ஒரு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட Generative AI தீர்வை உருவாக்குவது எப்படி
பொதுவான AI கருவிகளுக்கு உங்கள் தயாரிப்புகள் அல்லது உங்கள் வாடிக்கையாளர்களைப் பற்றித் தெரியாது. அவை உங்கள் குறிப்பிட்ட விதிகளையும் பின்பற்றுவதில்லை. உண்மையான நன்மையைப் பெற, நீங்கள் சந்தையில் கிடைக்கும் பொதுவான தயாரிப்புகளைத் தாண்டிச் செல்ல வேண்டும். உங்கள் பிராண்டின் குரலில் (brand voice) பேசக்கூடிய மற்றும் உங்கள் பணிப்பாய்வோடு (workflows) பொருந்தக்கூடிய ஒரு அமைப்பு உங்களுக்குத் தேவை.
உங்கள் சொந்த தீர்வை உருவாக்க இந்த வழிமுறைகளைப் பின்பற்றவும்.
முதலில் பணியைத் தீர்மானிக்கவும் கருவியுடன் தொடங்காதீர்கள். உங்கள் சிக்கலுடன் தொடங்குங்கள். • நீங்கள் வாடிக்கையாளர் ஆதரவை (customer support) தானியக்கமாக்க விரும்புகிறீர்களா? • உங்கள் பிராண்டின் குரலில் மார்க்கெட்டிங் உள்ளடக்கங்கள் உங்களுக்குத் தேவையா? • நிறுவன ஆவணங்களுக்கான உள் தேடல் உதவியாளர் (internal search assistant) உங்களுக்குத் தேவையா? இந்த அமைப்பைப் பயன்படுத்துபவர்கள் யார் மற்றும் வெற்றியைக் எவ்வாறு அளவிடுவீர்கள் என்பதைத் தீர்மானிக்கவும்.
உங்கள் தரவைத் தயார் செய்யவும் உங்கள் தரவு சுத்தமாகவும் ஒழுங்கமைக்கப்பட்டும் இருந்தால் மட்டுமே தனிப்பயனாக்கப்பட்ட AI சிறப்பாகச் செயல்படும். • உங்கள் ஆவணங்கள் மற்றும் பதிவுகளைச் சேகரிக்கவும். • காலாவதியான அல்லது நகல் கோப்புகளை நீக்கவும். • மாடல் எளிதாகக் கண்டறியும் வகையில் தகவல்களை முறைப்படுத்தவும். • முதல் நாளிலிருந்தே முக்கியமான தரவுகளுக்கான அணுகல் கட்டுப்பாடுகளை (access controls) அமைக்கவும்.
உங்கள் அணுகுமுறையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் உங்கள் பட்ஜெட் மற்றும் தனியுரிமைத் தேவைகளின் அடிப்படையில் ஒரு முறையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். • Retrieval-Augmented Generation (RAG): ஒரு பொதுவான மாடலை உங்கள் அறிவுத் தளத்துடன் (knowledge base) இணைக்கவும். இது வேகமானது மற்றும் பதில்களைத் தற்போதைய நிலையில் வைத்திருக்கும். • Fine-Tuning: உங்கள் குறிப்பிட்ட உதாரணங்களைக் கொண்டு ஒரு மாடலைப் பயிற்றுவிக்கவும். ஒரு குறிப்பிட்ட தொனி அல்லது சிறப்புச் செயல்பாட்டிற்கு இதைப் பயன்படுத்தவும். • Private Models: உங்கள் சொந்தக் கட்டுப்பாட்டுச் சூழலில் ஒரு மாடலை உருவாக்கவும் அல்லது பயிற்றுவிக்கவும். கடுமையான தனியுரிமைத் தேவைகளுக்கு இதைப் பயன்படுத்தவும்.
ஒரு முழுமையான கட்டமைப்பை (architecture) உருவாக்கவும் ஒரு உற்பத்தி அமைப்பு (production system) என்பது ஒரு மாடலை விட மேலானது. இதில் பின்வருவன அடங்கிய ஒரு வலுவான வடிவமைப்பு உங்களுக்குத் தேவை: • மாடலைப் புதுப்பிக்க தரவுப் பாதைகள் (Data pipelines). • பதில்களைத் துல்லியமாக்க மீட்டெடுப்பு அடுக்குகள் (Retrieval layers). • உங்கள் தற்போதைய செயலிகளுக்கான ஒருங்கிணைப்புப் புள்ளிகள் (Integration points). • தரத்தைக் கண்காணிக்க கண்காணிப்பு கருவிகள் (Monitoring tools).
சோதனை செய்து பயன்பாட்டிற்கு கொண்டு வரவும் நிஜச் சூழல்களில் உங்கள் அமைப்பைச் சோதிக்கவும். துல்லியம் மற்றும் பிராண்ட் இணக்கத்தைச் சரிபார்க்கவும். முக்கியமான தரவுகள் பாதுகாப்பாக இருப்பதை உறுதி செய்யவும். மாடலை கிளவுட் (cloud) அல்லது ஆன்-பிரமிஸ் (on-premise) முறையில் இயக்கப் போகிறீர்களா என்பதைத் தீர்மானிக்கவும்.
தொடர்ச்சியான முன்னேற்றம் AI என்பது ஒருமுறை மட்டும் உருவாக்கி முடிக்கும் ஒன்றல்ல. அதிக மதிப்புள்ள அமைப்புகள் காலப்போக்கில் மேம்படும். பயனர்களின் கருத்துக்களைச் சேகரிக்கவும். உங்கள் வணிகம் மாறும்போது உங்கள் தரவைப் புதுப்பிக்கவும். உண்மையான செயல்பாட்டின் அடிப்படையில் அதன் நடத்தையைச் செம்மைப்படுத்தவும்.
தனிப்பயனாக்கப்பட்ட AI-ஐ உருவாக்குவதற்கு தரவுப் பொறியியல் (data engineering), பாதுகாப்பு மற்றும் மென்பொருள் மேம்பாடு ஆகியவற்றில் திறன்கள் தேவை. பெரும்பாலான நிறுவனங்கள் இதைச் சரியாகச் செய்ய அனுபவம் வாய்ந்த கூட்டாளர்களுடன் இணைந்து செயல்படுகின்றன.
இதன் விளைவாக, உங்கள் வணிகத்தைப் புரிந்துகொண்டு, உங்கள் போட்டியாளர்களால் வாங்க முடியாத மதிப்பை உருவாக்கும் ஒரு AI உங்களுக்குக் கிடைக்கும்.
ஆதாரம்: https://dev.to/mpiric_ai/how-to-build-a-custom-generative-ai-solution-for-your-business-388c
விருப்பத்தேர்வு கற்றல் சமூகம்: https://t.me/GyaanSetuAi