AI રેડીનેસ રિવ્યુ: શિપિંગ કરતા પહેલાના 7 ચેક

એક કાર્યરત AI ડેમો એ પૂર્ણ થયેલ ઉત્પાદન નથી.

ડેમો સાબિત કરે છે કે મોડેલ આદર્શ પરિસ્થિતિઓમાં કામ કરે છે. પરંતુ એક પ્રોડક્ટ વાસ્તવિક પરિસ્થિતિઓમાં કામ કરી શકવી જોઈએ.

વાસ્તવિક વપરાશકર્તાઓ અસ્તવ્યસ્ત (messy) ઇનપુટ્સ લાવે છે. તેઓ વારંવાર સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે. તેઓ ખર્ચ વધારે છે. તેઓ ઝડપી પ્રતિસાદની માંગ કરે છે.

ડેમોમાંથી પ્રોડક્ટ તરફ આગળ વધવા માટે, તમારે AI ફીચર રેડીનેસ રિવ્યુની જરૂર છે.

લોન્ચ કરતા પહેલા આ સાત ચેક કરો:

    1. કામ (job) વ્યાખ્યાયિત કરો મોડેલથી શરૂઆત ન કરો. કાર્ય (task) થી શરૂઆત કરો. AI બરાબર કયું કામ કરે છે? શું કાર્ય સંવેદનશીલ છે કે પુનરાવર્તિત? સારાંશ (summary) એ ઓછું જોખમ છે. કિંમતની ભલામણ (pricing recommendation) એ ઉચ્ચ જોખમ છે. બુદ્ધિશાળી મોડેલ પસંદ કરતા પહેલા કામ વ્યાખ્યાયિત કરો.
    1. યોગ્ય મોડેલ પાથ પસંદ કરો દરેક વિનંતી માટે તમારે સૌથી શક્તિશાળી મોડેલની જરૂર નથી. પૈસા અને સમય બચાવવા માટે routing નો ઉપયોગ કરો. • રૂટિન કાર્યો: ઝડપી અને સસ્તું મોડેલ વાપરો. • જટિલ કાર્યો: reasoning મોડેલનો ઉપયોગ કરો. • સંવેદનશીલ કાર્યો: માણસ (human) પાસે મોકલો. • નિષ્ફળ કાર્યો: fallback પાથનો ઉપયોગ કરો.
    1. દરેક સફળ કાર્ય દીઠ ખર્ચ માપો API કોલનો ખર્ચ ભ્રામક હોઈ શકે છે. વારંવાર નિષ્ફળ જતો સસ્તો કોલ ખર્ચાળ સાબિત થાય છે. સફળ પરિણામનો ખર્ચ ગણો. આમાં retries, સુધારા અને માનવીય સમીક્ષાનો સમાવેશ થાય છે. ત્રણ સ્તરો માટે આયોજન કરો: પાયલોટ, સામાન્ય અને ગ્રોથ વપરાશ.
    1. તમારા પ્રોમ્પ્ટ્સનું આર્કિટેક્ચર બનાવો લેટન્સી (latency) ઘટાડવા માટે prompt caching નો ઉપયોગ કરો. આ કરવા માટે, સ્થિર કોન્ટેક્સ્ટ (stable context) ને બદલાતા ઇનપુટ (variable input) થી અલગ કરો. સ્થિર સામગ્રીમાં પ્રોડક્ટના નિયમો અને સિસ્ટમ સૂચનાઓનો સમાવેશ થાય છે. બદલાતી સામગ્રીમાં વપરાશકર્તાનો ડેટા સામેલ છે. જો તમારો પ્રોમ્પ્ટ દર વખતે બદલાતો રહેશે, તો તમે કેશિંગના ફાયદા ગુમાવશો.
    1. માનવીય સમીક્ષા (human review) ડિઝાઇન કરો રિવ્યુ એ માત્ર સુરક્ષા જાળ (safety net) નથી. તે તમારા વર્કફ્લોનો એક ભાગ છે. ક્યારે માણસે હસ્તક્ષેપ કરવો જોઈએ તે નક્કી કરો. • AI ડ્રાફ્ટ બનાવે, માણસ મંજૂરી આપે. • AI વર્ગીકરણ કરે, માણસ edge cases ની સમીક્ષા કરે. • AI સૂચન કરે, લોજિક નિર્ણય લે. જો રિવ્યુ પોઈન્ટની જવાબદારી કોઈની પાસે નથી, તો તે ફીચર તૈયાર નથી.
    1. વિશ્વસનીય fallbacks બનાવો મોડેલ્સ નિષ્ફળ જાય છે. વિનંતીઓ બ્લોક થાય છે. ખર્ચ મર્યાદા વટાવી જાય છે. તમારી પ્રોડક્ટે આ ક્ષણોને કુશળતાપૂર્વક સંભાળવી જોઈએ. અસ્પષ્ટ ભૂલો અથવા મૌન ન બતાવો. એક સારો fallback સ્પષ્ટતા કરતો પ્રશ્ન પૂછે છે અથવા વિનંતી કેમ પૂર્ણ થઈ શકતી નથી તેનું કારણ સમજાવે છે.
    1. કડક એક્સેસ નિયમો સેટ કરો AI શું વાંચી શકે છે અને શું લખી શકે છે તે વ્યાખ્યાયિત કરો. તે કયા સાધનોનો ઉપયોગ કરી શકે છે અને કયો ડેટા મર્યાદિત (off limits) છે તે જાણો. આ તમારા આંતરિક ઉત્પાદન અને તમારી બાહ્ય વેબ સામગ્રી બંનેને લાગુ પડે છે. AI પાસે ક્યારેય અનિશ્ચિત એક્સેસ હોવો જોઈએ નહીં.

જ્યારે તમે કાર્ય, ખર્ચ, રિવ્યુ પોઈન્ટ અને fallback વર્તનને સમજાવી શકો, ત્યારે જ AI ફીચર તૈયાર ગણાય.

શ્રેષ્ઠ AI ફીચર્સ તે નથી જેમાં સૌથી આકર્ષક મોડેલ્સ હોય. તે છે જે વાસ્તવિક જીવનમાં સતત કામ કરતા રહે છે.

Source: https://dev.to/ascentinnovate/the-ai-feature-readiness-review-7-checks-before-ai-reaches-customers-122e

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi