یکی از مشکلات رایج هنگام طراحی ایجنتهای هوش مصنوعی، نادیده گرفتن محدودیتهای توکن و پنجره متنی است. مدلهای زبانی مانند GPT ظرفیت محدودی برای پردازش ورودی دارند (مثلاً ۴۰۹۶ یا ۸۱۹۲ توکن). یعنی نمیتوانیم دادههای بسیار بزرگ مثل یک کتاب کامل یا دیتابیس وسیع رو به این مدلها بدهیم و انتظار داشته باشیم که همهچیز رو بفهمند.
چرا این مهمه؟
برای مثال، فرض کنید شما میخواهید یک ایجنت مشاور مالی بسازید که بر اساس تراکنشهای مالی یک فرد، وضعیت مالی او را تحلیل کند. اگر دیتای سالهای گذشته رو یکجا به مدل بدهید، به احتمال زیاد مدل دچار مشکل میشود و حتی ممکنه خروجی نادرست یا ارور بدهد.
راهحل چیست؟
در چنین مواقعی، بهترین کار این است که دادهها را به بخشهای کوچکتر تقسیم کنید و به مدل بدهید. مثلاً میتوانید دادهها را ماهبهماه خوشهبندی (Clustering) کنید و هر بار فقط دادههای یک ماه را به مدل وارد کنید. این روش به مدل کمک میکند که بدون پر شدن پنجره متنی، تحلیل دقیقتری انجام دهد.
مزایای این روش:
✅ پردازش دقیقتر
✅ جلوگیری از ارورهای مربوط به توکن
✅ حفظ انسجام دادهها
✅ سرعت بالاتر و دقت بیشتر
این روش به شما کمک میکند که بدون نگرانی از محدودیتها، پروژههای واقعی و کاربردی بسازید.
اگر در پروژههای AI مشغول هستید، حتماً این نکته رو در نظر بگیرید!
#AI #LLM #TokenLimit #ContextWindow #AIagents #DataScience #GenerativeAI #LangGraph
