AI ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುವುದು ಏನು?
ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುವುದು ಪ್ರತಿ AI ಏಜೆಂಟ್ ನಿರ್ಧಾರದ ಹಿಂದೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ತರ್ಕವನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ, ಪರಿಶೀಲನೀಯ ಕಲ್ಪನೆಗಳಾಗಿ ಹಿಡಿಯುವ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಏನಾದರೂ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ದಾಖಲಿಸುವ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣಾ ಲಾಗ್ಗಳ ವಿರುದ್ಧ, ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುವುದು ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ - ಪರಿಗಣಿಸಿದ ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಪರಿಗಣಿತವಾದ ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳು, ತರ್ಕಗಳು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಯಾದ ಕಾರಣಗಳು. AIAgentree ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ: ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ, ತರ್ಕದ ಮರ, ಸಾಕ್ಷ್ಯSnapshots, ಆಯ್ಕೆಯಾದ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಂಡಿಸುವ ಮುಚ್ಚಿದ ದಾಖಲೆಗಳು. ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುವುದು EU AI ಕಾಯ್ದೆ ಲೇಖನಗಳು 12-14 ಗೆ ಅನುಕೂಲಿಸುತ್ತದೆ, ಮೂರು ವಿಶ್ವಾಸದ ಮೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ (ಹುಡುಗ-ಲೂಪ್, ಹುಡುಗ-ಲೂಪ್, ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ) ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಾಪರವನ್ನು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವಾಗಿ ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವು ನಾರ್ಮಟಿವ್ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು (ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ/ವಿರೋಧಿಸುತ್ತದೆ) ವರ್ಣನಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧಗಳಿಂದ (ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ/ಸಂಬಂಧಿತ) ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ, AI ತರ್ಕವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆಗೊಳಿಸಲು, ಹೋಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಹಳಷ್ಟು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಲಾಗಿಂಗ್ (ಏನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಏನನ್ನು ಮಾಡಿದವು) ಅನ್ನು ನಿರ್ಣಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು (ಏನು ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಏಕೆ) ಎಂದು ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯ ನೆನಪು ಎಲ್ಲವೂ ನಂತರದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.
- •ಲಾಗ್ಗಳು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತವೆ — API ಕರೆಗಳು, ವಿಳಂಬ, ದೋಷಗಳು
- •ನಿರ್ಣಯ ಪಥಗಳು ಸಂರಚಿತ ತರ್ಕವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡುತ್ತವೆ — ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಸಾಕ್ಷ್ಯ, ಕಾರಣ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು
- •ನಿರ್ಣಯ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳು ಆಪ್ತವಾದ ವಸ್ತುಗಳು, ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೋಧಕರು ಕೇಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಪುನರಾವೃತ್ತ ಮಾಡಬಹುದು
- •ಪೂರ್ವನಿಯಮ ಸಂರಚಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ — ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಯ ನೆನಪು
ಒಂದು ನಿಯಂತ್ರಕ ನಿಮ್ಮ AI ಮಾಡಿದ ಕೊನೆಯ 100 ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದ್ದಾರೆ.
ನೀವು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು 30 ದಿನಗಳ ಕಾಲ ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಏನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ?
ಮೂಲ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ, ಪುನಃ ಹೇಳಲಾಗಿದೆ
ಎಐ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ರಸೀದಿಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಲಾಗಿಂಗ್ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಅಲ್ಲ. ಚೈನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ನೆಲದ ಸತ್ಯವಲ್ಲ.
ಈ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಸತ್ಯವಾಗಿವೆ. ಆದರೆ ಅವು ಸಂಪೂರ್ಣವಲ್ಲ.
ಪ್ರಶ್ನೆ "ನಾವು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಹಿಡಿಯಬೇಕು?" ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಉತ್ತರವಿದೆ: ಅನುಕೂಲತೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ, ದೋಷ ಪರಿಹಾರ. ಕಠಿಣವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ: "ನಾವು ಮಾಡಿದಾಗ ಏನು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ?"
ಉತ್ತರ ನಿರೀಕ್ಷಿತವಲ್ಲ: ಸಂಸ್ಥಾತ್ಮಕ ನೆನಪು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಮೇಲ್ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ನೀವು ನಂತರ ಸೇರಿಸುವ ಮೋಡ್ಯೂಲ್ ಆಗಿ ಅಲ್ಲ. ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿ.
"ನಿರ್ಣಯ" ಅಂದರೆ ಏನು?
ನಿರ್ಣಯವು ಮಾದರಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅಲ್ಲ. ಇದು API ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಕಾರ್ಯದ ಹಿಂತಿರುಗುವ ಮೌಲ್ಯ ಅಲ್ಲ.
ಒಂದು ನಿರ್ಣಯವು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ಸಂರಚಿತ ಕೃತಿಯಾಗಿದೆ:
- •ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ — ಏನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು (ಕೋಷ್ಟಕ #1234 ಅನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿ)
- •ತೂಕ ಹಾಕಿದ ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳು — ಪರಿಗಣಿಸಿದ ವಾಸ್ತವಗಳು, ನಿರ್ಧಾರ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡವು
- •ಪರಿಗಣಿತ ಪರ್ಯಾಯಗಳು — ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗಿದ್ದು, ತಿರಸ್ಕೃತವಾದ ಆಯ್ಕೆಗಳು
- •ಆಯ್ಕೆಯಾದ ತರ್ಕ — ಯಾವ ವಾದಗಳು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಒಯ್ಯುತ್ತವೆ
- •ದಾಖಲೆಯಾದ ಫಲಿತಾಂಶ — ನಂತರ ಏನಾಯಿತು (ತಕ್ಷಣ, 6 ತಿಂಗಳು, 1 ವರ್ಷ)
ಇದು AIAgentree ನಿರ್ಣಯ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯುವದು — ಪರಿಶೀಲಕರಿಗೆ ಕೇಳಲು, ಪುನರಾವೃತ್ತ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಮುಚ್ಚಿದ, ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ದಾಖಲೆ.
ಏನು ಲಾಗ್ಗಳು ನಿಮಗೆ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ
| ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣಾ ಲಾಗ್ | ನಿರ್ಣಯ ಪಥದ ಗುರುತು |
|---|---|
ಅನುಮೋದನೆ_ಕೋಶ(application_id=1234, score=0.87) | ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ: ಸಾಲ #1234 ಅನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿ ಪರಿಣಾಮ: ಆದಾಯ ದೃಢೀಕರಣ ಪಾಸ್ (ತೂಕ: 0.92) ಪರಿಣಾಮ: 3 ವರ್ಷಗಳ ಉದ್ಯೋಗ ಇತಿಹಾಸ (ತೂಕ: 0.85) ವಿರೋಧ: ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಂಕೆ ಗಡಿಯನ್ನು ಮೀರಿಸಿದೆ (ತೂಕ: 0.78) ಅತಿಕ್ರಮಣ: ಹಿರಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಕನಿಂದ ಕೈಯಿಂದ ಹೊರತರುವಿಕೆ ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆ ತರ್ಕ: ಉದ್ಯೋಗ ಸ್ಥಿರತೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಚಿಂತನವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಫಲಿತಾಂಶ (6ಮೋ): 0 ತಪ್ಪಿದ ಪಾವತಿಗಳು |
| ಏನು ಸಂಭವಿಸಿತು. ಯಾವಾಗ ಸಂಭವಿಸಿತು. ಇದಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ಸಮಯವಾಯಿತು. | ಏಕೆ ಇದು ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ಏನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಯಿತು. ನಂತರ ಏನಾಯಿತು. |
ಲಾಗ್ ನಿಮಗೆ ಸಾಲವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಟ್ರೇಸ್ ನಿಮಗೆ ಯಾಕೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಚಿಂತನದ ವಿರುದ್ಧ ಅದು ಅನುಮೋದಿತವಾಗಿದೆ, ಯಾರು ಅಪವಾದವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಆ ನಿರ್ಧಾರವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ತಿರುಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಎರಡು ಪ್ರಾಥಮಿಕಗಳು
ಮೊತ್ತದ ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಎರಡು ಮೂಲಭೂತಗಳ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ:
ಪ್ರಾಥಮಿಕ 1: ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾದ ಯುಕ್ತಿಯ ಶಾಶ್ವತ ದಾಖಲೆ
"ಮಾದರಿಯು ಏನು ಹೇಳಿತು" ಅಲ್ಲ. ಒಂದು ಸಂರಚಿತ ವಾದ ಗ್ರಾಫ್ ಇದರಲ್ಲಿ ಆಕ್ಷೇಪಣೆಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು (ಮಟ್ಟಿಗೆ/ವಿರೋಧಿಸುತ್ತವೆ), ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧತೆ ಇದೆ.
ಪ್ರಾಥಮಿಕ 2: ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ದಾಖಲೆ
ಮಾದರಿ 200 OK ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿದುದಲ್ಲ. ಒಂದು ಮುದ್ರಿತ ನಿರ್ಧಾರ ದಾಖಲೆ ಫಲಿತಾಂಶ, ತರ್ಕದ ವಾದಗಳು, ನಿರ್ಧಾರ ಕೈಗೊಳ್ಳುವವರು ಮತ್ತು ಮೂರು ಹಾರಿಜಾನ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ನೀವು ಎರಡನ್ನೂ ಹೊಂದಿದಾಗ, ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ ಈಗ ನೀವು "ಮೆಮರಿ" ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ನೀವು ಕೇಳಬಹುದು, ಹೋಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದಾಗಿದೆ.
ಏಕೆ ನಾರ್ಮೇಟಿವ್ ವರ್ಣನಾತ್ಮಕವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ
ಸಂದರ್ಭ ಗ್ರಾಫ್ಗಳು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ: "ಸಂಬಂಧಿತ," "ಉಲ್ಲೇಖಗಳು," "ಮಾಲೀಕತ್ವದಲ್ಲಿದೆ." ನಿರ್ಧಾರ ವಾದ ಗ್ರಾಫ್ಗಳು ನಿಯಮಿತ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ: "ಮಟ್ಟಿಗೆ," "ವಿರೋಧಿಸುತ್ತವೆ."
ಭೇದವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ:
- •ವಿವರಣಾತ್ಮಕ: "ಈ ಟಿಕೆಟ್ ಈ ಗ್ರಾಹಕನನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ"
- •ನಿಯಮಿತ: "ಈ ಸಾಕ್ಷಿ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿರಂತರ ಪಾವತಿ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ"
ನಿಯಮಿತ ರಚನೆ ವಿವರಿಸುವಿಕೆ, ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ರಚನೆ ಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡೂ ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿವೆ. ಒಬ್ಬರೇ ಸಂಸ್ಥಾತ್ಮಕ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಏಕೆ ಪ್ರೀಸೆಡೆಂಟ್ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ (ಯಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ)
ಫ್ಲೈವೀಲ್
ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರೋ/ಕಾನ್ ವಾದ ಮರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ
ಮಾನವರು ಒಪ್ಪಿಸುತ್ತಾರೆ/ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತಾರೆ + ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ತರ್ಕದ ವಾದಗಳು
ನಿರ್ಣಯವು ಮುಚ್ಚಲಾಗಿದೆ → ಪ್ರಕರಣ ದಾಖಲೆ ಹಿಮಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ
ಮುಂದಿನ ನಿರ್ಧಾರ: ಏಜೆಂಟ್ ಆ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತಾನೆ
ಪೂರ್ವದರ್ಶನ ಹೊಸ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ವಾದ ನೊಡ್ ಆಗುತ್ತದೆ
ಸಂಸ್ಥೆ "ನಾವು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ" ಮಾದರಿಗಳ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ
ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಗಳು ಸುರಕ್ಷಿತ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು (ಪೂರ್ವದೃಷ್ಟಿ ಆಧಾರಿತ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ) ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತವೆ.
ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಉಪಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಯ ನೆನಪು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿ ಅಲ್ಲ.
ಸಂಗ್ರಹಿತದಿಂದ ಪುನಃ ಪಡೆಯಬಹುದಾದ: ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಗ್ರಾಫ್ ಆಗಿ
ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುವುದು ಮಾತ್ರ ಅರ್ಧ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇತರ ಅರ್ಧವು ಅವುಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವುದು — ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ ತನ್ನ ಬೆಲೆ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಣಯವು ಮಾನದಂಡದ ವಾದ ಗ್ರಾಫ್ (ಕ್ಲೇಮ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ/ವಿರೋಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಡ್ಜ್ಗಳಿಂದ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾಗಿದೆ) ಎಂದು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಇದು ಕೇವಲ ಆರ್ಕೈವ್ ಅಲ್ಲ, ಮೊದಲ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪುನಃ ಪಡೆಯುವ ಮೂಲವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಚ್ಚಾ ಲಾಗ್ಗಳಿಗೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಶೋಧವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದರೆ, ನೀವು "ಚಂಕ ಸೂಪ್" ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ — ನಿರ್ಗಮಿತ ತುಣುಕುಗಳು, ಅವು ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ಒಪ್ಪಿಗೆಯ ವ್ಯಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಹೋಗುತ್ತವೆ. ಬದಲಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ಗ್ರಾಫ್ನಿಂದ ಪುನಃ ಪಡೆಯಿದರೆ, ನೀವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ: ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ, ಪರ ಮತ್ತು ವಿರುದ್ಧದ ತರ್ಕ, ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ. ಇದು AI ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ GraphRAG — ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಕೇಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ಕಾರಣ, ಇದು ನೀವು ನೆನೆಸಲು ಬಯಸುವ ಏನಾದರೂ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. (ಪುನಃ ಪಡೆಯುವ ಮೂಲದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು: ನಿರ್ಧಾರ ಪುನಃ ಪಡೆಯುವುದು ಏನು.)
ನಂಬಿಕೆಯ ಮೂರು ಶ್ರೇಣಿಗಳು
ಉದ್ಯಮಗಳು ತಕ್ಷಣವೇ AI ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಒಪ್ಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ಹಂತಗಳಿಂದ ಮುನ್ನಡೆಯುತ್ತಾರೆ:
ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್
ಏಜೆಂಟ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ, ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ. ಏಜೆಂಟ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಾನೆ; ಮಾನವ ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ.
ಮಾನವ-ಆಧಾರಿತ
ಏಜೆಂಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ; ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಮೀರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ
ಏಜೆಂಟ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ, ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ನಡೆಸುತ್ತಾನೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇವೆ.
ಮೋಡ್ ಪ್ರಗತಿ ಸಾಕ್ಷ್ಯಾಧಾರಿತವಾಗಿದೆ: ವಿಶ್ವಾಸ ≥ 95%, ಸಮಾನವಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ≥ 5 ನಿರಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ, ಮಾದರಿ ಸ್ಥಾಪಿತ ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು "ನಂಬಿ ಆದರೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ" ಅಲ್ಲ. ಇದು "ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ನಂತರ ನಂಬಿ, ನಂತರ ಮತ್ತೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ."
ಈದು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಎಐ ಸ್ಟಾಕ್ಗಾಗಿ ಏನು ಅರ್ಥವಲ್ಲ?
