സോളോ ട്രാവൽ കൺസൾട്ടിംഗിനായി നിങ്ങളുടെ AI ടൂൾ സ്റ്റാക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാം

സോളോ കോർപ്പറേറ്റ് ട്രാവൽ കൺസൾട്ടന്റുമാർ പോളിസി പരിശോധനകൾ, ക്രൈസിസ് പ്ലാനുകൾ, ക്ലയന്റ് റിപ്പോർട്ടിംഗ് എന്നിവ ഒറ്റയ്ക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. മാനുവൽ ജോലികൾ നിങ്ങളുടെ സമയം പാഴാക്കുകയും പിശകുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൃത്യമായ ഒരു AI ടൂൾ സ്റ്റാക്ക് ഈ ജോലികളെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് വർക്ക്ഫ്ലോകളാക്കി മാറ്റുന്നു.

ക്ലോസ്ഡ്-ലൂപ്പ് തത്വം

വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന (scalable) ഒരു സോളോ പ്രാക്ടീസിന് ഒരു ക്ലോസ്ഡ്-ലൂപ്പ് സിസ്റ്റം ആവശ്യമാണ്. ഈ സിസ്റ്റത്തിൽ, ഡാറ്റ AI വിശകലനത്തിന് കാരണമാകുന്നു. ഈ വിശകലനം ഓട്ടോമേറ്റഡ് പ്രവർത്തനങ്ങളെ നയിക്കുന്നു. ഈ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഫലങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ സ്രോതസ്സിലേക്ക് തന്നെ തിരികെ എത്തിക്കുന്നു.

ഓരോ ട്രാവൽ റിക്വസ്റ്റും പോളിസി പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഈ ലൂപ്പ് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇത് റിസ്ക് ഡാറ്റ എപ്പോഴും പുതുക്കി സൂക്ഷിക്കുന്നു. മാനുവൽ ജോലികൾ ഇല്ലാതെ തന്നെ റിപ്പോർട്ടുകൾ തയ്യാറാക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. മുൻപത്തെ ഔട്ട്പുട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതിയിൽ ഓരോ ഘട്ടവും നിങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു. ഇത് ആവർത്തന ജോലികൾ ഒഴിവാക്കുകയും നിങ്ങളുടെ ക്ലയന്റ് പട്ടിക വളരുന്നതിനനുസരിച്ച് വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പ്രക്രിയ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

അത്യാവശ്യമായ ടൂൾ: Make

നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേറ്ററായി Make പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇത് നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകൾ, ഡാറ്റാ പാഴ്സറുകൾ, കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ ടൂളുകൾ എന്നിവയെ തമ്മിൽ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു. ടാസ്ക്കുകൾ ബന്ധിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വിഷ്വൽ ബിൽഡർ ഉപയോഗിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഇമെയിൽ പാഴ്സറിനെ OpenAI കംപ്ലയൻസ് ചെക്കറുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും. തുടർന്ന്, ഫലങ്ങൾ ഒരു Google Sheet-ലേക്കോ Slack-ലേക്കോ നിങ്ങൾക്ക് എത്തിക്കാം. കോഡിംഗ് ഇല്ലാതെ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ചെയ്യാൻ സാധിക്കും. ഇത് സങ്കീർണ്ണമായ ലോജിക്കും സ്ട്രക്ചേർഡ് ഡാറ്റയും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

ഒരു ക്ലയന്റ് ഒരു ട്രാവൽ റിക്വസ്റ്റ് ഇമെയിൽ ചെയ്യുന്നു. Make ആ PDF അറ്റാച്ച്മെന്റ് സ്വീകരിക്കുകയും അതിന്റെ ടെക്സ്റ്റ് ഒരു OpenAI കംപ്ലയൻസ് ചെക്കിന് അയയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സിസ്റ്റം പോളിസി ലംഘനങ്ങൾ കണ്ടെത്തി അതിന്റെ ഫലം Slack-ൽ പോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു. പോളിസിക്ക് അനുസൃതമായ ഇറ്റിനററി (itinerary) ക്ലയന്റ് ഫോൾഡറിലേക്ക് സ്വയമേവ സേവ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു.

നടപ്പിലാക്കേണ്ട ഘട്ടങ്ങൾ

  • നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ഫ്ലോ മാപ്പ് ചെയ്യുക. ഇമെയിൽ അല്ലെങ്കിൽ ബുക്കിംഗ് പോർട്ടലുകൾ പോലുള്ള ഓരോ സ്രോതസ്സും പട്ടികപ്പെടുത്തുക. റിപ്പോർട്ട് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അലേർട്ട് ചാനലുകൾ പോലുള്ള ഓരോ ലക്ഷ്യസ്ഥാനവും പട്ടികപ്പെടുത്തുക.
  • ചെറിയ സിനാരിയോകൾ നിർമ്മിക്കുക. Make-ൽ പാഴ്സിംഗ്, AI വിശകലനം, റൂട്ടിംഗ് എന്നിവയ്ക്കായി പ്രത്യേക മോഡ്യൂളുകൾ നിർമ്മിക്കുക. റിസ്ക് സ്കോർ വളരെ കൂടുതലാണെങ്കിൽ ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുന്നത് പോലുള്ള നിയമങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
  • പരിശോധിക്കുകയും പരിഷ്കരിക്കുകയും ചെയ്യുക. സാമ്പിൾ റിക്വസ്റ്റുകൾ റൺ ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ റിപ്പോർട്ടിംഗ് ആവശ്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. നിങ്ങളുടെ ലൂപ്പ് സുഗമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ എറർ നോട്ടിഫിക്കേഷനുകൾ സജ്ജമാക്കുക.

സംഗ്രഹം

ആവർത്തനപരമായ പരിശോധനകളെ വിശ്വസനീയമായ പ്രക്രിയകളാക്കി മാറ്റാൻ ഒരു ക്ലോസ്ഡ്-ലൂപ്പ് ചിന്താഗതി നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സിസ്റ്റം നിർമ്മിക്കാൻ Make പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനച്ചെലവ് (overhead) കുറയ്ക്കുന്നതിനായി ഡാറ്റ മാപ്പിംഗ്, മോഡുലാർ ഡിസൈൻ, നിരന്തരമായ പരിശോധന എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.

Source: https://dev.to/ken_deng_ai/title-16ka

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