𝗧𝗵𝗲 𝗟𝗶𝗳𝗲𝗰𝘆𝗰𝗹𝗲 𝗼𝗳 𝗮 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗜 𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻
ஒரு Generative AI பயன்பாட்டை உருவாக்குவது என்பது வெறும் ஒரு API உடன் இணைப்பது மட்டுமல்ல.
பலர் இது ஒரு எளிய மூன்று படிநிலை செயல்முறை என்று நினைக்கிறார்கள்:
- பயனர் ஒரு கேள்வியைக் கேட்கிறார்.
- மாடல் அதைச் செயலாக்குகிறது.
- மாடல் ஒரு பதிலை அளிக்கிறது.
பயன்பாட்டு நிலையில் (Production), இது போதுமானதல்ல. நீங்கள் ஒரு நம்பகமான அமைப்பை உருவாக்க விரும்பினால், முழுமையான வாழ்க்கைச் சுழற்சியைப் பின்பற்ற வேண்டும். முறையான கட்டமைப்பு இல்லையென்றால், உங்கள் திட்டம் குறைந்த துல்லியம், அதிக செலவு மற்றும் பாதுகாப்பு அபாயங்களைச் சந்திக்க நேரிடும்.
ஒரு தொழில்முறை AI வாழ்க்கைச் சுழற்சி இந்த நிலைகளை உள்ளடக்கியது:
சிக்கலை வரையறுத்தல் (Problem Definition) மாடலுடன் தொடங்காதீர்கள். இலக்கிலிருந்து தொடங்குங்கள். நீங்கள் எந்தப் பிரச்சனையைத் தீர்க்க விரும்புகிறீர்கள் என்று கேளுங்கள். நீங்கள் ஆதரவு டிக்கெட்டுகளை (support tickets) குறைக்க விரும்புகிறீர்களா அல்லது தரவு அணுகலை மேம்படுத்த விரும்புகிறீர்களா? தெளிவான இலக்குகள் தொழில்நுட்பத் தேர்வுகளை வழிநடத்தும்.
தரவு சேகரிப்பு மற்றும் செயலாக்கம் (Data Collection and Processing) AI பயனுள்ளதாக இருக்கத் தகவல்கள் தேவை. நீங்கள் நிறுவன ஆவணங்கள், கையேடுகள் மற்றும் பதிவுகளைச் சேகரிக்க வேண்டும். மூலத் தரவு (Raw data) பெரும்பாலும் ஒழுங்கற்றதாக இருக்கும். நீங்கள் அதைச் சுத்திகரிக்க வேண்டும், நகல்களை நீக்க வேண்டும் மற்றும் பெரிய கோப்புகளைச் சிறிய துண்டுகளாகப் பிரிக்க வேண்டும். சிறிய துண்டுகள் AI விரைவாகப் பதில்களைக் கண்டறிய உதவுகின்றன.
மாடல் தேர்வு (Model Selection) உங்கள் தேவைகளைப் பொறுத்து ஒரு மாடலைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
- பகுத்தறிவு (reasoning) மற்றும் சாட் (chat) ஆகியவற்றிற்கு GPT அல்லது Claude போன்ற மாடல்களைப் பயன்படுத்தவும்.
- உங்களுக்குத் தனியுரிமை மற்றும் உள்ளூர் கட்டுப்பாடு (local control) தேவைப்பட்டால் Llama அல்லது Mistral போன்ற மாடல்களைப் பயன்படுத்தவும். செலவு, வேகம் மற்றும் துல்லியம் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் மாடல்களை மதிப்பீடு செய்யவும்.
பிராம்ட் இன்ஜினியரிங் (Prompt Engineering) நீங்கள் AI-யிடம் பேசும் விதம் முக்கியமானது. தெளிவற்ற பிராம்ட் (vague prompt) தெளிவற்ற பதிலையே தரும். விரிவான பிராம்ட் ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் பயனுள்ள பதிலை அளிக்கும். இந்தத் திறன் உங்கள் பயனர் அனுபவத்தை (user experience) நேரடியாகப் பாதிக்கிறது.
RAG மற்றும் வெக்டர் தரவுத்தளங்கள் (Vector Databases) LLM-களுக்கு உங்கள் நிறுவனத்தின் தனிப்பட்ட தரவுகள் தெரியாது. Retrieval-Augmented Generation (RAG) இதைச் சரிசெய்கிறது. இது முதலில் உங்கள் ஆவணங்களைத் தேடுகிறது, பின்னர் தொடர்புடைய தகவலை AI-க்கு அனுப்புகிறது. இது செயல்பட Pinecone அல்லது Milvus போன்ற வெக்டர் தரவுத்தளங்கள் தேவை.
பயன்பாட்டு மேம்பாடு (Application Development) இங்குதான் நீங்கள் பயனர் இடைமுகத்தை (user interface) உருவாக்குகிறீர்கள். ஒரு உண்மையான தயாரிப்பை உருவாக்க உங்கள் AI லாஜிக்கை Python, React அல்லது Node.js போன்ற கருவிகளுடன் இணைக்கிறீர்கள்.
சோதனை மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் (Testing and Deployment) AI சோதனை என்பது சாதாரண மென்பொருள் சோதனையிலிருந்து மாறுபட்டது. உண்மைகளைச் சரிபார்க்க வேண்டும் மற்றும் AI தவறான தகவல்களை உருவாக்காமல் இருப்பதை உறுதி செய்ய வேண்டும். சோதனை செய்த完成后, Kubernetes போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி பயன்பாட்டை கிளவுடுக்கு (cloud) மாற்றவும்.
கண்காணிப்பு மற்றும் மேம்படுத்தல் (Monitoring and Optimization) வெளியீடு என்பது வெறும் தொடக்கமே. AI எவ்வளவு செலவாகிறது, அது எவ்வளவு வேகமாகப் பதிலளிக்கிறது மற்றும் பயனர்கள் மகிழ்ச்சியாக இருக்கிறார்களா என்பதை நீங்கள் கண்காணிக்க வேண்டும். உங்கள் பிராம்ட்கள் மற்றும் தரவை மேம்படுத்த இந்தத் தகவல்களைப் பயன்படுத்தவும்.
எதிர்காலம் Generative AI-லிருந்து Agentic AI-க்கு மாறிவருகிறது. Generative AI உள்ளடக்கத்தை உருவாக்கும் போது, Agentic AI செயலில் இறங்குகிறது. இது காலண்டர்களைச் சரிபார்க்கவும், கூட்டங்களை முன்பதிவு செய்யவும் மற்றும் workflows-களை முடிக்கவும் முடியும்.
இந்த அமைப்புகளை உருவாக்க, இந்த முக்கியத் திறன்களில் கவனம் செலுத்துங்கள்:
- AI உடன் Python அல்லது Java Full Stack
- AI உடன் DevOps மற்றும் Multi-Cloud
- AI உடன் Data Analytics
உயர்தரத் தரவு மற்றும் வலுவான architecture மூலம் நிஜமான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதில் கவனம் செலுத்துங்கள்.
ஆதாரம்: https://dev.to/deekshithasai/the-complete-lifecycle-of-a-generative-ai-application-g14
விருப்பத்தேர்வு கற்றல் சமூகம்: https://t.me/GyaanSetuAi