AI මොඩල්වලින් ස්වයංක්රීය කේත ලිවීමේ වැඩසටහන් වසර කිහිපයක් පුරාවට පරීක්ෂා කරමින්, බොහෝ දුරට සාර්ථක වූවාටත්, කවරක් හෝ අවස්ථාවක පරිණාමය නැතිවී ගිය අවස්ථා තිබුණා. එම ගැටළුවේ මූලික හේතුව, මොඩලය පළ කරන ලද පිළිතුරු පෙළවල් මත regex පරික්ෂාවන් යොදා ගැනීමයි. මෙය නිදහස් පෙළවලින් නිර්මාණය වූ තොරතුරු පසුබැසීමක් වීම නිසා, වැරදි හෝ අසමත් අත්දැකීම් ඇති විය.
ඉන්පසු, ලේඛකයා විසින් tool call සහ JSON schema භාවිතයෙන්, AI මොඩලයට නිශ්චිත ආකෘතියක් අනුගමනය කරවීමට නියෝග කළේය. මෙය මොඩලයෙහි "ඔබට කැමති ආකාරයෙන් පිළිතුරු දෙන්න" යන තේරුම ඉවත් කර, පූර්ව නියමිත ගොඩනැගුම්කළ contract එකකට අනුව පිළිතුරු ලබා ගැනීමට ඉඩ දුන්නා.
මෙම පියවරෙන් පසු, පහත සඳහන් 5 ක්රමය පසුබැසීම් නැති, නිරවද්ය AI output ලබා ගැනීමට මූලික කරුණක් විය:
- Pattern 1 – Tool call එක බලපෑමෙන් යොදන්න: tool schema එකක් නිර්වචනය කරන අතර, tool_choice හි "type": "tool" යන විකල්පය භාවිතා කර මොඩලය එය අනිවාර්යයෙන්ම භාවිතා කරන ලෙස නියෝග කරයි.
- Pattern 2 – JSON schema සමඟ validation: පිළිතුරු වස්තුවේ වර්ග, ගුණාංග, අත්යවශ්ය ක්ෂේත්ර ආදිය නිශ්චිතව නියම කර, වැරදි පිළිතුරු පවා අතුරුදන් කරයි.
- Pattern 3 – Binary decision එකට විස්තරත් සමඟ: "passed": true/false, "failing_tests": [], "confidence": "high" වැනි තොරතුරු එක්ක, තීරණය පූර්ණ පැහැදිලිව සපයයි.
- Pattern 4 – Free‑text ඉවත් කිරීම: මොඩලයට "please reply in JSON" වැනි ඉල්ලීම් නොදෙයි, ඒ වෙනුවට schema‑යට අනුකූලව tool call භාවිතා කරයි.
- Pattern 5 – Error handling එක schema තුළම: අසාර්ථක ප්රතිඵලයක් ලැබුනත්, schema එකේ නිශ්චිත error field එකක් නිර්වචනය කර, පද්ධතියේ ස්ථාවරතාවය රැකගනී.
මෙම ක්රමයන් නිසා, AI මොඩලය විසින් ලබා දෙන output එකේ අඩුපාඩු ඉතාමත් අඩු විය. එම නිසා, සංවර්ධකයන්ට, QA පරීක්ෂකයන්ට, සහ DevOps කණ්ඩායම්වලට ඉතාමත් විශ්වාසදායක ස්වයංක්රීය පද්ධති නිර්මාණය කළ හැකි විය.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික උපාය මාර්ගය දියුණු කිරීමේදී, AI‑driven automation ක්රමය භාවිතා කිරීම ඉතා වැදගත් වේ. මෙම පද්ධතිය:
- සිසුන්ට AI model එකක් සමඟ structured data handling ඉගෙන ගැනීමට ප්රායෝගික අවස්ථා සලසයි.
- දෙවන පරම්පරාවේ සංවර්ධකයන්ට වැඩි නිශ්චිතතාවය සහ කාලය සුරක්ෂිත කිරීමේ හැකියාව ලබා දෙයි.
- ව්යාපාරිකයන්ට තවත් ස්ථාවර CI/CD pipeline එකක් සකස් කර, දෝෂ හඳුනා ගැනීමේ වැරදි අඩු කර, ව්යාපාරික ක්රියාකාරකම් වේගවත් කරයි.
අපේ දේශීය තාක්ෂණික ආයතන, startup, සහ විශ්වවිද්යාල පද්ධති මේ ක්රම භාවිතා කිරීමෙන්, ගෝලීය තරඟකාරීත්වය ලබා ගැනීමට මඟ පෙන්වයි.
ඉදිරියේදී, මෙවැනි structured AI output ක්රමයන් වැඩි දුරටත් අනුගත කර, ශ්රී ලංකාවේ තොරතුරු තාක්ෂණය අභිවෘද්ධියට නව පියවරක් ගෙන එයි.
