আপনার ওয়ার্কফ্লোগুলিকে স্ট্রীমলাইন এবং স্বয়ংক্রিয় করতে LLMs ব্যবহার করা

আপনি একটি ছোট স্টার্টআপে কাজ করছেন বা একটি বড় ট্রান্সন্যাশনাল কর্পোরেশনে কাজ করছেন না কেন, আপনি ইতিমধ্যে ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন সম্পর্কে শুনেছেন এমন একটি ভাল সুযোগ রয়েছে। প্রকৃতপক্ষে, সম্ভবত আরও বেশি সুযোগ রয়েছে যে আপনি এমন সরঞ্জাম এবং উপাদানগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করেছেন যা আপনার কাজের চাপের কিছু অংশকে স্বয়ংক্রিয় করে। ইমেল বাছাই এবং সূচীকরণের মতো কাজে সহায়তা করা থেকে; একটি শীটে ডেটা ইনপুট করা, বা গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিকে সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় করার জন্য আপনার কাজের-অত্যাবশ্যক ডিজিটাল নথিগুলি পরিচালনা করা, কর্মপ্রবাহ অটোমেশন ক্রমবর্ধমানভাবে সফল ব্যবসায় দৈনন্দিন জীবনের জন্য একটি অপরিহার্য হাতিয়ার হয়ে উঠেছে।

তবে গতানুগতিক ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন প্রক্রিয়াগুলি তাদের সীমাবদ্ধতা ব্যতীত নয়: উদাহরণস্বরূপ, তারা একটি কঠোর নিয়মের উপর নির্ভর করে, যেগুলি সংজ্ঞা অনুসারে সুযোগ এবং মাপযোগ্যতার মধ্যে সীমাবদ্ধ এবং কার্যকরভাবে সম্পাদন করার জন্য প্রায়শই মানুষের ইনপুট প্রয়োজন হয়। অধিকন্তু, যেহেতু তাদের মানব ইনপুট প্রয়োজন, এটি মানব ত্রুটির পথ খুলে দেয়, উল্লেখ না করে যে এই সরঞ্জামগুলিও নির্ভরযোগ্যভাবে সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করতে পারে না। এখানেই AI এবং লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলি কার্যকর হয়, কারণ ChatGPT-এর মতো চ্যাটবটগুলিকে ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন প্রক্রিয়ায় একীভূত করা এই টুলগুলির কার্যকারিতা এবং কার্যকারিতাকে দ্রুতগতিতে বাড়িয়ে তুলতে পারে৷

---

ওয়ার্কফ্লো অটোমেশনে এআই-এর ভূমিকা

অতীতে, ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন এর স্ক্রিপ্ট এবং সামগ্রিক প্রোগ্রামিংয়ের সীমাবদ্ধতার মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল। যেমন, এই সরঞ্জামগুলির সর্বদা কমপক্ষে একটি পরিমিত মানব পর্যবেক্ষণ এবং মিথস্ক্রিয়া প্রয়োজন তা নিশ্চিত করার জন্য যে তারা উদ্দেশ্য অনুসারে কাজ করছে, যা অটোমেশনের উদ্দেশ্যকে হারায়। অধিকন্তু, যে কাজগুলির জন্য আরও জটিল ইন্টারঅ্যাকশনের প্রয়োজন হবে যেমন ডেটা ইনপুটগুলির উপর ভিত্তি করে ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়া, এবং প্রতারণা থেকে শনাক্ত করতে এবং রক্ষা করার জন্য ডেটা প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করা, একটি দম্পতির নাম দেওয়া, এই ঐতিহ্যগত ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন প্রচেষ্টার ক্ষেত্রে সবই নাগালের বাইরে।

ওয়ার্কফ্লো অটোমেশনের ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে, আমরা কাজগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর কভার করতে পারি, এবং এমনকি এমন প্রক্রিয়াগুলিকেও সম্বোধন করতে পারি যা অন্যথায় অতীতে অসম্ভব হত, যেমন উপরে উল্লিখিতগুলি। কর্মপ্রবাহ অটোমেশন প্রক্রিয়ায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগের অন্যান্য সুবিধার মধ্যে রয়েছে উন্নত সিদ্ধান্ত গ্রহণ; আনুমানিক বিশ্লেষণ; ইমেজ এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি, এবং রোবোটিক প্রক্রিয়া অটোমেশন, অন্যদের মধ্যে।

