आपका एआई एजेंट सब कुछ जानता है – और कुछ भी नहीं समझता है

“मेरे माता-पिता की आयरलैंड यात्रा में मुझे शामिल होना चाहिए” — यह एक सcheinheinnocuous बयान मेरी रीढ़ की हड्डी में से गुजर गया।

मेरी पत्नी और मैं व्यापक रूप से यात्रा करते हैं। हम जानते हैं कि हमें क्या पसंद है। मेरी पत्नी के माता-पिता, दूसरी ओर, शायद ही कभी अपने घर से कुछ सौ मील से अधिक दूर यात्रा करते हैं और देश के बाहर एक ही बार गये हैं — हमारी शादी के लिए।

इसके अलावा, यह यात्रा मेरे ससुर द्वारा मेरी सास को एक क्रिसमस उपहार के रूप में थी ताकि वह अपने परिवार से मिल सके, शायद एक आखिरी बार।

मैं इस यात्रा को एक शब्द में देख सकता था: आपदा। मैं कैसे दुनिया में विल्डर्ली विभिन्न अनुभवों और अपेक्षाओं को संश्लेषित करूंगा ताकि हम एक अद्भुत यात्रा कर सकें — या कम से कम इसके अंत में एक दूसरे से नफरत न करें?

जैसा कि किसी भी स्व-सम्मानित टेकी के लिए, मैंने प्रौद्योगिकी के लिए पहुंचा — विशेष रूप से एआई के लिए।

लेकिन मैं जो नहीं उम्मीद की थी वह यह थी कि मेरा छोटा सा प्रयोग वाइब-कोडिंग एक एआई-संचालित परिवार यात्रा योजना ऐप मुझे लगभग सब कुछ सिखाएगा जो मुझे एंटरप्राइज आईटी में एआई लागू करने की आवश्यकता है।

एआई को जितना अधिक आप खिलाते हैं, वह उतना ही अधिक मूर्ख हो जाता है

अधिकांश एंटरप्राइज एआई तैनाती एक पूर्वानुमान पैटर्न का पालन करती है। संगठन एक एजेंट को एक सेट निर्देश देते हैं और इसे एक जानकारी स्रोत से जोड़ते हैं, चाहे वह एक आरएजी (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन) फ्रेमवर्क हो, एक मौजूदा ज्ञान आधार हो, या यहां तक कि एक एमसीपी सर्वर हो। अगले, एक एलएलएम परत में और इसे अपना काम करने दें।

इसमें समस्या यह है कि एलएलएम का मूल है मूर्ख। वे नहीं जानते कि अपने निपटारे में सभी जानकारी को कैसे प्राथमिकता देना है, इसलिए वे प्रत्येक संदर्भ को समान रूप से व्यवहार करते हैं। एक मानव को एक स्तर की क्यूरेशन जोड़नी होती है, मॉडल को सिखाना होता है कि क्या महत्वपूर्ण है और क्या नहीं। बिना क्यूरेशन के, आपको एआई मिलता है जो सब कुछ जानता है और कुछ भी नहीं समझता है।

तीन प्रकार की स्मृति जो महत्वपूर्ण हैं

प्रभावी एंटरप्राइज एआई क्यूरेशन का अर्थ है तीन विशिष्ट प्रकार की स्मृति का सबसे अधिक उपयोग करना।

पहला संस्थागत स्मृति है, जो शुरुआत में बहुत बुनियादी लगती है। जब कोई कहता है “वित्तीय सेवाएं”, एजेंट जानता है कि वे कंपनी के वित्तीय सेवा प्रभाग का अर्थ लेते हैं और पूरे उद्योग का नहीं। यह स्थायी संगठनात्मक ज्ञान बन जाता है जो परिभाषाओं, वरीयताओं और परंपराओं से भरा होता है जो अक्सर नहीं बदलते हैं। जैसा कि यह संस्थागत ज्ञान रणनीतिक प्राथमिकताओं, प्रमुख पहलों और संगठनात्मक गतिविधियों के आसपास बढ़ता है, यह एक समृद्ध स्रोत संगठनात्मक संदर्भ बन जाता है।

इसके बाद, कार्रवाई इतिहास है, जो महत्वपूर्ण निर्णयों, कार्यों और घटनाओं पर केंद्रित है। जब एक सेवा टिकट दायर किया जाता है या एक प्रणाली तैनात की जाती है, तो एजेंट उस विशिष्ट कार्रवाई को पहचानता है और इसे कार्रवाई इतिहास में रिकॉर्ड करता है। यह संगठनात्मक संदर्भ को एक साथ जोड़ने वाला ऐतिहासिक रिकॉर्ड बन जाता है।

अंत में, अल्पकालिक संवादात्मक संदर्भ है। इसे क्षण-दर-क्षण एजेंट के साथ बातचीत के रूप में सोचें। यह क्षण में उपयोगी है, लेकिन जल्दी से अपना प्रासंगिकता खो देता है।

इन तीनों प्रकार की स्मृति को मिलाकर, जेनेरिक एआई मॉडल जो कमी है वह वजन प्रणाली बनती है। अब जब कोई एजेंट को व्यवसाय के बारे में बताता है, तो वे सभी स्मृति को वर्गीकृत और प्राथमिकता दे रहे हैं और महत्वपूर्ण जानकारी को क्यूरेट कर रहे हैं। यह एआई द्वारा वितरित किए जाने वाले मूल का हिस्सा बनता है: न केवल डोमेन डेटा, बल्कि डोमेन निर्णय।

