तकनीकी कोर का स्वचालन: AI के साथ TRAQ और ISA-अनुपालन वाले जोखिम मूल्यांकन तैयार करना

आर्बोरिस्ट (Arborists) फील्ड नोट्स को पॉलिश की गई जोखिम रिपोर्ट में बदलने में घंटों बिताते हैं। इन रिपोर्टों को ISA BMP और TRAQ मानकों को पूरा करना चाहिए। मैन्युअल ड्राफ्टिंग प्रक्रिया में समय लगता है और इससे गलतियाँ होने की संभावना रहती है। AI दोहराव वाले लेखन को संभालता है जबकि आप विशेषज्ञ निगरानी बनाए रखते हैं।

मुख्य सिद्धांत: स्ट्रक्चर्ड डेटा प्रॉम्प्ट (The Structured Data Prompt)

AI से विश्वसनीय आउटपुट प्राप्त करने का सबसे अच्छा तरीका स्ट्रक्चर्ड डेटा प्रॉम्प्ट का उपयोग करना है। यह फ्रेमवर्क ISA TRAQ वर्कफ़्लो की नकल करता है। यह तीन मुख्य कार्य करता है।

  • यह AI के लिए एक विशिष्ट भूमिका निर्धारित करता है, जैसे कि एक ISA TRAQ-योग्य आर्बोरिस्ट।
  • यह स्पष्ट 'label' और 'value' पेयर्स के रूप में अवलोकन प्रदान करता है। इसमें प्रजाति (species), लक्ष्य (target), दोष (defect), और माप (measurement) शामिल हैं।
  • यह रिपोर्ट के अनुभागों और सेफ्टी नेट निर्देशों को शामिल करता है। ये निर्देश AI को विवरणों को मनगढ़ंत बनाने से बचने और फील्ड सत्यापन के लिए लापता डेटा को चिह्नित करने के लिए कहते हैं।

इस प्रॉम्प्ट का उपयोग करके, आप सुनिश्चित करते हैं कि 'per ISA BMP' जैसे वाक्यांश सही स्थानों पर दिखाई दें। यह आउटपुट को ISA मैट्रिक्स लॉजिक के अनुरूप रखता है।

मिनी-परिदृश्य (Mini-scenario)

आप रिकॉर्ड करते हैं कि एक पेड़ के क्राउन (crown) में 30% डाईबैक (dieback) है और रूट ज़ोन (root zone) में 20 सेमी ग्रेड परिवर्तन है। इन विवरणों को स्ट्रक्चर्ड प्रॉम्प्ट में दर्ज करने के बाद, AI एक ड्राफ्ट तैयार करता है जो TRAQ कार्यप्रणाली का हवाला देता है और समीक्षा के लिए रूट ज़ोन की समस्या को चिह्नित करता है।

कार्यान्वयन के चरण (Implementation Steps)

  • एक प्रॉम्प्ट टेम्पलेट बनाएं। इसमें भूमिका, अनुपालन वाक्यांश, और 'Executive Summary' और 'Risk Rating' जैसे रिपोर्ट हेडिंग शामिल करें।

  • फील्ड डेटा को लगातार कैप्चर करें। डेटा को 'Label: Value' पेयर्स के रूप में रिकॉर्ड करने के लिए स्प्रेडशीट या मोबाइल फॉर्म का उपयोग करें। इस ब्लॉक को अपने प्रॉम्प्ट में पेस्ट करें।

  • मानवीय समीक्षा करें। AI ड्राफ्ट को पढ़ने के लिए समय निकालें। प्रस्ताव भेजने से पहले बारीकियों को संपादित करें और पुष्टि करें कि सभी अनुपालन वाक्यांश मौजूद हैं।

सारांश (Summary)

स्ट्रक्चर्ड डेटा प्रॉम्प्ट का उपयोग करने से आर्बोरिस्टों को तेज़ और अनुपालन वाली जोखिम रिपोर्ट बनाने में मदद मिलती है। यह विधि सटीकता बनाए रखती है और यह सुनिश्चित करती है कि विशेषज्ञ अंतिम दस्तावेज़ पर नियंत्रण बनाए रखे।

Source: https://dev.to/ken_deng_ai/automating-the-technical-core-generating-traq-isa-compliant-risk-assessments-with-ai-57he

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