24 ਅਕਤੂ 2025·8 ਮਿੰਟ
AI ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਰੇਡੀ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾਵੇ
AI ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਰੇਡੀ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਗਾਈਡ: ਲਕੜੀ/ਸਕੋਪ, ਡੇਟਾ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਰੋਲਆਊਟ ਕਦਮ।
AI ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਰੇਡੀ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਗਾਈਡ: ਲਕੜੀ/ਸਕੋਪ, ਡੇਟਾ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਰੋਲਆਊਟ ਕਦਮ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: “ਕੀ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?” ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ: “ਕੀ ਇਹ ਹਰ ਰੋਜ਼, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਲਾਗਤ ਤੇ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?” ਇਹੀ ਖਾਈ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਵਾਰੀ AI ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਠੋਕਰ ਖਾਂਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਦਰਸ਼ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਚਲਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਹੱਥ ਨਾਲ ਚੁਣਿਆ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਇੱਕ ਹੀ ਵਾਤਾਵਰਣ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਜੋ ਚੁਪਚਾਪ ਮੁੱਦੇ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ, ਲੈਟੰਸੀ ਸਪਾਈਕ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਫੀਲਡ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵਾਰੀ ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ, ਯੂਜ਼ਰ ਛੱਡ ਦੇਣਾ, ਅਤੇ ਖਤਰੇ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਰੈਡੀ AI ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਵੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਿਆਂ ਨਾਲ ਹੈਰਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਓਯੋਗ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਿਸ਼ਨ ਯੋਜਨਾ ਹੋਵੇਗੀ: ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਚੁਣਨਾ, ਲਾਗਤ/ਲੈਟੰਸੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਿਆਰ ਪੂਰੇ ਕਰਨਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਰੋਲਆਊਟ—ਤਾਂ ਜੋ ਅਗਲਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇੱਕ ਇਕਲ-ਡੈਮੋ ਨਾ ਰਹਿ ਜਾਵੇ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ “ਠੀਕ-ਠਾਕ” ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਖਰਾ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਕ ਸਾਂਝੀ, ਟੈਸਟਯੋਗ ਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪੋਗੇ।
ਉਸ ਪਕਕ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਜਦੋਂ AI ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕੌਣ ਬੇਨਤੀ ਟਰਿਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੌਣ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਨਿਰਣਿਆ (ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ) ਇਹ ਸਹਾਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?
ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪੰਜ ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ਵਰਕਫਲੋਅ ਨਹੀਂ ਬਣਾਂ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਸਕੋਪ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ।
AI ਨੂੰ ਉਸ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਜੋੜੋ ਜਿਸ ਦੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਘੱਟ ਸਪੋਰਟ ਹੈਂਡਲ ਮਿੰਟ, ਤੇਜ਼ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਮੀਖਿਆ, ਚੰਗੀਆਂ ਲੀਡ ਕੁਅਲਿਫਿਕੇਸ਼ਨ ਦਰ, ਘਟੇ ਨਕਸ-ਪਾਸ ਹੋਏ ਦੋਸ਼ ਆਦਿ। “AI ਨਾਲ ਅਧੁਨਿਕ ਬਣਾਉ” ਵਰਗੇ ਅਣਮਾਪਯੋਗ ਲਕੜੇ ਤੋਂ ਬਚੋ।
ਛੋਟਾ ਸੈੱਟ ਮੈਟਰਿਕਸ ਚੁਣੋ ਜੋ ਉਪਯੋਗੀਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰੇ:
ਜਿਹੜੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਤੋੜੀਆਂ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ—uptime ਲਕੜੀ, ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਫੇਲ ਮੋਡ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਸੀਮਤੀਆਂ (ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ/ਨਹੀਂ), ਅਤੇ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ—ਇਹ ਲਿਖੋ।
ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਰਲ v1 ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ: ਕਿਹੜੇ ਯੂਜ਼ ਕੇਸ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ, ਕਿਹੜੇ ਬਾਹਰ ਹਨ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੈਟਰਿਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਸਬੂਤ (ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਟੈਸਟ ਨਤੀਜੇ, ਸਾਈਨ-ਆਫ) ਮੰਨੋਗੇ। ਇਹ ਹਰ ਮਗਰਲੇ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਅੰਕਤਾ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇੱਕ ਛੋਟੇ, ਹੱਥ-ਚੁਣੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵੱਖਰਾ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਲਗਾਤਾਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ, ਅਤੇ “ਗੰਦੇ” ਕੇਸ ਆਮ ਨਿਯਮ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਵਰਤੋਂਗੇ, ਇਹ ਕਿੱਥੋਂ ਆਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਕੌਣ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੂਰੇ ਚੇਨ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ:
ਇਹ ਨਕਸ਼ਾ ਮਲਕੀਅਤ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਪਰਮਿਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਹਰ ਖਪਤਕਾਰ ਲਈ “ਚੰਗਾ” ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੀ ਹੈ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਲਈ ਬੇਨਤੀ/ਜਵਾਬ ਜੋੜੇ ਰੱਖੋ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਸੀਮਿਤ ਰਿਟੇੰਸ਼ਨ ਲਈ; ਰੁਝਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਕੀਤੇ ਮੈਟਰਿਕਸ ਨੂੰ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਰੱਖੋ। ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਟੋਰੇਜ ਯੋਜਨਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਉਮੀਦਾਂ ਅਤੇ ਆੰਤਰੀਕ ਨੀਤੀਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕੌਣ ਰਾ ਡੇਟਾ ਵੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤੇ ਕੌਣ ਅਨਾਨੀਮਾਈਜ਼ਡ ਸੈਂਪਲ ਵੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹਲਕਾ-ਫੁਲਕਾ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਜੋ ਆਟੋਮੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ:
ਜੇ ਨਤੀਜੇ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲਿਆ। ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਸ (ਸਨੇਪਸ਼ਾਟ ਜਾਂ ਹੈਸ਼), ਲੇਬਲਿੰਗ ਨਿਯਮ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ/ਟੈਂਪਲੇਟ ਨੂੰ ਵਰਜ਼ਨ ਕਰੋ। ਹਰ ਮਾਡਲ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਉਸੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਵਰਜ਼ਨ ਨਾਲ ਜੋੜੋ ਜੋ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਤਾ ਕਿ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਜਾਂਚ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ।
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਡੈਮੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ “ਹੈਪੀ ਪਾਥ” ਤੇ ਅਚ੍ଛਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਓਯੋਗ ਤਰੀਕਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਨਾ ਹੋਣ।
ਪਹਿਲਾਂ ਆਫਲਾਈਨ ਟੈਸਟਸ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਲਾਈਵ ਹੋ ਜਾਏ ਤਾਂ ਆਨਲਾਈਨ ਸਿਗਨਲ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ।
ਆਫਲਾਈਨ ਟੈਸਟ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ: ਕੀ ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਨੇ ਉਹ ਕੰਮ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜੋ ਅਸੀਂ ਪਰਵਾਨਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ? ਆਨਲਾਈਨ ਸਿਗਨਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ: ਕੀ ਯੂਜ਼ਰ ਸਫਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਅਸਲ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਹੇਠ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਤੀਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਨਮਾਇندگی ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਦਾਹਰਣ ਬਣਾਓ: ਆਮ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਵਰਕਫਲੋਅ, ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ। ਪਹਿਲਾਂ ਲਈ ਇਹ ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ 50–200 ਆਈਟਮ) ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੀ ਸੰਭਾਲ ਆਸਾਨ ਰਹੇ।
ਹਰ ਆਈਟਮ ਲਈ, “ਚੰਗਾ” ਕੀ ਹੈ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ਰੈਫਰੈਂਸ ਜਵਾਬ, ਸਕੋਰਿੰਗ ਰੂਬ੍ਰਿਕ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ (ਸਹੀ, ਪੂਰਨ, ਟੋਨ, ਹਵਾਲੇ ਆਦਿ)। ਮਕਸਦ ਲਗਾਤਾਰਤਾ ਹੈ—ਦੋ ਲੋਕ ਇੱਕੋ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਮਾਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਕੋਰ ਕਰਨ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਟੁੱਟਦੇ ਹਨ:
ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਹੈ: ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਹੀਦਾਰੀ, ਅਧਿਕਤਮ ਹੱਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ ਦਰ, ਸੇਫਟੀ ਪਾਸ ਦਰ, ਲੈਟੰਸੀ ਬਜਟ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਬੇਨਤੀ ਲਾਗਤ। ਇਹ ਵੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਰੰਤ ਰੋਲਬੈਕ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰੇਗਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸੇਫਟੀ ਫੇਲ > X%, ਯੂਜ਼ਰ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਉਚਾਲ, ਜਾਂ ਟਾਸਕ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ)।
ਇਸ ਨਾਲ ਹਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਜ਼ਿੱਤ ਜਾਂ ਹਾਰ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਨਤੀਜੇਦਾਰ ਪਰੀਖਿਆ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਕੁਝ ਇਕੱਠੇ ਮਿਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਸੁਧਾਰ, ਡੇਟਾ ਲੋਡਿੰਗ, UI, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇੱਕ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕੋ ਬਿਨਾਂ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਤੋੜੇ—ਅਤੇ ਫੇਲਚੁੱਕਣ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਰਹੇ।
ਇਹ ਸੋਚੋ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਚੱਲੇਗਾ:
ਇਹ ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੇ ਇੰਫਰਾ, ਕੇਸ਼ਿੰਗ, SLA, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਡਰਾਈਵ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਸਿਸਟਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦਾ ਸੈੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਡਿਪਲੋਏ ਕਰੋ, ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਇੱਜ਼ਨ ਕਰ ਦਿਓ ਕਿ ਹਰ ਹਿੱਸਾ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨੈੱਟਵਰਕ ਟਾਈਮਆਊਟ, ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਰੇਟ-ਲਿਮਿਟ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰੀ ਮਾਡਲ ਅਣਉપਯੋਗ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਵਿਵਹਾਰ ਬਣਾਓ:
ਇਕ ਵਧੀਆ ਨੀਤਿ: ਸਿਸਟਮ “ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ” ਫੇਲ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਕੀ ਹੋਇਆ ਇਹ ਵਿਵਰਣ ਦੇਵੇ—ਖਾਮੋਸ਼ੀ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਨਹੀਂ ਲਗਾਏ।
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਾਂਗ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨਕਸ਼ਾ ਰੱਖੋ: ਇਸ ਦੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ, ਕੌਣ ਮਲਕੀਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਰੋਲ ਬੈਕ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਆਮ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਫੇਲ ਵਿੱਚੋਂ ਬਚਾਏਗਾ ਜਿੱਥੇ “ਸਭ ਨੋਟਬੁੱਕ ਦੇ ਮਾਲਕ” ਹਨ ਪਰ ਕੋਈ ਵੀ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਮਾਲਕ ਨਹੀਂ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਡੈਮੋ ਨੂੰ ਮੇਨਟੇਨੇਬਲ ਐਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਬੱਦਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ "ਪਲੰਬਿੰਗ" ਕੰਮ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਵੈੱਬ UI, API ਲੇਅਰ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai ਇੱਕ ਵਾਈਬ-ਕੋਡਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਵੈੱਬ, ਸਰਵਰ, ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਸਮੇਂ ਕਾਰਗਰ ਫੀਚਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੋਜਨਾ ਮੋਡ, ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ/ਹੋਸਟਿੰਗ, ਕਸਟਮ ਡੋਮੇਨ, ਸੋర్స్ ਕੋਡ ਨਿਰਯਾਤ, ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਲਈ ਸਨੇਪਸ਼ਾਟ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਜੋ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ, ਰੂਟਿੰਗ, ਜਾਂ ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ ਲੌਜਿਕ 'ਤੇ ਇਟਰੇਟ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਹਨ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਸਾਫ ਰਿਲੀਜ਼ ਅਤੇ ਵਾਪਸੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਥੋੜਾ ਸਸਤਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਲੋਕ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਗਤੀ ਉਤਪਾਦੀ ਫੀਚਰ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਕਾਰਨ ਕਿ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਖਰਾਬ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬਿੱਲ ਰੋਲਆਊਟ ਨੂੰ ਮਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਗੈਰ-ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ ਸਮਝਾ ਸਕੋ:
ਇਸ ਤੋਂ, ਹਰ 1,000 ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਉਮੀਦਿਤ ਟ੍ਰੈਫਿਕ 'ਤੇ ਮਾਸਿਕ ਲਾਗਤ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ। “ਖਰਾਬ ਦਿਨ” ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ: ਵੱਧ ਟੋਕਨ ਵਰਤੋਂ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਰੀਟ੍ਰਾਈਜ਼, ਜਾਂ ਭਾਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼।
ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਸੁਧਾਰ ਲੱਭੋ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਹੋ ਸਕਦੇ:
ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਰਚ ਘਟਾਉਂਦੇ ਅਤੇ ਲੈਟੰਸੀ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਨ।
ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰੋ ਕਿ “ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ” ਕੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪ੍ਰਤੀ ਬੇਨਤੀ ਅਧਿਕਤਮ ਲਾਗਤ, ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਖਰਚ ਸੀਮਾ)। ਫਿਰ ਅਲਰਟ ਸੈੱਟ ਕਰੋ:
ਔਸਤਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਚੋਟੀ ਦਾ ਲੋਡ ਮਾਡਲ ਕਰੋ। ਦਰ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ, ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਭੱਜਣ ਵਾਲੇ ਲੋਡ ਲਈ ਕਿਊਇੰਗ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ, ਅਤੇ ਸਪੱਠ ਟਾਇਮਆਊਟ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। ਜੇ ਕੁਝ ਟਾਸਕ ਯੂਜ਼ਰ-ਫੇਸਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਭੇਜੋ ਤਾਂ ਕਿ ਮੁੱਖ ਅਨੁਭਵ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰਹੇ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਰਦੇਦਾਰੀ "ਬਾਅਦ" ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਡੈਮੋ ਤੋਂ ਅਸਲ ਸਿਸਟਮ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹੋ—ਇਹ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਵਰਤੋਂ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕੀ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਡੇਟਾ, ਟੂਲਜ਼, ਅੰਦਰੂਨੀ APIs), ਕੌਣ ਉਹ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਟਰਿਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫੇਲ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਨਤੀਜਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਆਪਣੇ AI ਫੀਚਰ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਜਾਂ ਫੇਲ ਹੋਣ ਦੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਤਰੀਕੇ ਲਿਖੋ:
ਇਹ ਖਤਰਾ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਮੀਖਿਆਂ ਅਤੇ ਐਕਸੈਪਟੈਂਸ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰ ਕਰੇਗਾ।
ਇਨਪੁਟ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਟੂਲ ਕਾਲਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼ ਉਪਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ:
API ਕੁੰਜੀਆਂ ਅਤੇ ਟੋਕਨ ਨੂੰ ਕੋਡ ਜਾਂ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰੱਖੋ—ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੇਕ੍ਰੇਟ ਮੈਨੇਜਰ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ। ਲੀਸਟ-ਆਫ-ਪ੍ਰਿਵਿਲੇਜ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ: ਹਰ ਸਰਵਿਸ ਅਕਾਊਂਟ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਹੋਵੇ।
ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ PII ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋ (ਕਿਹੜਾ ਰੱਖਣਾ, ਕਿਹੜਾ ਰੇਡੈਕਟ), ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਆਡਿਟ ਲੌਗ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਸ ਲਈ ਰਿਟੇੰਸ਼ਨ ਨਿਯਮ ਬਣਾਓ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਆਪਣੀ ਨੀਤੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਹਠ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ /privacy 'ਤੇ ਦਰਜ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਅਕਸਰ ਮੰਨ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ “ਕਾਫ਼ੀ ਠੀਕ” ਹੈ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਯੋਜਨਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਕਦੋਂ ਦਖਲ ਦੇਣ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦ ਨਤੀਜੇ ਗਾਹਕਾਂ, ਪੈਸੇ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਜਾਂ ਸਬੰਧ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਮਨੁੱਖ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ (HITL) ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਨਾਕਾਮੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋਏ ਗੁਣਵੱਤਾ ਉੱਚੀ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਖਤਰੇ ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ। ਘੱਟ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ (ਆੰਤਰਿਕ ਸਾਰ) ਸਿਰਫ਼ ਚੋਟੀ ਦੇ ਨਿਰਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ (ਪਾਲਸੀ ਫੈਸਲੇ, ਮੈਡੀਕਲ ਸਲਾਹ, ਵਿੱਤੀ ਸਿਫਾਰਿਸ਼) ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੀਖਿਆ, ਸੋਧ, ਜਾਂ ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਲੋੜੀਏ।
ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਟ੍ਰਿੱਗਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ:
“ਥੰਬਸ ਅੱਪ/ਡਾਊਨ” ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਸਮੀਖਿਆਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਅੰਤ-ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਹਲਕਾ-ਫੁਲਕਾ ਇੱਕ-ਕਲਿੱਕ ਵਿਚ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਸੰਰਚਿਤ ਕਾਰਨ ਕੋਡ ਜੋੜੋ (ਜਿਵੇਂ, “ਗਲਤ ਫੈਕਟ”, “ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ”, “ਟੋਨ”, “ਸੰਦਰਭ ਘੱਟ”)। ਫੀਡਬੈਕ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਕੋਲ ਇੱਕ-ਕਲਿੱਕ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਪਾਓ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਮੌਲਿਕ ਹੈ।
ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਸਟੋਰ ਕਰੋ:
ਨੁਕਸਾਨਦਾਇਕ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ, ਜਾਂ ਨੀਤੀ ਉਲੰਘਣ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਪਾਥ ਬਣਾਓ। ਇਹ ਇੱਕ “ਰਿਪੋਰਟ” ਬਟਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਿਊ ਵਿੱਚ ਭੇਜਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਨਾਲ ਆਨ-ਕਾਲ ਮਲਕੀਅਤ, ਸਪੱਠ SLA, ਅਤੇ ਰੋਕਥਾਮ ਲਈ ਪਲੇਅਬੁੱਕ ਹੋਵੇ (ਫੀਚਰ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੰਦ ਕਰੋ, ਬਲੌਕਲਿਸਟ ਰੁਲ ਜੋੜੋ, ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਸਰਤ ਕਰੋ)।
ਜਦੋ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਖੁਦਾ ਸੱਚਾਈ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਭਰੋਸਾ ਵੱਧਦਾ ਹੈ। ਸਪੱਸ਼ਟ ਇਸ਼ਾਰੇ ਦਿਓ: ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਿਖਾਓ, ਯਕੀਨ ਨਾ ਦਿਖਾਓ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਹਵਾਲੇ ਦਿਓ। ਜੇ ਸਿਸਟਮ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਦੱਸੋ—ਅਤੇ ਸੋਧਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ।
ਜਦ ਇੱਕ AI ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਨੋਟਿਸ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਵੇਖ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਐਜ ਕੇਸਾਂ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਪੀਕਸ, ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਫੇਲ ਵਿੱਚ ਲੁਕ੍ਹ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਿਗਰਾਨੀਯੋਗਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ—ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਉਹ ਗਾਹਕ ਘਟਨਾ ਬਣ ਜਾਣ।
ਇੱਕ ਵਾਰ-ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਲੋੜ ਹੈ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰੋ। AI ਸਿਸਟਮ ਲਈ, "ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਹੋਈ" ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ। ਲੌਗ ਕਰੋ:
ਲੌਗਾਂ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ (JSON) ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਟੀਨੈਂਟ, ਐਂਡਪੋਇੰਟ, ਮਾਡਲ ਵਰਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਫੇਲ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਛਾਣ-ਬੀਨ ਕਰ ਸਕੋ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਨੀਤਿ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲੌਗਾਂ ਤੋਂ “ਕੀ ਬਦਲਿਆ?” ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਲੌਗ ਫੀਲਡਾਂ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹੋ।
ਰਵਾਇਤੀ ਮਾਨੀਟਰਨਗ ਠਹਿਰਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਨੀਟਰਨਗ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ “ਹਾਲੇ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਖਰਾਬ” ਨੂੰ ਫੜੇ। ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ:
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫਰਸਟ-ਕਲਾਸ ਮੈਟਰਿਕਸ ਵਜੋਂ ਰੱਖੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਰਿਬੁੱਧ ਥਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਅਤੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਹਨ।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦਾ ਉੱਦੇਸ਼: “ਕੀ ਇਹ ਸਿਹਤਮੰਦ ਹੈ?” ਅਤੇ “ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਸਹੀ ਠੀਕ ਕੀ ਹੈ?” ਹਰ ਅਲਰਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਨ-ਕਾਲ ਰਨਬੁਕ ਜੁੜਾ ਹੋਵੇ: ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ, ਕਿਵੇਂ ਰੋਲਬੈਕ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸ਼ੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅਲਰਟ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਹੋਣਾ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ—ਅਲਰਟਾਂ ਨੂੰ ਤਿਉਨ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਸਿਰਫ ਯੂਜ਼ਰ ਪ੍ਰਭਾਵ 'ਤੇ ਪੇਜ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਨਿਯਤ “ਕੈਂਰੀ” ਬੇਨਤੀਆਂ ਜੋ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਨਕਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀ-ਰਿਲੀਜ਼ ਜਾਂ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਲਈ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ ਜੇ ਫਾਰਮੈਟ, ਲੈਟੰਸੀ, ਜਾਂ ਮੁਢਲਾ ਸਹੀਦਾਰੀ ਉਮੀਦ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਸਤਾ ਪ੍ਰੀ-ਚੋਕ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲੈਪਟੌਪ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਨਾਲ “ਮੁਕੰਮਲ” ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਇਹ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੰਮ ਕਰੇ—ਸਹੀ ਇਨਪੁਟਸ ਲਈ, ਦੁਹਰਾਓਯੋਗ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ। ਇਹ MLOps ਵਰਕਫਲੋਅ ਹੈ: ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਟ੍ਰੇਸਬਿਲਿਟੀ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਸਤੇ।
ਆਪਣੀ AI ਸਰਵਿਸ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋ: ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਨੇ ਇੱਕ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਚਲਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ, ਤੁਹਾਡੀ CI ਨੇ ਇਹ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
