HeadlinesBriefing favicon HeadlinesBriefing.com

এজেন্ট জ্ঞান: স্ট্যাটিক থেকে ডাইনামিক স্কিল

Towards Data Science •
×

আজকাল অধিকাংশ এজেন্ট স্কিল স্ট্যাটিক। কেউ একবার সত্য পড়ে, এটিকে একটি মার্কডাউন ফাইলে লিখে, এবং শিপ করে। প্রক্রিয়া এবং তথ্য একই অনুচ্ছেদে একসাথে জমে যায়। তারপর টেবিলটি অবচিত হয়ে যায়, এবং স্কিলটি এটা জানে না। একটি রেজিস্ট্রি, মালিকানা ফিল্ড, সংস্করণ স্কিম, ত্রৈমাসিক পর্যালোচনা, এবং লিন্টার শুধু এখনও ভুল জ্ঞানে আরও সুন্দর মেটাডেটা যোগ করে।

আমরা শেষে যা স্বীকার করলাম তা হল একটি স্ট্যাটিক স্কিল হলো একটি ক্যাশ যাতে কোনো ইনভ্যালিডেশন প্রোটোকল নেই। এটি একটি প্রাকৃতিক-ভাষা টাস্ক বিবরণের পেছনে একটি রিট্রিভাল ফলাফল ক্যাশ করে, কোনো ডিপেন্ডেন্সি ট্র্যাকিং ছাড়া, কোনো TTL ছাড়া, এবং কোনো উপায় ছাড়া যাতে একটি সোর্স সরানো হয়েছে তা নোটিশ করা যায়। এই কারণেই স্কিলগুলি পুরনো হয়ে যায়, গুণিত হয়, একে অপরের সাথে বিরোধाभাস করে, এবং ফুলে যায়।

বিকল্পটি একটি লেখকৃত ফাইলে উদ্দেশ্য, প্রক্রিয়া, আউটপুট কন্ট্র্যাক্ট, গার্ডরেইলস এবং স্কোপ রাখে। প্রতিটি তথ্য তখন একটি লাইভ কনটেক্সট লেয়ারের বিরুদ্ধে সমাধান হয় যখন এজেন্টটি জিজ্ঞাসা করে। মডেলটি যা পড়ে সেই মার্কডাউন এখনও বিদ্যমান — এটি শুধু একটি বিল্ড আর্টিফ্যাক্ট যার জীবনকাল একটি কল।

মেটাডেটা ফিল্টারসহ RAG এক ধাপ কমে থামে: ফিল্টারটি একটি প্রতি-কোয়েরি আর্গুমেন্ট যা কল সাইটে অ্যাসেম্বল করা হয়, এবং রিট্রিভালের ইউনিট হলো সাদৃশ্য অনুযায়ী র্যাঙ্ক করা একটি চাঙ্ক। এই মডেলে, একটি স্কোপ হলো একটি লেখকৃত কনফিগারেশন যা প্রতি কল একবার একটি ফিল্টার ক্লজে কম্পাইল হয় যা প্রতিটি রিট্রিভাল পথ দ্বারা শেয়ার করা হয় এবং ফলাফলে বাইরে যাওয়ার সময় পুনরায় প্রয়োগ করা হয়।

MCP রিসোর্স ফেচকে কল টাইমে নিয়ে যায়, কিন্তু সিলেকশন ক্লায়েন্ট মডেলের সাথে থাকে, যেটি ইতিমধ্যে জানতে হবে যে লেখকৃত এনুমারেশন থেকে কোন রিসোর্সের জন্য জিজ্ঞাসা করতে হবে। পুরনো হওয়া কন্টেন্ট থেকে যা আছে তার সূচিতে চলে যায়, এবং মডেলটি নিজস্ব এক্সপ্লোরেশনের জন্য রাউন্ড ট্রিপে অর্থ প্রদান করে।

গভীর বিভাজন হলো কী র্যাঙ্ক করা হয়। চাঙ্ক সাদৃশ্যের কোনো মতামত নেই একটি কলাম একটি টেবিলের অন্তর্গত যা একটি স্কিমার অন্তর্গত, তাই যখন বাজেট টাইট হয়ে যায় তখন এটি একটি টেবিলের পূর্ণ বিবরণের বিনিময়ে তিনটি টেবিলের আইডেন্টিটি লাইন দিতে পারে না। সেই বিনিময়টিই কম্পোজারের অধিকাংশ কাজ করে।

এটি এজেন্ট জ্ঞানের জন্য একটি ভিন্ন মডেল: ডাইনামিক, লাইভ, এবং বর্তমান কনটেক্সটের চারদিকে নির্মিত বরং জমা हुआ স্কিল স্ন্যাপশটের চেয়ে।

মূল エンティティ: কোম্পানি: modus, Towards Data Science