ভূমিকা (Introduction) এই ভিডিওতে লিসা রাস (Lisa Ras) আলোচনা করেছেন কীভাবে সাধারণ এআই অ্যাপকে প্রডাকশন বা ব্যবসার কাজে ব্যবহারের উপযোগী করে তোলা যায়। আমরা অনেক সময় শখের বশে এআই চ্যাটবট বানাই, কিন্তু যখন সেটা আসল গ্রাহকদের জন্য বা বড় কোনো কোম্পানির জন্য ব্যবহার করা হয়, তখন অনেক সমস্যা দেখা দেয়। লিসা ল্যাংচেইন ফোর-জে (LangChain4j) ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে রিট্রিভাল অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) উন্নত করা, টুল কলিং (Tool Calling), এবং এআই এজেন্ট (AI Agents) ডিজাইনের খুঁটিনাটি খুব সহজভাবে বুঝিয়ে দিয়েছেন।
অ্যাডভান্সড র্যাগ (Advanced RAG)
সাধারণ র্যাগ বা RAG সিস্টেমে যখন আমরা কোনো ডকুমেন্ট আপলোড করি, এআই মাঝে মাঝে ভুল উত্তর দেয় বা অপ্রাসঙ্গিক তথ্য খুঁজে আনে। লিসা এখানে কিছু সমাধান দিয়েছেন:
-
রেফারেন্স: [03:16]
-
বিস্তারিত: সাধারণ র্যাগে বড় লেখাকে ছোট ছোট টুকরো (Chunks) করা হয়। কিন্তু অনেক সময় ব্যবহারকারী এমন প্রশ্ন করে যা এআই ঠিকমতো বুঝতে পারে না (যেমন শুধু "Yes please" বললে এআই কনফিউজ হয়ে যায়)।
-
Query Transformer: এটি ব্যবহারকারীর অস্পষ্ট প্রশ্নকে এমনভাবে গুছিয়ে লিখে যাতে সঠিক তথ্য খুঁজে পাওয়া যায়।
-
Re-ranking: অনেক তথ্য খুঁজে পাওয়ার পর একটি ছোট মডেল দিয়ে চেক করা হয় কোন তথ্যটি সবচেয়ে বেশি দরকারি। যা দরকারি নয়, তা বাদ দিয়ে দেওয়া হয়।
সহজ ব্যাখ্যা: RAG (Retrieval Augmented Generation): এটা এমন একটা টেকনিক যেখানে এআই-কে বাইরের কোনো বই বা ডকুমেন্ট পড়তে দেওয়া হয় যাতে সে নিজের জ্ঞানের বাইরেও নতুন কোনো বিষয়ে উত্তর দিতে পারে।
টুল কলিং এবং রিটার্ন ইমিডিয়েট (Tool Calling & Return Immediate)
এআই মডেল যখন কোনো বাইরের ফাংশন বা ক্যালকুলেটর ব্যবহার করে উত্তর দেয়, তাকে টুল কলিং বলে। লিসা একটি নতুন ফিচারের কথা বলেছেন।
-
রেফারেন্স: [15:22]
-
কোডিং উদাহরণ:
Java
@Tool(returnBehavior = ToolBehavior.IMMEDIATE)
public int add(int a, int b) {
return a + b;
}
- ব্যাখ্যা: সাধারণত এআই টুল কল করার পর আবার মডেলের কাছে ফিরে গিয়ে উত্তর সাজায়। কিন্তু
IMMEDIATEব্যবহার করলে টুলটি রান করার সাথে সাথেই উত্তর ফেরত আসবে। এতে সময় বাঁচে এবং অহেতুক খরচ (Tokens) কমে।
এমসিপি সার্ভার (MCP Servers - Model Context Protocol)
লিসা এনথ্রোপিক (Anthropic)-এর তৈরি এমসিপি প্রোটোকল নিয়ে কথা বলেছেন। এটি এআই-এর জন্য এমন একটি সিস্টেম যা দিয়ে সে ডাটাবেস, গিটহাব বা ওয়েদার সার্ভিসের সাথে সহজেই যুক্ত হতে পারে।
-
রেফারেন্স: [22:11]
-
বিস্তারিত: এমসিপি ব্যবহারের ফলে প্রোগ্রামারদের আলাদা করে প্রতিটি সার্ভিসের জন্য কোড লিখতে হয় না। এআই নিজেই এই সার্ভারগুলোর মাধ্যমে কাজ করতে পারে। তবে এটি সাবধানে ব্যবহার করতে হয় যাতে এআই ভুলে কোনো ফাইল ডিলিট না করে দেয়।
সহজ ব্যাখ্যা: MCP (Model Context Protocol): এটা হলো এআই-এর জন্য একটা ইউনিভার্সাল রিমোট কন্ট্রোল। এই রিমোট দিয়ে সে দুনিয়ার সব ডাটাবেস বা অ্যাপের সাথে কথা বলতে পারে।
এআই এজেন্ট ডিজাইন করার ধাপ (Steps to Design AI Agents)
একটি ভালো এআই এজেন্ট বা অটোমেটেড সিস্টেম বানানোর জন্য লিসা ১৩টি ধাপের কথা উল্লেখ করেছেন। এর মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ কিছু হলো:
-
সমস্যা চিহ্নিত করা: আসলেই কি এই কাজের জন্য এআই দরকার? নাকি সাধারণ কোড দিয়েই হবে? [28:36]
-
লিগ্যাল এবং প্রাইভেসি চেক: ব্যবহারকারীর ডাটা অন্য দেশে পাঠানো যাবে কি না বা জিডিপিআর (GDPR) মানা হচ্ছে কি না তা আগেই দেখে নিতে হবে। [31:05]
-
হিউম্যান ইন দ্য লুপ (Human in the loop): এআই যেন একা সব সিদ্ধান্ত না নেয়। যেখানে টাকা বা বড় কোনো ঝুঁকির ব্যাপার আছে, সেখানে মানুষের অনুমোদনের ব্যবস্থা রাখা। [33:45]
এআই অ্যাপ টেস্টিং (Testing AI Systems)
এআই তো সবসময় একই রকম উত্তর দেয় না (Non-deterministic), তাই একে সাধারণ সফটওয়্যারের মতো টেস্ট করা কঠিন।
-
রেফারেন্স: [46:05]
-
সমাধান: লিসা পরামর্শ দিয়েছেন প্রতিটি এজেন্টকে আলাদা আলাদা টেস্ট করতে। এআই মডেলের উত্তর কতটুকু সঠিক তা যাচাই করার জন্য অন্য একটি 'স্কোরার এআই' ব্যবহার করা যেতে পারে।
বিশ্লেষণ ও আমার মতামত (Analysis & Thinking)
লিসা রাস এখানে বোঝাতে চেয়েছেন যে, এআই প্রজেক্টে সাকসেস পেতে হলে কেবল প্রম্পট লিখলে হবে না, বরং পেছনের স্ট্রাকচার বা আর্কিটেকচার মজবুত হতে হবে।
বাস্তবসম্মত ধারণা: অনেকেই মনে করেন এআই দিলেই সব অটোমেটিক হয়ে যাবে। কিন্তু ভিডিওটি দেখে বোঝা যায়, এআই-কে নিয়ন্ত্রণের জন্য আমাদের অনেক বেশি 'ডিটারমিনিস্টিক' (যা আগে থেকেই ঠিক করা) কোড লিখতে হয়। বিশেষ করে ব্যাংকিং বা এইচআর (HR) প্রসেসে এআই ব্যবহারের সময় 'গার্ডরেইল' (Guardrails) বা নিরাপত্তা বেষ্টনী থাকা মাস্ট।
বিকল্প ও পরামর্শ:
-
ছোট মডেল ব্যবহার: সব কাজের জন্য বড় GPT-4 মডেল না চালিয়ে ছোট ও সস্তা মডেল (যেমন Llama 3 বা GPT-4o-mini) ব্যবহার করা ভালো, যদি কাজটা সহজ হয়।
-
হিউম্যান চেইনিং: এআই-কে সব কাজ করতে না দিয়ে সে কেবল ড্রাফট বা খসড়া তৈরি করে দেবে এবং মানুষ সেটা চেক করে পাঠাবে—এই পদ্ধতিটি বর্তমানে সবচেয়ে নিরাপদ।
উপসংহার: আপনি যদি জাভা ডেভেলপার হন এবং এআই নিয়ে কাজ করতে চান, তবে LangChain4j বর্তমানে সবচেয়ে শক্তিশালী এবং সহজ টুল। এটি আপনাকে এআই মডেলগুলোকে আপনার নিজের ডাটাবেস এবং অ্যাপের সাথে নিখুঁতভাবে যুক্ত করতে সাহায্য করবে।
সংশ্লিষ্ট লিঙ্ক: LangChain4j Examples GitHub
ভিডিও রেফারেন্স: http://www.youtube.com/watch?v=yXuKLPpleBg
[
Level Up Your LangChain4j Apps for Production
Java · 3.9K views
](http://www.youtube.com/watch?v=yXuKLPpleBg)
মন্তব্যসমূহ
একটি মন্তব্য পোস্ট করুন
আপনার সমস্যাটি কমেন্ট করে আমাদের জানান :-d