LLM (Large Language Model) සමඟ සංවාද කරන්නේ බොහෝ වෙලාවේ සරල පෙළ වර්ගයක් ලෙසයි. නමුත් සංවාදය වක්රාකාරව වර්ධනය වන විට, පර්යේෂණයක්, අසාර්ථක හිතැතිකමක්, හෝ අසම්බන්ධ විස්තරයක් වැනි බහු ශාඛා පෙන්වීමේ ගැටලුවක් පැනේ. මේකට විසඳුමක් ලෙස චෙන් ශියාචන් නවතම ThoughtDAG නමින් හඳුන්වන විවෘත-මූලාශ්ර ප්රෝජෙක්ට් එකක් හඳුන්වා දී ඇත.
ThoughtDAG කුමක්ද? එය අසීමිත කැන්වාස් එකක් මත සෑදූ ග්රාෆ් පද්ධතියකි. එක් එක් ප්රශ්න-පිළිතුරු හුවමාරුවක් නෝඩ් (node) එකක් ලෙස සලකනු ලැබේ, එම නෝඩ් අතර ඇති සබැඳිය (edge) එක පසුගාමී ප්රශ්නයට කොන කොන අතීත නෝඩ් ඇතුළත් කරනුද කියා තීරණය කරයි. පරිශීලකයෙකු නව ප්රශ්නයක් ඇසූ විට, ThoughtDAG ඒ නෝඩ් වෙතට යන මාර්ගයේ සියලු පූර්ව නෝඩ් ගණනාවක් සකස් කර, ඒවාට අනුව LLM වෙත පණිවිඩ අනුක්රමයක් යවයි.
ග්රාෆ් එකේ සබැඳියක් මකන්නාම, ඒ ශාඛාව මතකයෙන් ඉවත් කරයි; එවිට LLM අලුත් පිළිතුරක් සකස් කරන විට ඒ අතීතය භාවිතා නොකරයි. මෙය branching, merging, pruning යන ත්රිත්ව ක්රියාකාරකම් පාරිභෝගිකයාට පූර්ණ පාලනයක් ලබා දෙයි. මෙයින් මතකය ස්වයංක්රීයව වෙනස් වන පද්ධතියක් නොව, මනුෂ්යයාගේ අතේ පාලනයෙන් යුක්ත AI මතකයක් බවට පත්වේ.
ThoughtDAG හි තවත් විශේෂත්වයක් නම් local‑first ආකාරයයි. සියලුම දත්ත බ්රවුසරයේ IndexedDB තුළ ගබඩා වන අතර, කිසිදු සත්කාරක සේවාදායකයක් හෝ ගිණුමක් අවශ්ය නොවේ. පරිශීලකයාගේ PDF ගොනු පරිගණකයේම රඳා පවතින අතර, දුරස්ථ AI සේවාවක් (Ollama, OpenAI‑compatible endpoint) භාවිතා කරන විට පමණක් අදාළ පෙළ පණිවුඩයක් ලෙස එයට යවයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ විශ්වවිද්යාල සිසුන්, ස්වයං-අධ්යයන කණ්ඩායම්, සහ තාක්ෂණ ආරම්භකයන්ට මේ වගේ මෙවලමක් විශාල අවස්ථාවක් සපයයි. ප්රථමයෙන්, පර්යේෂණ ලිපි, PDF, හෝ කේත උදාහරණ සමඟ සිදු කරන දිගු සංවාද වල මතකය නියමිත ලෙස පාලනය කරගත හැකි බැවින්, අධික තොරතුරු රැස්වීමෙන් සිදුවන “hallucination” අවදානම අඩු වේ.
- සිසුන් – අධ්යයන ගමනේ විවිධ මාර්ග පරීක්ෂා කරමින්, අවශ්ය නොවන පසුබැසීම් ඉවත් කර, අවසන් නිගමනය තීරණය කරගත හැක.
- ඩෙවලොපර්ස් – කේත සලකුණු, API ප්රතිචාර, හා ලොග් ගොනු වැනි තොරතුරු ග්රාෆ් එකේ නෝඩ් ලෙස සටහන් කර, අවශ්ය විට ඒවා එකතු කර AI‑ට ලබා දිය හැක.
- ව්යාපාරිකයන් – ගනුදෙනුකරුගේ පසුබැසි තොරතුරු, ව්යාපාරික සැලසුම්, හෝ පාරිභෝගික ප්රතිචාර පාලනය කර, AI‑වලින් වඩා නිරවද්ය නිර්දේශ ලබා ගත හැක.
ඉතිරි කරුණු වශයෙන්, ThoughtDAG MIT ලයිසෙන්සුවෙන් ලබා ගත හැකි අතර, React, TypeScript, React Flow, Zustand, Express, Vercel AI SDK වැනි නවීන තාක්ෂණික කොටස් භාවිතා කර නිර්මාණය කර ඇත. රැස්වීම්, පර්යේෂණ, හෝ දිගු‑කාලීන AI සංවාද සඳහා මතක පාලනයේ නව මාර්ගයක් ලෙස මෙය ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරයට අතිශය වැදගත් වේ.
ඉදිරියේදී පරිශීලකයින්ට මෙවැනි මතක පාලනය අවශ්යද, නැතිනම් සොයා ගැනීම සහ ඒජන්ට්‑පදනම්කරණය මත පවරා ගැනීමට කැමතිද යන්න තීරණය කිරීමට අවස්ථාව ලැබේ. මෙම නව ප්රෝජෙක්ට් එකේ ප්රතිචාර, අදාල AI පරිසරයේ මතක කළමනාකරණයේ අනාගතය නියම කරයි.
