20 ਅਕਤੂ 2025·8 ਮਿੰਟ
OpenAI ਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਦਲਾਅ: ਸਮਰੱਥਾ, ਵੰਡ, ਇਕੋਸਿਸਟਮ
ਸਿੱਖੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾ, ਵੰਡ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਕੋਸਿਸਟਮ OpenAI ਨੂੰ ਰਿਸਰਚ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲੀ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਖੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾ, ਵੰਡ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਕੋਸਿਸਟਮ OpenAI ਨੂੰ ਰਿਸਰਚ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲੀ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਡੈਮੋ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਪਰ ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ "ਐਪ" ਹੈ: ਇਕ ਇਕੱਲਾ ਅਨੁਭਵ ਜਿਸ ਦੀ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਸੈਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੇਅਰ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣਯੋਗ ਨੀਵ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਕਈ ਉਤਪਾਦ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੁਆਰਾ।
ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੰਜ਼ਿਲ ਮੰਨੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਫ਼ਰ ਸਿਸਟਮ। ਇੱਕ ਇਕੱਲੀ ਚੈਟ ਐਪ (ਜਾਂ ਇੱਕ-ਵਾਰੀ ਰਿਸਰਚ ਡੈਮੋ) ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਆਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣਯੋਗ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਲਈ ਆਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਥਿਰ ਇਨਪੁੱਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਟੂਟ ਵਿਹਾਰ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ (ਕਸਟਮਰ ਸਪੋਰਟ, ਡਾਟਾ ਐਕਸਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨ, ਕੋਡਿੰਗ ਅਸਿਸਟੈਂਟ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਟੂਲ)।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ "AI ਸਮਰੱਥਾ" ਨੂੰ ਜਮ੍ਹਾਂ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਲੈਵਰੇਜ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹੋਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਜ়ਿੰਦੇ ਰਹਿ ਕੇ ਅਸਲੀ ਫੀਚਰ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਰਿਸਰਚ ਇਹ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ "ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੈ?" ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੰਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਕੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ?" ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ, ਮਾਨੀਟਰਨਗ, ਰੇਟ ਲਿਮਿਟਸ, ਸੰਰਚਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਧਿਕਾਰ ਅਤੇ ਫੇਲਿਅਰਾਂ ਨੂੰ ਨਰਮ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਦੇ ਮਕੈਨਿਸਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਰਿਸਰਚ ਤਖਨੀਕੀ ਛਾਲ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਕੰਮ ਉਹ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਟੇਬਲ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਰਣਨੀਤਿਕ ਦਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਰੋਡਮੈਪ ਦੇ ਬਾਰੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਸੋਚ ਵਿਚ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ AI ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਡੈਮੋ ਰੁਕ ਕੇ ਇਕ ਐਸੇ ਲੇਅਰ ਵਜੋਂ ਉਭਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਹੋਰ ਉਤਪਾਦ—ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਇਕੋਸਿਸਟਮ—ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਉਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਪੱਕੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸਧਾਰਨ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਿਮਿਟਿਵ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ, ਜਿਵੇਂ "ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰੋ" ਜਾਂ "ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਭੇਜੋ"। ਆਧੁਨਿਕ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇਹ ਪ੍ਰਿਮਿਟਿਵ ਅਕਸਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਅਸਪਸ਼ਟ ਟਾਸਕਾਂ 'ਤੇ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਸੋਚ, ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਟੂਲ ਵਰਤਣਾ (APIs ਕਾਲ ਕਰਨਾ, ਖੋਜ, ਕਾਰਵਾਈਆਂ) ਇੱਕ ਹੀ ਫਲੋ ਵਿੱਚ।
ਜਨਰਲ ਸਮਰੱਥਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਹੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੁਨਰ ਬਹੁਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇਕ ਕਸਟਮਰ ਸਪੋਰਟ ਏਜੰਟ, ਲਿਖਣ ਵਾਲਾ ਅਸਿਸਟੈਂਟ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਰਿਵਿਊਅਰ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟੂਲ। ਜਦ ਸਮਰੱਥਾ ਸੁਧਾਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ ਠੀਕ ਕਰਦੀ—ਇਹ ਨਵੇਂ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ "ਬਿਹਤਰ ਮਾਡਲ" ਇੱਕ ਕਦਮ-ਫ਼ੰਕਸ਼ਨ ਵਰਗੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ: reasoning ਜਾਂ ਨਿਰਦੇਸ਼-ਪਾਲਨ ਵਿੱਚ ਇਕ ਛੋਟਾ ਸੁਧਾਰ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਡੈਮੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਸੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੈਕਟਿਕਲ ਥ੍ਰੇਸ਼ਹੋਲਡਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮਰੱਥਾ ਖੁਦ ਹੀ ਅਪਣਾਉਣ ਜਿੱਤ ਨਹੀਂ ਲਿਆਉਂਦੀ। ਜੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਖਰਚ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਭੇਜ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਹਿਚਕਿਚਾਓ ਜਾਣਗੇ—ਚਾਹੇ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਸਮਰੱਥਾ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਹੈ, ਪਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਕਾਮਯਾਬੀ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮੁੱਲ ਕਿਵੇਂ ਪੈਕੇਜ, ਵੰਡ ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇੱਕ ਰਿਸਰਚ ਪੇਪਰ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੈ; ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ API ਇਸਨੂੰ ਭੇਜਣਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸ਼ਿਫਟ ਮੁੱਲਾਂ ਤੱਕਲੀਫ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰੂੜੀ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣਯੋਗ ਪ੍ਰਿਮਿਟਿਵ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੇ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ ਸਮਾਂ UX ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲਾਉਣ, ਨ ਕਿ ਮੂਲ ਇੰਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ।
ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ, ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਅਤੇ ਇਕ-ਵਾਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ਡ ਸਰਫੇਸ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇਨਪੁੱਟ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਲੇਟੇਨਸੀ ਉਮੀਦਾਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਰਤਾਰੂ। ਇਹ ਪੇਸ਼ਗੋਈ ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਮੁੱਲ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਤੱਕ ਜਾਣ ਦਾ ਰਸਤਾ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸੈਟ ਦੇ ਪ੍ਰਿਮਿਟਿਵ ਮਿਲਾ ਕੇ ਬਣਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਅਬਸਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨ ਮਤਲਬ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ "ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ" ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ-ਵਰਗੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਕੰਪੋਜ਼ੇਬਲ ਕਾਲ, ਟਾਈਪਡ ਟੂਲ ਆઉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਾਅ ਸੰਭਾਲਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਅਪਗਰੇਡ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਸਟਾਈਲ, ਲਾਗਤ ਜਾਂ ਕਿਨਾਰੇ-ਕੇਸ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਵੀ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸੀ ਲਈ ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ, ਰੈਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਟੈਸਟ, ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉਤਪਾਦ ਸਤਹ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜਰੂਰਤ ਪੈਣ 'ਤੇ ਵਰਜ਼ਨ ਪਿਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸਿਰਫ਼ "ਇੱਕ ਐਪ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਸਾਰੇ ਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਡਿਵੈਲਪਰ (ਅਤੇ ਆਖ਼ਰਕਾਰ ਅੰਤ-ਉਪਭੋਗਤਾ) ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਰਤਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੇ ਲੋਕ ਇਸ ਤੱਕ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਪੁੱਜ ਪਾ ਰਹੇ ਤਾਂ ਇਹ ਡਿਫੋਲਟ ਚੋਣ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ।
ਸੈਲਫ-ਸਰਵ API ਵੰਡ ਕਲਾਸਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਸਤਾ ਹੈ: ਸਪਸ਼ਟ ਡੌਕਸ, ਤੇਜ਼ ਕੇਸ, ਪੇਸ਼ਗੋਈ ਕੀਮਤ, ਅਤੇ ਇਕ ਸਥਿਰ ਸਰਫੇਸ। ਡਿਵੈਲਪਰ API ਨੂੰ ਖੋਜਦੇ ਹਨ, ਘੰਟੇ ਵਿੱਚ ਪਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਆਹਿਸਤਾ-ਆਹਿਸਤਾ ਵਰਤੋਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰੋਡਕਟ-ਲੀਡ ਅਪਣਾਉਣ ਪਹਿਲਾਂ ਯੂਜ਼ਰ-ਮੁੱਖ ਉਤਪਾਦ ਰਾਹੀਂ ਸਮਰੱਥਾ ਫੈਲਾਉਂਦੀ ਹੈ (ਚੈਟ ਅਨੁਭਵ, ਦਫ਼ਤਰੀ ਟੂਲ, ਕਸਟਮਰ ਸਪੋਰਟ ਕੰਸੋਲ). ਜਦ ਟੀਮਾਂ ਮੁੱਲ ਵੇਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਪੁੱਛਦੀਆਂ ਹਨ: “ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਐਮਬੈੱਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?” ਇਹ ਮੰਗ ਫਿਰ API ਜਾਂ ਹੋਰ ਗਹਿਰੀਆਂ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਫਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੌਣ ਮਨਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੈਲਫ-ਸਰਵ APIs ਵਿੱਚ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਜਸਟਿਫਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਡਕਟ-ਲੀਡ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ-ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਬਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਅਕਸਰ ਇਹ "ਪਲੇਟਫਾਰਮ" ਫੈਸਲਾ ਅਟੱਲ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵੰਡ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦ ਮਾਡਲ ਉੱਥੇ ਉਪਲਬਧ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਲੋਕਪ੍ਰਿਆ IDEs, ਹੈਲਪਡੇਸਕ ਟੂਲ, ਡੇਟਾ ਸਟੈਕ, ਐਨਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਆਈਡੈਂਟੀਟੀ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ। ਡਿਫੋਲਟ ਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਸੋਝੀਆਂ ਰੇਟ ਲਿਮਿਟ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਮੱਗਰੀ ਸੈਟਿੰਗ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੇਸਲਾਈਨ ਪ੍ਰਾਂਪਟ/ਟੈਮਪਲੇਟ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਟੂਲ-ਕਾਲਿੰਗ ਪੈਟਰਨ ਛੋਟੀ-ਜਿਹੇ "ਥੋੜ੍ਹੇ ਬਿਹਤਰ" ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਅਕਸਰ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਹਨੂੰ ਭਾਰੀ ਹੱਥ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ।
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਟੀਮਾਂ ਬਿਲਡ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਐਸੇ ਐਸੇ ਅਸੈਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਮੁਵਾਂ-ਮਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਇਕੱਠੇ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਵੰਡ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਜਿਸ ਮਾਡਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਦਲਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਤਾਕਤਵਰ ਮਾਡਲ ਤਦ ਤੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ ਜਦ ਤੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। "ਰਸਤਾ" ਉਹ ਸਾਰਾ ਕੁਝ ਹੈ ਜੋ ਜਿਗਿਆਸਾ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਕ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ—ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਹੈਰਾਨੀਆਂ ਦੇ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਪਣਾਉਣ ਫੈਸਲੇ ਉਦੋਂ ਹੀ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਪਰੋਡਕਸ਼ਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਿਨਾ ਰੁਕਾਵਟ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ:
ਜਦ ਇਹ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਤਜਰਬੇ-ਕਰ ਕੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੁੜ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ।
ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਨੁਭਵ ਉਹ ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਗਲਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਧੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਇੱਥੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਭਰੋਸਾ ਕਮਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਮੁਸਲਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਮੁਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਡਾਇਗਨੋਜ਼ ਕਰਨਯੋਗ ਬਣਾਉਣ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਤਰੱਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਗਨਲ ਸੋਰਸ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਤੰਗ ਲੂਪ—ਬਗ ਰਿਪੋਰਟ ਜੋ ਜਵਾਬ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਫੀਚਰ ਬੇਨਤੀਆਂ ਜੋ ਰੋਡਮੈਪ ਵਿੱਚ ਜਾਇਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ-ਸਾਂਝੇ ਪੈਟਰਨ—ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਪਣਾਉਣਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਕੀਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਚੰਗੀ DX ਟੀਮਾਂ ਦੇਖਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਫਸਦੇ ਹਨ), ਫਿਰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਕੋਈ ਵੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਰੋਟੋਟਾਈਪ ਮਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦ ਟੀਮਾਂ ਖਰਚ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਹੀਂ ਲਾ ਸਕਦੀਆਂ। ਸਪਸ਼ਟ ਕੀਮਤ, ਯੂਨੀਟ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਯੋਗਤਾ ਯੋਜਨਾ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੀਮਤ ਪੇਜ਼ ਅਤੇ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ (ਵੇਖੋ /pricing), ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਇੰਨੀ ਵਿਸਤਾਰਿਤ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਖਰਚ ਨੂੰ ਫੀਚਰ, ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਐਲੋਕੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਜੋ "vibe-coding" ਸ਼ੈਲੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲ ਗੂੰਝਦੇ ਹਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਈ ਪ੍ਰਿਮਿਟਿਵ—ਯੋਜਨਾ, ਬਣਾਉਣ, ਡੀਪਲੌਇਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ—ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਰਜਨ ਭਿੰਨ ਟੂਲ ਜੋੜਨ ਛੱਡਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਧਦਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਚੰਗਾ ਹੈ; ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਵਧਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹੋਰ ਲੋਕ ਉਸ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ—"ਅਸੀਂ ਫੀਚਰ ਭੇਜਦੇ ਹਾਂ" ਤੋਂ "ਅਸੀਂ ਬਿਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਾਂ"—ਉਹੀ ਕੁਝ ਹੈ ਜੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਫਲਾਈਹਵਿਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਰਸਤਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਿਮਿਟਿਵ ਸਥਿਰ ਹੋਣ, ਹੋਰ ਟੀਮਾਂ ਅਸਲ ਉਤਪਾਦ ਭੇਜਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਉਤਪਾਦ ਹੋਰ ਦਿੱਖਵਾਂ ਵਾਲੇ ਉਪਯੋਗ ਕੇਸ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ (ਅੰਦਰੂਨੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਗਾਹਕ ਸਪੋਰਟ ਕੋਪਾਇਲਟ, ਰਿਸਰਚ ਅਸਿਸਟੈਂਟ, ਸਮੱਗਰੀ ਵਰਕਫਲੋ), ਜੋ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਇਹ ਦਿੱਖ ਵਧੀਕ ਮਾਂਗ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਨਵੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਮੌਜੂਦਾ ਟੀਮਾਂ ਵਰਤੋਂ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰ "X ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਉਹ "Slack ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ।
ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਸੰਚਿਤ ਹੋਣਾ ਹੈ: ਹਰ ਕਾਮਯਾਬ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਰੈਫਰੈਂਸ ਪੈਟਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਗਲੇ ਇਕ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਸਿਹਤਮੰਦ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ਼ SDKs ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਉਹ ਇਸ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਹਰ ਟੁਕੜਾ ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਮੁੱਲ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਸਲ ਵਧਾਓ ਦਾ ਸੱਚਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਮੁਲਤ: ਇਵੈਲੁਏਸ਼ਨ, ਮਾਨੀਟਰਨਗ, ਪ੍ਰਾਂਪਟ/ਵਰਜ਼ਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਾਲੇ ਬਾਹਰਲੇ ਟੂਲ ਭਰੋਸਾ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਲਈ "ਮਿਡਲਵੇਅਰ" ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪ੍ਰੈਕਟਿਕਲ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ: ਕੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੁਧਰ ਰਹੀ ਹੈ? ਕਿੱਥੇ ਫੇਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ? ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ? ਪ੍ਰਤੀ ਟਾਸ্ক ਕੀ ਖਰਚ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਜਦ ਇਹ ਟੂਲ ਸਾਫ਼ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਗੰਭੀਰ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨਹੀਂ।
ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਖਿੱਚ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਰੈਪਰਜ਼ ਅਸੰਘਤ ਪੈਟਰਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਭਰਤੀ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਟੈਮਪਲੇਟ ਸਭਿਆਚਾਰ ਕਾਪੀ-ਪੇਸਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਇਕੇਵਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਣਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਸਦਾ ਜਵਾਬ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਿਮਿਟਿਵ, ਸਪਸ਼ਟ ਰੈਫਰੈਂਸ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਐਸੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬਿਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਲ, ਟੈਸਟੇਬਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵੱਲ ਧੱਕਦੇ ਹਨ।
ਜਦ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸੱਚਮੁੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਤੀਜੇ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲੇਟੇਨਸੀ, ਸਥਿਰ APIs, ਅਤੇ ਚੰਗੇ ਟੂਲ—ਤਾਂ ਕੁਝ ਉਤਪਾਦ ਪੈਟਰਨ ਰਿਸਰਚ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਨਾਮ ਸਟੈਂਡਰਡ ਉਤਪਾਦ ਕੰਮ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਚਾਲ ਉਹ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਪੈਟਰਨ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਤਾਕਤਾਂ ਨਾਲ ਚੰਗੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਹੜਿਆਂ ਨੂੰ ਹਜੇ ਵੀ ਧਿਆਨਮਈ UX ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਆਮ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣਯੋਗ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਮੰਨ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਇਕੱਕੇ-ਵਾਰੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਧੇਰੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਏਜੈਂਟਿਕ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਨਹੀਂ—ਉਹ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਪੈਟਰਨ "ਮੇਰੇ ਲਈ ਕਰੋ" ਤਜਰਬੇ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ (ਸਿਰਫ਼ "ਦਰਜ ਕਰੋ" ਨਹੀਂ), ਪਰ ਇਹ ਤਦ ਹੀ ਉਤਪਾਦ-ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਜੋੜਦੇ ਹੋ: ਇਹ ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਫਾਇਨਲ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਗੇ।
(ਇਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਾ ਇੱਕ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣ: Koder.ai ਇੱਕ planning mode ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨਾਲ-ਨਾਲ snapshots ਅਤੇ rollback—ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਸਤਹ ਤਰੀਕਾ ਜੋ ਬਹੁ-ਕਦਮੀ ਏਜੰਟ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵਿਕਾਸ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਭੇਜਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.)
ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਅਤੇ ਰੀਟਰੀਵਲ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਐਸੇ ਫੀਚਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ UI ਨਿਰਭਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਬਿਹਤਰ ਖੋਜ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ, "ਮੇਰੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਤੋਂ ਜਵਾਬ", ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਫਲਟਰ ਅਤੇ ਡੁਪਲਿਕੇਟ ਪਛਾਣ। ਰੀਟਰੀਵਲ ਨਾਲ ਗਰਾਊਂਡ ਕੀਤੀ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਮਾਡਲ ਵਾਕ-ਚਾਲ ਅਤੇ ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਹੋਵੇ, ਜਦਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਤੱਥ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਫਲਤਾ ਉਹੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਰੁਕਾਵਟ (ਪੜ੍ਹਨ ਦਾ ਵੱਡਾ ਭਾਰ, ਦੁਹਰਾਉਂਦੀ ਲਿਖਤ, ਧੀਮੀ ਟ੍ਰਾਇਅਜ, ਗੈਰ-ਸਮਰੂਥ ਵਰਗੀ ਵਰਗੀ) ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਪੈਟਰਨ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਤੱਕ ਜਾਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਉੱਚ-ਫ੍ਰਿਕਵੈਂਸੀ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਫਿਰ ਯੂਜ਼ਰ ਭਰੋਸਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਕੰਮਾਂ ਵੱਲ ਵਧਾਓ।
ਭਰੋਸਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਚੈਕਬਾਕਸ ਜਾਂ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੀਤੀ ਮੈਮੋ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਯੂਜ਼ਰ ਅਨੁਭਵ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਜੇ ਗਾਹਕ ਨਹੀਂ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕੀ ਕਰੇਗਾ, ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਕਿ ਕਿਸ ਕਾਰਨ ਨੇ ਉਸਨੇ ਇਨਕਾਰ ਕੀਤਾ, ਜਾਂ ਚਿੰਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਤਾਂ ਉਹ ਗੰਭੀਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਉਸ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਣਗੇ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਹ ਹਨ ਜੋ "ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ" ਨੂੰ ਡਿਫਾਲਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਹਰ ਉਤਪਾਦ ਟੀਮ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮਾਂ ਉਸਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰ ਸਕਣ: ਸਪਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਸਥਿਰ ਵਿਹਾਰ, ਅਤੇ ਸਮਝਣਯੋਗ ਫੇਲਿਅਰ ਮੋਡ। ਯੂਜ਼ਰ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਾ ਨਿਰਸ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਹੈ—ਘੱਟ ਹੈਰਾਨੀਆਂ, ਘੱਟ ਘਾਤਕ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਘੱਟ ਘਟਨਾਵਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਰੋਲਬੈਕ ਜਾਂ ਮਾਫ਼ੀ ਦੀ ਲੋੜ ਪਏ।
ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਾਟਿਕਲ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ:
ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੰਟਰੋਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਯੋਗ ਅਤੇ ਆਡੀਟੇਬਲ ਹੋਣ। ਜੇ ਮਾਡਲ ਟੂਲ ਕਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ "ਸਕੋਪਸ" ਅਤੇ "ਲੀਸਟ ਪ੍ਰਿਵਿਲੇਜ" ਵਰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਆਨ/ਆਫ ਸੁਵਿਧਾ।
ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਟੀਮਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁੱਛਦੀਆਂ ਹਨ:
ਜੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਖਰੀਦ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਘਟਾਓ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲਾਂਚ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਭਰੋਸਾ ਤਦ ਹੀ ਵਧਦਾ ਹੈ ਜਦ ਯੂਜ਼ਰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਅਤੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ UI ਸੂਚਕ (ਕਿਉਂਕਿ ਕੁਝ ਇਨਕਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਕੀ ਡੇਟਾ ਵਰਤੀ ਗਈ), ਸੰਰਚਿਤ ਲੌਗ (ਇਨਪੁੱਟ, ਟੂਲ ਕਾਲ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਇਨਕਾਰ), ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਕੰਟਰੋਲ (ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਸਮੱਗਰੀ ਪਸੰਦਗੀ, ਜੋਖਮੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਪੁਸ਼ਟੀ). ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਸੇਫਟੀ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਾਈ ਫੀਚਰ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਯੂਜ਼ਰ ਆਪਣੇ ਉੱਤੇ ਕਾਬੂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਬਿਨਾਂ ਛੇਤੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੇ ਇਟਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਮਾਡਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, "ਆਰਥਿਕਤਾ" ਅਧਾਰਭੂਤ ਵਿੱਤ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ—ਇਹ ਪ੍ਰਤੀ-ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਲਈ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੋਕਨ ਮੁਢਲਾ ਕਦਮ ਧਾਰਦੇ ਹਨ (ਲਗਭਗ: ਲਿਖਤ ਦੇ ਟੁਕੜੇ)। ਤੁਸੀਂ ਆਮਤੌਰ 'ਤੇ ਇਨਪੁੱਟ ਟੋਕਨ (ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭੇਜਦੇ ਹੋ) ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨ (ਜੋ ਮਾਡਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਦੋ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮਾਪਦੰਡ ਬਿਲਕੁਲ ਐਨੇ-ਜਿੰਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ:
ਸਾਦਾ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ: ਲਾਗਤ ਨੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਟੈਕਸਟ ਭੇਜਦੇ ਹੋ + ਕਿੰਨਾ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਦੇ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਅਨੁਭਵ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਇੱਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਹਰ ਕਦਮ ਲਈ "ਅਧਿਕਤਮ ਬੁੱਧਿਮਤਾ" ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੀਆਂ। ਖਰਚ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਆਮ ਪੈਟਰਨ:
ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਉਤਪਾਦ ਚੋਣਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਣਨੀਤੀ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਗਾਰਡਰੇਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ:
ਠੀਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਆਰਥਿਕਤਾ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਫੀਚਰ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੇਜ਼ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਸਕੇਲ ਤੇ ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਮਾਰਜਿਨ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ, "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਬenchmarks ਜਿੱਤਣਾ ਸੀ: ਉੱਚ ਸਹੀਤਾ, ਚੰਗੀ reasoning, ਲੰਮਾ ਸੰਦਰਭ। ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਗਿਣਤੀ ਰੱਖਦਾ—ਪਰ ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ ਬenchmarks ਨਹੀਂ ਭੇਜਦੀਆਂ; ਉਹ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਭੇਜਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਈ ਮਾਡਲ ਕਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ "ਕਾਫੀ ਚੰਗੇ" ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਫਰਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੇਅਰ ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਅਸਲੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਵਧੀਆ ਬੈਠਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਟਰੋਲ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥਾ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮੁਕਾਬਲਾ ਇਸ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਗੰਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ—ਅਧੂਰੇ ਡਾਟਾ, ਅਪੇਖਿਤ ਇਨਪੁੱਟ, ਕਠੋਰ ਲੇਟੇਨਸੀ ਟੀਚੇ, ਅਤੇ ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ—ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਆਮ ਰਾਹ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਕਠਿਨ ਏਜ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਬਿਨਾਂ ਹਰੇਕ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਹੀ ਇੰਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ।
"APIs ਉਪਲਬਧ ਹਨ" ਬੇਸਲਾਈਨ ਹੈ। ਅਸਲੀ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕਿੰਨਾ ਗਹਿਰਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
ਜਦ ਇਹ ਟੁਕੜੇ ਸੁਚਾਰੂ ਹੋਂਦੇ ਹਨ, ਟੀਮਾਂ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਲਾ ਕੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਉਤਪਾਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲਗਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਗਾਹਕ-ਮੁੱਖ ਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਉਤਪਾਦ ਫੀਚਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਯੋਗ ਲੇਟੇਨਸੀ, ਅਪਡੇਟਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਹਾਰ, ਘਟਨਾ ਸੰਭਾਲ ਦਾ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਰਵੱਈਆ, ਅਤੇ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਦੇ ਯੰਤਰ (ਟ੍ਰੇਸ, ਸੰਰਚਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਇਵੈਲ ਟੂਲਿੰਗ)। ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਹਾਇਤਾ—ਸਪਸ਼ਟ ਡੌਕਸ, ਜਵਾਬਦਾਰ ਟ੍ਰਬਲਸ਼ੂਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ—ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਪਾਰਿਕ ਲਾਂਚ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਜਿੱਤਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: on-prem ਜਾਂ edge ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ, ਸਖ਼ਤ ਡੇਟਾ ਰਿਹਾਇਤ, ਗਹਿਰਾ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਵਜ਼ਨ/ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰਕੇ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕਾਬਲियत। ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇਹ ਕੰਟਰੋਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਸੁਵਿਧਾ ਦੇ ਉਲਟਿੰਗ ਨੂੰ ਵਜ਼ਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੈਗਮੈਟਿਕ ਨਤੀਜਾ: "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ" ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਮਾਪੋ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਲੀਡਰਬੋਰਡ 'ਤੇ ਅੱਗੇ ਹੈ।
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੁਣਨਾ ਡੈਮੋਆਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਕਿ ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਸਪੋਰਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭੇਜਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾਈ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੈਓ: ਫਿੱਟ ਅੰਕਲਨ ਕਰੋ, ਨਤੀਜੇ ਮਾਪੋ, ਅਤੇ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਮੁਢਲਾ ਸਕੋਰਿੰਗ ਪਾਸ ਕਰੋ ਬੁਨਿਆਦੀਆਂ 'ਤੇ:
ਇੱਕ ਪਰੋਵਫ-ਆਉਂਡ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿੱਧ ਕੀਮਤ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ 'ਤੇ ਪਰੋਛਲ ਚਲਾਓ ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮੈਟਰਿਕਸ (ਸਹੀਤਾ, ਨਿਰਧਾਰਨ-ਨਵਪੀਐਲ, CSAT, ਡਿਫਲੈਕਸ਼ਨ ਦਰ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀ-ਟਿਕਟ ਦੀ ਕੀਮਤ) ਰੱਖਦਾ ਹੋਵੇ। ਸਕੋਪ ਕਸਰਤ ਰੱਖੋ: ਇੱਕ ਟੀਮ, ਇੱਕ ਇੰਟিগ੍ਰੇਸ਼ਨ ਰਾਹ, ਇੱਕ ਸਫਲਤਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ। ਇਹ "AI ਹਰ ਥਾਂ" ਵਾਲੇ ਪਾਇਲਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
ਆਪਣੇ ਅਸਲ ਇਨਪੁੱਟ ਦੀ ਨਮੂਨਾ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਗੋਲਡਨ ਡੈਟਾਸੈਟਸ ਵਰਤੋ (ਕਿਨਾਂ-ਕਿਨਾਂ ਕਿਨਾਰੇ ਕੇਸ ਸਮੇਤ), ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰੈਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਟੈਸਟਸ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ/ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਅਪਡੇਟਸ ਨਤੀਜੇ ਚੁਪਚਾਪ ਖਰਾਬ ਨਾ ਕਰਨ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾਲ ਮਿਲਾਓ (ਸਹੀਤਾ, ਲਹਿਜ਼ਾ, ਨੀਤੀ-ਅਨੁਸਾਰਤਾ ਲਈ ਰੂਬਰਿਕ)।
ਐਕਸਪੇਰੀਮੈਂਟ-ਨਿਰਭਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰਭਰਤਾਈ ਵਜੋਂ ਟ୍ਰੇਟ ਕਰੋ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਮਾਪ ਸਕਦੇ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਅਤੇ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਨ ਕਿ ਇੱਕ ਜਾਦੂਈ ਫੀਚਰ। ਹੇਠਾਂ ਵਿਚਾਰ-ਅਧਾਰਤ ਰਸਤਾ ਹੈ: ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਤੱਕ।
ਇੱਕ ਤੰਗ ਯੂਜ਼ਰ ਨੌਕਰੀ ਅਤੇ ਇੱਕ "ਹੈਪੀ ਪਾਥ" ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇਨਪੁੱਟ ਵਰਤੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਜਾਣ-ਬੁਝ ਕੇ ਸਧਾਰਾ ਰੱਖੋ: ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਕੁਝ ਟੂਲ/APIs, ਅਤੇ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ UI।
"ਚੰਗਾ" ਕੀ ਹੈ ਇਸ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਸੰਖੇਪਾਵਾਂ ਦੇਣਾ ਸਰੋਤ ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ" ਜਾਂ "ਸਪੋਰਟ ਜਵਾਬ ਕਦੇ ਵੀ ਰਿਫ਼ੰਡ ਨੀਤੀ ਜ਼ਰੂਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਣੇ").
ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਟੈਸਟ ਸੈਟ ਬਣਾਓ। ਹਲਕੇ ਰੂਬਰਿਕ (ਸਹੀਤਾ, ਪੂਰਨਤਾ, ਲਹਿਜ਼ਾ, ਇਨਕਾਰ ਵਰਤਾਰੂ) ਨਾਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੀਮਤ/ਲੇਟੇਨਸੀ ਨੂੰ ਮਾਪੋ।
ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਅਤੇ ਵਰਜ਼ਨ ਕੰਟ੍ਰੋਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ—ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਟੂਲ ਸਕੀਮਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਚੋਣਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਵਾਂਗ ਹੀ ਟ੍ਰੀਟ ਕਰੋ। ਇਨਪੁੱਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਫੇਲਿਅਰ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂ ਸਕੋ।
ਫੀਚਰ ਫਲੈਗਾਂ ਹੇਠਾਂ ਸੀਮਿਤ ਕੋਹੋਰਟ ਲਈ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰੋ। ਉੱਚ-ਖਤਰੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਸਮੀਖਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਹੁਣੇ-ਹੁਣੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਾਇਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਮੁੱਢ ਭਾਗ:
ਵਿਹਾਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਓ। ਸਖਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ, ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਗ੍ਰੇਸਫੁਲ ਫਾਲਬੈਕ ਵਰਤੋ।
ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਟੀਮਾਂ ਉਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਫੀਚਰਾਂ ਤੋਂ ਲਾਹਾ ਉਠਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਤੇਜ਼ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ—ਜਿਵੇਂ snapshots/rollback ਅਤੇ ਐਕਸਪੋਰਟੇਬਲ ਸੋурс ਕੋਡ. (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, Koder.ai snapshots ਅਤੇ rollback ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸੋర్స ਐਕਸਪੋਰਟ ਅਤੇ ਹੋਸਟਿੰਗ, ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਥੀਮ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ: ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਭੇਜੋ, ਪਰ ਵਾਪਸੀ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀਅਤ ਰੱਖੋ।)
ਹਰ ਵਾਰੀ ਇਕ ਚੀਜ਼ ਬਦਲੋ (ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਮਾਡਲ, ਟੂਲ), ਮੁੜ ਇਵੈਲ ਚਲਾਓ, ਅਤੇ ਆਹਿਸਤਾ-ਆਹਿਸਤਾ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰੋ। ਯੂਜ਼ਰ-ਦਿੱਖੀ ਬਦਲਾਵਾਂ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਲਹਿਜ਼ਾ, ਅਧਿਕਾਰ ਜਾਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਧਰ—ਦੀ ਸੂਚਨਾ ਦਿਓ। ਜਦ ਗਲਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤੁਰੰਤ ਸੁਧਾਰ ਰਸਤੇ ਦਿਖਾਓ (ਅੰਡੂ, ਅਪੀਲ, "ਇਸ਼ੂ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ") ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖੋ।
ਵਿਧਾਨਕ ਵਿਸਥਾਰ ਅਤੇ ਸਰਗਰਮੀ ਲਈ /docs ਦੇਖੋ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਲਈ /blog ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰੋ।
ਮਾਡਲ ਡੈਮੋ ਆਮਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਇਕੱਲੀ, ਨਿਰਧਾਰਤ ਅਨੁਭਵ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਇੱਕ UI, ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ, ਕਈ ਅਨੁਮਾਨ). ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੇਅਰ ਉਸੇ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪੁਨਰ-ਉਪਯੋਗ ਯੋਗ ਪ੍ਰਿਮਿਟਿਵ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ—ਸਤਤ APIs, ਟੂਲ, ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਗਰੈਂਟੀ— ਤਾਂ ਜੋ ਕਈ ਟੀਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਤਪਾਦ ਉਸ 'ਤੇ ਬਿਲਡ ਕਰ ਸਕਣ ਬਿਨਾਂ ਹਰ ਵਾਰੀ ਬੇਸਿਕ ਇੰਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ।
ਕਿਉਂਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕੱਚੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸੰਮਿਲਿਤ ਤੇ ਬਰਕਰਾਰ ਲਾਭ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
ਵਿਹਵਾਰਕ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹੋਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਟਿਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਸਸਤਾ ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਰਿਸਰਚ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, “ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੈ?” ਇੰਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, “ਉਤਪਾਦ ਵਿਚ ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ?”
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, “ਭਰੋਸੇਯੋਗ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ, ਮਾਨੀਟਰਨਗ, ਰੇਟ ਲਿਮਿਟਸ, ਸੰਰਚਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਧਿਕਾਰ/Permissions, ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਫੇਲਿਅਰਾਂ ਨੂੰ ਨਰਮਾਈ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕੇ—ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਫੀਚਰ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਣ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਨੀਂਹੀ ਪਦਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇਹ ਥ੍ਰੇਸ਼ਹੋਲਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੋਈ ਫੀਚਰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ-ਗਰੇਡ ਬਣੇਗਾ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਕਿਉਂਕਿ ਅਪਣਾਉਣ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਿੰਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਜੇ ਇਹ ਸਵਾਲ ਅਸਪਸਟ ਹਨ ਤਾਂ ਟੀਮਜ਼ ਹਿਚਕਿਚਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਮਾਡਲ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਦਿੱਖੇ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਵੇ।
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਿਮਿਟਿਵ ਇਹ ਹਨ:
ਪਲੇਟਫਾਰਮਦਾ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਾਂਪਟਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ-ਨੁੰਹ ਵਰਗੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਕੰਪੋਜ਼ੇਬਲ ਕਾਲ, ਟਾਈਪਡ ਟੂਲ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨ।
ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਪਹਿਲ-ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਉਤਪਾਦ ਸਤਹ ਵਜੋਂ ਇਲਾਜ ਕਰੋ:
ਇਸ ਬਿਨਾਂ, “ਅਪਗਰੇਡ” ਆਉਟੇਜ ਜਾਂ UX ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੈਲਫ-ਸਰਵ API ਵਿਕਰਣ ਉਸ ਮੁੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਸਤੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਸਪੱਸ਼ਟ ਡੌਕਸ, ਤੇਜ਼ ਕੁੰਜੀਆਂ, ਪੇਸ਼ਾਨਾ ਕੀਮਤਾਂ, ਅਤੇ ਇਕ ਸਥਿਰ ਸਤਹ. ਡਿਵੈਲਪਰ API ਖੋਜਦੇ ਹਨ, ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤੇ ਫਿਰ ਨਿਰੀਖਣਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ.
ਪ੍ਰੋਡਕਟ-ਲੀਡ ਅਪਣਾਉਣ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮੁਖੀ ਉਤਪਾਦ ਰਾਹੀਂ ਸਮਰੱਥਾ ਫੈਲਾਉਂਦੀ ਹੈ (ਚੈਟ ਅਨੁਭਵ, ਦਫ਼ਤਰੀ ਟੂਲ, ਸਪੋਰਟ ਕੰਸੋਲ). ਜਦ ਟੀਮਾਂ ਮੁੱਲ ਵੇਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਪੁੱਛਦੀਆਂ ਹਨ: “ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਐਮਬੈੱਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?” ਅਤੇ ਉਹ ਮੰਗ ਫਿਰ API/ਗਹਿਰੀਆਂ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਦੀ ਹੈ।