AI Readiness Review: പുറത്തിറക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ചെയ്യേണ്ട 7 പരിശോധനകൾ

പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു AI ഡെമോ എന്നത് പൂർത്തിയായ ഒരു ഉൽപ്പന്നമല്ല.

ഒരു ഡെമോ എന്നത് കൃത്യമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഒരു മോഡൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് തെളിയിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഒരു ഉൽപ്പന്നം യഥാർത്ഥ സാഹചര്യങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കണം.

യഥാർത്ഥ ഉപയോക്താക്കൾ അപ്രതീക്ഷിതമായ ഇൻപുട്ടുകൾ നൽകിയേക്കാം. അവർ ടൂളുകൾ ആവർത്തിച്ച് ഉപയോഗിക്കും. ഇത് ചിലവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും വേഗത്തിലുള്ള പ്രതികരണങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യും.

ഒരു ഡെമോയിൽ നിന്ന് ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിലേക്ക് മാറാൻ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു AI ഫീച്ചർ റെഡിനസ് റിവ്യൂ (AI feature readiness review) ആവശ്യമാണ്.

ലോഞ്ച് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഈ ഏഴ് പരിശോധനകൾ നടത്തുക:

    1. ജോലി നിർവചിക്കുക മോഡലിൽ നിന്ന് തുടങ്ങരുത്. ടാസ്കിൽ (task) നിന്ന് തുടങ്ങുക. AI കൃത്യമായി എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്? ആ ടാസ്ക് സെൻസിറ്റീവ് ആണോ അതോ ആവർത്തന സ്വഭാവമുള്ളതാണോ? ഒരു സംഗ്രഹം (summary) തയ്യാറാക്കുന്നത് കുറഞ്ഞ റിസ്കാണ്. എന്നാൽ വില നിർദ്ദേശിക്കുന്നത് (pricing recommendation) ഉയർന്ന റിസ്കാണ്. ബുദ്ധിപരമായ സംവിധാനം (intelligence) തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ജോലി എന്താണെന്ന് നിർവചിക്കുക.
    1. ശരിയായ മോഡൽ പാത്ത് തിരഞ്ഞെടുക്കുക എല്ലാ ആവശ്യങ്ങൾക്കും ഏറ്റവും ശക്തമായ മോഡൽ തന്നെ വേണമെന്നില്ല. പണവും സമയവും ലാഭിക്കാൻ റൂട്ടിംഗ് (routing) ഉപയോഗിക്കുക. • പതിവ് ജോലികൾ: വേഗതയേറിയതും കുറഞ്ഞ ചിലവുള്ളതുമായ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുക. • സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ: ഒരു റീസണിംഗ് മോഡൽ (reasoning model) ഉപയോഗിക്കുക. • സെൻസിറ്റീവ് ആയ ജോലികൾ: ഒരു മനുഷ്യന്റെ സഹായത്തിനായി റൂട്ട് ചെയ്യുക. • പരാജയപ്പെട്ട ജോലികൾ: ഒരു ഫോളബാക്ക് പാത്ത് (fallback path) ഉപയോഗിക്കുക.
    1. ഓരോ വിജയകരമായ ടാസ്കിനും വരുന്ന ചിലവ് കണക്കാക്കുക API കോൾ ചിലവുകൾ പലപ്പോഴും തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാകാം. ഇടയ്ക്കിടെ പരാജയപ്പെടുന്ന ഒരു കുറഞ്ഞ ചിലവുള്ള കോൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ചിലവേറിയതാകാം. ഒരു വിജയകരമായ ഫലത്തിന് വരുന്ന ചിലവ് കണക്കാക്കുക. ഇതിൽ റീട്രൈകൾ (retries), തിരുത്തലുകൾ (corrections), മനുഷ്യർ നടത്തുന്ന പരിശോധനകൾ (human reviews) എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. പൈലറ്റ് (pilot), നോർമൽ (normal), ഗ്രോത്ത് (growth) എന്നിങ്ങനെ മൂന്ന് തലങ്ങളിൽ ഉപയോഗത്തിനായി പ്ലാൻ ചെയ്യുക.