এই বাস্তবায়নের একটি ভাল উদাহরণ হল কিভাবে Nanonets ইমেল পার্সিং স্বয়ংক্রিয় করতে AI ব্যবহার করে, টার্নআরাউন্ড সময় হ্রাস করা এবং এই মানক কাজটি সম্পূর্ণ করার জন্য প্রয়োজনীয় ম্যানুয়াল প্রচেষ্টা। ন্যানোনেটের মূল অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের মাধ্যমে ডেটা ক্যাপচারের প্রচেষ্টাকে সহজ করার চারপাশে ঘোরে। বিশেষভাবে, আমাদের AI যেকোন ডকুমেন্ট থেকে আপনার প্রয়োজনীয় সঠিক তথ্য সংগ্রহ করতে সক্ষম করে—এমনকি যেগুলি স্ট্যান্ডার্ড টেমপ্লেট অনুসরণ করে না—এবং আপনার প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী এটিকে যাচাই ও রপ্তানি করতে সক্ষম করে।

আমাদের AI এর এই নির্দিষ্ট উপাদানটি ব্যাপকভাবে স্ট্রিমলাইন এবং অপ্টিমাইজ করে নথি ব্যবস্থাপনা কর্মপ্রবাহ, মানুষের ত্রুটির কম সম্ভাবনা সহ পরিষ্কার তথ্য উত্পাদন করার সময়।

---

এলএলএম কি?

একটি এলএলএম, বা বড় ভাষা মডেল, একটি উন্নত ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যা প্রদত্ত ইনপুটের উপর ভিত্তি করে মানুষের মতো পাঠ্য তৈরি করতে পারে। এই মডেলগুলি, যেমন OpenAI-এর GPT-4, প্রসঙ্গ বোঝার জন্য, অর্থপূর্ণ প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে এবং জটিল কাজগুলি সম্পাদন করতে প্রচুর পরিমাণে ডেটার উপর প্রশিক্ষিত। এলএলএম-এর সুবিধার মাধ্যমে, ব্যবসা এবং ব্যক্তিরা তাদের কর্মপ্রবাহের বিভিন্ন দিক স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, উত্পাদনশীলতা বাড়াতে এবং মানুষের ত্রুটি হ্রাস করতে পারে।

কিভাবে এলএলএম ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন উন্নত করতে সাহায্য করে?

এমনকি গত কয়েক বছরে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যে অগ্রগতি দেখেছে, এবং ওয়ার্কফ্লো অটোমেশনে এর ক্রমবর্ধমান ভূমিকা থাকা সত্ত্বেও, এই টুলটির এখনও কিছু গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতা রয়েছে যা এটি অর্জন করতে পারে। আরও নির্দিষ্টভাবে, এআই-এর নিজেরাই প্রাকৃতিক ভাষা ইনপুট প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা নেই, এবং ব্যবহারকারীর সঠিক চাহিদা পূরণ করে ব্যক্তিগতকৃত ডেটা তৈরি করার সীমিত পদ্ধতি রয়েছে।

এখানেই লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলি (LLMs) কার্যকর হয়, AI-কে গভীরতার একটি অতিরিক্ত স্তর দেয়, যা তাদের কেবলমাত্র প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেয় না, তবে প্রক্রিয়া করার জন্য প্রাকৃতিক ভাষা ইনপুটগুলির উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীর প্রয়োজনীয়তাগুলিও বুঝতে পারে। এবং একটি কার্যকর এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব পদ্ধতিতে ডেটা উপস্থাপন করুন। ChatGPT-এর মতো চ্যাটবটগুলির সাম্প্রতিক উন্নয়নগুলি নির্দিষ্ট ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন প্রচেষ্টার সাথে GPT-4 LLM-কে একীভূত করার অনুমতি দিয়েছে। Zapier-এর মতো ব্যবসাগুলি সম্প্রতি তাদের বিদ্যমান অফারগুলিতে এই প্রযুক্তিকে অন্তর্ভুক্ত করেছে, তাদের অনেক বেশি নমনীয়তা দিয়েছে এবং এর AI সমাধানগুলির অতীতের বেশিরভাগ সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করেছে।

