REGAL: A Registry-Driven Architecture for Deterministic Grounding of Agentic AI in Enterprise Telemetry
यह शोध पत्र REGAL को प्रस्तुत करता है, जो एक रजिस्ट्री-संचालित आर्किटेक्चर है जो टेलीमेट्री कंप्यूटेशन को एक प्रथम-श्रेणी के प्रिमिटिव (first-class primitive) के रूप में मानकर और संदर्भ सीमाओं, सिमेंटिक संरेखण और मेट्रिक विकास की चुनौतियों को संबोधित करने के लिए डिक्लेरेटिव मेट्रिक परिभाषाओं से वर्ज़न-नियंत्रित टूल्स को संश्लेषित करके एंटरप्राइज टेलीमेट्री में एजेंटिक एआई (agentic AI) के नियत ग्राउंडिंग (deterministic grounding) को सुनिश्चित करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप एक विशाल, अराजक शहर के सीईओ (CEO) हैं। हर दिन, लाखों नागरिक (आपके सॉफ़्टवेयर सिस्टम) आपको कच्ची, अनफ़िल्टर्ड रिपोर्ट भेजते हैं: ट्रैफिक जाम, बिजली कटौती, निर्माण में देरी और मौसम के अपडेट। आप इस डेटा के आधार पर निर्णय लेने में मदद करने के लिए एक शानदार, अत्यंत बुद्धिमान AI सहायक (एक LLM) को काम पर रखना चाहते हैं।
यदि आप AI को हर एक कच्ची रिपोर्ट का लाइव फीड सीधे सौंप देते हैं, तो दो चीजें गलत हो जाएंगी:
- AI अभिभूत (overwhelmed) हो जाएगा। यह एक ही समय में लाखों अखबार पढ़ने की कोशिश करने जैसा है ताकि एक कहानी ढूंढी जा सके। AI भ्रमित हो जाएगा, मतिभ्रम (hallucinate) का शिकार होगा, या इससे पहले कि वह समाप्त कर पाए, उसकी "दिमागी क्षमता" (tokens) खत्म हो जाएगी।
- AI शब्दावली (jargon) को गलत समझ लेगा। एक विभाग "P1" को "क्रिटिकल फायर" कहता है, जबकि दूसरा इसे "रेड अलर्ट" कहता है। बिना एक डिक्शनरी के, AI सोच सकता है कि ये अलग-अलग चीजें हैं।
REGAL इस समस्या का समाधान है। यह कोई नया प्रकार का AI नहीं है; यह AI द्वारा देखे जाने से पहले सूचना को व्यवस्थित करने का एक नया तरीका है।
यहाँ बताया गया है कि REGAL कैसे काम करता है, सरल उपमाओं (analogies) का उपयोग करते हुए:
1. "गोल्ड आर्टिफैक्ट्स" (परिष्कृत रिपोर्ट)
AI को कच्चे, अव्यवस्थित लॉग्स पढ़ने देने के बजाय, REGAL एक उच्च स्तरीय समाचार कक्ष संपादक (newsroom editor) की तरह कार्य करता है।
- कच्चा डेटा (ब्रोंज/Bronze): यह कच्चे ईमेल, ट्वीट्स और सेंसर रीडिंग का एक अराजक ढेर है।
- प्रक्रिया (सिल्वर/Silver): संपादक व्याकरण को ठीक करता है, तथ्यों की जांच करता है, और कहानियों को व्यवस्थित करता है।
- गोल्ड आर्टिफैक्ट (Gold Artifact): यह अंतिम, पॉलिश की गई, 1-पेज की सारांश रिपोर्ट है। यह संक्षिप्त, सटीक और वर्ज़न-नियंत्रित (version-controlled) है (यानी यदि आप इसे आज प्रिंट करते हैं, तो यह बिल्कुल वैसा ही होगा जैसा यदि आपने इसे कल प्रिंट किया होता)।
नियम: AI को कच्चा, अव्यवस्थित डेटा पढ़ने की अनुमति नहीं है। वह केवल "गोल्ड आर्टिफैक्ट्स" ही पढ़ सकता है। यह AI के काम को सरल रखता है और उसे शोर (noise) से भ्रमित होने से रोकता है।
2. "रजिस्ट्री" (मास्टर मेनू)
