OpenAI ਦੀਆਂ APIs ਅਤੇ ChatGPT ਨੇ AI ਫੀਚਰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਘਟਾਈ। ਵੇਖੋ ਕਿ ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਮੁੱਖ ਟਰੇਡਔਫ਼ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਦਮ ਕੀ ਹਨ।
“ਅਡਵਾਂਸਡ AI ਸੁਲਭ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਰਿਸਰਚ ਪੇਪਰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਾਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਲਈ ਇਹ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪੇਮੈਂਟ ਜਾਂ ਈਮੇਲ ਵਾਂਗ ਹੀ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਸਕੋ: ਸਾਈਨਅੱਪ ਕਰੋ, API ਕੀ ਲੋ, ਫੀਚਰ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ, ਨਤੀਜੇ ਮਾਪੋ, ਅਤੇ ਇਤਰਾਟ ਕਰੋ।
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਸੁਲਭਤਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿੱਸਦੀ ਹੈ:
ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਟਾਰਟਅਪ ਆਈਡੀਏ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਫੇਲਦੇ—ਉਹ ਸਮਾਂ, ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਰੁਪਏ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਫੇਲਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ AI ਇੱਕ ਖਪਤਯੋਗ ਸੇਵਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਟੀਮਾਂ ਆਪਣਾ ਕੀਮਤੀ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਡਿਸਕਵਰੀ, UX ਅਤੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ 'ਤੇ ਬਿਤਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਓਪਸ 'ਤੇ।
ਫਾਉਂਡਰਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀਆਂ ਬਹਿਸਾਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਘੱਟ ਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ:
APIs ਇਹਨਾਂ ਸਭ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਟਾਸਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਇਨਪੁੱਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਗਾਰਡਰੇਲ ਜੋੜੋ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਜਾਂ ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ ਨੁੰ ਸੰਵਾਰੋ। ਮੁਕਾਬਲਾ ਹੁਣ ਕਾਰਜਨਵਾਈ ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਜੱਜਮੈਂਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ GPU ਕਲੱਸਟਰ ਰੱਖਣ।
AI ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਸ਼ਾ-ਭਾਰੀ, ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਅੱਧ-ਸੰਰਚਿਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਪਰਫੈਕਟ ਸਹੀਤਾ, ਸੰਦર્ભ ਬਿਨਾਂ ਤਾਜ਼ਾ ਤੱਥ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਜਾਂਚਾਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ।
ਆਗੇ ਇਹ ਪੋਸਟ ਇੱਕ ਸੌਖਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਰਤੇਗੀ: ਯੂਜ਼ ਕੇਸ (ਕਿੰਨੇ ਕੰਮ ਆਟੋਮੇਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ), ਬਿਲਡ ਚੋਣਾਂ (ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਟੂਲ, RAG, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ), ਅਤੇ ਰਿਸਕ (ਗੁਣਵੱਤਾ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ)।
ਕੁਝ ਸਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਕਿਸੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਿੱਚ “AI ਜੋੜਨਾ” ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟਾਰਟਅਪ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਕ ਛੋਟੀ ਰਿਸਰਚ ਟੀਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕ, ਮਾਡਲ ਚੁਣਨ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਲਾਉਂਦੇ ਰਹਿਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ। ਇਵੇਂ ਹੀ ਆਈਡੀਆ ਹੋਵੇ—ਜਿਵੇਂ ਕਸਟਮਰਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋ-ਰਿਸਪਾਂਸ ਦਿਨਾ ਜਾਂ ਨੋਟਸ ਦਾ ਸੰਖੇਪ—ਰਸਤਾ ਅਕਸਰ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀਆਂ ਚਰਾਹੀਬਾਜ਼ੀਆਂ ਅਤੇ ਛੁਪੇ ਰਖ-ਰੱਖਾਵ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੁੰਦਾ ਸੀ।
