ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ Generative AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ
AI ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ PhD ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਵਾਲਾ ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਲਪਨਾ (science fiction) ਵਾਂਗ ਲੱਗਦਾ ਸੀ। ਅੱਜ, ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ API ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
Generative AI ਨਵਾਂ ਕੰਟੈਂਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਿਰਫ਼ ਡਾਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤਰ ਸਰਲ ਹੈ: • ਰਵਾਇਤੀ: User → Search → Database → Result • Generative AI: User → Prompt → AI Model → Response
ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈਏ:
- ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ ਤੁਰੰਤ ਕੋਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਿਸਟਮ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਓ:
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ (summarize) ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਟੂਲ
- ਇੱਕ ਬਲੌਗ ਆਈਡੀਆ ਜਨਰੇਟਰ
- ਇੱਕ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਰਿਵਿਊਅਰ
- ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸਮਝੋ ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਰਡ AI ਐਪ ਵਿੱਚ ਇਹ ਲੇਅਰਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
- Frontend: ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਲਈ React ਜਾਂ HTML।
- Backend: ਲੌਜਿਕ ਅਤੇ API ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ Python (FastAPI ਜਾਂ Flask)।
- Prompt Layer: ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਲਈ ਹਦਾਇਤਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹੋ।
- LLM: ਉਹ ਮਾਡਲ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPT ਜਾਂ Claude) ਜੋ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Prompt Engineering ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਬਣੋ ਤੁਹਾਡੇ ਆਊਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। • ਮਾੜਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: Python ਬਾਰੇ ਲਿਖੋ। • ਚੰਗਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰੋ। Python ਲਈ 10 ਬੇਗਿਨਰ ਬਲੌਗ ਵਿਸ਼ੇ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ RAG ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। Retrieval-Augmented Generation (RAG) AI ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Agentic AI ਵੱਲ ਵਧੋ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਏਜੰਟ (agents) ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ਼ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
AI ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਰਵਾਇਤੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ APIs, ਡਾਟਾਬੇਸ ਅਤੇ DevOps ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਸਧਾਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਲੱਭੋ। ਅੱਜ ਹੀ ਆਪਣਾ ਪਹਿਲਾ ਟੂਲ ਬਣਾਓ।
Source: https://dev.to/deekshithasai/building-your-first-generative-ai-application-28ln
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi