ज्ञान ग्राफ़ एजेंटिक एआई प्रणालियों के लिए महत्वपूर्ण आधार प्रदान करते हैं

कैसी शम ने एक प्रस्तुति में बताया कि ज्ञान ग्राफ़ एजेंटिक प्रणालियों के लिए एक महत्वपूर्ण आधार के रूप में कार्य करते हैं। उन्होंने चार व्यावहारिक वास्तुकला पैटर्न की व्याख्या की, जिनमें संदर्भ बंडलिंग, निर्णय प्रमाणिकता, कोड को सत्य मानना और एजेंट दृश्यता शामिल हैं। उन्होंने एक इंजीनियरिंग हार्नेस का प्रदर्शन किया जो ज्ञान ग्राफ़ पर आधारित है, जिसका उद्देश्य प्रतिक्रिया लूप को सरल बनाना, टोकन उपयोग को अनुकूलित करना और प्रणाली विश्वसनीयता बनाए रखना है।

कैसी शम रिलेशनल एआई में पारिस्थितिकी तंत्र और उत्पाद इंजीनियरिंग की उपाध्यक्ष हैं, जहाँ वे उत्पादन एआई प्रणालियों के डिज़ाइन और निष्पादन के लिए टीमों का नेतृत्व करती हैं। उनका विशेषज्ञता क्षेत्र ग्राफ़ आरएजी, एजेंटिक वर्कफ्लो और ऐसे एआई सिस्टम बनाना है जो मजबूत, व्याख्यात्मक और उत्पादन के लिए तैयार हों। उन्होंने बताया कि पिछले कुछ वर्षों में उनका अनुभव और उनका काम इस प्रस्तुति का आधार है।

उन्होंने स्पष्ट किया कि यह प्रस्तुति किसी कठोर सिद्धांत या फ्रेमवर्क की भविष्यवाणी नहीं है। यह केवल उनके व्यक्तिगत अनुभव और ज्ञान ग्राफ़ के साथ काम करने के तरीके पर केंद्रित है। उन्होंने कहा कि डेटा मॉडलिंग और डोमेन मॉडलिंग का प्रारूप बहुत ही ग्राफिकल होता है, क्योंकि यह संबंधों और चीज़ों को एक दूसरे से जोड़ने के बारे में है। उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि यह प्रस्तुति ग्राफ़ आरएजी का ट्यूटोरियल नहीं है, क्योंकि उन्होंने पिछली बार न्यूयॉर्क में इस विषय पर गहराई से बात की थी।

प्रस्तुति दो भागों में बँटी है। पहले भाग में यह बताया गया है कि ज्ञान ग्राफ़ एजेंटिक सिस्टम का आधार क्यों है और यह क्यों महत्वपूर्ण है। दूसरे भाग में सीखे गए पाठों पर चर्चा की गई है, जिसमें उन्होंने अपने टीम के लिए बनाए गए हार्नेस का डेमो प्रदर्शित किया। उन्होंने कहा कि वे इस डेमो में ज्ञान ग्राफ़ के ग्राहक के रूप में हैं और वहाँ से सीखे गए पाठों को साझा कर रहे हैं।

कैसी शम ने बताया कि पिछले छह महीनों में बहुत कुछ बदल गया है, इसलिए उन्हें अपनी प्रस्तुतियों को बार-बार बदलना पड़ता है। वे इस स्थिति में हैं जहाँ वे एजेंट्स के साथ अपने नींव को फिर से स्थापित करने की कोशिश कर रहे हैं ताकि वे जितना संभव हो उतनी तेजी से बदलाव कर सकें। उन्होंने कहा कि एजेंट्स अब इस काम को एक अच्छे तरीके से संभाल रहे हैं और वे वापस कोडबेस में जाकर देखना चाहती हैं कि ये एजेंट्स वास्तव में क्या कर रहे हैं और वे इसे कैसे कर रहे हैं।