𝗧𝗵𝗲 𝗟𝗶𝗳𝗲𝗰𝘆𝗰𝗹𝗲 𝗼𝗳 𝗮 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗜 𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻
ਇੱਕ Generative AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ API ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਤਿੰਨ-ਪੜਾਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ:
- ਯੂਜ਼ਰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਉੱਤਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ (Production) ਵਿੱਚ, ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੇ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (accuracy), ਉੱਚ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ।
ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ AI ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ (Problem Definition) ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨਾ ਕਰੋ। ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਸਪਸ਼ਟ ਟੀਚੇ ਤਕਨੀਕੀ ਚੋਣਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (Data Collection and Processing) AI ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋਣ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਮੈਨੂਅਲ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ (Raw data) ਅਕਸਰ ਅਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਹਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ (chunks) ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਹਿੱਸੇ AI ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਜਵਾਬ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ (Model Selection) ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ।
- ਤਰਕ (reasoning) ਅਤੇ ਚੈਟ ਲਈ GPT ਜਾਂ Claude ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ Llama ਜਾਂ Mistral ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਲਾਗਤ, ਰਫ਼ਤਾਰ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ (Prompt Engineering) ਤੁਸੀਂ AI ਨਾਲ ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਸਪਸ਼ਟ ਉੱਤਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਨਰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਯੂਜ਼ਰ ਅਨੁਭਵ (user experience) ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
RAG ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ (Vector Databases) LLMs ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ। Retrieval-Augmented Generation (RAG) ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਸਬੰਧਤ ਜਾਣਕਾਰੀ AI ਨੂੰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ Pinecone ਜਾਂ Milvus ਵਰਗੇ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ (Application Development) ਇੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ AI ਲੌਜਿਕ ਨੂੰ Python, React, ਜਾਂ Node.js ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹੋ।
ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡਿਪਲਾਈਮੈਂਟ (Testing and Deployment) AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਆਮ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾ ਬਣਾਵੇ। ਟੈਸਟ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, Kubernetes ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਪ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ (cloud) 'ਤੇ ਲਿਜਾਓ।
ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (Monitoring and Optimization) ਲੌਂਚ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਲਾਗਤ ਕਿੰਨੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਯੂਜ਼ਰ ਖੁਸ਼ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ (insights) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਭਵਿੱਖ Generative AI ਤੋਂ Agentic AI ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ Generative AI ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, Agentic AI ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੈਲੰਡਰ ਚੈੱਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਬੁੱਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਪੂਰੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਖ ਹੁਨਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ:
- AI ਦੇ ਨਾਲ Python ਜਾਂ Java Full Stack
- AI ਦੇ ਨਾਲ DevOps ਅਤੇ Multi-Cloud
- AI ਦੇ ਨਾਲ Data Analytics
ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਾਲ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ।
ਸਰੋਤ: https://dev.to/deekshithasai/the-complete-lifecycle-of-a-generative-ai-application-g14
ਵਿਕਲਪਿਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi