Introduction

2023 ने हमें जनरेटिव AI-पावर्ड Chatbots और Search के साथ एक नई दिशा दी, लेकिन 2024 में AI Agents की दुनिया में कदम रखा गया है। यह एक नई क्रांति है, जो Enterprises और Individuals को उनके कार्य करने के तरीके को बदलने का अवसर दे रही है। चाहे वह Programming हो या Personal Tasks जैसे Holiday Planning, AI Agents ने हर क्षेत्र में एक नई उमंग भर दी है। आज हम जानेंगे कि कैसे इस वर्ष Data Agents का उदय हुआ और ये कैसे Enterprises को बेहतर बनाने में मदद कर रहे हैं।

Full Article

इस वर्ष, AI Agents ने Data Infrastructure Stack में अपने कदम रखे हैं। विभिन्न कार्यों को संभालने वाले AI Agents की बढ़ती संख्या ने हमें डेटा प्रबंधन को सरल और कुशल बनाने की दिशा में एक नया दृष्टिकोण दिया है। इन Agents ने Efficiency और Cost Saving में सुधार किया है, जिससे Data Teams के भविष्य के लिए कई सवाल उठने लगे हैं।

Gen AI Agents ने Data Tasks पर कब्जा किया

Agentic क्षमताएँ पहले से मौजूद थीं, लेकिन जनरेटिव AI की वृद्धि ने इसे एक नई ऊँचाई पर पहुँचा दिया है। Gen AI की Natural Language Processing और Tool Use क्षमताओं के माध्यम से, Agents अब केवल उत्तर देने और बुनियादी तर्क करने से परे जा सकते हैं। वे Multi-Step Actions की योजना बना सकते हैं और Digital Systems के साथ इंटरैक्ट करके कार्य पूरा कर सकते हैं। Cognition AI का Devin पहला प्रमुख Agentic Offering था, जिसने Scale पर Engineering Operations को सक्षम बनाया।

Google Cloud के Gerrit Kazmaier के अनुसार, Data Practitioners को अक्सर Automation, Data Pipeline Cycle Time को कम करने और Data Management को सरल करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। इन समस्याओं का समाधान करने के लिए, Google ने BigQuery को Gemini AI के साथ नया रूप दिया। इसके Agentic क्षमताओं ने Enterprises को Data Discovery, Cleansing, और Preparation में मदद की है।

Gemini के उपयोग में Enterprises

Gemini की Agentic क्षमताओं का उपयोग आज कई Enterprises कर रहे हैं। Fintech कंपनी Julo ने Gemini की मदद से Complex Data Structures को समझने और Query Generation Process को Automate करने में सफलता पाई। जापानी IT कंपनी Unerry भी Gemini SQL Generation का उपयोग करके डेटा टीमों को तेजी से Insights प्रदान कर रही है।

Agent-Driven Automation में उन्नति

Data Operations में Automate करने के लिए कई स्टार्टअप भी आगे बढ़ रहे हैं। AirByte और Fastn ने Data Integration में नए समाधान पेश किए हैं। AirByte ने API Documentation Link से Data Connectors बनाने वाला Assistant लॉन्च किया, जबकि Fastn ने Natural Language Description का उपयोग करके Enterprise-Grade APIs जनरेट करने के लिए Agents का उपयोग किया।

San Francisco की Altimate AI भी Data Operations में Automation का एक नया दृष्टिकोण लेकर आई है। इसके DataMates तकनीक ने पूरे Data Stack से Context खींचने की क्षमता विकसित की है। इसी तरह, Redbird और RapidCanvas जैसे स्टार्टअप भी AI Agents की मदद से Data Tasks को संभालने का दावा कर रहे हैं।

RAG और अन्य क्षेत्रों में Agents

Data Operations के अलावा, Agentic क्षमताओं का उपयोग Retrieval-Augmented Generation (RAG) और Workflow Automation में भी किया जा रहा है। Weaviate के पीछे की टीम ने Agentic RAG का विचार प्रस्तुत किया, जो AI Agents को विभिन्न Tools तक पहुंचने की अनुमति देता है। Snowflake Intelligence ने Enterprises को ऐसे Data Agents सेट करने का विकल्प दिया है, जो Structured और Unstructured Data को Access कर सकते हैं।

भविष्य की संभावनाएँ

इस वर्ष हम Data Agents के सभी अनुप्रयोगों को कवर नहीं कर पाए हैं, लेकिन एक बात स्पष्ट है: यह तकनीक यहीं रहने वाली है। जैसे-जैसे Gen AI Models विकसित होते रहेंगे, AI Agents का उपयोग तेजी से बढ़ेगा। Capgemini के एक हालिया सर्वेक्षण में 82% Tech Executives ने कहा कि वे अगले तीन वर्षों के भीतर AI Agents को अपने Stack में शामिल करने की योजना बना रहे हैं।

Conclusion

Data Teams का भविष्य निश्चित रूप से बदलने वाला है। AI Agents का उपयोग करके, Teams अब अधिक महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकेंगे। यह तकनीक केवल Efficiency बढ़ाने के लिए नहीं, बल्कि Data Scientists और Analysts की भूमिकाओं को भी बदलने के लिए तैयार है। हमें उम्मीद है कि भविष्य में AI Agents और भी शक्तिशाली और सटीक बनेंगे, जिससे हम सभी को लाभ होगा।

FAQs Section

1. AI Agents क्या होते हैं?

AI Agents ऐसे Software Programs होते हैं जो Automatic Tasks को करने के लिए बनाए जाते हैं। ये Natural Language Processing और Tool Use क्षमताओं का उपयोग करते हैं, जिससे वे Complex Tasks को आसान बना सकते हैं।

2. Data Agents का क्या उपयोग है?

Data Agents का उपयोग Data Integration, Analysis, और Management में किया जाता है। ये Tasks को Automate करके Teams को अधिक महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करते हैं।

3. Gemini AI क्या है?

Gemini AI Google का एक Data Infrastructure Offering है, जो Enterprises को Data Discovery, Cleansing, और Preparation में मदद करता है। यह Agentic Capabilities को प्रदान करता है।

4. RAG का क्या मतलब है?

RAG का मतलब Retrieval-Augmented Generation है। यह एक प्रक्रिया है जिसमें AI Agents विभिन्न Tools का उपयोग करके Data को Retrieve और Validate करते हैं।

5. AI Agents के भविष्य की क्या संभावनाएँ हैं?

AI Agents के भविष्य में अधिक Automation और Efficiency की उम्मीद है। जैसे-जैसे तकनीक विकसित होगी, ये Agents अधिक सटीक और प्रभावी बनेंगे, जिससे Data Teams की भूमिकाएँ बदलेंगी।

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AI, Data Agents, Gemini AI, Automation, RAG, Data Management, Technology, Future of Work, Generative AI