AI रेडीनेस रिव्यू: शिपिंग से पहले 7 जाँचें

एक काम करने वाला AI डेमो एक तैयार उत्पाद नहीं है।

एक डेमो यह साबित करता है कि मॉडल आदर्श परिस्थितियों में काम करता है। एक उत्पाद को वास्तविक परिस्थितियों में काम करना चाहिए।

वास्तविक उपयोगकर्ता अव्यवस्थित इनपुट लाते हैं। वे बार-बार टूल्स का उपयोग करते हैं। वे लागत बढ़ाते हैं। वे तेज़ प्रतिक्रियाओं की मांग करते हैं।

डेमो से उत्पाद तक पहुँचने के लिए, आपको AI फीचर रेडीनेस रिव्यू की आवश्यकता है।

लॉन्च करने से पहले ये सात जाँचें करें:

    1. काम को परिभाषित करें मॉडल से शुरुआत न करें। कार्य (task) से शुरुआत करें। AI वास्तव में क्या काम करता है? क्या कार्य संवेदनशील है या दोहराव वाला? सारांश (summary) कम जोखिम वाला है। मूल्य निर्धारण की सिफारिश (pricing recommendation) उच्च जोखिम वाली है। बुद्धिमत्ता (intelligence) चुनने से पहले काम को परिभाषित करें।
    1. सही मॉडल पाथ चुनें आपको हर अनुरोध के लिए सबसे शक्तिशाली मॉडल की आवश्यकता नहीं है। पैसा और समय बचाने के लिए रूटिंग (routing) का उपयोग करें। • नियमित कार्य: एक तेज़, सस्ता मॉडल उपयोग करें। • जटिल कार्य: एक रीजनिंग मॉडल (reasoning model) का उपयोग करें। • संवेदनशील कार्य: किसी इंसान को रूट करें। • विफल कार्य: एक फॉलबैक पाथ (fallback path) का उपयोग करें।
    1. प्रत्येक सफल कार्य की लागत मापें API कॉल की लागत भ्रामक हो सकती है। एक सस्ता कॉल जो अक्सर विफल हो जाता है, वह महंगा होता है। एक सफल परिणाम की लागत की गणना करें। इसमें रिट्राइ (retries), सुधार (corrections) और मानवीय समीक्षा (human reviews) शामिल हैं। तीन स्तरों के लिए योजना बनाएं: पायलट, सामान्य और ग्रोथ यूसेज।
    1. अपने प्रॉम्प्ट्स को आर्किटेक्ट करें लेटेंसी (latency) कम करने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग (prompt caching) का उपयोग करें। ऐसा करने के लिए, स्थिर संदर्भ (stable context) को परिवर्तनशील इनपुट (variable input) से अलग करें। स्थिर सामग्री में उत्पाद के नियम और सिस्टम निर्देश शामिल होते हैं। परिवर्तनशील सामग्री में उपयोगकर्ता का डेटा शामिल होता है। यदि आपका प्रॉम्प्ट हर बार बदलता है, तो आप कैशिंग के लाभ खो देते हैं।
    1. मानवीय समीक्षा (human review) डिज़ाइन करें समीक्षा कोई सुरक्षा जाल (safety net) नहीं है। यह आपके वर्कफ़्लो का एक हिस्सा है। तय करें कि कब किसी इंसान का हस्तक्षेप आवश्यक है। • AI ड्राफ्ट तैयार करता है, इंसान उसे अप्रूव करता है। • AI वर्गीकृत करता है, इंसान एज केसेस (edge cases) की समीक्षा करता है। • AI सुझाव देता है, लॉजिक निर्णय लेता है। यदि समीक्षा बिंदु (review point) की जिम्मेदारी किसी की नहीं है, तो फीचर तैयार नहीं है।
    1. विश्वसनीय फॉलबैक (fallbacks) बनाएं मॉडल विफल हो जाते हैं। अनुरोध ब्लॉक हो जाते हैं। लागत सीमा तक पहुँच जाती है। आपके उत्पाद को इन क्षणों को शालीनता से संभालना चाहिए। अस्पष्ट त्रुटियां (errors) या चुप्पी न दिखाएं। एक अच्छा फॉलबैक स्पष्टीकरण वाला प्रश्न पूछता है या बताता है कि अनुरोध पूरा क्यों नहीं हो सकता।
    1. सख्त एक्सेस नियम सेट करें परिभाषित करें कि AI क्या पढ़ सकता है और क्या लिख सकता है। जानें कि वह किन टूल्स को कॉल कर सकता है और कौन सा डेटा वर्जित (off limits) है। यह आपके आंतरिक उत्पाद और आपकी बाहरी वेब सामग्री दोनों पर लागू होता है। AI के पास कभी भी अनिश्चित (undefined) एक्सेस नहीं होना चाहिए।

एक AI फीचर तब तैयार होता है जब आप कार्य, लागत, समीक्षा बिंदु और फॉलबैक व्यवहार को समझा सकें।

सबसे अच्छे AI फीचर्स वे नहीं हैं जिनमें सबसे चमकदार (flashy) मॉडल हों। वे वे हैं जो वास्तविक जीवन में काम करते रहते हैं।

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

वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi