2026లో ఆధునిక AI సిస్టమ్‌ల వెనుక ఉన్న ఏడు కీలక భాగాలు

కేవలం మాట్లాడే చాట్‌బాట్‌ను రూపొందించడం చాలా సులభం. కానీ ప్రతిరోజూ, సురక్షితంగా నిజమైన పనిని పూర్తి చేసే AI సిస్టమ్‌కు అనేక భాగాలు కలిసి పనిచేయడం అవసరం.

నేడు అక్టోబర్ 22, 2026, మరియు ఇది ఇప్పుడు చాలా ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే చాలా కంపెనీలు "మనం కూడా ఒక చాట్‌బాట్‌ను ప్రయత్నిద్దాం" అనే దశను దాటి ముందుకు వచ్చాయి. ఇప్పుడు అవి తమ స్వంత డాక్యుమెంట్ల ఆధారంగా సమాధానాలు ఇచ్చే, తమ టూల్స్‌లో వాస్తవ చర్యలు తీసుకునే, మరియు తమకు ఎలాంటి ఇబ్బంది కలిగించని AIని కోరుకుంటున్నాయి. ఈ నెలలో ప్రాచుర్యం పొందిన ఒక ఇన్ఫోగ్రాఫిక్, ఫ్యాక్టరీలోని భాగాలతో పోలుస్తూ ఏడు కీలక భాగాలలో ఇది ఎలా పనిచేస్తుందో వివరిస్తుంది. ఈ పోస్ట్ ఆ ఏడింటినీ వివరంగా, సరళమైన భాషలో వివరిస్తూ, అవి ఎలా కలిసి పనిచేస్తాయో చూపిస్తుంది.

స్థూల చిత్రం: ఒక ఫ్యాక్టరీ గురించి ఆలోచించండి

రిక్వెస్ట్‌లను పూర్తయిన పనిగా మార్చే ఒక చిన్న ఫ్యాక్టరీని ఊహించుకోండి.

• అక్కడ ఒక యంత్రం ఉంటుంది, ఇది అసలైన తయారీని చేస్తుంది.
• అక్కడ ఒక ముడి పదార్థాల గది ఉంటుంది, ఇక్కడ మెషిన్ ప్రారంభం కావడానికి ముందే సరైన పదార్థాలను తీసుకువస్తారు.
• అక్కడ ఒక స్టోరేజ్ వేర్‌హౌస్ ఉంటుంది, ఇక్కడ అన్ని వస్తువులను సులభంగా కనుగొనేలా క్రమపద్ధతిలో భద్రపరుస్తారు.
• అక్కడ ఒక ఫ్లోర్ మేనేజర్ ఉంటారు, తదుపరి ఏమి జరగాలి మరియు ఏ టూల్స్ ఉపయోగించాలో ఈయన నిర్ణయిస్తారు.
• అక్కడ ఒక ప్రామాణిక పవర్ అవుట్‌లెట్ ఉంటుంది, తద్వారా ప్రత్యేక వైరింగ్ లేకుండా ఏ టూల్‌నైనా ప్లగ్ చేయవచ్చు.
• అక్కడ ఒక భద్రతా వ్యవస్థ ఉంటుంది, ఇది ప్రమాదకరమైన చర్యలను నిరోధిస్తుంది.
• అక్కడ ఒక నాణ్యతా తనిఖీ చివరలో ఉంటుంది, ఇది వచ్చిన అవుట్‌పుట్ ఎంతవరకు బాగుందో పరీక్షిస్తుంది.

ఇందులోని ప్రతి ఒక్కటి ఆధునిక AI సిస్టమ్ యొక్క ఒక కీలక భాగానికి సరిపోలుతుంది. వాటిని ఒక్కొక్కటిగా పరిశీలిద్దాం.

1. LLM: మెషిన్

LLM, లేదా లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్, అనేది చాలా మందికి ఇప్పటికే తెలిసిన భాగం. ఇది ChatGPT, Claude మరియు Gemini వంటి టూల్స్ వెనుక ఉన్న మోడల్. ఇది అపారమైన టెక్స్ట్ డేటాపై శిక్షణ పొందింది, కాబట్టి ఇది రాయగలదు, సారాంశం ఇవ్వగలదు, వివరించగలదు, అనువదించగలదు మరియు సమస్యను దశలవారీగా విశ్లేషించగలదు.

ఫ్యాక్టరీ పోలికలో, LLM అనేది ఒక మెషిన్. ఇది చాలా శక్తివంతమైనదే అయినప్పటికీ, దానంతట దానికి రెండు పెద్ద పరిమితులు ఉన్నాయి:

• శిక్షణ సమయంలో అది నేర్చుకున్నది మాత్రమే దానికి తెలుసు. మీ కంపెనీ సెలవు విధానం, నిన్నటి అమ్మకాల గణాంకాలు లేదా ఈ ఉదయం ఒక కస్టమర్ ఓపెన్ చేసిన టిక్కెట్ గురించి దానికి తెలియదు.
• తప్పు చెబుతున్నప్పటికీ అది ఎంతో నమ్మకంగా ఉన్నట్లు అనిపించవచ్చు. దాని వద్ద వాస్తవాలు లేనప్పుడు, నిజమనిపించే ఏదో ఒక సమాచారంతో ఆ ఖాళీని పూరించవచ్చు. దీనిని సాధారణంగా హాలూసినేషన్ (hallucination) అని పిలుస్తారు.

అందుకే LLM అనేది మొదటి భాగం మాత్రమే, అది పూర్తి సిస్టమ్ కాదు.

వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: Klarna. ఫిబ్రవరి 2024లో, పేమెంట్స్ కంపెనీ Klarna, OpenAI మోడల్స్‌పై రూపొందించిన తమ కస్టమర్-సర్వీస్ అసిస్టెంట్ మొదటి నెలలోనే 2.3 మిలియన్ల సంభాషణలను నిర్వహించిందని ప్రకటించింది, ఇది వారి మొత్తం కస్టమర్-సర్వీస్ చాట్‌లలో దాదాపు మూడింట రెండు వంతులు. కస్టమర్‌లు తమ సమస్యలను పదకొండు నిమిషాలకు బదులుగా రెండు నిమిషాల లోపే పరిష్కరించుకున్నారని Klarna తెలిపింది. ఇవి కంపెనీ స్వయంగా విడుదల చేసిన ప్రారంభ గణాంకాలు, స్వతంత్ర ఆడిట్ కాదు; మరియు కస్టమర్‌లు ఎల్లప్పుడూ మానవ ప్రతినిధిని సంప్రదించవచ్చని Klarna తర్వాత స్పష్టం చేసింది. అయినప్పటికీ, సరైన స్థానంలో ఉపయోగించిన LLM రొటీన్ రచన మరియు వివరణలను ఎంతవరకు నిర్వహించగలదో ఇది చూపిస్తుంది.

2. RAG: ముడి పదార్థాల గది

RAG అంటే retrieval-augmented generation. దీని ఆలోచన చాలా సరళమైనది: మోడల్ సమాధానం ఇచ్చే ముందు, సిస్టమ్ మొదట సంబంధిత సమాచారాన్ని శోధించి, ప్రశ్నతో పాటు ఆ సమాచారాన్ని కూడా మోడల్‌కు అందిస్తుంది.

కాబట్టి మోడల్‌ను "మా రీఫండ్ పాలసీ ఏమిటి?" అని అడిగి, అది ఏదో ఊహించి చెబుతుందని ఆశించే బదులు, సిస్టమ్ ఇలా చేస్తుంది:

1. రీఫండ్ పాలసీ కోసం మీ డాక్యుమెంట్లలో శోధిస్తుంది,
2. అత్యంత సంబంధిత పేరాలను రిక్వెస్ట్‌లో చేరుస్తుంది,
3. ఆ పేరాలను ఉపయోగించి సమాధానం ఇవ్వమని మోడల్‌ను అడుగుతుంది.

ఫ్యాక్టరీలో, ఇది ముడి పదార్థాల గది లాంటిది. మెషిన్‌కు ముందుగానే సరైన ముడి పదార్థాలు అందినప్పుడు అది మరింత మెరుగ్గా పనిచేస్తుంది. AI అసిస్టెంట్ మీ స్వంత వ్యాపారం గురించి సరిగ్గా సమాధానం ఇవ్వగలగడానికి RAG ప్రధాన కారణం, మరియు సమాధానం ఏ డాక్యుమెంట్ నుండి వచ్చిందో చూపించడానికి కూడా ఇది వీలు కల్పిస్తుంది.

వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: Morgan Stanley. సెప్టెంబర్ 2023లో Morgan Stanley, OpenAI యొక్క GPT-4 ఆధారంగా రూపొందించిన ఒక అంతర్గత అసిస్టెంట్‌ను తమ ఆర్థిక సలహాదారుల కోసం ప్రవేశపెట్టింది. మోడల్ యొక్క సాధారణ పరిజ్ఞానంపై ఆధారపడటానికి బదులుగా, అది ఆ సంస్థకు చెందిన దాదాపు 1,00,000 పరిశోధనా నివేదికలు మరియు పత్రాల లైబ్రరీ నుండి సమాధానాలు ఇస్తుంది. ఆచరణలో RAG అంటే ఇదే: మొదట సరైన అంతర్గత పత్రాలను కనుగొనడం, ఆపై వాటి ఆధారంగా సమాధానం రాయడానికి మోడల్‌ను అనుమతించడం.

3. వెక్టర్ డేటాబేస్: స్టోరేజ్ వేర్‌హౌస్

RAG సమాచారాన్ని శోధించడానికి ఒక స్థలం అవసరం. అదే వెక్టర్ డేటాబేస్ చేసే పని.

ఇక్కడ కీలకమైన ఆలోచన ఏమిటంటే: మాన్యువల్‌లోని ఒక పేరా వంటి ప్రతి టెక్స్ట్ భాగాన్ని ఒక పొడవైన సంఖ్యల జాబితాగా మారుస్తారు, దీనిని ఎంబెడ్డింగ్ (లేదా వెక్టర్) అంటారు. ఒకే విధమైన అర్థం ఉన్న పాఠాలు ఒకే విధమైన సంఖ్యలను కలిగి ఉంటాయి. ఒక ప్రశ్న వచ్చినప్పుడు, అది కూడా సంఖ్యలుగా మార్చబడుతుంది, మరియు డేటాబేస్ ఏ నిల్వ చేసిన భాగాల సంఖ్యలు అత్యంత సమీపంలో ఉన్నాయో వాటిని కనుగొంటుంది.

అందుకే ఇన్ఫోగ్రాఫిక్ ఇది "కీవర్డ్ల ద్వారా కాకుండా అర్థం ఆధారంగా సమాచారాన్ని పొందుతుంది" అని చెబుతోంది. "నా డబ్బు నాకు తిరిగి వస్తుందా?" వంటి ప్రశ్న, పదాలు ఏవీ సరిపోలనప్పటికీ, "రీఫండ్‌లు మరియు రిటర్న్‌లు" అనే శీర్షిక గల పేరాను కనుగొనగలదు.

ఫ్యాక్టరీలో, వెక్టర్ డేటాబేస్ అనేది స్టోరేజ్ వేర్‌హౌస్ లాంటిది: సరైన వస్తువును త్వరగా కనుగొనే విధంగా ప్రతిదీ ఒక క్రమంలో భద్రపరచబడుతుంది. 2026లో ప్రాచుర్యం పొందిన ఎంపికలలో ప్రత్యేక వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు మరియు PostgreSQL వంటి సాధారణ డేటాబేస్‌ల కోసం వెక్టర్ యాడ్-ఆన్‌లు ఉన్నాయి.

వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: Spotify. సంగీత సిఫార్సుల కోసం Spotify చాలా కాలంగా ఈ "సమీప పొరుగువారిని కనుగొనడం" అనే ఆలోచనను ఉపయోగిస్తోంది. 2023లో ఇది Voyager అనే లైబ్రరీని ఓపెన్ సోర్స్ చేసింది, ఇది అత్యంత సమీప సరిపోలికలను కనుగొనడానికి వెక్టర్ల భారీ సేకరణలను శోధిస్తుంది; మరియు Spotify తమ ఉత్పత్తులలో దీనిని రోజుకు వందల మిలియన్ల సార్లు క్వెరీ చేస్తున్నట్లు చెబుతోంది. "ఈ పాట తరహాలోనే అనిపించే పాటలను" కనుగొనే అదే ఆలోచన, "ఈ ప్రశ్న వంటి అర్థాన్నే ఇచ్చే పేరాలను" కూడా కనుగొంటుంది.

4. AI ఏజెంట్: ఫ్లోర్ మేనేజర్

కేవలం మాట్లాడే AIని పనులు చేసే AIగా మార్చేదే ఏజెంట్.

ఏజెంట్ అనేది LLM చుట్టూ నిర్మించబడిన ఒక లూప్. ఇది లక్ష్యాన్ని పరిశీలిస్తుంది, తదుపరి దశను నిర్ణయిస్తుంది, ఒక టూల్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, ఫలితాన్ని తనిఖీ చేస్తుంది మరియు పని పూర్తయ్యే వరకు దీనిని పునరావృతం చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, "నా మధ్యాహ్నం 3 గంటల మీటింగ్‌ను రీషెడ్యూల్ చేసి, హాజరయ్యే వారికి తెలియజేయండి" అని అడిగితే, ఒక ఏజెంట్ ఇలా చేయవచ్చు:

1. క్యాలెండర్‌ను చదవడం,
2. ఖాళీ సమయాన్ని కనుగొనడం,
3. మీటింగ్‌ను మార్చడం,
4. హాజరయ్యే ప్రతి ఒక్కరికీ ఒక చిన్న ఈమెయిల్ పంపడం,
5. తాను ఏమి చేసిందో తిరిగి తెలియజేయడం.

ఫ్యాక్టరీలో, ఏజెంట్ అనేది ఫ్లోర్ మేనేజర్ లాంటిది. ఇది ప్రతి పనిని స్వయంగా చేయదు; తదుపరి ఏమి జరగాలి అనేది నిర్ణయించి, పనిని సరైన టూల్‌కు అప్పగిస్తుంది. ఇది చాలా శక్తివంతమైనది, మరియు ప్రమాదాలు పెరిగేది కూడా ఇక్కడే, ఎందుకంటే ఇప్పుడు ఏజెంట్ వాస్తవ విషయాలను మార్చగలదు.

వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: GitHub Copilot కోడింగ్ ఏజెంట్. మే 2025లో GitHub ఒక కోడింగ్ ఏజెంట్‌ను పబ్లిక్ ప్రివ్యూలోకి తెచ్చింది. డెవలపర్ ఒక సమస్యను Copilotకి కేటాయిస్తే, ఆ ఏజెంట్ తన స్వంత వర్కింగ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌ను సెటప్ చేసుకుంటుంది, కోడ్ మార్పులు చేస్తుంది, మరియు ఏదైనా విలీనం చేయడానికి ముందు మనుషులు సమీక్షించేందుకు వీలుగా వాటిని డ్రాఫ్ట్ పుల్ రిక్వెస్ట్‌కి పుష్ చేస్తుంది. ఇది ప్రణాళిక వేస్తుంది, టూల్స్‌ను ఉపయోగిస్తుంది మరియు నివేదిస్తుంది; ఇది ఫ్లోర్-మేనేజర్ పద్ధతికి నిదర్శనం, అయితే తుది ఫలితాన్ని ఇప్పటికీ ఒక మానవుడే ఆమోదిస్తాడు.

5. MCP: పవర్ అవుట్‌లెట్ ప్రమాణం

MCP అంటే Model Context Protocol. ఇది ఫైళ్లు, డేటాబేస్‌లు, క్యాలెండర్‌లు, టికెట్ సిస్టమ్‌లు, కోడ్ రిపోజిటరీలు మొదలైన టూల్స్ మరియు డేటాతో AI అప్లికేషన్‌లను అనుసంధానించడానికి 2024 చివరిలో మొదటిసారిగా ప్రచురించబడిన ఒక ఓపెన్ స్టాండర్డ్.

ఇలాంటి ప్రమాణాలు రాకముందు, ప్రతి AI టూల్‌కు ప్రతి యాప్‌తో ప్రత్యేక కనెక్షన్ అవసరమయ్యేది. పది AI టూల్స్ మరియు పది యాప్‌లు అంటే వంద వేర్వేరు ఇంటిగ్రేషన్లు అవసరమయ్యేవి. MCPతో, ఒక యాప్‌ను ఒకసారి "MCP server"గా మార్చితే చాలు, MCPకి మద్దతు ఇచ్చే ఏ AI అప్లికేషన్ అయినా దానికి కనెక్ట్ కాగలదు.

అందుకే ఇన్ఫోగ్రాఫిక్ దీనిని పవర్ అవుట్‌లెట్ ప్రమాణంగా పేర్కొంది: ఒకే ప్లగ్ ఆకారం, ఎన్నో పరికరాలు. మీరు కొత్త పరికరాన్ని కొన్నప్పుడల్లా భవనానికి మళ్లీ వైరింగ్ చేయరు కదా.

వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: Anthropic మరియు OpenAI. నవంబర్ 25, 2024న Anthropic, Google Drive, Slack, GitHub, Git మరియు Postgres కోసం సిద్ధంగా ఉన్న కనెక్టర్లతో పాటు MCPని ప్రకటించింది. మార్చి 26, 2025న, OpenAI తన Agents SDKకి MCP మద్దతును జోడించింది మరియు ChatGPT డెస్క్‌టాప్ యాప్ కూడా దీనిని అనుసరిస్తుందని తెలిపింది. రెండు పోటీ AI కంపెనీలు ఒకే ప్లగ్‌కు మద్దతు ఇచ్చినప్పుడు, టూల్ తయారీదారులు ఒకే కనెక్టర్‌ను రూపొందించి రెండింటిలోనూ పనిచేసేలా చేయవచ్చు.

6. గార్డ్‌రైల్స్: భద్రతా వ్యవస్థ

గార్డ్‌రైల్స్ అనేవి AI ఏమి చేయవచ్చు మరియు ఏమి చేయకూడదో నిర్ణయించే నియమాలు మరియు తనిఖీలు. అవి మోడల్ మరియు ఏజెంట్ లోపల కాకుండా వాటి చుట్టూ ఉంటాయి.

సాధారణ గార్డ్‌రైల్స్‌లో ఇవి ఉంటాయి:

• ఇన్‌పుట్ తనిఖీలు హానికరమైన అభ్యర్థనలను లేదా మోడల్ తన సూచనలను విస్మరించేలా చేసే ప్రయత్నాలను (తరచుగా prompt injection అని పిలుస్తారు) ఇవి అడ్డుకుంటాయి.
• అవుట్‌పుట్ తనిఖీలు లీక్ అయిన వ్యక్తిగత డేటా, అసురక్షిత కంటెంట్ లేదా అనుమతించబడిన అంశానికి వెలుపల ఉన్న సమాధానాలను ఇవి గుర్తిస్తాయి.
• చర్యల పరిమితులు మనిషి ముందుగా ఆమోదించకుండా డేటాను తొలగించడం, డబ్బు పంపడం లేదా కస్టమర్‌లకు ఈమెయిల్ చేయడం వంటి అధిక-ప్రమాదకర పనులను ఏజెంట్ స్వయంగా చేయకుండా ఇవి నిరోధిస్తాయి.
• యాక్సెస్ నియంత్రణ, తద్వారా అడిగే వ్యక్తి చూడటానికి అనుమతి ఉన్న డేటాను మాత్రమే AI యాక్సెస్ చేయగలదు.

ఫ్యాక్టరీలో, ఇది భద్రతా వ్యవస్థ లాంటిది. రక్షణ కవచాలు ఉన్నాయి కాబట్టే మెషిన్లు వేగంగా పనిచేయడానికి అనుమతించబడతాయి.

వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలు: Air Canada మరియు DPD. భద్రతా రక్షణలు లేనప్పుడు ఏమి జరుగుతుందో 2024 ప్రారంభంలో జరిగిన రెండు బహిరంగ సంఘటనలు చూపిస్తాయి.

• Air Canada: దాని వెబ్‌సైట్ చాట్‌బాట్ ఒక ప్రయాణికుడితో ప్రయాణం తర్వాత కూడా సంతాప తగ్గింపును (bereavement discount) క్లెయిమ్ చేయవచ్చని చెప్పింది, ఇది ఆ ఎయిర్‌లైన్ స్వంత విధానానికి విరుద్ధం. ఫిబ్రవరి 2024లో బ్రిటిష్ కొలంబియా ట్రిబ్యునల్, చాట్‌బాట్ చెప్పినదానికి ఎయిర్‌లైన్ బాధ్యత వహించాలని తీర్పునిచ్చింది మరియు అతనికి నష్టపరిహారం చెల్లించాలని ఆదేశించింది; చాట్‌బాట్ తన చర్యలకు తానే బాధ్యత వహించే ఒక ప్రత్యేక విభాగం అనే వాదనను తిరస్కరించింది.
• DPD: జనవరి 2024లో, UK పార్శిల్ కంపెనీకి చెందిన ఒక కస్టమర్ దాని చాట్‌బాట్ ద్వారా అసభ్య పదాలు పలికించడంతో పాటు కంపెనీని విమర్శిస్తూ ఒక కవిత రాయించాడు. సిస్టమ్ అప్‌డేట్ తర్వాత ఈ సమస్య వచ్చిందని DPD తెలిపింది మరియు దానిని సరిదిద్దే వరకు చాట్‌లోని AI విభాగాన్ని నిలిపివేసింది.

ఈ రెండు సందర్భాల్లోనూ మరింత తెలివైన మోడల్ అవసరం లేదు. సిస్టమ్ ఏమి చెప్పడానికి అనుమతి ఉందో దానిపై మెరుగైన తనిఖీలు మాత్రమే అవసరం.

7. Evals: నాణ్యతా తనిఖీ

Evals (evaluations కి సంక్షిప్త రూపం) అనేవి AI అవుట్‌పుట్ కోసం చేసే పరీక్షలు. సాధారణ సాఫ్ట్‌వేర్ పరీక్షలు ఒకే ఇన్‌పుట్ ఒకే అవుట్‌పుట్‌ను ఇస్తుందో లేదో తనిఖీ చేస్తాయి. AI ఫలితాలను అంత సులభంగా ఊహించలేము, కాబట్టి అనేక నమూనా ప్రశ్నలలో సమాధానాలు సరైనవిగా, సురక్షితంగా మరియు ఉపయోగకరంగా ఉన్నాయో లేదో evals తనిఖీ చేస్తాయి.

ఒక సాధారణ eval సెట్‌లో సరైన సమాధానాలు తెలిసిన కొన్ని వందల వాస్తవ ప్రశ్నలు ఉండవచ్చు. ప్రతిసారి మీరు మోడల్‌ను, ప్రాంప్ట్‌ను లేదా డాక్యుమెంట్లను మార్చినప్పుడు, మీరు ఆ సెట్‌ను మళ్లీ రన్ చేసి సరిపోల్చుకుంటారు. బృందాలు సాధారణంగా వీటిని కొలుస్తాయి:

• నాణ్యత: సమాధానం సరైనదేనా మరియు ఇచ్చిన మూలాలను అది ఉపయోగించిందా?
• భద్రత: తిరస్కరించాల్సిన వాటిని అది తిరస్కరించిందా?
• ఖర్చు: ప్రతి సమాధానాన్ని రూపొందించడానికి ఎంత ఖర్చయింది?
• లేటెన్సీ: వినియోగదారు ఎంత సమయం వేచి ఉండాల్సి వచ్చింది?
• విజయం: ఏజెంట్ల విషయంలో, పని వాస్తవంగా పూర్తయిందా?

ఫ్యాక్టరీలో, ఇది ఉత్పత్తి ప్రక్రియ చివరలో జరిగే నాణ్యతా తనిఖీ లాంటిది. ఇది లేకపోతే, కస్టమర్ ఫిర్యాదు చేసినప్పుడు మాత్రమే ఏదో లోపం జరిగిందని మీకు తెలుస్తుంది.

మరో వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: Morgan Stanley. Morgan Stanley అడ్వైజర్ అసిస్టెంట్ గురించిన పబ్లిక్ కథనాలు మోడల్‌తో పాటు టెస్టింగ్‌కు కూడా అంతే ప్రాధాన్యతనిస్తాయి: ఆ సంస్థ తమ డాక్యుమెంట్లను సిద్ధం చేయడానికి నెలల సమయం వెచ్చించింది మరియు మానవ నిపుణులతో అసిస్టెంట్ సమాధానాలను తనిఖీ చేయించింది; అలాగే OpenAI ప్రచురించిన కేస్ స్టడీ ఈ ప్రాజెక్ట్‌కు ఎవాల్యుయేషన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఎంత కీలకమో వివరిస్తుంది. ఆ కేస్ స్టడీలో నివేదించబడిన ఫలితం ప్రకారం, 98 శాతానికి పైగా అడ్వైజర్ బృందాలు ఈ అసిస్టెంట్‌ను ఉపయోగిస్తున్నాయి. ప్రజలు దీనిని ప్రతిరోజూ ఉపయోగించేంతగా విశ్వసించడానికి జాగ్రత్తగా నిర్వహించిన evals ఒక ప్రధాన కారణం.

ఒక రిక్వెస్ట్‌పై ఈ ఏడు భాగాలు కలిసి ఎలా పనిచేస్తాయి

Acme అనే ఒక ఊహాజనిత కంపెనీ కోసం, ఒక రిక్వెస్ట్ ఈ ఏడు భాగాల ద్వారా ఎలా సాగుతుందో ఇక్కడ చూడవచ్చు:

దశ 1: ప్రశ్న రావడం

ఒక ఉద్యోగి ఇలా అడుగుతారు: "నాకు ఇంకా ఎన్ని సెలవులు మిగిలి ఉన్నాయి, మరియు శుక్రవారం సెలవు బుక్ చేయగలరా?" గార్డ్‌రైల్స్ మొదట ఆ రిక్వెస్ట్ అనుమతించబడిందా మరియు ఆ వ్యక్తి సైన్ ఇన్ అయి ఉన్నారా లేదా అని తనిఖీ చేస్తాయి.

దశ 2: ఏజెంట్ ప్రణాళిక వేయడం

ఏజెంట్ తనకు రెండు విషయాలు అవసరమని నిర్ణయిస్తుంది: లీవ్ పాలసీ మరియు ఉద్యోగి లీవ్ బ్యాలెన్స్, ఆ తర్వాత బుకింగ్ చేయడం.

దశ 3: రిట్రీవల్

RAG సెలవు విధానం కోసం వెక్టర్ డేటాబేస్‌లో శోధిస్తుంది మరియు సంబంధిత పేరాలను LLMకి పంపుతుంది.

దశ 4: MCP ద్వారా టూల్స్

బ్యాలెన్స్‌ను తెలుసుకోవడానికి మరియు సెలవు దరఖాస్తును రూపొందించడానికి ఏజెంట్ తన MCP server ద్వారా HR సిస్టమ్‌ను కాల్ చేస్తుంది.