API-ਆਧਾਰਤ AI ਨਾਲ, ਉਹ ਵਰਕਫਲੋ ਉਲਟ ਗਿਆ। ਬਜਾਏ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਟੀਮ ਇੱਕ ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਕੇ ਫੀਚਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ੇਪ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸਰਵਿਸ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਵਾਂਗ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਇਨਪੁੱਟ ਭੇਜਦੇ ਹੋ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਜੋ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਸ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਤਰਾਟ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਛੋਟੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ "ਪਲੰਬਿੰਗ" ਕੰਮ ਘਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਤਕਨੀਕੀ ਨਾਲ ਨਾਲ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀਕ ਭੀ ਹੈ: AI ਇਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪਰਾਲਾ ਬਣਨ ਦੀ ਥਾਂ ਸਧਾਰਨ ਫੀਚਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਿਪ, ਮਾਪ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਲੀਨ ਟੀਮ ਵਿਹਾਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਜੋੜ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਸਪੋਰਟ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਡਰਾਫਟ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੋਨ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਾਪੀ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣਾ, ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈ ਆਈਟਮ ਨਿਕਾਲਣਾ, ਸਮਾਰਟ ਆਨ-ਸਾਈਟ ਸਰਚ ਚਲਾਉਣਾ, ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਫ਼ਾਈ ਨਾਲ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ—ਬਿਨਾਂ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਮਾਡਲ-ਬਿਲਡਿੰਗ ਸੰਗਠਨ ਬਣਾਏ।
ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਹੀ ਸੀ ਜਿਸ ਨੇ ਅਡਵਾਂਸਡ AI ਨੂੰ "ਪਲੱਗ-ਇਨ" ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਇਆ: ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਤੇਜ਼, ਸੰਭਾਲਣਾ ਆਸਾਨ, ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਦੇ ਕਰੀਬ।
ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, "AI ਜੋੜਨਾ" ਅਕਸਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਜੰਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ, ਤਰੜ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੱਕ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸੀ। ਆਧੁਨਿਕ AI APIs ਨਾਲ, ਇੱਕ ਲੀਨ ਟੀਮ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਯੂਜ਼ਰ-ਅੱਗੇ ਫੀਚਰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਬਾਕੀ ਊਰਜਾ ਪ੍ਰੋਡਕਟ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਰਿਸਰਚ 'ਤੇ।
ਅਰੰਭਿਕ ਪੈਲੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਐਨੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਕਿ ਉਹ ਵਿਲੱਖਣ ਮਾਡਲ ਹੋਣ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗਕਾਰੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇਹ ਫੀਚਰ ਕੀਮਤੀ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ “ਬਿਜ਼ੀਵਰਕ ਟੈਕਸ” ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਧੀਮਾ ਕਰਦਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਖਿਝਾਉਂਦਾ ਹੈ।
APIs ਨਾਲ ਇਹ ਯਥਾਰਥਕ ਬਣਿਆ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ v1 ਵਰਕਫਲੋ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਅਪਰਿੱਕਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਉਪਯੋਗੀ:
ਚੀਜ਼ ਦਾ ਮੁੱਖ ਬਦਲਾਅ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਇਨਪੁੱਟ, ਤਰਕ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੱਕ ਦਾ "ਐਂਡ-ਟੁ-ਐਂਡ" ਅਨੁਭਵ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਹਰ ਕੰਪੋਨੇਟ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਡੈਮੋ ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਯੂਜ਼ਰ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਬਜਾਏ ਲੰਮੇ ਲੋੜ-ਬਹਿਸਾਂ ਦੇ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਾਰੋ ਫਲੋ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਦੇਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਕਿਥੇ ਰੁਕਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਪ੍ਰਾਂਪਟ, UX, ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ 'ਤੇ ਇਤਰਾਟ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡਾ ਮੁਕਾਬਲਾਅ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਾਰੇ ਜੀਤ ਯੂਜ਼ਰ-ਮੁੱਖ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਬਹੁਤ ਸਟਾਰਟਅਪ AI ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਮ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ:
ਇਥੇ ਹਲਕੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵੀ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਚ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਭਰਤੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ।
AI ਨੇ MVP ਕੰਮ ਨੂੰ “ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਓ” ਤੋਂ “ਵਰਤਾਰ ਬਨਾਓ” ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ। ਲੀਨ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅਨੁਭਵ ਵੇਰੀਫਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਘਣੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਾਂ ਰਾਹੀਂ ਇਸਨੂੰ ਨਿਖਾਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਜਾਏ ਲੰਮੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ।
ਇਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਤੁਰੰਤ ਦੇਣ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: "ਕੀ ਯੂਜ਼ਰ ਇਸ ਤੋਂ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ?" ਇਸਨੂੰ ਮੈਨੁਅਲ ਕਦਮ, ਅਸਥਿਰ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਸੀਮਤ ਐਜ-ਕੇਸ ਕਵਰੇਜ ਚੱਲ ਜਾਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਫੀਚਰ ਦੇ ਵੱਖਰੇ ਮਿਆਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਵਰਤਾਰ, ਮਾਪਯੋਗ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸਪਸ਼ਟ ਫੇਲ ਮੋਡ, ਲੌਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਪੋਰਟ ਵਰਕਫਲੋਜ਼। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਕੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਗਾਰਡਰੇਲ ਦੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਟਾਰਟਅਪ ਲਈ ਇੱਕ ਅਮਲੀ ਰਸਤਾ ਇਉਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
ਇਸ ਨਾਲ ਇਤਰਾਟ ਤੇਜ਼ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ “ਵਾਈਬਸ” ਆਧਾਰਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਫੈਸਲੇ ਰੁਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ, ਆਮ ਪੀਸੇ ਖਰੀਦੋ ਅਤੇ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਫਰਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਬਣਾਓ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਰੋਕਟਾਇਕਤਾ ਅੰਤ-ਤੱਕ ਡਿਲਿਵਰੀ ਹੈ (ਕੇਵਲ ਮਾਡਲ ਕਾਲਾਂ ਨਹੀਂ), ਤਾਂ ਉਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸੋਚੋ ਜੋ ਐਪ ਸਕੈਫੋਲਡ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, Koder.ai ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਟੀਮਾਂ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ—ਉਹ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (UI, API, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਅਤੇ ਡੈਪਲੋਇਮੈਂਟ) ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਨੈਪਸ਼ੌਟਸ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਨਾਲ ਇਤਰਾਟ ਕਰੋ।
ਪਹਿਲੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਲਈ, ਮੰਨੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਗਲਤ ਹੋਵੇਗਾ। “ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸੋਧ” ਕਦਮ ਦਿਓ, ਘੱਟ-ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਕੇਸ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਕੋਲ ਰੁਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ ਕਿ ਉਹ ਮੁੱਦੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰ ਸਕਣ। ਮਨੁੱਖੀ ਫਾਲਬੈਕ ਗ੍ਰਾਹਕਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹੋ।
ਛੋਟੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸੀ ਕਿ "AI ਸਸਤਾ ਹੋ ਗਿਆ"—ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਖਰਚ ਹੁਣ ਕਿੱਥੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਰ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਭਰਤੀ ਕਰਨ, GPUs ਚਲਾਉਣ, ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਰੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖਰਚ ਵਰਤੋਂ-ਆਧਾਰਤ API ਬਿੱਲਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਕੰਮ (ਇਨਸਟਰੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਸਪੋਰਟ) 'ਤੇ ਸਿਰਕ ਜਾਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਚਾਲਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਨ, ਪਰ teਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਵਰਤੋਂ-ਆਧਾਰਤ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਹੋਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਲਾਉਡ ਖਰਚ ਵਾਂਗ ਮੈਨੇਜ ਕਰੋ:
ਕੀਮਤਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ/ਪ੍ਰੋਵਾਇਡਰ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅੰਕ ਨੂੰ ਅਸਥਾਈ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਇਕੋਨੋਮਿਕਸ ਲਾਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੇਂਡਰ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਚੈੱਕ ਕਰੋ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਫੀਚਰ ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅਪ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਬਿਲਡ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ ਸਹੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਰੀਵਰਕ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਯੂਜ਼ਰ ਇਨਪੁੱਟ ਅਤੇ ਹਦਾਇਤਾਂ ("ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਾਂਪਟ") ਭੇਜਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਉਤੇਕਿ: ਡਰਾਫਟਿੰਗ, ਸੰਖੇਪ, ਰੀਰਾਈਟਿੰਗ, ਸਧਾਰਨ Q&A, ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਬੋਟ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਹਾਇਕ।
ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰੱਖਾਵ: ਘੱਟ। ਤੁਸੀਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਅਤੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਮੈਨਟੇਨ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਆਮ ਫੇਲ ਮੋਡ: ਅਸਮਤੋਸ਼ਜਨਕ ਟੋਨ, ਕਈ ਵਾਰੀ ਹਾਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਏਜ-ਕੇਸ ਆਉਣ 'ਤੇ "ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਡ੍ਰਿਫਟ"।
ਇਹ ਕੀ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਫੰਕਸ਼ਨ (ਸਰਚ, ਟਿਕਟ ਬਣਾਉਣਾ, ਕੋਟ ਗਣਨਾ) ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਐਕਜ਼ੈਕਿਊਟ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਉਤੇਕਿ: ਜਿੱਥੇ ਸਹੀਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਰਿਕਾਰਡ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ—CRM ਅਪਡੇਟ, ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ, ਰੀਫੰਡ।
ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰੱਖਾਵ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਥਿਰ APIs ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ (ਪਰਮਿਸ਼ਨ, ਇਨਪੁੱਟ ਵੈਧਤਾ) ਰੱਖਣੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ।
ਆਮ ਫੇਲ ਮੋਡ: ਗਲਤ ਟੂਲ ਚੁਣਨਾ, ਗਲਤ ਅਰਗੁਮੈਂਟ, ਜਾਂ ਅਣਅਪੇक्षित ਲੂਪ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਰੀਟ੍ਰਾਇਜ਼ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
ਇਹ ਕੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਮੱਗਰੀ (ਡੌਕਸ, ਨੀਤੀਆਂ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਸਪੈਕ) ਨੂੰ ਖੋਜ ਯੋਗ ਇੰਡੈਕਸ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋ। ਹਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡਾ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਟੁਕੜੇ ਰੀਟ੍ਰੀව් ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉਤੇਕਿ: ਨੋਲੇਜ-ਭਾਰਡ ਸਪੋਰਟ, ਨੀਤੀ Q&A, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਡੌਕਸ, ਸੇਲਜ਼ ਐਨੇਬਲਮੈਂਟ—ਜਿੱਥੇ ਸਰੋਤ ਸੱਚਾਈ ਬਦਲਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੋਵੇ।
ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰੱਖਾਵ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਚੰਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਅਪਡੇਟ 'ਤੇ ਰੀਫ੍ਰੈਸ਼ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਫੇਲ ਮੋਡ: ਗਲਤ ਪੈਸੀਜ ਰੀਟਰੀਵ ਹੋਣਾ (ਖਰਾਬ ਸਰਚ), ਪ੍ਰਸੰਗ ਮਿਸ ਹੋਣਾ (ਚੰਕ ਛੋਟਾ), ਜਾਂ ਬੁਝੇ ਹੋਏ ਸਮੱਗਰੀ।
ਇਹ ਕੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਦਾਹਰਣ ਇਨਪੁੱਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਕੇ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਪਸੰਦੀਦਾ ਫਾਰਮੈਟ, ਟੋਨ, ਜਾਂ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਸਕੀਮ ਨੂੰ ਪਾਲਣ ਲੱਗੇ।
ਉਤੇਕਿ: ਪੱਧਰੀ ਸਥਿਰ ਆਉਟਪੁੱਟ—ਟਿਕਟ ਰੂਟਿੰਗ, ਫੀਲਡ ਨਿਕਾਸੀ, ਬ੍ਰੈਂਡ ਵੋਇਸ ਵਿੱਚ ਬਣਾਈ ਹੋਈ ਲਿਖਤ।
ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰੱਖਾਵ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਜਾਰੀ ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਫੇਲ ਮੋਡ: ਪੁਰਾਣੀ ਵਰਤਾਰ ਲਈ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ, ਨਵੇਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ 'ਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ, ਅਤੇ ਗੰਦੇ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਛੁਪਿਆ ਪੱਖਪਾਤ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਤੱਥਾਂ (ਡੌਕਸ, ਕੀਮਤਾਂ, ਨੀਤੀਆਂ) ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ RAG ਵਰਤੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਥਿਰ ਵਰਤਾਓ (ਫਾਰਮੈਟ, ਟੋਨ, ਨਿਯਮ) ਚਾਹੀਦਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਉਦਾਹਰਣ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ fine-tuning ਵਰਤੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਫੀਚਰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਨਹੀਂ ਭੇਜ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਵਿਹਾਰ ਭੇਜ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਬੋਲੀਆਂ, ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੈਰੀਅਬਿਲਟੀ ਐਜ-ਕੇਸ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਗਲਤ ਜਵਾਬ, ਅਣਅਪੇक्षित ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਇਨਕਾਰ, ਜਾਂ “ਸਹਾਇਕ” ਆਉਟਪੁੱਟ ਜੋ ਨੀਤੀ ਤੋੜਦਾ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਬਿਊਰੋਕ੍ਰेਸੀ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸੇ ਤੁਸੀਂ ਯੂਜ਼ਰ ਭਰੋਸਾ ਕਮਾਉਂਦੇ ਹੋ।
ਛੋਟੀ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਬਣਾਓ ਜੋ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਦਿਖਾਵੇ: ਆਮ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਮੁਸ਼ਕਲ ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਅਤੇ “ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ” ਕੇਸ। ਹਰ ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਛੋਟੀ ਰੁਬ੍ਰਿਕ ਨਾਲ "ਚੰਗਾ" ਕੀ ਹੈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ: ਸਹੀਤਾ, ਪੂਰੀਤਾ, ਜਰੂਰੀ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸਰੋਤ ਦੱਸਣਾ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ/ਉਚਿਤ, ਫਾਰਮੈਟ ਫਾਲੋ ਕਰਨਾ)।
ਤਰੀਕੇ ਮਿਲਾਓ ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ 'ਤੇ ਦਾਉਂ:
ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਅਗੇਤ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ:
ਹਲਕੀ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਬਣਾਓ: ਇਨਪੁੱਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੌਗ ਕਰੋ (ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕੰਟਰੋਲ ਨਾਲ), ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੀਆਂ ਫੇਲਯਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰੋ, ਪ੍ਰਾਂਪਟ/ RAG ਸਰੋਤ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਇੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣਾ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਮੁੜ ਚਲਾਓ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਿਲੀਜ਼ ਗੇਟ ਮਾਨੋ—ਛੋਟਾ, ਤੇਜ਼, ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ।
AI APIs ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਸੀਂ ਟੈਕਸਟ (ਤੇ ਕਈ ਵਾਰੀ ਫਾਈਲਾਂ) ਆਪਣੀ ਐਪ ਦੇ ਬਾਹਰ ਭੇਜ ਰਹੇ ਹੋ। ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਭੇਜ ਰਹੇ ਹੋ: ਯੂਜ਼ਰ ਸੁਨੇਹੇ, ਸਿਸਟਮ ਸੂਚਨਾਵਾਂ, ਰੀਟ੍ਰੀਵਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਟੂਲ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ। ਹਰ ਫ਼ੀਲਡ ਨੂੰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਮਝੋ—ਕਿਉਂਕਿ ਅਕਸਰ ਉਹ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਜੋ ਕੁਝ ਭੇਜਣਾ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰੋ। ਜੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਰੋਅ ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਇਰਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਉਹ ਨ ਭੇਜੋ।
ਹਕੀਕਤੀ ਤਰੀਕੇ:
AI ਫੀਚਰ ਨੰਵੇਂ ਰਸਤੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੱਕ।
ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਨੀਤੀ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਧਾਰਣ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਰਣਿਤ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ (ਸਿਹਤ, ਫਾਇਨੈਂਸ, ਬੱਚੇ) ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਸਹਿਮਤੀ ਲਓ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਵਾਇਡਰ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਨੀਤੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਇੱਕ ਸਾਦਾ ਚੈਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਕੇਲ ਕਰਦਿਆਂ ਦੁਬਾਰਾ ਵੇਖ ਸਕੋ।
AI ਫੀਚਰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਹ "ਚਲਦਾ ਹੈ"—ਇਹ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਇਸ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕੇ ਬਿਨਾਂ ਭ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਡਲੇ, ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਣ ਜਾਂ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪੈਣ ਦੇ। ਲੀਨ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਭਰੋਸਾ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਪੂਰਨ ਫ਼ਾਇਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਸਿਸਟਮ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਿਰਦਸ਼ਤ ਤੱਥਾਂ, ਨੰਬਰਾਂ, ਜਾਂ ਹਵਾਲਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲਈ ਪੱਕੇ-ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਗਲਤ ਜਵਾਬ (hallucinations) ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਫਰੇਮਿੰਗ ਜਾਂ ਸੁਝਾਅ ਵਿੱਚੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਵੀ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਯੂਜ਼ਰ ਸਮੂਹਾਂ 'ਤੇ ਅਸਮਾਨ ਨਤੀਜੇ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਜੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਅੰਤ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਿਰਦੇਸ਼ (ਆਤਮ-ਹੱਤਿਆ, ਘਟਨਾਵਾਂ, ਹਥਿਆਰ ਬਣਾਉਣ) ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਇਨਕਾਰ ਦੇਣ 'ਤੇ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਅਧੂਰਾ ਜਵਾਬ ਖਤਰਨਾਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਖੀਰਕਾਰ, IP ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹਨ: ਯੂਜ਼ਰ ਕੌਪਿਰਾਈਟਡ ਜਾਂ ਗੁਪਤ ਪਾਠ ਪੇਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਸਿਸਟਮ ਐਸਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਬਹੁਤ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਹੈ।
ਸਿਸਟਮ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ: “AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ, ਸ਼ਾਇਦ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।” ਜਦੋਂ ਸਰੋਤ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ, ਉਹ ਦਿਖਾਓ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਖਤਰਨਾਕ ਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਤਰੱਕੀ ਰੱਖੋ (ਚੇਤਾਵਨੀ, ਪੁਸ਼ਟੀ, "ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ")।
ਲੀਨ ਟੀਮਾਂ ਗੰਭੀਰ AI ਫੀਚਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ, ਬੱਸ ਜੇ ਠੀਕ ਹੁਨਰ ਕਿਤੇ ਨਾਂ ਕਿਸੇ ਥਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇ—ਘਰ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਬਾਹਰ। ਮਕਸਦ ML ਲੈਬ ਬਣਨਾ ਨਹੀਂ; ਮਕਸਦ ਚੰਗੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਮੈਨੇਜ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਜਿਆਦਾਤਰ AI-ਸਮਰਥ ਸਟਾਰਟਅਪ ਅਰੰਭਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਤਿੰਨ ਅਮਲੀ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕਵਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਿਰਫ ਦੋ ਲੋਕ ਹਨ, ਤਾਂ ਗੁੰਮ ਰਹੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਲਾਹਕਾਰਾਂ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਯੂਜ਼ਰਾਂ, ਜਾਂ ਕਾਨਟ੍ਰੈਕਟਰਾਂ ਰਾਹੀਂ "ਕਿਰਾਏ" 'ਤੇ ਲੈਣਾ ਪਵੇਗਾ।
“ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ” ਨੇ ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਲਿਖਣ ਦਾ ਨਾਮ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਉਪਯੋਗ, ਇੱਕਸਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇਵੇ। ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਨੂੰ ਕੋਡ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ:
ਝਲਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਬਣਾਓ:
ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਵੇਂ ਟੀਮ ਮੈਂਬਰਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸਾਧਨ ਬਣ ਜਾਵੇਗੀ ਅਤੇ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਚਾਏਗੀ।
ਜਦੋਂ ਨੁਕਸਾਨ ਵੱਡਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਜੰਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਆਓ:
ਤੇਜ਼ੀ ਲਈ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰੋ, ਪਰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਘਰ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ।
ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ ਇੱਕੋ ਏਹੋ ਜਿਹਾ AI API ਕਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, "ਅਸੀਂ ChatGPT ਜੋੜਿਆ" ਵੱਖਰਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ, ਤੇਜ਼ ਟਰਨਅਰਾਉਂਡ, ਡੀਪਰ ਨਿਜੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਹੇਠਾਂ ਭਰਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸਕੇਲ ਨਾ ਹੋਵੇ—ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
