𝗧𝗵𝗲 𝗟𝗶𝗳𝗲𝗰𝘆𝗰𝗹𝗲 𝗼𝗳 𝗮 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗜 𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻
ಒಂದು Generative AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂದರೆ ಕೇವಲ ಒಂದು API ಗೆ ಕನೆಕ್ಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ.
ಅನೇಕ ಜನರು ಇದು ಸರಳವಾದ ಮೂರು ಹಂತಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ:
- ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ.
- ಮಾಡೆಲ್ ಅದನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಮಾಡೆಲ್ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ನಲ್ಲಿ (Production), ಇದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು (lifecycle) ಅನುಸರಿಸಲೇಬೇಕು. ಸರಿಯಾದ ರಚನೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಕಡಿಮೆ ನಿಖರತೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ವೃತ್ತಿಪರ AI ಜೀವನಚಕ್ರವು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
ಸಮಸ್ಯೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ (Problem Definition) ಮಾಡೆಲ್ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಡಿ. ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ನೀವು ಯಾವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೀವು ಸಪೋರ್ಟ್ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವಿರಾ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಯಸುವಿರಾ? ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಗುರಿಗಳು ತಾಂತ್ರಿಕ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (Data Collection and Processing) AI ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಲು ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನೀವು ಕಂಪನಿಯ ದಾಖಲೆಗಳು, ಮ್ಯಾನುಯಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ರೆಕಾರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು. ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ (Raw data) ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಡೂಪ್ಲಿಕೇಟ್ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ತುಣುಕುಗಳಾಗಿ (chunks) ವಿಂಗಡಿಸಬೇಕು. ಸಣ್ಣ ತುಣುಕುಗಳು AI ವೇಗವಾಗಿ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಮಾಡೆಲ್ ಆಯ್ಕೆ (Model Selection) ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ.
- ರೀಸನಿಂಗ್ (reasoning) ಮತ್ತು ಚಾಟ್ಗಾಗಿ GPT ಅಥವಾ Claude ನಂತಹ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ನಿಮಗೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ನಿಯಂತ್ರಣ (local control) ಬೇಕಿದ್ದರೆ Llama ಅಥವಾ Mistral ನಂತಹ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ವೆಚ್ಚ, ವೇಗ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ (Prompt Engineering) ನೀವು AI ಜೊತೆ ಮಾತನಾಡುವ ವಿಧಾನ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಿವರವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕೌಶಲವು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು (user experience) ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
RAG ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು (Vector Databases) LLMಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾ ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ಇದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು AI ಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು Pinecone ಅಥವಾ Milvus ನಂತಹ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ (Application Development) ಇಲ್ಲಿ ನೀವು ಬಳಕೆದಾರರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ಒಂದು ನೈಜ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಿಮ್ಮ AI ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು Python, React ಅಥವಾ Node.js ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ (Testing and Deployment) AI ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಸತ್ಯಾಸತ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು AI ಸುಳ್ಳು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸದಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರ, Kubernetes ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಿ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (Monitoring and Optimization) ಲಾಂಚ್ ಮಾಡುವುದು ಕೇವಲ ಆರಂಭವಷ್ಟೇ. AI ಗೆ ಎಷ್ಟು ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತಿದೆ, ಅದು ಎಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಸಂತೋಷವಾಗಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಈ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು (insights) ಬಳಸಿ.
ಭವಿಷ್ಯವು Generative AI ಇಂದ Agentic AI ಕಡೆಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ. Generative AI ವಿಷಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದರೆ, Agentic AI ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ಸಭೆಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಈ ಪ್ರಮುಖ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ:
- AI ನೊಂದಿಗೆ Python ಅಥವಾ Java Full Stack
- AI ನೊಂದಿಗೆ DevOps ಮತ್ತು Multi-Cloud
- AI ನೊಂದಿಗೆ Data Analytics
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಬಳಸಿ ನೈಜ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಿ.
ಮೂಲ: https://dev.to/deekshithasai/the-complete-lifecycle-of-a-generative-ai-application-g14
ಐಚ್ಛಿಕ ಕಲಿಕಾ ಸಮುದಾಯ: https://t.me/GyaanSetuAi