𝗔𝗜 𝗪𝗼𝗿𝗸𝗳𝗹𝗼𝘄𝘀, 𝗘-𝗰𝗼𝗺𝗺𝗲𝗿𝗰𝗲, ਅਤੇ 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗢𝗿𝗰𝗵𝗲𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻
AI ਵਿਕਾਸ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ, ਅਸੀਂ AI ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਵੱਡੇ ਬਦਲਾਅਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਾਂਗੇ।
- ਲਚਕਦਾਰ LLM ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਣਾਉਣਾ
ਇੱਕ ਹੀ AI ਪ੍ਰਦਾਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣਾ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਹੈ। API ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਾਊਨਟਾਈਮ (downtime) ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੀ ਐਪ ਨੂੰ ਚਲਦਾ ਰੱਖਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਲਬੈਕ (fallback) ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੇ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ LLM ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ API ਫੇਲ੍ਹ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਗਲੇ 'ਤੇ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਕੋਈ ਗਲਤੀ (error) ਨਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ:
- ਕਈ API keys ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ।
- ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਿਸਪਾਂਸ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ।
- ਸਮਾਰਟ ਰੀਟ੍ਰਾਈ (retry) ਲੌਜਿਕ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ।
- ਏਜੈਂਟਿਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ (Agentic E-commerce)
ਰਵਾਇਤੀ ਆਨਲਾਈਨ ਸਟੋਰ ਸਟੈਟਿਕ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਸ਼ਾਪਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Turbo Start Aisle ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਖਰੀਦਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ Shopify ਅਤੇ Sanity ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੈਟੇਗਰੀਆਂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਏਜੰਟ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ UI ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਲੱਭਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਨੂੰ ਸਟੈਟਿਕ ਪੇਜਾਂ ਤੋਂ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਪੈਰਲਲ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ
GitHub ਨੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ Copilot Desktop ਐਪ ਰਿਲੀਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਵਾਲਾ (code suggester) ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹੱਬ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਏਜੰਟ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਕੋਡ ਲਿਖਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਾ ਟੈਸਟ ਲਿਖਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਡੀਬੱਗ (debug) ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋਅਜ਼ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ ਦਾ ਸਾਰ:
- ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਮਲਟੀ-ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਫਾਲਬੈਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਵੈੱਬ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਪੈਰਲਲ ਵਿੱਚ ਕਈ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਡੈਸਕਟਾਪ ਹੱਬਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਵਿਕਲਪਿਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi