میں نے Hindsight کو شور کے بغیر سیلز کالز یاد رکھنا سکھایا

ٹرانسکرپٹس یادداشت بننے کے لیے بہت زیادہ شور (noise) سے بھرپور ہوتے ہیں۔

اگر آپ کسی AI کو سیلز کال کا ہر لفظ فراہم کر دیں، تو آپ کو صرف کچرا ملے گا۔ آپ کو ذہانت حاصل نہیں ہوگی۔ زیادہ تر سسٹمز اس لیے ناکام ہو جاتے ہیں کیونکہ وہ ہر چیز کو یاد رکھنے کی کوشش کرتے ہیں۔

میں نے اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے ایک Deal Intelligence Agent بنایا ہے۔ یہ صرف ٹرانسکرائب نہیں کرتا، بلکہ یاد رکھتا ہے۔

میں نے Next.js, FastAPI, Supabase, Hindsight، اور Groq کا استعمال کیا۔ یہاں بتایا گیا ہے کہ میں نے کام کو کیسے تقسیم کیا:

میں نے ایجنٹ کو مفید رکھنے کے لیے یادداشت کو تین اقسام میں تقسیم کیا:

• Episodic memory: ایک مخصوص میٹنگ میں کیا ہوا۔ • Semantic memory: وہ پیٹرنز جو متعدد میٹنگز میں سامنے آتے ہیں۔ • Procedural memory: وہ حکمت عملیاں جو کسی مخصوص ڈیل کے لیے حقیقت میں کام کرتی ہیں۔

میں نے وقت کے تعین کے لیے ایک اصول بھی شامل کیا۔ ایجنٹ کو عاجز ہونا چاہیے۔

اگر آپ کی ایک میٹنگ ہے، تو ایجنٹ صرف وہی ریکارڈ کرتا ہے جو ہوا۔ دو میٹنگز کے بعد، یہ پیٹرنز تلاش کرتا ہے۔ صرف تین میٹنگز کے بعد ہی یہ کوئی حکمت عملی تجویز کرتا ہے۔ یہ AI کو بہت جلد غلط مفروضے لگانے سے روکتا ہے۔

اس کا نتیجہ میٹنگ سے پہلے کے بریف (pre-meeting brief) میں ایک بہت بڑا فرق ہے۔

ایک عام AI کہتا ہے: "قیمت کے اعتراضات کے لیے تیار رہیں۔"

میرا ایجنٹ کہتا ہے: "CFO، سارہ چین نے دوسری میٹنگ میں انٹرپرائز قیمت کو مسترد کر دیا تھا۔ چوتھی میٹنگ میں آپ کے مرحلہ وار قیمت (phased pricing) کی تجویز دینے کے بعد ان کا رویہ نرم ہوا۔ آج مرحلہ وار ڈھانچے (phased structure) کے ساتھ بات شروع کریں۔"

یہی ایک اسسٹنٹ اور ایک پارٹنر کے درمیان فرق ہے۔

میرے اہم نکات:

ماخذ: https://dev.to/saurabh_lodha_19f7487b927/i-taught-hindsight-to-remember-sales-calls-without-remembering-noise-220i