AI ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ: ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ 7 ਚੈੱਕ

ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ AI ਡੈਮੋ ਇੱਕ ਮੁਕੰਮਲ ਉਤਪਾਦ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਅਸਲ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਇਨਪੁਟ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਲਾਗਤ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਫੀਚਰ ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਸੱਤ ਚੈੱਕ ਕਰੋ:

    1. ਕੰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨਾ ਕਰੋ। ਕੰਮ (task) ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। AI ਬਿਲਕੁਲ ਕਿਹੜਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਕੰਮ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ ਜਾਂ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ? ਇੱਕ ਸਾਰ (summary) ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਕੀਮਤ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ (pricing recommendation) ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਵਾਲੀ ਹੈ। ਬੁੱਧੀ (intelligence) ਚੁਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
    1. ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਪਾਥ ਚੁਣੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਰਿਕਵੈਸਟ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪੈਸੇ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਨ ਲਈ ਰੂਟਿੰਗ (routing) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। • ਰੁਟੀਨ ਕੰਮ: ਇੱਕ ਤੇਜ਼, ਸਸਤਾ ਮਾਡਲ ਵਰਤੋ। • ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ: ਇੱਕ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ (reasoning) ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। • ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕੰਮ: ਕਿਸੇ ਇਨਸਾਨ ਨੂੰ ਭੇਜੋ (Route to a human)। • ਅਸਫਲ ਕੰਮ: ਇੱਕ ਫਾਲਬੈਕ ਪਾਥ (fallback path) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
    1. ਹਰ ਸਫਲ ਕੰਮ ਦੀ ਲਾਗਤ ਮਾਪੋ API ਕਾਲ ਦੀ ਲਾਗਤ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਸਤੀ ਕਾਲ ਜੋ ਅਕਸਰ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਮਹਿੰਗੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਫਲ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਰੀਟ੍ਰਾਈਜ਼ (retries), ਸੁਧਾਰ (corrections), ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਤਿੰਨ ਪੱਧਰਾਂ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ: ਪਾਇਲਟ, ਨਾਰਮਲ, ਅਤੇ ਗਰੋਥ ਵਰਤੋਂ।
    1. ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ (prompts) ਨੂੰ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਕਰੋ ਲੇਟੈਂਸੀ (latency) ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕੈਸ਼ਿੰਗ (prompt caching) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਥਿਰ ਸੰਦਰਭ (stable context) ਨੂੰ ਵਧਦੇ/ਬਦਲਦੇ ਇਨਪੁਟ (variable input) ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰੋ। ਸਥਿਰ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਹਦਾਇਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਵਧਦੇ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਹਰ ਵਾਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੈਸ਼ਿੰਗ ਦੇ ਲਾਭ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹੋ।
    1. ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ (human review) ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ ਸਮੀਖਿਆ ਕੋਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਲ (safety net) ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ (workflow) ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਦੋਂ ਇੱਕ ਇਨਸਾਨ ਨੂੰ ਦਖਲ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। • AI ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਨਸਾਨ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। • AI ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਨਸਾਨ ਐਜ ਕੇਸਾਂ (edge cases) ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। • AI ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਰਕ (logic) ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਕੋਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਲ