒരു സപ്പോർട്ട് ഏജന്റായ AI ടിക്കറ്റ് വായിക്കുന്നു, CRM ചരിത്രം എടുക്കുന്നു, നയം പരിശോധിക്കുന്നു, ഒരു മറുപടി തയ്യാറാക്കുന്നു, ടിക്കറ്റ് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, റെസല്യൂഷൻ ലോഗ് ചെയ്യുന്നു. അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു മനുഷ്യൻ അംഗീകാരം നൽകുന്നു, പക്ഷേ ഓർക്കസ്ട്രേഷന്റെ ഭൂരിഭാഗവും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് AI ആണ്.
|
|
ഡെവലപ്പർ ഉൽപ്പാദനക്ഷമത
കോഡ് അസിസ്റ്റന്റുമാർ ഫംഗ്ഷനുകൾ, ടെസ്റ്റുകൾ, റീഫാക്ടറുകൾ എന്നിവ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിനാൽ എഞ്ചിനീയർമാർ ബോയിലർപ്ലേറ്റിന് പകരം ആർക്കിടെക്ചറിലും എഡ്ജ് കേസുകളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
|
സുരക്ഷാ സംഭവ ഏജന്റ്
ഒരു ഏജന്റ് ഐഡന്റിറ്റി, എൻഡ്പോയിന്റുകൾ, ക്ലൗഡ് എന്നിവയിലുടനീളം അലേർട്ടുകൾ പരസ്പരബന്ധിതമാക്കുന്നു, ഒരു ടൈംലൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നു, ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന ഒരു പരിഹാര പദ്ധതി തയ്യാറാക്കുന്നു, അംഗീകാരങ്ങളോടെ എൻഫോഴ്സ്മെന്റ് അഭ്യർത്ഥനകൾ തുറക്കുന്നു.
|
|
അറിവ് സംഗ്രഹിക്കൽ
സംക്ഷിപ്ത സംഗ്രഹങ്ങൾ, പ്രവർത്തന ഇനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ-തയ്യാറായ വിശദീകരണങ്ങൾ എന്നിവ ലഭിക്കുന്നതിന് ജീവനക്കാർ ഒരു ചാറ്റ് ഇന്റർഫേസിലേക്ക് നീണ്ട രേഖകൾ ഒട്ടിക്കുന്നു.
|
പ്രവർത്തനങ്ങളും SRE ഏജന്റും
ഒരു SRE ഏജന്റ് ഓൺ-കോൾ അലേർട്ടുകൾ അന്വേഷിക്കുന്നു, ഡാഷ്ബോർഡുകൾ പരിശോധിക്കുന്നു, റൺബുക്കുകളിൽ നിന്ന് സുരക്ഷിത ഓട്ടോമേഷനുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു, എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിനായി ചാറ്റിനായി സ്റ്റാറ്റസ് സംഗ്രഹങ്ങൾ പോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു.
|
|
ഓരോ സാഹചര്യത്തിലും,
മനുഷ്യൻ ഇപ്പോഴും ഉള്ളടക്കം അവലോകനം ചെയ്യുകയും അടുത്തതായി എന്തുചെയ്യണമെന്ന് തീരുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
|
ഈ സാഹചര്യങ്ങളിൽ,
ഏജന്റ് എന്തുചെയ്യണമെന്ന് വിവരിക്കുക മാത്രമല്ല ചെയ്യുന്നത് - ഗാർഡ്റെയിലുകൾക്കുള്ളിൽ ജോലി ചെയ്യുകയാണ്.
|
[ഇതും വായിക്കുക: AI vs ML vs LLM vs ജനറേറ്റീവ് AI: എന്താണ് വ്യത്യാസം, എന്തുകൊണ്ട് അത് പ്രധാനമാണ്]
6. ഏജന്റിക്, ജനറേറ്റീവ് AI എന്നിവ എങ്ങനെ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നു
ആധുനിക ആർക്കിടെക്ചറുകളിൽ, ജനറേറ്റീവ്, ഏജന്റ് AI എന്നിവ അപൂർവ്വമായി മാത്രമേ മത്സരിക്കുന്നുള്ളൂ. പ്രായോഗികമായി, അവർ സഹകരിക്കുന്നു.