AI ਇੱਕ ਐਡ-ਆਨ ਫੀਚਰ ਵਜੋਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਕਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਓਹਨਾਂ ਵਾਰੀ ਇਹ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਕੋਰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੁੜਿਆ ਹੋਵੇ।
ਜੇ AI ਵਿਕਲਪਿਕ ਹੈ ("ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਓ" ਬਟਨ), ਯੂਜ਼ਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਉਜ਼ਰ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ AI ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦਾ ਇੰਜਣ ਹੈ—ਟਾਸਕ ਰੂਟਿੰਗ, ਟੈਮਪਲੇਟ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਵਰਕਸਪੇਸ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਲੂਪ ਬੰਦ ਕਰਨਾ—ਤਾਂ ਸਵਿੱਚਿੰਗ ਕੋਸਟ ਸਵੈਭਾਵਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਕ ਅਮਲੀ ਟੈਸਟ: ਕੀ ਯੂਜ਼ਰ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨੂੰ ਮਿਸ ਕਰੇਗਾ ਜੇ ਉਹ ਇਕੋ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰ ਸਕਦਾ? ਜੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਵਰਕਫਲੋ ਰਾਹੀਂ ਡਿਫੈਂਸਬਿਲਿਟੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਉਤਪਾਦ ਚਰਨ-ਕਮਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਮਾਡਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਹੀਂ—ਉਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਚੰਗੇ ਇਨਪੁੱਟ ਕਿਵੇਂ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂ।
ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਟਾਰਗਟ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਦਾ "ਖਾਲੀ ਸਫ਼ਾ" ਮੁੱਦਾ ਘਟੇ। 2 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਇਕ ਛੋਟੀ "ਪਹਿਲੀ ਜਿੱਤ" ਫਲੋ ਲੰਬੇ ਟਿਊਟੋਰੀਅਲ ਤੋਂ ਕਾਫੀ ਬਿਹਤਰ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੈਰੀਏਬਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ ਜੋ ਲਾਹਾ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਇਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜੋ: ਹੱਲ ਕੀਤੇ ਕੰਮ (ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਸੀਟਸ, ਜਾਂ ਨਤੀਜੇ) ਲਈ ਚਾਰਜ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ਼ ਟੋਕਨਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਫ੍ਰੇਮਵਰਕ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ /pricing ਵੇਖੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਮੇਚ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਮਹੀਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮਾਪ ਸਕਣ ਯੋਗ ਤਰੱਕੀ ਲਈ ਟੀਚਾ ਰੱਖੋ: ਹਫ਼ਤੇ 1 ਵਿੱਚ ਕਾਰਯਸ਼ੀਲ ਡੈਮੋ, ਹਫ਼ਤੇ 3 ਵਿੱਚ ਮਾਨੀਟਰ ਕੀਤੇ ਪਾਇਲਟ, ਅਤੇ ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਅੰਤ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ “ਸ਼ਿਪ/ਨਾਸ਼ਿਪ” ਫੈਸਲਾ।
ਹਫ਼ਤਾ 1: ਇੱਕ ਤੰਗ ਜੌਬ-ਟੂ-ਬੀ-ਡਨ ਚੁਣੋ। ਯੂਜ਼ਰ ਦੇ ਇਨਪੁੱਟ, ਚਾਹੀਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ, ਅਤੇ "ਗਲਤ" ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਲਿਖੋ। ਇਕ ਪਤਲਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਓ ਜੋ ਐਂਡ-ਟੁ-ਐਂਡ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ (ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਖਰਾਬ ਲੱਗੇ)।
ਹਫ਼ਤਾ 2: ਗਾਰਡਰੇਲ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਬਣਾਓ (20–50 ਅਸਲੀ-ਜਿਹੇ ਉਦਾਹਰਣ) ਅਤੇ ਸਾਦਾ ਐਕਸੈਪਟੈਂਸ ਮਾਪਦੰਡ (ਸਹੀਤਾ, ਟੋਨ, ਹਵਾਲੇ, ਇਨਕਾਰ)। ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਮਾਡਲ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਸੋਧਾਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
ਹਫ਼ਤਾ 3: ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਪਾਇਲਟ। ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਟੋਗਲ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਰੱਖੋ। ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ ਕਿ ਉਹ ਨਤੀਜੇ ਸੋਧ ਸਕਣ ਅਤੇ ਮੁੱਦੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰ ਸਕਣ। ਹਲਕੀ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਜੋੜੋ: ਸਫਲਤਾ ਦਰ, ਸਮਾਂ ਬਚਤ, ਅਤੇ ਆਮ ਫੇਲ ਮੋਡ। (ਦੇਖੋ /blog/ai-evaluation.)
ਹਫ਼ਤਾ 4: ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ। ਜੋ ਚੀਜ਼ ਸਟਿੱਕੀ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਰੱਖੋ, ਜੋ ਫਲੇਕੀ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਕੱਟੋ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ। ਜੇ ਖਰਚ ਵਧੇ ਤਾਂ ਕੈਪ, ਬੈਚਿੰਗ, ਜਾਂ ਸਧਾਰਨ ਫਾਲਬੈਕ ਪਹੁੰਚਾਓ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਟਿਲਤਾ ਜੋੜੋ। (ਕੀਮਤ ਨੋਟਸ: /pricing.)
