गूगल का एजेंटिक सिस्टम पर व्हाइट पेपर

गूगल ने हाल ही में " एजेंट्स" पर एक व्हाइट पेपर जारी किया है, जिसमें उन्होंने एजेंटिक सिस्टम बनाने के लिए एक प्रभावी तरीका साझा किया है।

एजेंटिक सिस्टम का परिचय

एजेंटिक सिस्टम का परिचय इस वीडियो में, हम इस पेपर से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि देखेंगे, जो विशेष रूप से उपयोगी है अगर आप एजेंट्स पर सिस्टम बना रहे हैं।

एआई एजेंट्स की परिभाषा

लोग एजेंट्स के लिए अलग-अलग परिभाषाएं उपयोग करते हैं, लेकिन अब यह लगता है कि एजेंट्स एआई पर सिस्टम बनाने का एक प्रमुख हिस्सा होंगे। एआई एजेंट्स की परिभाषा गूगल के व्हाइट पेपर में एजेंटिक सिस्टम बनाने के लिए एक व्यापक अवलोकन है।

एआई एजेंट के घटक

एक एआई एजेंट को कई घटकों से बनाया जाता है, जिनमें तर्क框架, टूल्स, और डेटा स्टोर्स शामिल हैं। एआई एजेंट के घटक इन घटकों को समझना प्रभावी एजेंटिक सिस्टम बनाने में महत्वपूर्ण है।

एजेंट्स और मॉडल्स के बीच अंतर

एजेंट्स और मॉडल्स एआई में दो अलग-अलग अवधारणाएं हैं, और उनके बीच अंतर समझना एआई पर सिस्टम बनाने में आवश्यक है। एजेंट्स और मॉडल्स के बीच अंतर व्हाइट पेपर में इन अंतरों की स्पष्ट व्याख्या है और उन्हें कैसे लागू किया जा सकता है एजेंटिक सिस्टम बनाने में।

एजेंट्स के लिए तर्क框架

तर्क框架, जैसे कि रिएक्ट, चेन ऑफ़ थॉट, और ट्री ऑफ़ थॉट, एजेंटिक सिस्टम बनाने में आवश्यक हैं। एजेंट्स के लिए तर्क框架 इन फ्रेमवर्क्स में एजेंटिक सिस्टम बनाने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण है।

एजेंट्स की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए टूल्स

टूल्स, जैसे कि एक्सटेंशन, फ़ंक्शन, और डेटा स्टोर्स, एजेंट्स की क्षमताओं को बढ़ाने में आवश्यक हैं। एजेंट्स की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए टूल्स इन टूल्स में एजेंटिक सिस्टम बनाने के लिए एक व्यापक श्रृंखला है।

मॉडल प्रदर्शन को लक्षित शिक्षा के साथ बढ़ाना

लक्षित शिक्षा एक तकनीक है जो मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए उपयोग की जाती है, और यह एजेंटिक सिस्टम में भी लागू की जा सकती है। मॉडल प्रदर्शन को लक्षित शिक्षा के साथ बढ़ाना इस तकनीक में एक छोटे से उदाहरण सेट का उपयोग करके मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करना और उसके प्रदर्शन में सुधार करना शामिल है।

रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG)

रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) एक तकनीक है जो एआई मॉडल के ज्ञान को बढ़ाने के लिए उपयोग की जाती है, और यह एजेंटिक सिस्टम में भी लागू की जा सकती है। रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) इस तकनीक में रिट्रीवल और जेनरेशन के संयोजन का उपयोग करके अधिक सटीक और जानकारीपूर्ण प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करना शामिल है।

निष्कर्ष

निष्कर्ष में, एजेंटिक सिस्टम बनाना एक जटिल कार्य है जिसमें एआई एजेंट्स के घटकों, एजेंट्स और मॉडल्स के बीच अंतर, और तर्क框rameworks और टूल्स की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। इस वीडियो में चर्चा की गई तकनीकों और टूल्स को लागू करके, डेवलपर अधिक प्रभावी एजेंटिक सिस्टम बना सकते हैं जो विभिन्न अनुप्रयोगों में उपयोग किए जा सकते हैं।