लूप इंजीनियरिंग को पीछे छोड़िए, ग्राफ इंजीनियरिंग अब यहाँ है
CChase AI
Computing/SoftwareInternet Technology
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00:00:00तो पिछले महीने यह लूप इंजीनियरिंग था और उससे पहले यह कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग था, और आज का नया
00:00:05हॉट ट्रेंड ग्राफ इंजीनियरिंग है। लेकिन क्या यह ऐसी चीज़ है जिसे आपको वास्तव में समझने की ज़रूरत है या यह सिर्फ
00:00:11AI हाइप का सिलसिला है जो किसी बेतुके टॉपिक पर फैंसी टाइटल चिपका रहा है? खैर, इस
00:00:17वीडियो में हम इस सवाल का जवाब देने वाले हैं, और स्पॉइलर अलर्ट: यह कोई बेतुका टॉपिक नहीं है। अब,
00:00:23ग्राफ इंजीनियरिंग ऐसी चीज़ नहीं है जो आपके बनाए हर छोटे-मोटे काम पर लागू होगी,
00:00:28लेकिन यह एक ऐसा कॉन्सेप्ट है जिसे आप समझना चाहेंगे, खासकर अगर आप
00:00:33कॉम्प्लेक्स लूप्स का इस्तेमाल करते हैं। तो अगर यह आपकी पसंद का है या निकट भविष्य में होने वाला है, तो
00:00:38अंत तक बने रहें। तो ग्राफ इंजीनियरिंग असल में लूप इंजीनियरिंग का ही एक विस्तार या विकास है।
00:00:43इसलिए बहुत जल्दी हम यह समझेंगे कि लूप इंजीनियरिंग वास्तव में क्या है ताकि हम सब एक ही पेज पर रहें।
00:00:47अब, सभी लूप्स के मुख्य रूप से तीन हिस्से होते हैं। पहला है ट्रिगर। यह चीज़ वास्तव में
00:00:54शुरू कैसे होती है? आदर्श रूप से यह ऑटोमैटिक होता है। यह हर दिन एक निश्चित समय पर चलता है या किसी इवेंट पर आधारित होता है।
00:01:00स्टेप दो है टास्क। यह वास्तव में क्या कर रहा है? और फिर स्टेप तीन में हमें किसी प्रकार के सफलता के
00:01:07मानदंड की आवश्यकता होती है। हम इसे कुछ करने के लिए कह रहे हैं। हमें कैसे पता चलेगा कि इसने सही तरीके से काम किया? क्योंकि
00:01:13अगर इसने इसे सही तरीके से नहीं किया, तो मैं चाहता हूँ कि यह शुरुआत से फिर चले। और आदर्श रूप से यह सब चले और डेटा
00:01:19कहीं स्टोर हो जाए ताकि हम इसमें सेल्फ-इम्प्रूवमेंट जैसा पहलू भी जोड़ सकें। लेकिन बुनियादी स्तर पर
00:01:25हमें एक ट्रिगर चाहिए, इसे कुछ करना होगा, और फिर हमें यह जांचने में सक्षम होना होगा कि यह काम कर गया या नहीं, और यह सब ऑटोमैटिक होना चाहिए।
00:01:30अब हमारे इस उदाहरण में, हमारे पास एक लूप है जो हमारे लिए हर दिन मॉर्निंग रिपोर्ट जनरेट करता है।
00:01:35तो हमारे पास यह AI एजेंट है। यह हर दिन सुबह 7 बजे चलता है। वह हमारा ट्रिगर है।
00:01:42इसका टास्क विभिन्न सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स को देखना है—YouTube, Twitter, और Reddit—ताकि
00:01:47हमारे लिए AI के बारे में जानकारी ढूंढ सके। क्या ट्रेंड कर रहा है। और मैं चाहता हूँ कि यह मेरा ईमेल चेक करे। एक बार जब यह सब कर ले,
00:01:54तो मैं चाहता हूँ कि यह जानकारी को इकट्ठा करे और मेरे लिए एक रिपोर्ट बनाए। यही टास्क है। अब, इस मामले में
00:02:00सफलता थोड़ी अस्पष्ट है। हम कैसे तय करें कि रिपोर्ट सही तरीके से बनी है? खैर, इस मामले में हमने
00:02:05अपने लूप को बताया है कि रिपोर्ट में इस तरह की बातें होनी चाहिए। इसकी लंबाई इतनी होनी चाहिए।
00:02:11इसमें लिंक्स शामिल होने चाहिए। तो हमने इसे मापने के लिए कुछ मापदंड दिए हैं। तो यह हमारा
00:02:17लूप है। काफी आसान। इसे एक अकेला एजेंट निष्पादित करता है। अब, हम इसे ग्राफ में कैसे बदलेंगे? इसी
00:02:25टास्क को ध्यान में रखते हुए हम लूप इंजीनियरिंग से ग्राफ इंजीनियरिंग की ओर कैसे जाएँगे? मैं अभी भी चाहता हूँ कि हमारी
00:02:30मॉर्निंग रिपोर्ट हर दिन पूरी हो। आइए देखते हैं। क्योंकि दाईं ओर यहाँ उसी टास्क का
00:02:35ग्राफ इंजीनियर वर्ज़न है। हम वही रिपोर्ट प्राप्त करने की कोशिश कर रहे हैं। हालाँकि, हमने
00:02:40काम करने वाले एजेंटों की संख्या बढ़ा दी है। विशेष रूप से, हम सब कुछ करने वाले एक एजेंट से हटकर
00:02:46विशिष्ट टास्क करने वाले कई एजेंटों पर आ गए हैं जो एक-दूसरे से जुड़े भी हैं। तो हमारे पास
00:02:53अभी भी वही ट्रिगर है। हर सुबह 7 बजे यह चलेगा। लेकिन अब हमारे पास एक एजेंट है
00:02:58जो YouTube देख रहा है। एक एजेंट है जो Twitter देख रहा है। एक Reddit पर है। और एक
00:03:04ईमेल देख रहा है। इत्यादि। इनमें से प्रत्येक एजेंट आवश्यक जानकारी प्राप्त करेगा। यह
00:03:09अपने स्तर पर उस जानकारी का विश्लेषण करेगा। और फिर यह अपना सारांश रिपोर्ट
00:03:17एजेंट को भेजेगा। जो फिर उस सारे डेटा को एकत्र करता है। और इसे हमारी मनचाही रिपोर्ट में बदलता है। हम
00:03:23इसे एक कदम और आगे ले जा सकते हैं और कह सकते हैं कि हमारे पास एक रिव्यू एजेंट भी है जो खुद
00:03:30जनरेट हुई रिपोर्ट को देखेगा। इसकी तुलना उससे करेगा जिसे हमने सफल रिपोर्ट के रूप में परिभाषित किया था और
00:03:36देखेगा कि क्या हमें इस पूरे लूप को दोबारा चलाने की ज़रूरत है? या क्या हम इसे आगे प्रोडक्शन में भेज सकते हैं? और
00:03:41संक्षेप में यही ग्राफ इंजीनियरिंग है। तो आइए इसे थोड़ा अलग करके समझते हैं। क्योंकि आप शायद सोच रहे होंगे
00:03:48कि हमने तो बस कई सारे एजेंट जोड़ दिए। मुझे वास्तव में समझ नहीं आया कि हुआ क्या।
00:03:51खैर, हाँ, हमने कुछ और एजेंट जोड़े हैं। और इसका एक कारण है। ग्राफ इंजीनियरिंग का थोड़ा अधिक जटिल होने का कारण
00:03:58यह नहीं है कि हम चीज़ों को और जटिल बनाना चाहते हैं। यह इसलिए है क्योंकि हमने
00:04:03अब हर एक टास्क को ले लिया है और अनिवार्य रूप से उसे एक ऐसे एजेंट में बदल दिया है जो लूप इंजीनियरिंग का अपना
00:04:09वर्ज़न चला रहा है। तो पहले हमारे पास क्या था? हमारे पास लूप इंजीनियरिंग थी, है ना? यह ये सारी
00:04:14चीज़ें कर रहा था। यह सफलता के मापदंडों की जाँच कर रहा था। लेकिन यह बहुत उच्च स्तर पर काम कर रहा था और एक ही बार में
00:04:18कई अलग-अलग काम कर रहा था। इसके बजाय, ग्राफ इंजीनियरिंग के साथ हमने जो किया है,
00:04:22हमने एक विशिष्ट टास्क पर ज़ूम इन किया है और अब हमारे पास केवल YouTube एनालिसिस और