ഫലപ്രദമായ ഒരു മാനസിക മാതൃക:
- ഏജന്റ് AI എന്നത് വർക്ക്ഫ്ലോ സ്പൈൻ ആണ് - ഇത് ലക്ഷ്യങ്ങളെ ഘട്ടങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു, ഉപകരണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു, API-കൾ വിളിക്കുന്നു, അവസ്ഥ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
- ജനറേറ്റീവ് AI എന്നത് സൃഷ്ടിപരമായ പേശിയാണ് - ഇത് ഇമെയിലുകൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു, ഓപ്ഷനുകൾ വിശദീകരിക്കുന്നു, കോഡ് സ്നിപ്പെറ്റുകൾ എഴുതുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ ഏജന്റിന് ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ചോദ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
ഒരു സാധാരണ എന്റർപ്രൈസ് ഫ്ലോ ഇതുപോലെയാകാം:
- ഒരു ഉപഭോക്താവ് സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു അഭ്യർത്ഥന സമർപ്പിക്കുന്നു.
- ഏജന്റ് ലക്ഷ്യം വിശകലനം ചെയ്യുകയും CRM-ൽ നിന്നും വിജ്ഞാന കേന്ദ്രങ്ങളിൽ നിന്നും സന്ദർഭം കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ഒരു പ്രതികരണം തയ്യാറാക്കുന്നതിനോ അടുത്ത പ്രവർത്തനം നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിനോ ഇത് ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡലിനോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു.
- സോഴ്സ് സിസ്റ്റങ്ങളിലെ നയവുമായും ഡാറ്റയുമായും പ്രൊപ്പോസൽ യോജിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് ഏജന്റ് പരിശോധിക്കുന്നു.
- ഇത് റെക്കോർഡുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, ഘട്ടങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്നു, ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ അംഗീകരിക്കാൻ ഒരു മനുഷ്യനോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു.
ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള ഓട്ടോമേഷൻ ഉയർന്നുവരുന്നത് ഈ ഹൈബ്രിഡ് ലൂപ്പിലാണ് - ഡാറ്റ, ലോഗിംഗ്, വിലയിരുത്തൽ എന്നിവ നിർണായകമാകുന്നിടത്താണ് ഇത്.
7. ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട അപകടസാധ്യതകൾ, പരിമിതികൾ, ഹൈപ്പ്
ഏതൊരു ശക്തമായ സാങ്കേതികവിദ്യയെയും പോലെ, ജനറേറ്റീവ്, ഏജന്റ് AI എന്നിവയിലും വിപരീതഫലങ്ങളുണ്ട്.
| ജനറേറ്റീവ് AI അപകടസാധ്യതകൾ | ഏജന്റ് AI അപകടസാധ്യതകൾ |
|---|---|
|
മോഡലുകൾ വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതല്ലെങ്കിൽ ഭ്രമാത്മകതകളും കൃത്യതയില്ലായ്മകളും.
|
ചെലവും സങ്കീർണ്ണതയും: നിരവധി ഉപകരണ സംയോജനങ്ങളുള്ള മൾട്ടി-ഏജന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരിപാലിക്കുന്നതിനും ചെലവേറിയതായിരിക്കും.
|
|
ശരിയായ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗും വിലയിരുത്തലും ഇല്ലാതെ പൊരുത്തമില്ലാത്ത സ്വരമോ ശൈലിയോ.
|
"ഏജന്റ്-വാഷിംഗ്": ചില ഉപകരണങ്ങൾ മാർക്കറ്റിംഗിൽ പൊതിഞ്ഞ ലളിതമായ സ്ക്രിപ്റ്റുകളാണെങ്കിൽ പോലും "ഏജന്റ്" ആയി ബ്രാൻഡ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
|
|
പരിശീലനത്തിനോ നിയന്ത്രണങ്ങളില്ലാതെ ആവശ്യപ്പെടുന്നതിനോ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ നിയന്ത്രണ പ്രശ്നങ്ങൾ.
|
മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പരാജയ രീതികൾ: ഏജന്റുമാരെ മോശമായി വിലയിരുത്തിയാൽ, അവർ നിശബ്ദമായി നിലവാരം കുറഞ്ഞ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയോ ഉൽപ്പാദനക്ഷമമല്ലാത്ത വഴികളിൽ കുടുങ്ങിപ്പോകുകയോ ചെയ്തേക്കാം.
