2023 ಉತ್ಪಾದಕ AI ವರ್ಷವಾಗಿದ್ದರೆ, 2025 ಶೀಘ್ರವಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್ AI ವರ್ಷವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು ಇಮೇಲ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು, ಕೋಡ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಮುಂದೆ ಹೋಗುತ್ತವೆ: ಅವು ಕಡಿಮೆ ಕೈ ಹಿಡಿತದಿಂದ ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ನಾಯಕರಿಗೆ, ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಪ್ರಶ್ನೆ "ನಾವು AI ಬಳಸಬೇಕೇ?" ಅಲ್ಲ:
ನಮ್ಮ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ನಲ್ಲಿ ಯಾವ ರೀತಿಯ AI ಎಲ್ಲಿಗೆ ಸೇರಿದೆ: ಜನರೇಟಿವ್, ಏಜೆಂಟ್ ಅಥವಾ ಎರಡೂ?
ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಏಜೆಂಟ್ AI vs ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಎಲ್ಲಿ ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ, ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
1. ಏಜೆಂಟ್ AI vs ಜನರೇಟಿವ್ AI ಈಗ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಉತ್ಪಾದಕ AI ನಾವು ವಿಷಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿತು. ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉದ್ಯಮಗಳು ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮಾತ್ರ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡಿವೆ. ಯಾರಾದರೂ ಇನ್ನೂ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು, ಇತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಟನ್ಗಳನ್ನು ಒತ್ತಬೇಕು ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಏಜೆಂಟ್ AI ಮುಂದಿನ ಹಂತವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆ: ಕೇವಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಪರಿಕರಗಳಾದ್ಯಂತ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು. ಅವರು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮಾನವರೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಮುಂದಿನ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ AI ಅಳವಡಿಕೆ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಅನೇಕ ಆರಂಭಿಕ ಯೋಜನೆಗಳು ವೆಚ್ಚ, ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯದಿಂದಾಗಿ ರದ್ದಾಗುತ್ತವೆ. ಇದು buzz ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ವ್ಯವಹಾರದ ಪ್ರಭಾವದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮುಖ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಜನರೇಟಿವ್ AI ಎಂದರೇನು? (ಸೃಜನಶೀಲ ಎಂಜಿನ್)
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಎಂದರೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ವಿಷಯವನ್ನು - ಪಠ್ಯ, ಕೋಡ್, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊ - ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ವೇಗದ, ಸಮಂಜಸವಾದ ಜ್ಞಾನವುಳ್ಳ ಬರಹಗಾರ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸಕ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ. ನೀವು ಕೇಳುತ್ತೀರಿ:
- ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯ ಮೊದಲ ಕರಡು
- 20 ಪುಟಗಳ ವರದಿಯ ಸಾರಾಂಶ
- ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆ
- ಕೋಡ್ನ ತುಣುಕು ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣ
…ಮತ್ತು ಈ ಮಾದರಿಯು ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದದ್ದನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ಯಮ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಇಮೇಲ್ಗಳು, ಸಭೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ರಚಿಸುವ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಸಹ-ಪೈಲಟ್ಗಳು
- ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಡೆವಲಪರ್ ಪರಿಕರಗಳು
- ಜ್ಞಾನ ಮೂಲ ವಿಷಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವ ಬೆಂಬಲ ಸಹಾಯಕರು
ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವು ಇನ್ನೂ ನಿಮ್ಮ ಕೇಳುವಿಕೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಮಾಲೀಕತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಸ್ವತಃ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದಿಲ್ಲ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಬಹು-ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಆಯೋಜಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
3. ಏಜೆಂಟ್ AI ಎಂದರೇನು? (ಸ್ವಾಯತ್ತ ಆಪರೇಟರ್)
ಏಜೆಂಟ್ AI ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸೀಮಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಯೋಜಿಸುವ, ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕೇವಲ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಬದಲು, AI ಏಜೆಂಟ್:
- ಗುರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಈ ಬೆಂಬಲ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ").
- ಅದನ್ನು ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ (ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಿರಿ, ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ).