దశ 5: చర్యకు ముందు భద్రత

రిక్వెస్ట్ సబ్మిట్ కావడానికి ముందు నిర్ధారించమని ఒక గార్డ్‌రైల్ ఉద్యోగిని అడుగుతుంది.

దశ 6: సమాధానం

LLM పాలసీని పేర్కొంటూ మరియు బుకింగ్‌ను ధృవీకరిస్తూ సంక్షిప్త, స్పష్టమైన సమాధానాన్ని రాస్తుంది.

దశ 7: ఫలితాన్ని కొలవడం

ఈ సంభాషణ లాగ్ చేయబడుతుంది, మరియు విధానాలు మారినప్పటికీ సమాధానాలు సరైనవిగా ఉండేలా చూసుకోవడానికి బృందం యొక్క evals క్రమం తప్పకుండా ఇలాంటి ప్రశ్నలను పరీక్షిస్తాయి.

ముగింపు

LLM అందరి దృష్టినీ ఆకర్షిస్తుంది, కానీ అది మెషిన్ రూమ్‌లోని ఒక భాగం మాత్రమే. వాస్తవ ప్రపంచ ఫలితాలు పూర్తి సెట్ నుంచే వస్తాయి: ఆలోచించడానికి మరియు రాయడానికి LLM, సరైన వాస్తవాలను అందించడానికి RAG మరియు vector database, చర్యలు తీసుకోవడానికి agent, టూల్స్‌ను ప్రామాణిక పద్ధతిలో అనుసంధానించడానికి MCP, సురక్షితంగా ఉంచడానికి guardrails, మరియు అది పనిచేస్తుందని నిరూపించడానికి evals. మీరు ఏదైనా AI ప్రాజెక్ట్‌ను ప్లాన్ చేస్తుంటే, ఈ ఏడింటిలో మీ వద్ద ఇప్పటికే ఏవి ఉన్నాయి, వేటి అవసరం రాకూడదని మీరు నిశ్శబ్దంగా ఆశిస్తున్నారో ఒకసారి చూసుకోండి.

ప్రయోజనాలు

• సమాధానాలు మోడల్ మెమరీ నుండి కాకుండా, మీ స్వంత, ప్రస్తుత డాక్యుమెంట్ల నుండే వస్తాయి.
• Agents మరియు MCPలు AI కేవలం సలహాలు ఇవ్వడమే కాకుండా, వాస్తవ పనులను పూర్తి చేయడానికి కూడా వీలు కల్పిస్తాయి.
• MCP వంటి భాగస్వామ్య ప్రమాణం కస్టమ్ ఇంటిగ్రేషన్ల సంఖ్యను తగ్గిస్తుంది.
• Guardrails AIకి మరింత బాధ్యతను సురక్షితంగా అప్పగించడాన్ని సాధ్యం చేస్తాయి.
• Evals "బానే ఉందిలే" అనే భావనను మీరు కాలక్రమేణా ట్రాక్ చేయగల సంఖ్యలుగా మారుస్తాయి.

లోపాలు

• ఏడు భాగాలు అంటే నిర్మించడానికి, హోస్ట్ చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి ఎక్కువ విడిభాగాలు ఉంటాయని అర్థం.
• Retrieval అనేది దాని వెనుక ఉన్న డాక్యుమెంట్ల నాణ్యతపైనే ఆధారపడి ఉంటుంది; పాత ఫైల్స్ పాత సమాధానాలనే ఇస్తాయి.
• పరిమితులు సరిగ్గా లేకపోతే, చర్యలు తీసుకోగల Agents వల్ల భారీ నష్టం కలిగించే తప్పులు కూడా జరగవచ్చు.
• Guardrails మరీ కఠినంగా ఉండి, సరైన అభ్యర్థనలను కూడా నిరోధించే అవకాశం ఉంది.
• మంచి eval సెట్‌లను రూపొందించడానికి మరియు వాటిని ఎప్పటికప్పుడు అప్‌డేట్ చేయడానికి నిజమైన కృషి అవసరం.