ভাষা ইনপুট প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা আরও অটোমেশন প্রচেষ্টার জন্য ক্ষেত্র উন্মুক্ত করে, বিশেষ করে যখন এটি ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া এবং ব্যস্ততার ক্ষেত্রে আসে। যেমন, এই বিকাশটি আরও হ্যান্ড-অন ব্যবহারের পথ প্রশস্ত করে, যেমন ব্যবহারকারী এবং ক্লায়েন্টদের সাথে সরাসরি যোগাযোগ করতে AI ব্যবহার করে।

এই উন্নয়নের একটি ভাল উদাহরণ কিভাবে উবার এআই এবং এলএলএম ব্যবহার করছে ব্যবহারকারী এবং ড্রাইভারের মধ্যে যোগাযোগ স্ট্রীমলাইন করতে। এটি যেভাবে কাজ করে তা হল, যখনই একজন ব্যবহারকারী বা ড্রাইভার চ্যাট বৈশিষ্ট্যের মাধ্যমে একটি প্রশ্ন ইনপুট করে, তখনই এর Michelangelo AI এর প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ উপাদানটি উদ্দেশ্যটি বোঝার জন্য টেক্সটটি প্রক্রিয়া করবে এবং প্রতিক্রিয়া তৈরি করবে যা ব্যবহারকারীরা এককভাবে বেছে নিতে পারে। টোকা এটি ড্রাইভারের জন্য যাত্রাকে অনেক বেশি নিরাপদ করে তোলে, কারণ তারা ম্যানুয়ালি টেক্সট বা কলে সাড়া না দিয়ে নেভিগেট করার দিকে তাদের মনোযোগ রাখতে পারে, পাশাপাশি ক্লায়েন্টরা তাদের টেক্সটগুলিতে সময়মতো প্রতিক্রিয়া পান তা নিশ্চিত করে।

একই শিরা মধ্যে, কোকা কোলাও AI তে ড্যাবল করছে তাদের আধুনিক ভেন্ডিং মেশিনগুলির সাথে, যেগুলি এই মেশিনগুলি থেকে পানীয় কেনার সময় PoS ক্রিয়াকলাপগুলিকে সহজতর করতে Coca Cola Freestyle অ্যাপের সাথে সংযোগ করে৷ বাস্তবায়নটি ব্যক্তিগত কেনাকাটার মতো গুরুত্বপূর্ণ ডেটা ক্যাপচার করতেও সাহায্য করে, যেটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্যাপচার করতে পারে এবং ইন্টারনেট-সক্ষম ভেন্ডিং মেশিনগুলি দ্বারা সেই এলাকায় সর্বাধিক জনপ্রিয় পানীয় মজুত করতে উত্সাহিত করতে, বিক্রয়ের উন্নতি করতে পারে৷ উপরন্তু, AI ব্যবহারকারীদের ব্যস্ততার কর্মপ্রবাহে একটি "গ্যামিফিকেশন" দিক যোগ করে, ব্যবহারকারীদের Facebook মেসেঞ্জারের মাধ্যমে এর অনবোর্ড চ্যাটবটের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার অনুমতি দিয়ে, যা NLP ব্যবহার করে প্রতি-ব্যবহারকারীর ভিত্তিতে তার ভাষা এবং ব্যক্তিত্বকে মানিয়ে নিতে।

যাইহোক, এই সমস্ত উদ্ভাবন ব্যবহারকারীর ব্যস্ততা এবং বিপণন উন্নত করার সাথে সম্পর্কিত নয়। বিন্দু ক্ষেত্রে, আইবিএম ওয়াটসনের এআই প্ল্যাটফর্ম LLM ব্যবহার করে তার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সমাধানে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য, এটি স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ, এবং গ্রাহক পরিষেবা ক্ষেত্র সহ বিভিন্ন ধরণের শিল্পের পরিষেবা দেওয়ার ক্ষমতা দেয়। এআই প্রাকৃতিক ভাষা ইনপুট বুঝতে সক্ষম; প্যাটার্ন স্থাপনের জন্য ডেটা ক্যাপচার করা এবং এর ব্যবহারকারীদের ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন বাড়ানোর জন্য বিভিন্ন ধরনের অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

AI এবং LLM ফার্মাসিউটিক্যালস ক্ষেত্রেও সহায়ক হয়ে উঠেছে, কারণ জনসন অ্যান্ড জনসনের মতো কোম্পানিগুলি একসময় বৈজ্ঞানিক পাঠ্য এবং সাহিত্যের বিশাল ভলিউম প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ করার জন্য তাদের ব্যবহার গ্রহণ করেছিল। প্রত্যাশা ছিল যে, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের মাধ্যমে, এআই নতুন ওষুধ তৈরির সম্ভাব্য পদ্ধতিগুলিকে হাইলাইট এবং পরামর্শ দিতে পারে, যা ফলস্বরূপ ওষুধ আবিষ্কার প্রক্রিয়ার কর্মপ্রবাহ অটোমেশনে একটি বিশাল আশীর্বাদ। যখন পণ্য নিজেই 2019 হিসাবে বন্ধ করা হয়েছে দুর্বল আর্থিক পারফরম্যান্সের কারণে, এটি ওষুধ আবিষ্কারের ক্ষেত্রে এই প্রযুক্তিগুলির সম্ভাব্য ব্যবহার তুলে ধরে।

---

ওয়ার্কফ্লো স্বয়ংক্রিয় করতে এলএলএম ব্যবহার করা

লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের (LLMs) শক্তির ব্যবহার কর্মপ্রবাহকে ব্যাপকভাবে সহজ করতে পারে এবং সময় বাঁচাতে পারে। ইমেল খসড়া তৈরি করা এবং বিষয়বস্তু তৈরি করা থেকে শুরু করে স্বয়ংক্রিয় প্রকল্প পরিচালনা এবং গ্রাহক সহায়তা প্রদান, এলএলএমগুলি প্রাসঙ্গিকভাবে প্রাসঙ্গিক আউটপুট তৈরি করতে ব্যবহারকারীর ইনপুটগুলি বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে পারে। এখানে কিছু সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে যেখানে এলএলএমগুলি উত্পাদনশীলতা উন্নত করতে ব্যাপকভাবে সাহায্য করতে পারে।

খসড়া ইমেল এবং অন্যান্য যোগাযোগ

LLM ইমেল খসড়া, সামাজিক মিডিয়া আপডেট, এবং যোগাযোগের অন্যান্য ফর্ম ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি সংক্ষিপ্ত রূপরেখা বা মূল পয়েন্ট প্রদান করে, এলএলএম একটি সুগঠিত, সুসংগত, এবং প্রাসঙ্গিকভাবে প্রাসঙ্গিক বার্তা তৈরি করতে পারে। এটি সময় বাঁচায় এবং নিশ্চিত করে যে আপনার যোগাযোগগুলি পরিষ্কার এবং পেশাদার।

আমরা একটি সাধারণ AI ইমেল পার্সার টুল তৈরি করেছি যা আপনাকে সহজ ইনপুট দিয়ে ইমেলগুলি ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত তৈরি করতে সহায়তা করে৷ এমনকি আপনি যদি

---

কন্টেন্ট জেনারেশন

আপনার ব্লগ পোস্ট, পণ্যের বিবরণ বা বিপণন সামগ্রী তৈরি করতে হবে না কেন, এলএলএমগুলি উচ্চ-মানের সামগ্রী তৈরি করে সাহায্য করতে পারে। শুধু একটি রূপরেখা বা বিষয় প্রদান করুন, এবং LLM তার বিশাল জ্ঞানের ভিত্তি ব্যবহার করবে এমন বিষয়বস্তু তৈরি করতে যা আকর্ষণীয়, তথ্যপূর্ণ এবং সুগঠিত।

টাস্ক অটোমেশন

এলএলএমগুলিকে বিভিন্ন টাস্ক ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমের সাথে একীভূত করা যেতে পারে, যেমন ট্রেলো, আসানা, বা Monday.com, প্রকল্প এবং টাস্ক ম্যানেজমেন্ট স্বয়ংক্রিয় করতে। ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং ব্যবহার করে, এলএলএম ব্যবহারকারীর ইনপুট বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে পারে, কাজ তৈরি করতে, স্ট্যাটাস আপডেট করতে এবং ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপের প্রয়োজন ছাড়াই অগ্রাধিকার নির্ধারণ করতে পারে।

তথ্য বিশ্লেষণ এবং রিপোর্টিং

এলএলএমগুলি বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে এবং রিপোর্ট বা সারাংশ তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। প্রাসঙ্গিক তথ্য দিয়ে এলএলএম প্রদান করে, এটি প্রবণতা, নিদর্শন এবং অন্তর্দৃষ্টি সনাক্ত করতে পারে, কাঁচা ডেটাকে কার্যকরী বুদ্ধিমত্তায় রূপান্তরিত করে। ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে চাওয়া ব্যবসাগুলির জন্য এটি বিশেষভাবে মূল্যবান হতে পারে।

গ্রাহক সমর্থন

আপনার গ্রাহক সহায়তা সিস্টেমে LLM একত্রিত করে, আপনি প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নগুলির প্রতিক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে পারেন, আপনার সমর্থন দলের কাজের চাপ কমাতে পারেন। এলএলএমগুলি গ্রাহকের প্রশ্নের প্রসঙ্গ এবং অভিপ্রায় বুঝতে পারে, রিয়েল-টাইমে সহায়ক এবং সঠিক প্রতিক্রিয়া তৈরি করে।

প্রোগ্রামিং সহায়তা

এলএলএমগুলি কোড স্নিপেট তৈরি করতে, ডিবাগিংয়ের জন্য পরামর্শ প্রদান করতে বা সর্বোত্তম প্রোগ্রামিং অনুশীলনের নির্দেশিকা দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ এবং ফ্রেমওয়ার্ক সম্পর্কে এলএলএম-এর বিশাল জ্ঞানের ব্যবহার করে, ডেভেলপাররা সময় বাঁচাতে পারে এবং তাদের কোড অপ্টিমাইজ করা এবং দক্ষ তা নিশ্চিত করতে পারে।

---

এলএলএম বাস্তবায়নের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন

উপযুক্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে চিহ্নিত করুন

আপনার ওয়ার্কফ্লোতে একটি LLM সংহত করার আগে, অটোমেশনের জন্য উপযুক্ত কাজগুলি সনাক্ত করা অপরিহার্য। যে কাজগুলি পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া জড়িত, স্বাভাবিক ভাষা বোঝার প্রয়োজন বা সামগ্রী তৈরি করা জড়িত সেগুলি আদর্শ প্রার্থী।

একটি পাইলট প্রকল্প দিয়ে শুরু করুন

এলএলএম বাস্তবায়ন করার সময়, একটি ছোট পাইলট প্রকল্প দিয়ে শুরু করা একটি ভাল ধারণা। এটি আপনাকে LLM-এর কার্যকারিতা পরিমাপ করতে, আপনার পদ্ধতির পরিমার্জন করতে এবং স্কেল করার আগে যেকোনো সম্ভাব্য চ্যালেঞ্জ চিহ্নিত করতে দেয়।

মনিটর এবং অপ্টিমাইজ করুন

যেকোন এআই-চালিত প্রযুক্তির মতো, এলএলএমগুলি আপনার নির্দিষ্ট চাহিদা পূরণ করে তা নিশ্চিত করার জন্য ফাইন-টিউনিং এবং অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন হতে পারে। নিয়মিতভাবে LLM-এর কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ করুন, ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করুন এবং এর কার্যকারিতা উন্নত করতে প্রয়োজনীয় সমন্বয় করুন।

উপসংহার

GPT-4-এর মতো এলএলএম কীভাবে ওয়ার্কফ্লো অটোমেশনের ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটাচ্ছে তা নিয়ে আমরা সবেমাত্র সারফেস স্ক্র্যাচ করেছি। এই সমস্ত প্রমাণগুলি এই সত্যটিকে নির্দেশ করে যে ব্যবসার ভবিষ্যত কর্মীদের পাশাপাশি তাদের সম্ভাব্য ক্লায়েন্ট এবং ব্যবহারকারীদের উভয়ের কাজ এবং প্রচেষ্টাকে সমর্থন করার জন্য একটি হাতিয়ার হিসাবে অনেক বড় AI সম্পৃক্ততা দেখতে পাবে।

আপনি কি কোনো এলএলএম-ভিত্তিক ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন টুলের সাথে যোগাযোগ করেছেন? আমাদের সাথে আপনার অভিজ্ঞতা এবং চিন্তা শেয়ার করতে বিনা দ্বিধায়!

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/