00:04:29YouTube रिसर्च करने वाला एजेंट है। हमने इसे भी एक लूप इंजीनियर संरचना में बदल दिया है। क्योंकि सोचिए,
00:04:34भले ही यह एक टास्क तक सीमित है, यह अभी भी लूप इंजीनियरिंग है। हमारे पास एक ट्रिगर है, है ना? यह अभी भी
00:04:39सुबह 7 बजे ही होगा। हमारे पास एक टास्क है। उसे अभी भी YouTube पर AI के बारे में जानकारी ढूंढनी है और अभी भी
00:04:46उसका विश्लेषण करना है। और तीसरा, हमारे पास अभी भी सफलता के मापदंड हैं। लेकिन क्योंकि हमने इसे
00:04:51ग्राफ इंजीनियर चीज़ में बदल दिया है, हम इस यात्रा के हर चरण में सफलता कैसी दिखती है, इस पर बहुत स्पष्ट
00:04:57कदम पर। तो हमारे लिए, वह हो सकता है कि, सुनो, मुझे चाहिए कि तुम कम से कम पांच स्रोत लाओ। और सुनो,
00:05:03मुझे चाहिए कि वह सारांश कम से कम दो पैराग्राफ लंबा हो।” या “अरे, तुम्हें मिलने वाले हर एक सोर्स और हर एक
00:05:09जानकारी के लिए, तुम्हें मुझे बताना होगा कि 'इसका क्या महत्व है', समझे?” तो वेरिफिकेशन
00:05:16प्रक्रिया को बहुत उच्च स्तर की रखने और इन सभी चीज़ों को एक ही में ठूँसने के बजाय कि, “अरे,
00:05:22यह काम कर गया, अरे, यह नहीं किया,” हमने इसे अलग-अलग हिस्सों में तोड़ दिया है। और आपको इसके बारे में
00:05:27परवाह क्यों करनी चाहिए? खैर, सबसे पहले, यह क्वालिटी बढ़ाएगा। क्योंकि सब कुछ एक ही एजेंट से कराने के बजाय,
00:05:33मेरे पास एक एजेंट केवल एक काम कर रहा है। और केवल कॉन्टेक्स्ट रॉट (Context Rot) के दृष्टिकोण से देखें,
00:05:40और इस तथ्य से कि इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो उस एजेंट की तुलना में अपेक्षाकृत साफ़ रहेगा जो एक ही समय में
00:05:4410 काम करने की कोशिश कर रहा है, इसका मतलब है कि हमें बेहतर आउटपुट मिलेगा। इसके अलावा, यह तेज़ होगा।
00:05:51क्योंकि एक एजेंट के 10 काम करने के बजाय, मेरे पास समानांतर में काम करने वाले चार एजेंट हैं जो चार काम कर रहे हैं।
00:05:56तो यह तेज़ है, अधिक प्रभावी है, और यह पहचानना आसान है कि कोई चीज़ कब असफल हो रही है। क्योंकि मैं बहुत जल्दी बता सकता हूँ
00:06:03कि क्या यह YouTube की समस्या है या Reddit की। पहले वाले तरीके में कभी-कभी
00:06:08असली गड़बड़ी को पकड़ना थोड़ा मुश्किल होता था कि, “ठीक है, रास्ते में हमसे कहाँ गलती हुई जिससे हमें
00:06:15रिपोर्ट पसंद नहीं आई और हमें इसे सुधार के लिए वापस भेजना पड़ा?” और ऐसा इसलिए है क्योंकि सफलता के मापदंडों को
00:06:20हर एक सब-टास्क पर परिभाषित किया जा सकता है। तो संक्षेप में ग्राफ इंजीनियरिंग यही है, और आपको इस पर ध्यान
00:06:27क्यों देना चाहिए। हमारे पास सिर्फ एक एजेंट नहीं है, हमारे पास एजेंटों की एक सीरीज़ है, और ये एजेंट कई
00:06:33अलग-अलग तरीकों से जुड़े हुए हैं। हमने उनके कार्यों को व्यक्तिगत रूप से, एक तरह से छोटे-छोटे हिस्सों में बाँट दिया है। और क्योंकि
00:06:38यह एक छोटा टास्क है, हम प्रत्येक टास्क के साथ बहुत विशिष्ट हो सकते हैं कि हम इससे क्या कराना चाहते हैं,
00:06:44और इसके लिए सफलता कैसी दिखेगी। और फिर से, इनमें से प्रत्येक एजेंट अब अनिवार्य रूप से अपने आप में एक
00:06:48लूप इंजीनियर संरचना है। हमने बस कई लूप्स को आपस में जोड़ दिया है। तो इस मोड़ पर अगला सवाल
00:06:54यह होना चाहिए कि, मुझे लूप इंजीनियरिंग के बजाय ग्राफ इंजीनियरिंग का उपयोग कब करने की आवश्यकता है? क्योंकि
00:06:58ईमानदारी से कहें तो, आपको हमेशा ऐसा सुपर कॉम्प्लेक्स मल्टी-एजेंट सेट-अप बनाने की आवश्यकता नहीं होती।
00:07:04बिल्कुल नहीं होती। अक्सर, एक साधारण लूप बनाना ही काफी होता है। लेकिन तीन ऐसे मामले हैं जहाँ
00:07:09आप ग्राफ इंजीनियर सेटअप बनाने पर विचार करना चाहेंगे। पहला परिदृश्य जहाँ आप इस पर
00:07:15विचार करना चाहेंगे, वह तब होता है जब हम कॉन्टेक्स्ट समस्याओं, विशेष रूप से कॉन्टेक्स्ट रॉट का सामना कर रहे हों। अगर मैं
00:07:20एक एजेंट को बार-बार लूप करने के लिए कह रहा हूँ, और हर लूप पर उससे चार, पाँच, छह, सात, आठ टास्क करवा रहा हूँ,
00:07:25और हम उस स्थिति में पहुँच रहे हैं जहाँ हर रन के बाद कॉन्टेक्स्ट विंडो
00:07:29300, 400, 500,000 टोकन की सीमा में जा रही है, तो काम को बाँटना ही समझदारी होगी।
00:07:36बिना किसी कारण के भरी हुई कॉन्टेक्स्ट विंडो के कारण खराब क्वालिटी से समझौता करने का कोई मतलब नहीं है
00:07:41जब हमें ऐसा करने की ज़रूरत ही न हो। अब परिदृश्य नंबर दो तब है जब हमें एक स्वतंत्र समीक्षा की आवश्यकता होती है। जब हम
00:07:48सही लूप्स की बात करते हैं, तो किसी मोड़ पर हमें सफलता का आकलन करना होता है, वही सफलता के मापदंड वाली
00:07:55बात। आपको खुद से पूछना होगा, जिस एजेंट ने वह चीज़ बनाई है, इस मामले में रिपोर्ट,
00:08:01क्या उसका खुद ही उस रिपोर्ट का आकलन करना और यह कहना कि यह अच्छी थी या नहीं, सही है? एक मॉर्निंग रिपोर्ट के मामले में,
00:08:07वह शायद कर सकता है। यह उतना जटिल नहीं है। यह कहना कोई बहुत जोखिम भरा काम नहीं है कि, “ठीक है,
00:08:13यह रिपोर्ट काफी अच्छी है,” और यह अपेक्षाकृत व्यक्तिपरक (subjective) भी है। हालाँकि, अगर यह कोई ऐसी चीज़ है जो
00:08:18बहुत संवेदनशील है और हम एक दूसरी नज़र चाहते हैं, तो शायद हमें ग्राफ इंजीनियर परिदृश्यों की ओर झुकना शुरू करना होगा
00:08:24जहाँ हम जो कुछ बनाया है उसे देखने के लिए एक पूरी तरह से अलग एजेंट लाते हैं।
00:08:28शायद यह कोई क्लाउड कोड एजेंट भी न हो। शायद यह GPT 5.6 जैसा कुछ हो।
00:08:32जो भी हो, वह एक ऐसा परिदृश्य है जहाँ हमारे पास किसी प्रकार का मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन होता है और ग्राफ इंजीनियरिंग
00:08:37वहाँ बहुत मायने रखती है। और तीसरा है टाइमिंग, है ना? हमें इसे कितना तेज़ चलाने की ज़रूरत है? इस मामले में,
00:08:44ग्राफ इंजीनियर ऑटोमेशन का उपयोग करना बहुत समझदारी भरा है क्योंकि मैं एक ही एजेंट से पहले YouTube,
00:08:48फिर Twitter, फिर Reddit और फिर Gmail क्यों दिखवाऊँ?