హెచ్చరిక

ఈ వ్యాసం విద్యా ప్రయోజనాల కోసం ఉద్దేశించబడింది మరియు వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగాన్ని సరళతరం చేస్తుంది. కంపెనీ పేరు Acme మరియు వివరించిన వర్క్‌ఫ్లో ప్లేస్‌హోల్డర్‌లు మాత్రమే, అవి నిజమైన సిస్టమ్ కాదు. పేర్కొన్న ఉదాహరణలు (Klarna, Morgan Stanley, Spotify, GitHub, Anthropic, OpenAI, Air Canada మరియు DPD) ఆ సమయంలో వచ్చిన పబ్లిక్ ప్రకటనలు మరియు వార్తా నివేదికల నుండి సంగ్రహించబడ్డాయి; గణాంకాలు ఆ కంపెనీలు నివేదించిన విధంగానే ఉన్నాయి, మరియు అప్పటి నుండి ఉత్పత్తులు అలాగే విధానాలు మారి ఉండవచ్చు. టూల్స్, ప్రమాణాలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులు వేగంగా మారుతుంటాయి, కాబట్టి వాస్తవ నిర్ణయాలు లేదా నిజమైన కస్టమర్ డేటా కోసం ఏదైనా AI సిస్టమ్‌పై ఆధారపడే ముందు ప్రస్తుత డాక్యుమెంటేషన్‌ను ధృవీకరించుకోండి మరియు ముఖ్యంగా guardrails అలాగే agent అనుమతులను జాగ్రత్తగా పరీక్షించండి.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

• LLM మరియు AI agent మధ్య తేడా ఏమిటి? — టెక్స్ట్‌ను చదివి రాసే మోడల్ LLM; ఒక పనిని పూర్తి చేయడానికి దశలను ప్లాన్ చేస్తూ టూల్స్‌ను ఉపయోగించే మోడల్ చుట్టూ ఉండే లూప్ agent.
• AIలో RAG అంటే ఏమిటి? — Retrieval-augmented generation: ఈ సిస్టమ్ ముందుగా సంబంధిత డాక్యుమెంట్లను కనుగొని వాటిని మోడల్‌కు అందిస్తుంది, తద్వారా సమాధానాలు వాస్తవమైన, ప్రస్తుత సమాచారంపై ఆధారపడి ఉంటాయి.
• AI సిస్టమ్‌లకు vector database ఎందుకు అవసరం? — ఇది టెక్స్ట్‌ను embeddings రూపంలో భద్రపరుస్తుంది, తద్వారా సిస్టమ్ భాగాలను వాటి అర్థాన్ని బట్టి కనుగొనగలదు, ఇదే RAG శోధన సరిగ్గా పనిచేసేలా చేస్తుంది.
• AIలో MCP అంటే ఏమిటి? — Model Context Protocol అనేది ఒకే ఉమ్మడి ఇంటర్‌ఫేస్ ద్వారా AI అప్లికేషన్‌లను టూల్స్ మరియు డేటా సోర్స్‌లతో అనుసంధానించడానికి ఉద్దేశించిన ఓపెన్ స్టాండర్డ్.
• AI guardrails అంటే ఏమిటి? — ఇవి హానికరమైన ఇన్‌పుట్‌లను నిరోధించే, అసురక్షిత అవుట్‌పుట్‌లను పసిగట్టే మరియు ప్రమాదకరమైన చర్యలను పరిమితం చేసే మోడల్ చుట్టూ ఉండే నియమాలు మరియు తనిఖీలు.
• AIలో evals అంటే ఏమిటి? — Evals అనేవి అనేక నమూనా ప్రశ్నలలో AI సమాధానాలు సరైనవా, సురక్షితమైనవా, వేగవంతమైనవా మరియు సరసమైన ఖర్చుతో కూడుకున్నవా అని కొలిచే పునరావృత పరీక్షలు.
• Air Canada చాట్‌బాట్ కేసులో ఏమి జరిగింది? — తమ వెబ్‌సైట్ చాట్‌బాట్ ఒక ప్రయాణికుడికి తప్పుడు రీఫండ్ సమాచారాన్ని అందించినందుకు ఆ ఎయిర్‌లైన్ బాధ్యత వహించాలని 2024లో ఒక ట్రిబ్యునల్ తీర్పు చెప్పింది; తమ AI ఏం చెబుతుందో దానికి కంపెనీలే బాధ్యత వహించాలనేదానికి ఇది స్పష్టమైన రిమైండర్.
• నాకు మొత్తం ఏడు బిల్డింగ్ బ్లాక్‌లు అవసరమా? — ఒక సాధారణ చాట్‌బాట్‌కు LLM మరియు guardrails మాత్రమే అవసరం కావచ్చు, కానీ కంపెనీ డేటా నుండి సమాధానాలు ఇచ్చే లేదా చర్యలు తీసుకునే ఏ అసిస్టెంట్‌కైనా ఈ ఏడూ ఎంతో ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయి.

ట్యాగ్‌లు

#artificialintelligence #llm #rag #vectordatabase #aiagents #mcp #aiguardrails #aievals #generativeai #ai2026