|
ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ വിന്യാസങ്ങൾ മനുഷ്യരെ എല്ലാവരെയും അറിയിക്കുകയും, ഓരോ പ്രവർത്തനവും രേഖപ്പെടുത്തുകയും, മോഡൽ സ്കോറുകൾ മാത്രം അടിസ്ഥാനമാക്കിയല്ല, ബിസിനസ്സ് ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വിജയം അളക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
8. ഷായ്പ്പ് എവിടെയാണ് യോജിക്കുന്നത്: ഡാറ്റ, വിലയിരുത്തൽ, ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ്
നിങ്ങൾ ജനറേറ്റീവ് AI, ഏജന്റിക് AI, അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടിന്റെയും മിശ്രിതം എന്നിവ വിന്യസിക്കുകയാണെങ്കിലും, ഒരു സ്ഥിരാങ്കം അവശേഷിക്കുന്നു: നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റങ്ങൾ അവയ്ക്ക് പിന്നിലെ ഡാറ്റ, വിലയിരുത്തൽ, മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം എന്നിവ പോലെ മാത്രമേ വിശ്വസനീയമാകൂ.
ഏജന്റിക്, ജനറേറ്റീവ് AI പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് ഷായിപ്പ് മൂന്ന് പ്രധാന ശക്തികൾ കൊണ്ടുവരുന്നു:
- ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള, ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട പരിശീലന ഡാറ്റ
ടെക്സ്റ്റ്, ഓഡിയോ, ഇമേജ്, വീഡിയോ എന്നിവയിലുടനീളം Shaip ക്യൂറേറ്റഡ് AI പരിശീലന ഡാറ്റ സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നു, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ പൊതുവായ ഇന്റർനെറ്റ് ശബ്ദത്തിന് പകരം വൈവിധ്യമാർന്നതും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതുമായ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നു. ഉദാഹരണം: AI പരിശീലന ഡാറ്റ സേവനങ്ങൾ - ഉള്ളടക്കത്തിനും വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കുമുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI പരിഹാരങ്ങൾ.
ജനറേറ്റീവ് AI സേവനങ്ങളും പരിഹാരങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച്, മോഡലുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും മികച്ചതാക്കുന്നതിനും, RAG പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും, ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകളെയും ഏജന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകളെയും പോഷിപ്പിക്കുന്ന സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും Shaip ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണം: ജനറേറ്റീവ് AI സേവനങ്ങളും പരിഹാരങ്ങളും - മനുഷ്യന്റെ പ്രവർത്തന വിലയിരുത്തലും സുരക്ഷയും
ഏജന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്കും ലാബ് ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ മാത്രമല്ല, യഥാർത്ഥ ലോക വിലയിരുത്തലും ആവശ്യമാണ്. ഷൈപ്പിന്റെ ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് സമീപനം സുരക്ഷ, ബയസ് റിഡക്ഷൻ, തുടർച്ചയായ ഫീഡ്ബാക്ക് ലൂപ്പുകൾ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു - യഥാർത്ഥ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്ന ഏജന്റ് AI-ക്ക് ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഉദാഹരണം: ജനറേറ്റീവ് AI-യ്ക്കുള്ള ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ്
നിങ്ങളുടെ റോഡ്മാപ്പിൽ ഏജന്റ് AI എവിടെയാണ് ഉൾപ്പെടുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഒരു പ്രായോഗിക ആരംഭ പോയിന്റ് ഇതാണ്:
- ഉയർന്ന ആഘാതമുണ്ടാക്കുന്നതും എന്നാൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയതുമായ ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോ തിരിച്ചറിയുക (ഉദാഹരണത്തിന്, റെസല്യൂഷൻ പിന്തുണയ്ക്ക് ശേഷമുള്ള ഫോളോ-അപ്പുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ആന്തരിക സംഭവ സംഗ്രഹങ്ങൾ).