ಉದ್ಯಮ ಸಂದರ್ಭ ಸ್ಟಾಕ್
- •LAYER C: ಚಿಂತನೆ — ಇದನ್ನು ಏಕೆ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಯಿತು? ಪರ/ವಿರೋಧ ಮರಗಳು, ಉದಾಹರಣೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಮೂಲ
- •ಹಂತ ಬಿ: ನಿರ್ಧಾರ ವಂಶಾವಳಿ — ಏನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಯಿತು? ಫಲಿತಾಂಶ, ವಿಶ್ವಾಸ, ನೀತಿಗಳು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಅನುಮೋದನೆಗಳು
- •ಹಂತ A: ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ — ಯಾರು/ಏನು ಭಾಗವಹಿಸುತ್ತಿದೆ? ಘಟಕಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು, ಕಾಲಿಕ ಸ್ಥಿತಿ (CRM, ERP)
ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು A ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ. ಕೆಲವು B ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ. Almost nobody builds C well. AIAgentree C ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೂರು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮಾರ್ಗಗಳು — SDK ಕೇವಲ ಒಂದು ಮಾತ್ರ
ನಿರ್ಣಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು 6 ತಿಂಗಳ ಸಲಹಾ ಒಪ್ಪಂದವಲ್ಲ — ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕೆ ನಮ್ಮ SDK ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಮೂರು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ:
- •MCP (ಏಜೆಂಟ್-ಸ್ಥಳೀಯ) — ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ಸಾಧನಗಳಂತೆ, ಕೊನೆಗೆ: ಒಂದು ಪಥವನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಕಾರಣವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ, ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮುಚ್ಚಿ (
create_trace,append_events,seal_decision) ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ (get_packet,search_precedents) — ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಿಲ್ಲ - •ರೆಸ್ಟ್ ಎಪಿಐ — ಯಾವುದೇ ಭಾಷೆ, ಯಾವುದೇ ರನ್ಟೈಮ್, ಶೂನ್ಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳು (SDK ಈ ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಒಂದು ಬಡ ಕವರ್)
- •SDK (Python / TypeScript) — ನಿಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ನಿಂದ ತರ್ಕವನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಎರ್ಗೊನಾಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆ
SDK ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಬರೆಯಲು ಅತ್ಯಂತ ಚಿಕ್ಕದು — ಸುಮಾರು ಹತ್ತು ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ಪಥ:
from aiagentree import AgentreeClient
client = AgentreeClient(api_key="ask_...", base_url="https://api.aiagentree.com", tenant_id="acme")
# Trace your agent's decision point
trace = client.start_trace(
agent_id="discount-agent",
workflow_id="discount_approval",
entity_type="request",
entity_id="4521",
)
trace.add_input("discount", 0.18, source="crm")
trace.add_step("s1", title="SEV-1 incident yesterday", category="evidence", confidence=0.9)
trace.add_step("s2", title="Customer flagged as churn risk", category="evidence", confidence=0.85)
trace.add_step("s3", title="Exceeds standard 15% threshold", category="risk", confidence=0.7)
trace.seal("d1", action="approved", confidence=0.9)ಅನುಕೃತಿಯು ಮುಚ್ಚಲಾಗಿದೆ, ಕಾಲಚಕ್ರದೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೇಳಬಹುದಾಗಿದೆ. ಮುಂದಿನ ಸಮಾನ ವಿನಂತಿ ಬಂದಾಗ, ಆ ಉದಾಹರಣೆ ಪುನಃ ಪಡೆಯಬಹುದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ.
ಅನುಕೂಲತೆ ಕೋನ
ಯುರೋಪಿಯನ್ ಯೂನಿಯನ್ ಎಐ ಕಾಯ್ದೆ ಉನ್ನತ-ಆಪತ್ತು ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ:
- •ಲೇಖನ 12 — ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಲಾಗಿಂಗ್
- •ಲೇಖನ 13 — ನಿಯೋಜಕರ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಪೂರೈಸುವ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ
- •ಲೇಖನ 14 — ಹ್ಯೂಮನ್ ಓವರ್ಸೈಟ್ ಕ್ರಮಗಳು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ
ನಿರ್ಣಯ ಪಥಗಳು ಈ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಸಂರಚಿತ ತರ್ಕ, ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಮೂಲ, ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ — ನಿಯಂತ್ರಕರಿಗೆ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕೇಳಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ರೂಪದಲ್ಲಿ.
ಡಿಸೆಂಬರ್ 2027 ಅಂತಿಮ ದಿನಾಂಕ: ಅನೇಕ III ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ ಅಪಾಯದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಲಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಕ್ರೆಡಿಟ್, ಉದ್ಯೋಗ, ಶಿಕ್ಷಣ ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ, ಸಮಯ ಓಡುತ್ತಿದೆ.
ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುವುದು ಪರಿಹಾರವಲ್ಲ
ನಿರ್ಣಯ ಪತ್ತೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಸಂದರ್ಭದ ಮೇಲೆ ಇದೆ. ಇದು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ:
- •CRM/ERP ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು — ನೀವು ಇನ್ನೂ ನಿಮ್ಮ ದಾಖಲೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
- •ಪರೀಕ್ಷಣೀಯತೆ ಸಾಧನಗಳು — ಲಾಂಗ್ಸ್ಮಿತ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ&ಬಿ, ಅರಿಜ್ ಇನ್ನೂ ಮಾದರಿ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ
- •ಪರಿಚಯ ಪರಿಹಾರ — ನೀವು ಇನ್ನೂ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಘಟಕ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ
ಈ ಸಾಧನಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ. AIAgentree ಅವರು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಬೇಕಾದ ಆದರೆ ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗದ ಒಂದೇ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ನಿರ್ಣಯವೇ.
ಆರಂಭಿಸಲು ಹೇಗೆ
ನಿಮ್ಮ ಉನ್ನತ ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ
ಯಾವ ಏಜೆಂಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು, ಅನುಕೂಲತೆ ಅಥವಾ ಆದಾಯವನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ? ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
10-ಲೈನ್ SDK ಅನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸಿ
ನಿಮ್ಮ ಇತ್ತೀಚಿನ ಏಜೆಂಟ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಟ್ರೇಸ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ನೊಂದಿಗೆ ಸುತ್ತಿ. ಪುನರ್ಲೇಖನ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
ನಿಯಂತ್ರಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಿ
ಒಬ್ಬ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಕೇಳಿ: "ಒಬ್ಬ ನಿಯಂತ್ರಕ ಕೊನೆಯ 100 ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದರೆ, ನಾನು ಉತ್ತರಿಸಬಹುದೆ?"
ಅನೇಕ ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಏನು?
ನಿರ್ಣಯ ಪತ್ತೆವು ಪ್ರತಿ AI ನಿರ್ಣಯದ ಹಿಂದೆ ಇರುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ತರ್ಕವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡುತ್ತದೆ — ಪರಿಗಣಿಸಿದ ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಪರಿಗಣಿಸಿದ ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳು, ತೂಕ ಹಾಕಿದ ವಾದಗಳು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ತರ್ಕ — ನಿರ್ಣಯ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳೆಂದು ಕರೆಯುವ ರಚಿತ, ಪರಿಶೀಲನೀಯ ಕೃತಿಗಳು. ಏನಾಗಿತ್ತೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ ಲಾಗ್ಗಳ ವಿರುದ್ಧ, ನಿರ್ಣಯ ಪತ್ತೆಗಳು ಏಕೆ ಆಗಿತ್ತೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತವೆ.
ನಿರ್ಣಯ ಪತ್ತೆ logging ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದಿಂದ ಹೇಗೆ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?
ಲಾಗ್ಗಳು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಘಟನೆಗಳನ್ನು (ಎಪಿಐ ಕರೆಗಳು, ವಿಳಂಬ, ದೋಷಗಳು) ದಾಖಲಿಸುತ್ತವೆ. ವೀಕ್ಷಣಾ ಸಾಧನಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು ತರ್ಕದ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡುತ್ತದೆ — ಯಾವ ವಾದಗಳು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿತು ಅಥವಾ ವಿರೋಧಿಸಿತು, ಯಾವ ಸಾಕ್ಷಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಯಿತು, ಮತ್ತು ಯಾವ ತರ್ಕವು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಒಯ್ಯಿತು. ಇದು 'ಕೋಶವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆ' ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯುವುದು ಮತ್ತು 'ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಚಿಂತನದ ವಿರುದ್ಧ ಈ ಸಾಲು ಏಕೆ ಅನುಮೋದಿತವಾಗಿದೆ' ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯುವುದು ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ಣಯ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಎಂದರೆ ಏನು?
ನಿರ್ಣಯ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ AIAgentree ನ ಮೂಲ ಕಲೆ: sealed, immutable ದಾಖಲೆ, ಇದು ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ (ಏನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗಿದೆ), ವಾದ ಮರ (ಪ್ರತಿಕೂಲ/ಪರಿಕರ reasoning), ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಸ್ನಾಪ್ಶಾಟ್ಗಳು (ನಿರ್ಧಾರ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹಿಮಗತವಾಗಿವೆ), ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ತರ್ಕ (ಯಾವ ವಾದಗಳು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡವು), ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶ ಹಿಂಡಾಟ (ಮರುಕಳಿಸಿದ ನಂತರ ಏನಾಯಿತು). ಇದು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅಥವಾ ಆಡಿಟರ್ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪುನರಾವೃತ್ತ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
EU AI ಕಾಯ್ದೆ ಪಾಲನೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ತೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಯುರೋಪಿಯನ್ ಯೂನಿಯನ್ ಎಐ ಕಾಯ್ದೆ 12-14ನೇ ವಿಧಿಗಳು ಉನ್ನತ-ಆಪತ್ತು ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ತೆಗಳು ಈ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಸಂರಚಿತ ತರ್ಕ, ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಮೂಲ, ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ — ನಿಯಂತ್ರಕರಿಗೆ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕೇಳಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ರೂಪದಲ್ಲಿ.
ಎಐ ಆಡಳಿತದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸದ ಮೂರು ಮೋಡ್ಗಳು ಯಾವುವು?
ಮೂರು ಮೋಡ್ಗಳು ಒಂದು ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ: ಮೋಡ್ 1 (ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್) ಅಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಸಹಾಯಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಮಾನವರು ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ; ಮೋಡ್ 2 (ಹ್ಯೂಮನ್-ಆನ್-ದಿ-ಲೂಪ್) ಅಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ; ಮೋಡ್ 3 (ಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ) ಅಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಅವಧಿಯ ಆಡಿಯಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಮೋಡ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಗತಿ ಸಾಕ್ಷ್ಯಾಧಾರಿತವಾಗಿದೆ, ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂಕಗಳನ್ನು, ಹಳೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಸಮ್ಮಿಲನವನ್ನು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಂಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ಣಯ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರೀಸೆಡೆಂಟ್ಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ?
ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ರಚಿತ ಕಲ್ಪನೆಗಳಾಗಿ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಂಡಾಗ, ಪೂರ್ವದರ್ಶನ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಹೋಲಿಸಿದ ಹಳೆಯ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ವರ್ಗ, ಘಟಕ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ವಾದ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು ಅಥವಾ ನೀತಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಈ ಪೂರ್ವದರ್ಶನಗಳು ಹೊಸ ನಿರ್ಣಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಥಮ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಾದ ಹಕ್ಕುಗಳಾಗುತ್ತವೆ — ಅವುಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು, ಸವಾಲು ಹಾಕಬಹುದು ಅಥವಾ ಇತರ ಕಾರಣಗಳಂತೆ ಮೀರಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿಷ್ಠಾನಿಕ ನೆನಪು ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಣಯದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತದೆ.
AIAgentree ಅನ್ನು ಏಕೋಗಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?
