ನಿಮ್ಮ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು LLMಗೆ ವಹಿಸುವುದರಿಂದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಇದರಿಂದ ವೇಗ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಸದೃಢತೆ ಕುಗ್ಗಬಹುದು.
ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನಿರ್ಧಾರ ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು LLMನಿಂದ ಹೊರತೆಗೆದು ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
LLM ಆಧಾರಿತ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ, ನಿರ್ಧಾರ ಕೈಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಭಾಗವನ್ನು LLM ಮಾಡೆಲ್ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಎಷ್ಟು ಭಾಗವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದು ನೀವು ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಆಯ್ಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಈ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಕೆಳಗಿನ ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಂತೆ ಇದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು.
ರೂಟರ್ ಆಧಾರಿತ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು ಕ್ರಮ ಮತ್ತು ತರ್ಕವನ್ನು ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರಿಂದ ಸೀಮಿತ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ, ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸದೃಢ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ದೊರೆಯುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳನ್ನು ‘ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು’ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಸಹಜ ಭಾಷೆಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು (LLMಗಳು) ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತವೆ. ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ತರ್ಕವು ಸಾಕಾಗದ ಅಥವಾ ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಮುಕ್ತ ಸಂವಾದಗಳಿಗೆ ಇವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೂಟರ್ ಆಧಾರಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ಗಳನ್ನು ಮೀಸಲಿಡಲು ನಾವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.
ರೂಟರ್ ಆಧಾರಿತ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು
ರೂಟರ್ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು:
ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧಾರ ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಯಾವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು LLM ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ ಇವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹತ್ತಿರವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ಕೆಳಗಿನದು ‘ರೂಟರ್ ವಿಧಾನ’ ಬಳಸುವ ವಿಮಾನಯಾನ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಬುಕಿಂಗ್ ಏಜೆಂಟ್ನ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಮೂರು ಸಂಭಾವ್ಯ ಆಯ್ಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು LLM ನೆರವಾದರೂ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಆ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಮಾದರಿ ಪಠ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದು ನಮ್ಮ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್. LLM ಮೇಲೆ ಕಠಿಣ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿರುವುದರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದ ನಡವಳಿಕೆ ಅನುಭವವಾಗುತ್ತದೆ.
ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು
ರೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು:
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಬದಲಿಗೆ ಸಹಜ ಭಾಷೆಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳ ಮೂಲಕ ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಸೂಚನೆ: ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸಹಜ ಭಾಷೆಯು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟವೂ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂಥದ್ದೂ ಆಗಿದೆ. ಮುಂದೆ ಚರ್ಚಿಸುವಂತೆ, ಇವು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಎರಡೂ ಗುಣಗಳಾಗಿವೆ. ಇದನ್ನು ನಾವು ‘ಸೂಚನೆಯ ಬದಲು ಉದ್ದೇಶ’ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಬಹು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಕ್ರಮ ಹಾಗೂ ವಿಧಾನವನ್ನು LLM ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾದ ಹೊಸ ತಾರ್ಕಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು.
ಈ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯಿಂದ ಅಸ್ಥಿರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬರಬಹುದು. ಆದರೆ ಅದು ಸರಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದಾಗ ‘ಮಾಂತ್ರಿಕ’ ಅನುಭವ ನೀಡಬಹುದು.
ಕೆಳಗಿನ ಉದಾಹರಣೆಯು ಅದೇ ಸರಳ ವಿಮಾನಯಾನ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸೂಕ್ತವೆಂದು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಬದಲು, ಆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು LLM ಪದರಕ್ಕೆ ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ‘ಮುಖ್ಯ’ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ಏಜೆಂಟ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ವಿಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಗೆಂದೇ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಆ ಏಜೆಂಟ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ LLM ಪದರವು ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರ, ರೂಟರ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಬರಹಗಾರನ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ರೂಟರ್ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅದು ಕೇವಲ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರನ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸಿತ್ತು. ಉಳಿದುದನ್ನು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ನಿರ್ವಹಿಸಿತ್ತು.
ಸಾಧ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ರೂಟರ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲು ನಾವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಅದು ಕೆಳಗಿನ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ವೇಗ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆ: ಬಾಹ್ಯ APIಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಗಣನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗ ನೀಡುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ‘IF/ELSE’ ತರ್ಕವನ್ನು 400 ಶತಕೋಟಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಮಾಡೆಲ್ ಮೂಲಕ ಕಳುಹಿಸಲು LLM ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಹಣ ನೀಡುವುದಕ್ಕಿಂತ Pythonನಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು ಬಹಳ ಅಗ್ಗ.
ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪ: ಸ್ಥಾಪಿತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪದ್ಧತಿಗಳ ಮೂಲಕ ದೋಷ ಪತ್ತೆ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ: ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಇರುವುದರಿಂದ ಸಮಸ್ಯೆ ಪತ್ತೆ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಅನ್ವಯದ ಪ್ರವಾಹದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವು LLMನ ಅಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲಾಗದ ತೂಕಗಳಲ್ಲಿ ಇರುವ ಬದಲು, ಪಾರದರ್ಶಕವಾದ ಆವೃತ್ತಿ-ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ.
ರೂಟರ್ ವಿಧಾನಗಳ ಅನನುಕೂಲಗಳೆಂದರೆ ಅವು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿರಬಹುದು, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಮುಕ್ತ ಸ್ವರೂಪದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಕಷ್ಟಪಡಬಹುದು. ಯಾವಾಗಲೂ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನೀರಸ ಅಥವಾ ಜಡವಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು.
ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಪ್ರಬಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಯೋಜನೆ: ಅವು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಯೋಜಿಸಬಲ್ಲವು.
ಪರಿಕರ ಆಯ್ಕೆ/ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರ: ಸೂಕ್ತ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸಂಯೋಜನೆ: ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ ಸೃಜನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮರುಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ.
ಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು: ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.
Pydantic-AI ಅಥವಾ OpenAIನ Agents SDKನಂತಹ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಷನ್ ಅನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪುರಾವೆಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
ಈ ವಿಧಾನದ ಅನನುಕೂಲಗಳೆಂದರೆ:
LLMನ ಯೋಜನಾ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ನಂತರದ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಸರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಖಾತರಿಯಿಲ್ಲ. ರೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಇದೇ ಸಮಸ್ಯೆಯಿದೆ. ಆದರೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅದರ ನಡವಳಿಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಊಹಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ.
ಸರಳ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಬೇಕಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಮ್ಮ ವಿಮಾನಯಾನ ಏಜೆಂಟ್ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಮಾನಯಾನ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿ ಕೇಳಲು ಬಯಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ವಿಧಗಳು ಬಹುಶಃ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ತರ್ಕವು LLMನಲ್ಲಿ ಇರುವುದರಿಂದ, ದುರುದ್ದೇಶಿಗಳು ಅದನ್ನು ಜೈಲ್ಬ್ರೇಕ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ದುರ್ಬಳಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಹಳ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ನಿರ್ಧಾರ ಕೈಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು LLMನೊಳಗೆ ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ Langfuse ಅಥವಾ Braintrustನಂತಹ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪರಿಕರಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ಭಾಗಶಃ ನೆರವಾಗಬಹುದು.
ಓದುಗರಿಗೆ ಸೂಚನೆ: ಮಾಡೆಲ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವೇಗವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಕೆಳಗಿನ ಅಂಶಗಳು ಸದ್ಯದಲ್ಲೇ ಬದಲಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ.
ನಿಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
ನೀವು ಬಯಸುವ ನಿರ್ಧಾರ ತರ್ಕವನ್ನು ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದೇ?
ನಿಮ್ಮ ಅನ್ವಯದಲ್ಲಿ ವೈಫಲ್ಯ ಅಥವಾ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲವೇ?
ಮೇಲಿನ ಯಾವುದಾದರೂ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ‘ಹೌದು’ ಎಂಬ ಉತ್ತರವು ರೂಟರ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವೆಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಧ್ಯವಿರುವವರೆಗೆ ರೂಟರ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ನಾವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ತತ್ವವಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಯಾವುದಾದರೂ ಭಾಗವನ್ನು ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಬಹುದಾದರೆ ಹಾಗೆಯೇ ಮಾಡಿ. ಅಂದರೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಾಗ LLMಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಬಳಸಬೇಡಿ.
ಈ ವಿಧಾನಗಳ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಿದಾಗ, ಮುಕ್ತ ಸ್ವರೂಪದ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ನ ಕೆಲವು ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
ಪರಿಕರ ಆಯ್ಕೆ/ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರ: ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಕವಲೊಡೆಯುವಿಕೆ ಅಥವಾ LLM ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರಗಳ ಮೂಲಕ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಬಹುದು.
ಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು: ಸರಳ LLM ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರಗಳು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಅದು ಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು.
ಆದರೆ ‘ಯೋಜನೆ’ ಮತ್ತು ‘ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸಂಯೋಜನೆ’ಯನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ರೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸುವುದು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟ. ಆದ್ದರಿಂದ ಕಾರ್ಯವೊಂದಕ್ಕೆ ಇವು ಅಗತ್ಯವೆಂದು LLM ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರ ಅಥವಾ ಬೇರೆ ತರ್ಕ ನಿರ್ಧರಿಸಿದಾಗ, ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿರುವ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ಶಾಖೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಾವು ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತೇವೆ.
ರೂಟರ್ ಮತ್ತು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳ ನಡುವಿನ ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಯು ಅನ್ವಯದ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ, ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಶೈಲಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರಬೇಕು. ರೂಟರ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸುಲಭ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸಂವಹನಗಳಿಗೆ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ನೀಡುತ್ತವೆ.
LLMಗಳು ಮುಂದುವರಿದಂತೆ ಈ ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಸಮತೋಲನವು ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಾರ್ಯಭಾರಗಳಿಗೆ ನಾವು ರೂಟರ್ ಆಧಾರಿತ ಅಥವಾ ಸಂಕರ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತೇವೆ. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾದ ಮಾನವಸಹಜ ಸಂವಹನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮುಕ್ತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ಗಳನ್ನು ಮೀಸಲಿಡುತ್ತೇವೆ.