- ಪರಿಕರಗಳು ಅಥವಾ API ಗಳನ್ನು (CRM, ಟಿಕೆಟಿಂಗ್, ಇಮೇಲ್, ಆಂತರಿಕ ಸೇವೆಗಳು) ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕರೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ತನ್ನ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾದೃಶ್ಯ:
- ಉತ್ಪಾದಕ AI ಒಬ್ಬ ಪ್ರತಿಭಾನ್ವಿತ ಬರಹಗಾರ ಅಥವಾ ವಿನ್ಯಾಸಕನಂತೆ.
- ಏಜೆಂಟ್ AI ಎನ್ನುವುದು ಯೋಜನಾ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಂತೆ, ಅವರು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ, ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಒಂದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆ: ಆನ್-ಕಾಲ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತಾ ಏಜೆಂಟ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾನೆ, ಸಂಬಂಧಿತವುಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತಾನೆ, ಇತ್ತೀಚಿನ ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾನೆ, ಸಂಭವನೀಯ ಮೂಲ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳನ್ನು ಲೂಪ್ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿಕೊಂಡು ಘಟನೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತಾನೆ ಅಥವಾ ನವೀಕರಿಸುತ್ತಾನೆ.
ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಹುತೇಕ ಯಾವಾಗಲೂ ಬಹು ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಂತಗಳಿಗಾಗಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂದೇಶಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು) ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಏಜೆಂಟ್ AI ಒಂದು "ಸೂಪರ್ ಮಾಡೆಲ್" ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಘಟಕಗಳನ್ನು ದೃಢವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡುವ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು.
4. ಏಜೆಂಟ್ AI vs ಜನರೇಟಿವ್ AI: ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು
ಉತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ AI ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ಅವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಗುರಿಗಳು, ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು, ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನೋಡಲು ಸಹಾಯಕವಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
| ಆಕಾರ | ಏಜೆಂಟ್ AI | ಉತ್ಪಾದಕ AI |
|---|---|---|
| ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿ | ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ | ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಿ (ಪಠ್ಯ, ಕೋಡ್, ಮಾಧ್ಯಮ) |
| ವಿಶಿಷ್ಟ ಇನ್ಪುಟ್ | ಗುರಿ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭ (ಉದಾ, “ಒಪ್ಪಂದ X ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ”) | ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ (ಉದಾ, "Y ಬಗ್ಗೆ ಇಮೇಲ್ ಬರೆಯಿರಿ") |
| ವಿಶಿಷ್ಟ ಔಟ್ಪುಟ್ | ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾದ್ಯಂತ ನವೀಕರಿಸಿದ ಸ್ಥಿತಿ | ಹೊಸ ವಿಷಯ (ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಕೋಡ್, ಇತ್ಯಾದಿ) |
| ಡೇಟಾ ಫೋಕಸ್ | ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂವಹನ ದಾಖಲೆಗಳು, ಪರಿಕರ ಕುರುಹುಗಳು, ಈವೆಂಟ್ಗಳು | ದೊಡ್ಡ, ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಕಾರ್ಪೋರಾ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ |
| ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ | ಕಾರ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ದಕ್ಷತೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ, ನೀತಿ ಪಾಲನೆ | ಸುಸಂಬದ್ಧತೆ, ವಾಸ್ತವಿಕತೆ, ಶೈಲಿ, ವಿಷತ್ವ |
| ಸಲಕರಣೆ | ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್, ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ | ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಆರ್ಎಜಿ, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ |
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ:
- ಉತ್ಪಾದಕ AI ಕೇಳುತ್ತದೆ: "ನಾವು ಸಹಾಯಕವಾದ, ಸುರಕ್ಷಿತವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ್ದೇವೆಯೇ?"
- ಏಜೆಂಟ್ AI ಕೇಳುತ್ತದೆ: "ನಾವು ಕೆಲಸವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮುಗಿಸಿದ್ದೇವೆಯೇ?"
5. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು: ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಎಲ್ಲಿ ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ
| ಉತ್ಪಾದಕ AI ಉದಾಹರಣೆಗಳು | ಏಜೆಂಟ್ AI ಉದಾಹರಣೆಗಳು |
|---|---|
|
ಮಾರಾಟದ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಪಟ್ಟಿಗಳು
ಒಂದು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯು ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಮನವೊಲಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪುನಃ ಬರೆಯುತ್ತದೆ, ಕ್ಲಿಕ್-ಥ್ರೂ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
|
ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ ಏಜೆಂಟ್
ಒಬ್ಬ ಬೆಂಬಲ ಏಜೆಂಟ್ AI ಟಿಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ, CRM ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಎಳೆಯುತ್ತದೆ, ನೀತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಟಿಕೆಟ್ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಒಬ್ಬ ಮನುಷ್ಯ ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾನೆ, ಆದರೆ AI ಹೆಚ್ಚಿನ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
|
|
ಡೆವಲಪರ್ ಉತ್ಪಾದಕತೆ
ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಬಾಯ್ಲರ್ಪ್ಲೇಟ್ನ ಬದಲಿಗೆ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಕೋಡ್ ಸಹಾಯಕರು ಕಾರ್ಯಗಳು, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ.
|
ಭದ್ರತಾ ಘಟನೆ ಏಜೆಂಟ್
ಒಬ್ಬ ಏಜೆಂಟ್ ಗುರುತು, ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ನಾದ್ಯಂತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿಸುತ್ತಾರೆ, ಟೈಮ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ, ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದ ಪರಿಹಾರ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಜಾರಿ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತಾರೆ.
|
|
ಜ್ಞಾನ ಸಾರಾಂಶ
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಾರಾಂಶಗಳು, ಕ್ರಿಯಾ ವಸ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರುವ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ದೀರ್ಘ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಚಾಟ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗೆ ಅಂಟಿಸುತ್ತಾರೆ.
|
ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು SRE ಏಜೆಂಟ್
ಒಬ್ಬ SRE ಏಜೆಂಟ್ ಕರೆಯಲ್ಲಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ರನ್ಬುಕ್ಗಳಿಂದ ಸುರಕ್ಷಿತ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಚಾಟ್ ಮಾಡಲು ಸ್ಥಿತಿ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
|
|
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ,
ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಇನ್ನೂ ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಮುಂದೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾನೆ.
|
ಈ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ,
ಏಜೆಂಟ್ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ - ಅದು ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳ ಒಳಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ.
|
[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: AI vs ML vs LLM vs ಜನರೇಟಿವ್ AI: ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ]
6. ಏಜೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಹೇಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ
ಆಧುನಿಕ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ AI ವಿರಳವಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಅವು ಸಹಕರಿಸುತ್ತವೆ.
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿ:
- ಏಜೆಂಟ್ AI ಎಂಬುದು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಬೆನ್ನೆಲುಬು - ಇದು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ, ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, API ಗಳನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಉತ್ಪಾದಕ AI ಎಂಬುದು ಸೃಜನಶೀಲ ಸ್ನಾಯು - ಇದು ಇಮೇಲ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಕೋಡ್ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಉದ್ಯಮ ಹರಿವು ಈ ರೀತಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು:
- ಒಬ್ಬ ಗ್ರಾಹಕರು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ಏಜೆಂಟ್ ಗುರಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು CRM ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ನೆಲೆಗಳಿಂದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತಾನೆ.
- ಇದು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕರಡು ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಮುಂದಿನ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ.
- ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯು ಮೂಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿನ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಏಜೆಂಟ್ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ಇದು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಹಂತಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಲು ಮಾನವನನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ.
ಈ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಲೂಪ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯದ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ - ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ, ಲಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ.
7. ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಪಾಯಗಳು, ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾರ
ಯಾವುದೇ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಂತೆ, ಉತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ AI ಎರಡೂ ವಿನಿಮಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ.
| ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅಪಾಯಗಳು | ಏಜೆಂಟ್ AI ಅಪಾಯಗಳು |
|---|---|
|
ಮಾದರಿಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಭ್ರಮೆಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳು.
|
ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಹಲವು ಪರಿಕರ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು.
|
|
ಸರಿಯಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವಿಲ್ಲದೆ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಸ್ವರ ಅಥವಾ ಶೈಲಿ.
|
"ಏಜೆಂಟ್-ವಾಷಿಂಗ್": ಕೆಲವು ಪರಿಕರಗಳು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವರಿದ ಸರಳ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ ಅವುಗಳನ್ನು "ಏಜೆಂಟಿಕ್" ಎಂದು ಬ್ರಾಂಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
|
|
ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಬಳಸಿದರೆ ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಲ್ಲದೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು.
|
ಗುಪ್ತ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು: ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ, ಅವರು ಮೌನವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ಅನುತ್ಪಾದಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕುಣಿಯಬಹುದು.
|
ಅತ್ಯಂತ ಸುರಕ್ಷಿತ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿಡುತ್ತವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ವ್ಯವಹಾರದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತವೆ.
