Procesi i Agjentit Kohor mbështetet në një logjikë të thjeshtë.
Ndajeni materialin hyrës në pjesë
Filloni me një dokument (si transkriptimi i një mbledhjeje bordi ose një raport vjetor). Ndajeni në pjesë të menaxhueshme (si ndërhyrjet e folësve ose paragrafët).
Nxirrni pohimet
Nga çdo pjesë, nxirrni pohime të qarta e të kuptueshme më vete, si: „Kompania X është lider i tregut“.
Etiketoni llojin
Fakt (e vërtetë objektive)
Opinion (subjektiv)
Parashikim (prognozë ose vlerësim)
Statik (i vërtetë në një çast të caktuar)
Dinamik (mund të ndryshojë me kalimin e kohës)
Jokohor (fakt i përhershëm)
Kuptoni kohën
Agjenti zbulon se kur u bë i vërtetë pohimi dhe, nëse është e nevojshme, kur pushoi së qeni i tillë (pra, kur u zhvlerësua). Kjo lidhet me vlefshmërinë e informacionit në pohim, e cila mund të ndryshojë nga koha kur pohimi u bë ose u publikua.
Kontrolloni për kundërthënie (zhvlerësim)
Nëse një pohim i ri bie ndesh me një të vjetër, hyrja e vjetër shënohet si e skaduar dhe lidhet me të renë, në vend që informacioni i zhvlerësuar të hiqet plotësisht nga baza e njohurive.
Ky proces është njëkohësisht i automatizuar dhe i gjurmueshëm, ndaj mund të shqyrtoni gjithmonë më tej se çfarë ndryshoi dhe përse.
Lajmi i mirë? Nuk keni nevojë ta riprojektoni të gjithë sistemin. Agjentët Kohorë shpesh mund të integrohen drejtpërdrejt në arkitekturën tuaj ekzistuese RAG ose në procesin e njohurive.
Përbërësit kryesorë:
Ndarja semantike: Ndajeni tekstin e papërpunuar në pjesë kuptimplota.
Nxjerrja e fakteve me LLM: Përdorni LLM-të për të identifikuar faktet, për të zbuluar datat dhe për të etiketuar llojet e ngjarjeve.
Klasifikimi kohor: Përdorni LLM-të për t’i klasifikuar pohimet sipas kohës dhe për të përcaktuar intervalet e vlefshmërisë së tyre kohore.
Logjika e zhvlerësimit kohor: Faktet e reja mund t’i përditësojnë ose skadojnë automatikisht të vjetrat—pa menaxhim manual të versioneve.
Ruajtja me treshe: Çdo fakt ruhet si: [Subjekti]—[Veprimi]—[Objekti] + [Koha e fillimit, Koha e përfundimit], nëse përdoren grafikë njohurish ose një bazë të dhënash me grafikë.
Me konfigurimin e duhur, edhe ekipet e vogla mund të kalojnë nga prototipi në prodhim brenda pak javësh. Mund të krijoni prototipin me modelet më të mëdha (GPT-4.1), pastaj, pasi të jetë stabilizuar, të kaloni te versionet më të shpejta (GPT-4.1-mini ose nano). Për një trajtim më të thelluar teknik, shihni udhëzuesin praktik të OpenAI për Agjentët Kohorë me Grafikë Njohurish.
Pra, tashmë e keni sistemuar grafikun e njohurive që merr parasysh kohën dhe mund t’u besoni të dhënave të tij. Si mund ta ktheni këtë bazë të fuqishme të dhënash në vlerë për biznesin?
Gjetja e informacionit që kërkoni në baza të mëdha njohurish mund të jetë sfiduese. Agjentët e rikthimit me shumë hapa mund t’ju ndihmojnë për këtë. Këto sisteme mund ta përshkojnë në mënyrë inteligjente bazën e njohurive përmes disa kërkimeve të ndërlidhura, për të gjetur informacionin më të rëndësishëm që i përgjigjet kërkesës suaj.
Ndërsa sistemi zgjerohet, ruajtja e efikasitetit dhe optimizimi i performancës bëhen thelbësore. Përfshirja e planifikuesve mund ta thjeshtojë rikthimin, duke i përqendruar fazat e mëvonshme të procesit te gjërat e rëndësishme. Përmirësimi i mjeteve të kërkimit dhe analizës që përdor sistemi bazë mund të sjellë gjithashtu përfitime, duke mundësuar kërkime më komplekse në grafikë të mëdhenj njohurish, pa cenuar shpejtësinë ose cilësinë.
Për zbatime me volum të lartë, paralelizimi i përshkimit të grafikut, ruajtja në memorie e rrugëve të shpeshta të kërkimit dhe përmirësimi i mëtejshëm i kërkesave e trajnimi i imët mund ta rritin ndjeshëm performancën.
Për ata që po ndërtojnë një Agjent Kohor, kemi publikuar me burim të hapur një udhëzues të plotë teknik në OpenAI Cookbook për Agjentët Kohorë me Grafikë Njohurish, i cili mbulon gjithçka, nga logjika e nxjerrjes deri tek arsyetimi me disa hapa, duke përfshirë:
Kod i plotë dhe skema të proceseve
Udhëzime për modelet dhe strategji vlerësimi
Praktikat më të mira për kalimin nga prototipi në prodhim në shkallë të gjerë
Agjentët Kohorë ndryshojnë mënyrën se si IA-ja e kupton botën tuaj—jo si fakte statike, por si një rrëfim të gjallë që zhvillohet vazhdimisht.
Kur vendimet tuaja varen nga koha kur ndodhi diçka—jo vetëm nga ajo që ndodhi—është koha të mendoni në dimensionin kohor.
Dhe nuk keni pse ta ndërtoni vetëm. Nëse dëshironi që sistemet tuaja ta kuptojnë më mirë kontekstin, të jenë gati për vendimmarrje ose thjesht të përputhen më shumë me realitetin—do të na pëlqente t’ju ndihmonim.