ਹੇਠਾਂ ਵਰਤੀ ਰੱਖੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ "ਸਟਾਰਟਰ ਸਟੈਕ" ਨੂੰ ਹੋਰ ਹੋਰ ਸਾਂਘਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਐਪ-ਬਿਲਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਵੀ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦਾ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਭੇਜੇ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, Koder.ai ਚੈਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਪੈੱਤ ਤੋਂ React ਵੈੱਬ ਐਪ, Go ਬੈਕਐਂਡ ਨਾਲ PostgreSQL, ਅਤੇ Flutter ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਤੱਕ ਕੋਡ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਫਿਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ, ਡੈਪਲੋਇ/ਹੋਸਟ, ਕਸਟਮ ਡੋਮੇਨ ਜੋੜਨ, ਅਤੇ ਸਨੈਪਸ਼ੌਟ ਰੋਲਬੈਕ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
Accessibility ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਭੁਗਤਾਨ ਜਾਂ ਈਮੇਲ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹੋ:
ਛੋਟੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇਹ ਮਾਡਲ ਥਿਊਰੀ ਤੋਂ ਵੱਧ, ਪੁਰਾਣੇ ਸਮਾਂ, ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਪੈਸਾ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
APIs ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ-ਸੰਬੰਧੀ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਟਾਸਕਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਇਨਪੁਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਗਾਰਡਰੇਲ ਜੋੜੋ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀਆਂ ਬਹਿਸਾਂ ਜਿੱਤਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕਾ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗਕਾਰੀ ਵਰਕਫ਼ਲੋਜ਼ ਜਿਵੇਂ ਡਰਾਫਟਿੰਗ, ਸੰਖੇਪ, ਖੇਤਰ ਨਿਕਾਸੀ ਅਤੇ ਰੂਟਿੰਗ ਜਲਦੀ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਫੀਡਬੈਕ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਤੇਜ਼ ਫ਼ਾਇਦੇ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਫੀਚਰਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਇਹ ਕੰਮ ਰੋਜ਼ਮਰਾ ਦੇ ਕੰਮ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਸਮਝ ਆ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਮਾਪ ਸਕਣ ਵਾਲਾ ਰਸਤਾ:
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ “ਵਾਈਬਸ-ਆਧਾਰਿਤ” ਫੈਸਲੇ ਟਾਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਤਰਾਟ ਤੇਜ਼ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਟੋਕਨ-ਚਾਲਕ ਹਨ:
ਖਰਚ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ: ਵਰਤੋਂ ਉੱਤੇ ਕੈਪ ਲਗਾਓ, ਨਤੀਜੇ ਕੈਸ਼ ਕਰੋ, ਡਿਫਾਲਟ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਵਰਤੋ, ਬੈਚਿੰਗ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ।
ਇਹ ਨਿਯਮ-ਵਾਂਗ ਸੁਝਾਅ ਹੈ:
ਯਕੀਨ ਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ prompt-only ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ tools ਜੋੜੋ, ਤੱਬ RAG ਨਾਲ ਤਥਾਂ ਦੀ ਪਕੜ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਆਖਿਰ 'ਤੇ fine-tune ਕਰੋ।
ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਿਲੀਜ਼ ਗੇਟ ਵਾਂਗ ਰੱਖੋ:
ਉਤਪਾਦਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ: ਇਨਕਾਰ ਦਰ, ਹਾਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ ਸਿਗਨਲ (ਯੂਜ਼ਰ ਸੁਧਾਰ), ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਖਰਚ-ਪ੍ਰਤੀ-ਟਾਸਕ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ।
ਭੇਜਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਲੌਕ ਡਾਊਨ ਕਰੋ:
ਨਿਯਮਤ ਨੀਤੀਆਂ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਸੰਭਾਲਣ ਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਲੈਣ ਜਿਵੇਂ ਲੋੜ ਹੋਵੇ।
ਅਜਿਹੇ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਓ ਜੋ “ਕਦੇ-ਕਦੇ ਗਲਤ” ਹੋਣ ਦੀ ਧਾਰਣਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ:
ਭਰੋਸਾ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਪੇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਫੇਲ੍ਹ ਮੋਡ ਨਾਲ, ਨਾਂ ਕਿ ਕਹਿਣ ਨਾਲ ਕਿ ਸਭ ਕੁਝ ਪਰਫੈਕਟ ਹੈ।
ਦਿੱਲ ਕੋਮਪਟੀਟਿਵ ਇੰਨਟਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਮ ਦੇ ਫਲੋ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ—ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ:
ਜਦੋਂ AI ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਨੇੜੇ-ਨੇੜੇ ਜੁੜਿਆ ਹੋਵੇ, ਉਹ ਇੱਕ ਜਨਰਿਕ ਟੂਲ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਬਦਲੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।
