Wie man AI-Agenten effektiv optimiert

Umfassende Analyse des Multi-Agenten-Postgres-Datenanalysetools

• In den vorherigen Videos wurde ein Multi-Agenten-Framework auf Basis von Autogen gb4 und neuen Mustern erstellt, um die Agenten zu verwalten und spezifische Multi-Agenten-Konversationsströme wie sequentielle und Broadcast-Konversationen zu ermöglichen.

• Das Hauptproblem des Postgres-Agenten besteht darin, dass er nur zwei Postgres-Tabellen liest, was im Produktionsumfeld unzureichend ist. Deshalb sollen gezielte Tabellenabfragen sowie die Schätzung von Tokenanzahl und Kosten implementiert werden, um den Postgres-Agenten wieder wertvoll zu machen.

• Die Entwicklungsumgebung wurde neu strukturiert, um die Lesbarkeit des Codes zu verbessern. Es wurden neue Module erstellt und der Code in mehrere Dateien aufgeteilt, um die Funktionalität der Datenvisualisierung und des Daten-Engineerings übersichtlicher zu gestalten.

Umfassende Analyse des Multi-Agenten-Postgres-Datenanalysetools

Optimierung der Datenbankabfrage und Tischfilterung

• Die Optimierung der Datenbankabfrage ist entscheidend, um nur relevante Tabellen für natürlichsprachliche Abfragen zu erhalten.

• Es wird ein neues Modul zur Erstellung von Datenbank-Einbettungen entwickelt, um eine Ähnlichkeitsübereinstimmung mit allen vorhandenen Tabellen durchzuführen.

• Die Analyse zeigt, dass bestimmte Tabellen, wie z.B. die Benutzertabelle, in den Ergebnissen fehlen, was zu einer unzureichenden Datenrückgabe führt.

• Durch Anpassungen im Code kann die Anzahl der zurückgegebenen relevanten Tabellen erhöht werden, um genauere Ergebnisse zu erzielen.

• Es wird auch die Möglichkeit diskutiert, durch eine einfache Wortübereinstimmung nach fehlenden Tabellen zu suchen und sie gezielt einzubeziehen.

Optimierung der Datenbankabfrage und Tischfilterung

Optimierung des Datenbankmoduls und Kostenanalyse

• Es wurde eine Funktion hinzugefügt, welche die Einbettung und die Wortübereinstimmungsergebnisse in eine einzelne Tabelle kombiniert.

• Die Datenbankfunktion zur Einbettung gibt nun nur noch den Tabellennamen zurück, nicht mehr die Wahrscheinlichkeiten auf der obersten Ebene.

• Anschließend werden alle Tabellen als Map aus dem Postgress-Datenbankmodul abgerufen und für die Einbettung vorbereitet.

• Eine neue Funktion wurde zum Datenbankmodul hinzugefügt, um die Erstellungsanweisungen für eine Liste von Tabellen zu erhalten.

Optimierung des Datenbankmoduls und Kostenanalyse

Organisationale Kostenoptimierung und Leistungsverbesserung

• Der Artikel befasst sich mit der Optimierung organisationaler Kosten und der Verbesserung der Leistungsfähigkeit durch die Anpassung des Datenvisualisierungsteams und den Einsatz einer Multi-Agenten-Anwendung.

• Durch Entlassung des Datenvisualisierungsteams wurde eine Kostensenkung erreicht, während die Dateningenieurteams gestärkt und die Verantwortung der Senior-Datenanalysten erweitert wurde.

• Die Anwendung einer raffinierten Postgres Multi-Agenten-System führte zu einer effizienteren Durchführung von komplexen Abfragen bei niedrigen organisationalen Kosten.

• Die Möglichkeit, auch nach der Entlassung des Teams auf die Datenvisualisierungsteams zurückzugreifen, wurde betont, um Flexibilität und Leistungssteigerung zu gewährleisten.

Organisationale Kostenoptimierung und Leistungsverbesserung

Entwicklung eines agentic Systems

• Das agentic System soll eine ansprechende Benutzeroberfläche bieten. Es ermöglicht die Eingabe von natürlicher Sprache, woraufhin sowohl die SQL-Abfrage als auch die Ergebnisse in verschiedenen Formaten zurückgegeben werden.

• Es ist wichtig, die Kosten des Systems zu überwachen und die Anwendung unter Berücksichtigung der Grenzen des Speichers zu nutzen. Es wird empfohlen, einfache Techniken zu verwenden, wenn möglich, und Embeddings für große Dokumente in Betracht zu ziehen.

• Die Verwendung von lokalen Open-Source-Modellen wird in Frage gestellt, da sie nicht mit GPT-3.5 oder GPT-4 von OpenAI mithalten können. Es wird betont, dass das beste verfügbare Technologie verwendet werden sollte, insbesondere bei der Entwicklung von agentic Software.

• Die Zuschauer zeigen Interesse an der tiefergehenden Darstellung des Softwareentwicklungsprozesses und schätzen die Fokussierung auf die Schaffung wirkungsvoller und wertvoller Software. Es wird angemerkt, dass andere Kanäle meist Standardbeispiele wiedergeben und eine einzigartige Herangehensweise zu schätzen ist.

Entwicklung eines agentic Systems

Conclusion:

Die Optimierung von AI-Agenten ist entscheidend, um die Leistung zu steigern und Kosten zu senken. Mit den in diesem Blogbeitrag behandelten Methoden können Sie wertvolle Verbesserungen erzielen und effektive Software entwickeln.