CD ਨੇ ਉਸ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਨੂੰ ਟਾਰਗਟ ਵਾਤਾਵਰਣ (dev/staging/prod) 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਹੀ ਕਦਮਾਂ ਨਾਲ ਡਿਪਲੋਏ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ “ਮੇਰੇ ਮਸ਼ੀਨ ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਸੀ” ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਹਨੇਰਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਨੂੰ ਯਥਾਰਥਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਸਿਸਟਮ ਪਰੰਪਰਿਕ ਐਪਸ ਨਾਲੋਂ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਜਨ ਕਰੋ:
ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਤਰ ਦੇਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: “ਇਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿਸ ਪ੍ਰਾਂਪਟ + ਮਾਡਲ + ਕੰਫਿਗ ਨੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ?” ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ।
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿੰਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਰਤੋ:
ਉਸੇ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਮੋਟ ਕਰੋ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਲਈ “ਰੀ-ਬਿਲਡ” ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ CI/CD ਗੇਟਸ, ਵਰਜਨਿੰਗ ਰਿਵਾਜ, ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਮੋਸ਼ਨ ਲਈ ਤਤਕਾਲ ਵਰਤਣਯੋਗ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ /blog ਵਿੱਚ ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ, ਅਤੇ /pricing ਵਿੱਚ ਪੈਕੇਜਡ ਰੋਲਆਊਟ ਸਹਾਇਤਾ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ ਇੱਕ React ਵੈੱਬ UI ਅਤੇ Go API ਨਾਲ PostgreSQL, ਜਾਂ ਇੱਕ Flutter ਮੋਬਾਈਲ ਕਲਾਇੰਟ), ਤਾਂ ਉਸ ਦੀ ਸਨੇਪਸ਼ਾਟ/ਰੋਲਬੈਕ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੈੱਟਅਪ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਹੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਮੰਨੋ: staging ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਰੋਲਆਊਟ ਰਾਹੀਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਆਖਰੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ-ਚੰਗੇ ਵਰਜ਼ਨ 'ਤੇ ਵਾਪਸੀ ਦਾ ਸਾਫ ਰਸਤਾ ਰੱਖੋ।
AI ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਭੇਜਣਾ ਇਕ ਸਿੰਗਲ “ਡਿਪਲੋਏ” ਬਟਨ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼ ਵਾਲਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਭਰੋਸਾ, ਬਜਟ, ਜਾਂ ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜੇ।
ਸ਼ੈਡੋ ਮੋਡ ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ/ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਕੇ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਅਸਲ ਟ੍ਰੈਫਿਕ 'ਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਲੈਟੰਸੀ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਤਮ ਹੈ।
ਕੈਨਾਰੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਨਵੇਂ ਵਰਜ਼ਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਜਵਾਬ ਭੇਜਦੇ ਹਨ। ਮੈਟਰਿਕਾਂ ਠੀਕ ਰਹੇ ਤਾਂ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵਧਾਇਆ ਜਾਵੇ।
A/B ਟੈਸਟਸ ਦੋ ਵਿਕਲਪਾਂ (ਮਾਡਲ, ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ ਰਣਨੀਤੀ, ਜਾਂ UI) ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟਰਿਕ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ। ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਸਬੂਤ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਵਰਤੋ।
ਫੀਚਰ ਫ਼ਲੈਗਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਸੈਗਮੈਂਟ (ਅੰਦਰੂਨੀ ਯੂਜ਼ਰ, ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ, ਖਾਸ ਖੇਤਰ) ਦੁਆਰਾ AI ਫੀਚਰ ਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਬਿਨਾਂ ਡਿਪਲੋਏਮੈਂਟ ਦੇ ਸੁਆਪ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਪਹਿਲੀ ਰੋਲਆਊਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, “ਜਾਵਾਂ/ਨਹੀਂ ਜਾਵਾਂ” ਥਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਲਿਖੋ: ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਕੋਰ, ਗਲਤੀ ਦਰ, ਹੱਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ ਦਰ (LLMs ਲਈ), ਲੈਟੰਸੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਬੇਨਤੀ ਲਾਗਤ। ਨਾਲ ਹੀ ਰੋਕਣ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਰੋਕਨ ਵਾਲੀ ਸਕੇ। ਉਦਾਹਰਨ: ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹੋਣਾ, ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉਛਾਲ, ਜਾਂ p95 ਲੈਟੰਸੀ।
ਰੋਲਬੈਕ ਇਕ ਇੱਕ-ਕਦਮ ਕਾਰਵਾਈ ਹੋਵੇ: ਪਹਿਲਾ ਮਾਡਲ/ਪ੍ਰਾਂਪਟ/ਕੰਫਿਗਰਸ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਲਿਆ ਜਾਵੇ। ਯੂਜ਼ਰ-ਰੂਪ ਫਲੋਅ ਲਈ, ਇੱਕ ਫਾਲਬੈਕ ਹੋਵੇ: ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਨਿਯਮ-ਆਧਾਰਿਤ ਜਵਾਬ, ਮਨੁੱਖੀ-ਸਮੀਖਿਆ ਰਾਹ, ਜਾਂ “ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ” ਵਾਲਾ ਗ੍ਰੇਸਫੁਲ ਸੰਦੇਸ਼—ਅਨੁਮਾਨ ਲੱਗਾਉਣ ਦੀ ਥਾਂ।
ਸਪੋਰਟ ਅਤੇ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਰਨਬੁਕ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ FAQ ਦਿਓ ਤਾਂ ਕਿ ਟੀਮ ਜਦ ਯੂਜ਼ਰ ਪੁੱਛੇ “ਅੱਜ AI ਵੱਖਰਾ ਕਿਵੇਂ ਜਵਾਬ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ?” ਤਾਂ ਇਕਸਾਰ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕੇ।
ਲਾਂਚ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪੜਾਅ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ: ਤੁਹਾਡਾ AI ਸਿਸਟਮ ਹੁਣ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰਾਂ, ਅਸਲ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਐਜ ਕੇਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਹਿਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਖਿੜਕੀ ਵਜੋਂ treat ਕਰੋ, ਅਤੇ “ਸੁਧਾਰ ਕੰਮ” ਨੂੰ ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ—ਨ ਕਿ ਇਕ ਇਮਰਜੈਂਸੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ।
ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰੋ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ: ਆਪਣੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਉਹੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਰਸਾਵੇ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਵਾਕਈ ਮੰਗਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ, ਅਤੇ ਉਹਨੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਕਦੇ-ਕਦੇ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਮਾਸਿਕ) ਇਹ ਕਰੋ:
ਚਾਹੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਰੀਟਰੇਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ LLM ਲਈ ਪ੍ਰਾਂਪਟ/ਟੂਲਸ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹੋ, ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਉਹੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਗਾਓ ਜੋ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਕਿਉਂ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ—ਇਹ ਸਭ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ। ਸਟੇਜਡ ਰੋਲਆਊਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੰਸਲਪ-ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਅੰਕੜੇ ਲਵੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੇ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਬਦਲਾਅ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਾਬਿਤ ਕਰ ਸਕੋ।
ਨਵੇਂ ਹੋਣ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਹਲਕਾ-ਫੁਲਕਾ ਵਰਕਫਲੋ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ਪ੍ਰਸਤਾਵ → ਆਫਲਾਈਨ ਮੁਲਾਂਕਣ → ਸੀਮਤ ਰੋਲਆਊਟ → ਫੁੱਲ ਰੋਲਆਊਟ।
ਨਿਰੰਤਰ ਰਿਵਿਊ ਚਲਾਓ ਜੋ ਤਿੰਨ ਸਿਗਨਲ ਮਿਲਾਕੇ ਚਲੇ: ਘਟਨਾਵਾਂ (ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂ ਆਊਟੇਜ), ਲਾਗਤ (API ਖਰਚ, ਕੰਪਿਊਟ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਸਮਾਂ), ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਫੀਡਬੈਕ (ਟਿਕਟ, ਰੇਟਿੰਗ, ਛੱਡਣ ਦਾ ਖਤਰਾ)। “ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਠੀਕ ਕਰੋ” ਤੋਂ ਬਚੋ—ਹਰ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਨਤੀਜਾ ਇਕ ਮੈਟਰਿਕেল ਫਾਲੋਅਪ ਬਣਾਓ।
ਤੁਹਾਡਾ v2 ਯੋਜਨਾ ਵਿਹਾਰਿਕ ਅਪਗਰੇਡਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਹੋਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਵਧੀਆ ਟੈਸਟ ਕਵਰੇਜ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਗਵਰਨੈਂਸ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਮਾਨੀਟਰਨਗ/ਅਲਰਟਿੰਗ। ਉਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦੇੋ ਜੋ ਦੁਹਰਾਈ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਰੋਲਆਊਟ ਦੀਆਂ ਸਿੱਖਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਅਤੇ ਪੋਸਟਮਾਰਟਮ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਨੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ—ਕੁਝ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ Koder.ai ਵੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ) ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਥੇ ਟੀਮਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਰੈਫਰ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਮਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਟਰੇਟ ਕਰਦਿਆਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਖਰਚਾ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ “ਕੀ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?” ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਅਕਸਰ ਆਦਰਸ਼ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ (ਛੋਟਾ ਡੇਟਾਸੇਟ, ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਜੋ ਚੁਪਚਾਪ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਖਤ ਲੈਟੰਸੀ ਨਹੀਂ)। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਨੂੰ “ਕੀ ਇਹ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?” ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ—ਅਸਲ ਇਨਪੁਟਸ, ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨਾਲ।
ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਤਿਆਰੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਆਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਲਕੜੀ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਫੇਲ ਮੋਡ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਲਾਗਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਮਲਕੀਅਤ—ਸਿਰਫ਼ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਹੀ ਨਹੀਂ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਵਰਕਫਲੋਅ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
ਫਿਰ ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਸੰਤੁਲਿਤ ਸੈੱਟ ਮੈਟਰਿਕਸ ਚੁਣੋ ਜੋ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ:
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ v1 “ਡਿਫ਼ਿਨੀਸ਼ਨ ਆਫ ਡਨ” ਲਿਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਹਰ ਕੋਈ ਇਹ ਮੰਨੇ ਕਿ “ਰਿਲੀਜ਼ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ” ਕੀ ਹੈ।
ਸਾਰੇ ਏਂਡ-ਟੂ-ਏਂਡ ਡੇਟਾ ਫਲੋਅ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ: ਇਨਪੁਟ, ਲੇਬਲ/ਫੀਡਬੈਕ, ਅਤੇ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਖਪਤਕਾਰ।
ਫਿਰ ਗਵਰਨੈਂਸ ਲਗਾਓ:
ਇਸ ਨਾਲ “ਡੈਮੋ ਤੇ ਚੰਗਾ ਸੀ” ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਰੋਕੀ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਗੰਦੇ ਅਸਲ-ਦُنੀਆ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਅਣ-ਟ੍ਰੈਕਡ ਚੇਂਜਸ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਛੋਟੀ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਿ ਗੋਲਡਨ ਸੈੱਟ (ਅਕਸਰ 50–200 ਆਈਟਮ) ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਇਕ ਰੂਬ੍ਰਿਕ ਜਾਂ ਰੈਫਰੈਂਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸਕੋਰ ਕਰੋ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਟੁੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਥਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਰੋਲਬैक ਟ੍ਰਿਗਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਰਿਲੀਜ਼ ਨਿਰੰਤਰ ਤਜਰਬੇ ਬਣ ਜਾਵੇ।
ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਮੈਨੂਅਲ ਕਦਮ ਉਹ “ਮਨੁੱਖੀ ਗਲੂ” ਹਨ ਜੋ ਡੈਮੋ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।
ਅਮਲਿਕ ਉਦਾਹਰਣ:
ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰ ਕਦਮ ਨੂੰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ (ਵੈਲਿਡੇਸ਼ਨ, ਰੀਟ੍ਰਾਈ, ਫਾਲਬੈਕ) ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸੇਵਾ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਨਹੀਂ, ਸੇਵਾ ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਹੈ।
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਹਰ ਹਿੱਸਾ ਬਿਨਾਂ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕੇ:
ਏਕ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮੋਡ ਚੁਣੋ (API, ਬੈਚ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ) ਅਤੇ ਫੇਲਚੁੱਕਣ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰੋ: ਟਾਇਮਆਊਟ, ਰੀਟ੍ਰਾਈ, ਫਾਲਬੈਕ ਅਤੇ ਗ੍ਰੇਸਫੁਲ ਡਿਗਰੇਡੇਸ਼ਨ।
ਇੱਕ ਮੂਲ ਖਰਚ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਾ ਸਕੋ:
ਫਿਰ ਖਰਚ/ਲੇਟੰਸੀ ਬਿਨਾਂ ਬਿਹਤਰ ਵਿਵਹਾਰ ਬਦਲੇ ਹੀ ਘਟਾਉਣ ਲਈ:
ਸਾਦਾ ਖਤਰਾ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਉੱਚ-ਜੋਖਿਮ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼ ਲਗਾਓ:
API ਕੀ-ਜ਼ ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਸੈਕ੍ਰੇਟ ਮੈਨੇਜਰ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ, ਲੀਸਟ-ਆਫ-ਪ੍ਰਿਵਿਲੇਜ਼ ਵਰਤੋ, ਰੀਟੈਨਸ਼ਨ ਨੀਤੀਆਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਨੀਤੀ/ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਨੂੰ /privacy 'ਤੇ ਦਰਜ ਕਰੋ।
ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ, ਨਾਂ ਕਿ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ।
ਕੇਅਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਟ੍ਰਿੱਗਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ:
ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਵਰਤੋਯੋਗ ਬਣਾਓ: ਕਾਰਨ ਕੋਡ, ਸੋਧੇ ਹੋਏ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਰਸਤਾ (ਕਿਊ + ਆਨ-ਕਾਲ + ਪਲੇਅਬੁੱਕ)।
ਇੱਕ ਸਟੀਜਡ ਰੋਲਆਊਟ ਵਰਤੋ ਅਤੇ ਰੋਕਣ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ:
ਰੋਲਬੈਕ ਇਕ-ਕਦਮ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਫਾਲਬੈਕ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮੌਜੂਦ ਹੋਵੇ (ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਨਿਯਮ-ਆਧਾਰਿਤ ਜਵਾਬ, ਜਾਂ “ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ”)।
ਅਤੇ ਖਰਚ ਬਜਟ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਮਤਾ ਅਲਰਟ ਸੈੱਟ ਕਰੋ।