𝗜 𝗧𝗮𝘂𝗴𝗵𝘁 𝗛𝗶𝗻𝗱𝘀𝗶𝗴𝗵𝘁 𝘁𝗼 𝗥𝗲𝗺𝗲𝗺𝗯𝗲𝗿 𝗦𝗮𝗹𝗲𝘀 𝗖𝗮𝗹𝗹𝘀 𝗪𝗶𝘁𝗵𝗼𝘂𝘁 𝗡𝗼𝗶𝘀𝗲
ট্রান্সক্রিপ্টগুলো স্মৃতির মতো ব্যবহার করার জন্য অতিরিক্ত নয়েজযুক্ত।
আপনি যদি একটি AI-কে সেলস কলের প্রতিটি শব্দ ইনপুট হিসেবে দেন, তবে আপনি কেবল একটি আবর্জনার স্তূপ পাবেন। আপনি কোনো বুদ্ধিমত্তা পাবেন না। বেশিরভাগ সিস্টেম ব্যর্থ হয় কারণ তারা সবকিছু মনে রাখার চেষ্টা করে।
এটি সমাধান করার জন্য আমি একটি Deal Intelligence Agent তৈরি করেছি। এটি শুধু ট্রান্সক্রাইব করে না, এটি মনেও রাখে।
আমি Next.js, FastAPI, Supabase, Hindsight, এবং Groq ব্যবহার করেছি। আমি যেভাবে কাজগুলো ভাগ করেছি তা নিচে দেওয়া হলো:
- Supabase তথ্য (facts) সংরক্ষণ করে। এটি ডিল, মিটিং এবং নির্দিষ্ট অ্যাকশন আইটেমগুলো ধরে রাখে। সঠিক অনুসন্ধানের (exact queries) জন্য এটি ব্যবহার করুন।
- Hindsight স্মৃতি (memory) সংরক্ষণ করে। এটি প্যাটার্ন এবং কৌশলগুলো ধরে রাখে। সিম্যান্টিক রিকল (semantic recall)-এর জন্য এটি ব্যবহার করুন।
এজেন্টটিকে কার্যকর রাখতে আমি স্মৃতিকে তিন ভাগে ভাগ করেছি:
• Episodic memory: একটি নির্দিষ্ট মিটিংয়ে কী ঘটেছিল। • Semantic memory: একাধিক মিটিংয়ের মধ্যে যে প্যাটার্নগুলো দেখা যায়। • Procedural memory: একটি নির্দিষ্ট ডিলের জন্য যে কৌশলগুলো আসলে কাজ করে।
আমি টাইমিংয়ের জন্য একটি নিয়মও যোগ করেছি। এজেন্টটিকে বিনয়ী হতে হবে।
যদি আপনার একটি মিটিং হয়, তবে এজেন্ট কেবল কী ঘটেছে তা রেকর্ড করে। দুটি মিটিংয়ের পরে, এটি প্যাটার্ন খোঁজে। কেবল তিনটি মিটিংয়ের পরে এটি কোনো কৌশল পরামর্শ দেয়। এটি AI-কে খুব দ্রুত ভুল ধারণা করা থেকে বিরত রাখে।
এর ফলে প্রি-মিটিং ব্রিফ (pre-meeting brief)-এ বিশাল পার্থক্য দেখা যায়।
একটি সাধারণ AI বলে: "মূল্য সংক্রান্ত আপত্তির (pricing objections) জন্য প্রস্তুতি নিন।"
আমার এজেন্ট বলে: "CFO সারাহ চেন দ্বিতীয় মিটিংয়ে এন্টারপ্রাইজ প্রাইস প্রত্যাখ্যান করেছিলেন। চতুর্থ মিটিংয়ে আপনি ফেজড প্রাইসিং (phased pricing) প্রস্তাব করার পর তিনি কিছুটা নমনীয় হয়েছেন। আজ ফেজড স্ট্রাকচার দিয়ে কথা শুরু করুন।"
এটাই একজন সহকারী এবং একজন পার্টনারের মধ্যে পার্থক্য।
আমার মূল শিক্ষাগুলো:
- ট্রান্সক্রিপ্টকে স্মৃতি হিসেবে ব্যবহার করবেন না। আগে তথ্য (facts) বের করে নিন।
- মেমরি টাইপের জন্য গেট (gates) ব্যবহার করুন। একটি কলের পরেই এজেন্টকে প্যাটার্ন অনুমান করতে দেবেন না।
- দুটি ডাটাবেস ব্যবহার করুন। তথ্যের জন্য রিলেশনাল স্টোর এবং কনটেক্সটের জন্য ভেক্টর স্টোর ব্যবহার করুন।
- নাম গুরুত্বপূর্ণ। একজন "গ্রাহকের" আপত্তির চেয়ে একজন নির্দিষ্ট ব্যক্তির আপত্তি জানা অনেক বেশি কার্যকর।