ನೀವು ಮೂರು ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು: ಎಮ್ಸಿಪಿ ಮೂಲಕ ಏಜೆಂಟ್-ಸ್ಥಾನೀಯ ಸಾಧನಗಳಂತೆ (SDK ಇಲ್ಲ, ಗ್ರಂಥಾಲಯ ಇಲ್ಲ), REST API (ಯಾವುದೇ ಭಾಷೆ, ಶೂನ್ಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳು), ಅಥವಾ ಪೈಥಾನ್/ಟೈಪ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ SDK (ಸುಮಾರು ಹತ್ತು ಸಾಲುಗಳು, ತರ್ಕದ ಸ್ವಯಂ-ಉಲ್ಲೇಖನದೊಂದಿಗೆ). ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವನಚಕ್ರ — ಒಂದು ಪಥವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ತರ್ಕವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದು, ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದು, ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣವೇ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವುದು — ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಎಮ್ಸಿಪಿ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಿಲ್ಲ. 6-ತಿಂಗಳ ಸಲಹೆಗಾರರ ಒಪ್ಪಂದವಿಲ್ಲ; ಇದು ನಿಮ್ಮ ಇತ್ತೀಚಿನ ಏಜೆಂಟ್ ಸ್ಟಾಕ್ಗೆ ನೀವು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಗಳು
ಸಂಬಂಧಿತ ಲೇಖನಗಳು
ಎಐ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ GraphRAG: ಏಕೆ ಗ್ರಾಫ್ಗಳು ಏಜೆಂಟ್ ಮೆಮೊರಿಯಿಗಾಗಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಶೋಧವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತವೆ
ವೆಕ್ಟರ್ RAG ಲಾಗ್ಗಳ ಮೇಲೆ "ಚಂಕ್ ಸೂಪ್" ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ — ಪ್ರತಿವಾದಗಳು, ಅನುಮೋದನೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಮಾಡಿದ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯ ತುಂಡುಗಳು. ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನಾರ್ಮಟಿವ್ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್ ಗ್ರಾಫ್ಗಳಂತೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದಾಗ, ಪುನಃ ಪಡೆಯುವಿಕೆ ಬೌಂಡೆಡ್, ಆಡಿಟ್ಬಲ್ ಡಿಸಿಷನ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಯುಎ ಇಎಐ ಕಾಯ್ದೆ ಲೇಖನ 6: ನಿಮ್ಮ ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಉನ್ನತ-ಆಪತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣವು ಏನು ಅರ್ಥವಲ್ಲದೆ?
ಯುರೋಪಿಯನ್ ಯೂನಿಯನ್ ಎಐ ಕಾಯ್ದೆಯ 6ನೇ ಲೇಖನವು ನಿಮ್ಮ ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆ "ಉಚ್ಚ-ಆಪತ್ತು" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿತವಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ — ಮತ್ತು ಕಡ್ಡಾಯ ಆಡಿಟ್ ಪಥದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಕ್ರೆಡಿಟ್, ಉದ್ಯೋಗ, ಶಿಕ್ಷಣ ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ, ನೀವು ಡಿಸೆಂಬರ್ 2027 ಕ್ಕಿಂತ ಮುಂಚೆ ಅನೇಕ III ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ನಿರ್ಣಯ ಆಡಿಯಟ್ ಪಥವೇನು?
ಮಾನವ-ನಿರ್ಣಯದ ಸಮಾನಾಂತರ AI ರಸೀದಿಗಳಿಗೆ: ಯಾರು ಏನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂಬುದರ ಸಂಪೂರ್ಣ, ಪರಿಶೀಲನೀಯ ದಾಖಲೆ.
AIAgentree ತಂಡ
AI ಆಡಳಿತ
AIAgentree ತಂಡ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುವ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದೆ. ನಮ್ಮ ಗುರಿ AI ತರ್ಕವನ್ನು ದೃಶ್ಯಮಾಡುವುದು, ಪರಿಶೀಲನೀಯ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೀಯವಾಗುವುದು.
ನಿಮ್ಮ AI ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಿದ್ಧವೇ?
ನಿರ್ಧಾರ ಪಥಗಳನ್ನು ಇಂದು ಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಉಚಿತ ಹಂತ ಲಭ್ಯವಿದೆ - ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಉಚಿತ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