- നിങ്ങൾക്ക് ശരിയായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും വിലയിരുത്തൽ പ്രക്രിയകളും ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
- ഷൈപ്പിന്റെ ഡാറ്റ സേവനങ്ങളും ജനറേറ്റീവ് AI ഓഫറുകളും ഉപയോഗിച്ച് വർക്ക്ഫ്ലോ പൈലറ്റ് ചെയ്യുക, തുടർന്ന് മൂല്യനിർണ്ണയ ഫലങ്ങൾ വിശ്വാസ്യത തെളിയിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് ക്രമേണ കൂടുതൽ ഏജന്റ് സ്വയംഭരണം ചേർക്കുക.
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ ഏജന്റ് AI എന്താണ്?
ഏജന്റിക് AI എന്നത് പരിമിതമായ മേൽനോട്ടത്തിൽ മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ടാസ്ക്കുകൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും നടപ്പിലാക്കാനും കഴിയുന്ന ഏജന്റുമാരായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു സമീപനമാണ്. പ്രോംപ്റ്റുകൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനുപകരം, ഒരു ഏജന്റിക് AI സിസ്റ്റം ഒരു ലക്ഷ്യം മനസ്സിലാക്കുകയും അതിനെ ഘട്ടങ്ങളായി വിഭജിക്കുകയും ടൂളുകളോ APIകളോ വിളിക്കുകയും ഫീഡ്ബാക്കിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഏജന്റ് AI, ജനറേറ്റീവ് AI-യിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു?
പ്രോംപ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കോഡ് പോലുള്ള പുതിയ ഉള്ളടക്കം ജനറേറ്റീവ് AI സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഏജന്റ് AI വർക്ക്ഫ്ലോകൾ അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ പൂർത്തിയാക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളുന്നതിനും ടാസ്ക് പൂർത്തിയാകുന്നതുവരെ സിസ്റ്റങ്ങൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും ഇത് ഉപകരണങ്ങൾ, ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ, ചിലപ്പോൾ ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ജനറേറ്റീവ്, ഏജന്റ് AI എന്നിവ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുമോ?
അതെ. പല യഥാർത്ഥ ലോക വിന്യാസങ്ങളിലും, ഒരു AI ഏജന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോ ക്രമീകരിക്കുകയും ഇമെയിലുകൾ, വിശദീകരണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ കോഡ് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് നിർദ്ദിഷ്ട ഘട്ടങ്ങളിൽ ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ വിളിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. തുടർന്ന് ഏജന്റ് ഫലങ്ങൾ സാധൂകരിക്കുകയും നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഗാർഡ്റെയിലുകൾക്ക് കീഴിൽ പ്രക്രിയ മുന്നോട്ട് നീക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഒരു ബിസിനസ്സ് എപ്പോഴാണ് ഏജന്റ് AI vs ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്?
മനുഷ്യ അവലോകനത്തിനായി ഉള്ളടക്കം തയ്യാറാക്കുക, സംഗ്രഹിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ പരിവർത്തനം ചെയ്യുക എന്നിവ പ്രാഥമിക ആവശ്യമാകുമ്പോൾ ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുക. ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾക്കായി മനുഷ്യരെ ലൂപ്പിൽ നിർത്തിക്കൊണ്ട്, ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ റെസല്യൂഷൻ, പുതുക്കലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സംഭവ മാനേജ്മെന്റ് പോലുള്ള മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് പ്രക്രിയകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ ഏജന്റ് AI ഉപയോഗിക്കുക.
ഏജന്റ് AI യുടെ ഏറ്റവും വലിയ അപകടസാധ്യതകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
സങ്കീർണ്ണത, ചെലവ്, വ്യക്തമല്ലാത്ത മൂല്യം എന്നിവ കാരണം ഏജന്റ് AI പ്രോജക്ടുകൾ പരാജയപ്പെടാം. ലളിതമായ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ അഡ്വാൻസ്ഡ് ഏജന്റുകളായി മാർക്കറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ "ഏജന്റ്-വാഷിംഗ്" എന്ന അപകടസാധ്യതയുമുണ്ട്. നല്ല ഡാറ്റ, ലോഗിംഗ്, വിലയിരുത്തൽ, മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം എന്നിവയില്ലാതെ, ഏജന്റുമാർ ഗുണനിലവാരം കുറഞ്ഞതോ സുരക്ഷിതമല്ലാത്തതോ ആയ തീരുമാനങ്ങൾ എടുത്തേക്കാം.