क्यूरेटेड मेमोरी का स्केल पर क्या दिखता है

लेकिन पर्याप्त फ्रेमवर्क के साथ, यह व्यावहारिक रूप में क्या दिखता है? हमने इन एजेंटों को स्वयं बनाते हुए जो खोजा है वह यह है।

एक सामान्य आईटी परिदृश्य में मदद डेस्क एजेंट को एक परेशानी टिकट भेजना शामिल है। कहें कि आपका आउटलुक काम नहीं कर रहा है, इसलिए आप समस्या का वर्णन टाइप करते हैं और एजेंट के लिए इसे समीक्षा करने और एक समाधान सुझाने की प्रतीक्षा करते हैं।

लेकिन क्यूरेटेड मेमोरी के साथ, एक बेहतर प्रक्रिया आउटलुक त्रुटि दिखाने वाला एक स्क्रीनशॉट लेना और इसे एजेंट को अपलोड करना शामिल हो सकता है। अब एजेंट (1) संस्थागत स्मृति का उपयोग करके आपके कार्य वातावरण को समझता है; (2) संबंधित घटनाओं के लिए कार्रवाई इतिहास की जांच करता है; और (3) एक विशिष्ट समाधान के लिए संदर्भित निर्णय लागू करता है, न कि केवल एक सामान्य उत्तर।

परिणाम एक बुद्धिमान एजेंट है जिसे एक स्क्रीनशॉट के आधार पर उत्तर का अनुमान लगाने की आवश्यकता नहीं है। यह अब वास्तव में पूछताछ कर रहा है, सभी जानकारी को देख रहा है जो वर्तमान में चल रही है और एक अधिक उपयोगी प्रतिक्रिया दे रहा है। एजेंट यहां तक कि एक नेटवर्क या स्वार्म प्रभाव में विस्तार कर सकता है, प्रणाली में अन्य उपयोगकर्ताओं को देखने के लिए कि क्या आउटलुक समस्या केवल आपके लिए है या एक व्यापक समस्या है।

स्मृति या इतिहास का संदर्भीकरण अंतर बनाता है। यदि आप अपनी स्मृति को प्रभावी ढंग से क्यूरेट नहीं करते हैं, तो आप उन लोगों से पीछे रह जाएंगे जो ऐसा करते हैं। यह आवश्यक है कि आपके पास एक वास्तुकला हो जो जानती है कि डेटा को समय के साथ कैसे प्रबंधित किया जाए और समझें कि क्या रखना है, क्या प्रदर्शित करना है और क्या छोड़ना है।

वापस यात्रा पर

तो, मेरे एआई-संचालित यात्रा योजनाकार ने मेरे दृष्टिकोण को एआई में कैसे बदल दिया एंटरप्राइज आईटी?

मैंने जो ऐप बनाया था वह हमारे व्यक्तिगत यात्रा कॉन्सिएर्ज के रूप में कार्य करता था और प्रत्येक भागीदार का “साक्षात्कार” लेना शुरू किया। हमने सभी को समझाया कि यात्रा पर हमें क्या महत्वपूर्ण था: क्या एक आवश्यक कार्य था और क्या छोड़ा जा सकता था। अधिक महत्वपूर्ण बात, यह हमें हमारे “क्यों” के बारे में पूछता था — कुछ महत्वपूर्ण क्यों था, इसका हमारे लिए क्या अर्थ था।

इस जानकारी का उपयोग करके, यह दो चीजें करता था। पहला, यह एक यात्रा योजना तैयार करता था जो सभी के लिए कुछ न कुछ देने के लिए संतुलित थी — हम अपनी इच्छाओं और वरीयताओं को योजना में देख सकते थे जो यह उत्पादित करता था।

लेकिन, निश्चित रूप से, यह पहली यात्रा कार्यक्रम केवल एक मसौदा था। अभी भी कई प्रश्न थे जिनका उत्तर देने की आवश्यकता थी।

और यह तब जादू हुआ जब। हमने एजेंट से एक होटल या आकर्षण या ड्राइव के बारे में पूछा, और यह जो उत्तर देता था वह हमारे विशिष्ट स्थिति के संदर्भ में समृद्ध था: “यह बच्चों के लिए एक लंबी ड्राइव होगी, लेकिन मेरे ससुर को महल (और अगले दरवाजे के अनोखे कॉफी हाउस) पसंद आएगा — और यह मेरी पत्नी के लिए उस मालिश के लिए बस जगह हो सकती है।”

इस समृद्ध समझ से भरपूर जो हमारे लिए महत्वपूर्ण था, यह हमें एक तरह से यात्रा की योजना बनाने और परिष्कृत करने में मदद कर सकता था जो मुझे लगता है कि किसी अन्य तरीके से संभव नहीं होगा।

और यह उन पहले क्षणों में से एक था जब मुझे समझ में आया कि हमें अपने एंटरप्राइज ग्राहकों के लिए क्या बनाने की आवश्यकता है: बुद्धिमान प्रणाली जो संगठनात्मक, लेनदेन और व्यक्तिगत संदर्भ से इतनी भरी हुई है कि प्रत्येक उत्तर और प्रत्येक बातचीत एक फिंगरप्रिंट की तरह होगी: पूरी तरह से उस क्षण और बातचीत के लिए अद्वितीय जो यह एक ऐसा मूल्य प्रदान करेगा जो किसी अन्य तरीके से हो सकता है।