8. ಶೈಪ್ ಎಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ: ಡೇಟಾ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್
ನೀವು ಜನರೇಟಿವ್ AI, ಏಜೆಂಟ್ AI ಅಥವಾ ಎರಡರ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಒಂದು ಸ್ಥಿರಾಂಶ ಉಳಿದಿದೆ: ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅವುಗಳ ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಷ್ಟೇ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿವೆ.
ಶಾಯ್ಪ್ ಏಜೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ:
- ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ
Shaip ಪಠ್ಯ, ಆಡಿಯೋ, ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊದಾದ್ಯಂತ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಶಬ್ದಕ್ಕಿಂತ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ, ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆ: AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೇವೆಗಳು - ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪರಿಹಾರಗಳು.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ, Shaip ತಂಡಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, RAG ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಪೋಷಿಸುವ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ಜನರೇಟಿವ್ AI ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳು - ಮಾನವ-ಆಂತರಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ
ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲದೆ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಶೈಪ್ ಅವರ ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ವಿಧಾನವು ಸುರಕ್ಷತೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ ಕಡಿತ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ - ನೈಜ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಏಜೆಂಟ್ AI ಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ. ಉದಾಹರಣೆ: ಜನರೇಟಿವ್ AI ಗಾಗಿ ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್
ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ AI ಎಲ್ಲಿಗೆ ಸೇರಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವೆಂದರೆ:
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಆದರೆ ಸೀಮಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ನಂತರದ ಬೆಂಬಲ ಅನುಸರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ ಘಟನೆ ಸಾರಾಂಶಗಳು).
- ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಿರಾ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- Shaip ನ ಡೇಟಾ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಪೈಲಟ್ ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿದಂತೆ ಕ್ರಮೇಣ ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಜೆಂಟ್ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ AI ಎಂದರೇನು?
ಏಜೆಂಟ್ AI ಎನ್ನುವುದು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸೀಮಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಕೇವಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವ ಬದಲು, ಏಜೆಂಟ್ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಗುರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ, ಪರಿಕರಗಳು ಅಥವಾ API ಗಳನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಏಜೆಂಟ್ AI ಜನರೇಟಿವ್ AI ಗಿಂತ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಂದ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಕೋಡ್ನಂತಹ ಹೊಸ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟ್ AI ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ಮುಗಿಯುವವರೆಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಪರಿಕರಗಳು, ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಉತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ AI ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದೇ?
ಹೌದು. ಅನೇಕ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ನಿಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ, AI ಏಜೆಂಟ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಇಮೇಲ್ಗಳು, ವಿವರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತಾನೆ. ನಂತರ ಏಜೆಂಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುತ್ತಾನೆ.
ವ್ಯವಹಾರವು ಏಜೆಂಟ್ AI vs ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು?
ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಗಾಗಿ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದಾಗ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಪರಿಹಾರ, ನವೀಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಘಟನೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯಂತಹ ಬಹು-ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಿದಾಗ ಏಜೆಂಟ್ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿ - ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಲೂಪ್ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಏಜೆಂಟ್ AI ನ ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯಗಳು ಯಾವುವು?
ಏಜೆಂಟ್ AI ಯೋಜನೆಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯದಿಂದಾಗಿ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ಸರಳ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಾಗಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವಾಗ "ಏಜೆಂಟ್-ವಾಷಿಂಗ್" ಅಪಾಯವೂ ಇದೆ. ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ, ಲಾಗಿಂಗ್, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಇಲ್ಲದೆ, ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಕಡಿಮೆ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಥವಾ ಅಸುರಕ್ಷಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