कई कंपनियों में, AI द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपकरण एक ऐसे रेस्तरां की तरह होते जहाँ मेनू हर दिन बदलता है, लेकिन रसोई पुराने व्यंजनों को बनाती रहती है। AI "स्पाइसी टैकोस" मांगता है, लेकिन रसोई "माइल्ड टैकोस" परोस देती है क्योंकि रेसिपी बदल गई है। इसे टूल ड्रिफ्ट (Tool Drift) कहा जाता है, और यह खतरनाक है।
REGAL इसे एक मास्टर मेनू (रजिस्ट्री) के साथ ठीक करता है।
- इंजीनियर एक आधिकारिक दस्तावेज़ (रजिस्ट्री) में लिखते हैं कि प्रत्येक टूल क्या करता है।
- फिर एक रोबोट केवल उस दस्तावेज़ के आधार पर टूल्स को स्वचालित रूप से बनाता है।
- जादू: यदि दस्तावेज़ कहता है कि "टूल A सर्वर की गति की जांच करता है," तो टूल वही जांच करेगा। यहाँ कोई अनुमान लगाने की गुंजाइश नहीं है। मेनू और रसोई पूरी तरह से तालमेल में हैं।
3. "बाउंडेड एक्शन स्पेस" (सुरक्षा घेरा)
REGAL के बिना, एक AI कुछ भी करने की कोशिश कर सकता है: "मुझे डेटाबेस की जांच करने के लिए एक नया SQL क्वेरी लिखना चाहिए!" (यह जोखिम भरा है; यह कुछ डिलीट कर सकता है)।
REGAL के साथ, AI एक कड़े गाइडबुक वाले पर्यटक की तरह है।
- AI केवल पूर्व-अनुमोदित कार्यों की सूची में से चुन सकता है (जैसे, "सर्वर की गति की जांच करें," "हाल की त्रुटियां सूचीबद्ध करें")।
- वह नए कार्य आविष्कार नहीं कर सकता या कच्चे डेटा की मांग नहीं कर सकता।
- यह AI को अधिक सुरक्षित और अधिक विश्वसनीय बनाता है क्योंकि वह रास्ते से भटक नहीं सकता।
4. "पुश बनाम पुल" (अलार्म घड़ी)
- पुल (पूछना - Pull): आप AI से पूछते हैं, "सर्वर कैसा है?" और वह "गोल्ड आर्टिफैक्ट्स" की जांच करता है और उत्तर देता है।
- पुश (अलर्ट करना - Push): यदि "गोल्ड आर्टिफैक्ट्स" अचानक क्रैश दिखाते हैं, तो सिस्टम स्वचालित रूप से अलार्म बजाता है और AI को बताता है, "हे, कुछ टूट गया है, जाकर इसे देखो!"
- यह क्यों महत्वपूर्ण है: दोनों विधियाँ एक ही स्वच्छ डेटा का उपयोग करती हैं। आपके पास डैशबोर्ड के लिए एक सिस्टम और अलार्म के लिए दूसरा सिस्टम नहीं है; वे सभी एक ही भाषा बोल रहे हैं।
यह एक बड़ी बात क्यों है?
अधिकांश लोग AI को अधिक शक्तिशाली दिमाग (बेहतर मॉडल) देकर स्मार्ट बनाने की कोशिश करते हैं। REGAL का तर्क है कि समस्या दिमाग की नहीं है; यह आहार (diet) की है।
यदि आप एक जीनियस को जंक फूड (कच्चा, अव्यवस्थित डेटा) खिलाते हैं, तो वह खराब प्रदर्शन करेगा। यदि आप उन्हें एक स्वस्थ, पहले से तैयार भोजन (निश्चित, स्वच्छ "गोल्ड आर्टिफैक्ट्स") खिलाते हैं, तो वे अद्भुत काम कर सकते हैं।
संक्षेप में: REGAL एक स्वच्छ, व्यवस्थित और सुरक्षित रसोई बनाता है ताकि AI शेफ कचरे के डिब्बे को छाँटने के बजाय बेहतरीन व्यंजन बना सके। यह एक अराजक उद्यम को एक सुव्यवस्थित मशीन में बदल देता है जहाँ AI एक सहायक साथी है, न कि एक भ्रमित अनुमान लगाने वाला।
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