    1. പ്രോംപ്റ്റുകൾ ആർക്കിടെക്ട് ചെയ്യുക ലേറ്റൻസി (latency) കുറയ്ക്കാൻ പ്രോംപ്റ്റ് കാഷിംഗ് (prompt caching) ഉപയോഗിക്കുക. ഇതിനായി, സ്ഥിരമായ കോൺടെക്സ്റ്റും (stable context) മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഇൻപുട്ടും (variable input) വേർതിരിക്കുക. ഉൽപ്പന്ന നിയമങ്ങളും സിസ്റ്റം നിർദ്ദേശങ്ങളും സ്ഥിരമായ ഉള്ളടക്കത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉപയോക്താവിന്റെ ഡാറ്റ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഉള്ളടക്കത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. നിങ്ങളുടെ പ്രോംപ്റ്റ് ഓരോ തവണയും മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, കാഷിംഗിന്റെ ഗുണങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കില്ല.
    1. ഹ്യൂമൻ റിവ്യൂ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക റിവ്യൂ എന്നത് ഒരു സുരക്ഷാ വലയമല്ല. അത് നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോയുടെ (workflow) ഭാഗമാണ്. എപ്പോഴാണ് ഒരു മനുഷ്യൻ ഇടപെടേണ്ടതെന്ന് തീരുമാനിക്കുക. • AI ഡ്രാഫ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുന്നു, മനുഷ്യൻ അംഗീകരിക്കുന്നു. • AI തരംതിരിക്കുന്നു, മനുഷ്യൻ എഡ്ജ് കേസുകൾ (edge cases) പരിശോധിക്കുന്നു. • AI നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, ലോജിക് തീരുമാനിക്കുന്നു. റിവ്യൂ ചെയ്യേണ്ട ഉത്തരവാദിത്തം ആർക്കെങ്കിലും ഇല്ലെങ്കിൽ, ആ ഫീച്ചർ തയ്യാറല്ല.
    1. വിശ്വസനീയമായ ഫോളബാക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുക മോഡലുകൾ പരാജയപ്പെട്ടേക്കാം. റിക്വസ്റ്റുകൾ തടയപ്പെട്ടേക്കാം. ചിലവ് പരിധിയിൽ എത്തിയാൽ പ്രശ്നമുണ്ടാകാം. നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം ഇത്തരം സാഹചര്യങ്ങളെ മാന്യമായി കൈകാര്യം ചെയ്യണം. അവ്യക്തമായ എററുകളോ (errors) മൗനമോ കാണിക്കരുത്. നല്ലൊരു ഫോളബാക്ക് എന്നത് വ്യക്തത വരുത്തുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുകയോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു റിക്വസ്റ്റ് പൂർത്തിയാക്കാൻ കഴിയാത്തതിന്റെ കാരണം വിശദീകരിക്കുകയോ ചെയ്യണം.
    1. കർശനമായ ആക്സസ് നിയമങ്ങൾ നിശ്ചയിക്കുക AI-ക്ക് എന്തൊക്കെ വായിക്കാം, എന്തൊക്കെ എഴുതാം എന്ന് നിർവചിക്കുക. ഏത് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കാം, ഏത് ഡാറ്റയാണ് ഉപയോഗിക്കാൻ പാടില്ലാത്തത് എന്ന് മനസ്സിലാക്കുക. ഇത് നിങ്ങളുടെ ആന്തരിക ഉൽപ്പന്നത്തിനും (internal product) ബാഹ്യ വെബ് ഉള്ളടക്കത്തിനും (external web content) ബാധകമാണ്. AI-ക്ക് ഒരിക്കലും അനിശ്ചിതമായ ആക്സസ് (undefined access) നൽകരുത്.

ടാസ്ക്, ചിലവ്, റിവ്യൂ പോയിന്റ്, ഫോളബാക്ക് ബിഹേവിയർ എന്നിവ നിങ്ങൾക്ക് വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയുന്നുണ്ടെങ്കിൽ ആ AI ഫീച്ചർ തയ്യാറാണ്.

ഏറ്റവും മികച്ച AI ഫീച്ചറുകൾ ഏറ്റവും ആകർഷകമായ മോഡലുകൾ ഉള്ളവയല്ല. യഥാർത്ഥ ജീവിത സാഹചര്യങ്ങളിൽ തടസ്സമില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കുന്നവയാണ് അവ.

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

Optional learning