00:08:52क्लाउड कोड भी ऐसा नहीं करता। जब आप डीप रिसर्च जैसी कोई चीज़ चलाते हैं, है ना, तो क्या यह
00:08:57एक-एक करके उन सभी सोर्सों पर रिसर्च करता है? नहीं, यह इस काम को करने के लिए एक साथ लगभग सौ
00:09:02सब-एजेंटों को तैनात कर देता है। और वास्तव में, जब आप अल्ट्रा कोड और डायनामिक वर्कफ़्लो का उपयोग करते हैं, तो क्लाउड कोड द्वारा बनाई जाने वाली लगभग सभी चीज़ें
00:09:08ग्राफ इंजीनियरिंग का ही एक रूप होती हैं जहाँ हमारे पास जानकारी एकत्र करने जैसे काम करने वाले कई एजेंट होते हैं।
00:09:13हमारे पास विश्लेषण करने जैसे काम करने वाले कई एजेंट होते हैं।
00:09:17हमारे पास एकत्रित जानकारी की समीक्षा करने वाले कई एजेंट होते हैं। उन जटिल सेट-अप में किसी भी समय
00:09:23हम सिर्फ एक लूप पर निर्भर नहीं होते। इसके बजाय, यह लूप किए गए एजेंटों का एक कनेक्शन होता है।
00:09:28लेकिन जैसा कि मैंने शुरुआत में कहा था, आप जो अधिकांश काम करेंगे वे इन तीनों में से किसी भी कैटेगरी में
00:09:34नहीं आते। और अगर वे नहीं आते हैं, तो वास्तव में ग्राफ इंजीनियरिंग का उपयोग करने का कोई कारण नहीं है। यह हमारे टूलबॉक्स में सिर्फ एक टूल
00:09:39है। कभी-कभी हमें इसकी आवश्यकता होती है, कभी-कभी नहीं, लेकिन ऐसा करने के अपने फायदे हैं।
00:09:44लेकिन दूसरी तरफ, इसके नुकसान भी हैं जहाँ हम ऐसी चीज़ में जटिल कदम और जटिल
00:09:48इन्फ्रास्ट्रक्चर जोड़ रहे होते हैं जिसे इसकी बिल्कुल आवश्यकता नहीं होती। तो यहीं पर मैं ग्राफ इंजीनियरिंग पर इस वीडियो को
00:09:52समाप्त करूँगा। मुझे उम्मीद है कि इससे आपको इस बात की जानकारी मिली होगी कि ग्राफ इंजीनियरिंग वास्तव में
00:09:57क्या है। मुझे लगता है कि आप इसके बारे में बार-बार बात करते हुए सुनेंगे।
00:10:01लेकिन अगर आप लूप इंजीनियरिंग को समझते हैं और इसे इस तरह सोचते हैं, तो यह लूप इंजीनियरिंग चलाने वाले कई एजेंट ही हैं।
00:10:07वे बस इसे एक साथ कर रहे हैं और एक-दूसरे से बात करते हैं, और यह हमारी क्वालिटी को बढ़ावा देता है।
00:10:12यह चीज़ों को तेज़ बनाता है और हमारे लिए यह पता लगाना आसान बनाता है कि कहाँ क्या गलत हो रहा है। और अगर
00:10:17आप नहीं जानते कि आपको अपने विशेष टास्क के लिए इसकी आवश्यकता है या नहीं, तो जवाब शायद 'नहीं' है। तो हमेशा की तरह,
00:10:24मुझे बताएं कि आपको यह कैसा लगा। अगर आप मेरी क्लाउड कोड मास्टरक्लास तक पहुँच प्राप्त करना चाहते हैं तो Chase AI Plus को
00:10:27चेक करना न भूलें। मैं नीचे उसका लिंक दे दूँगा। इसके अलावा, फिर मिलते हैं।