यह ब्रेनपैड इंक के प्रमुख डेटा वैज्ञानिक डॉ. नाओकी ओकाडा की अतिथि पोस्ट है।
2004 में स्थापित है, ब्रेनपैड इंक. डेटा उपयोग के क्षेत्र में एक अग्रणी भागीदार है, कंपनियों को डेटा के उपयोग के माध्यम से व्यवसाय बनाने और उनके प्रबंधन में सुधार करने में मदद करता है। आज तक, ब्रेनपैड ने 1,300 से अधिक कंपनियों की मदद की है, मुख्य रूप से उद्योग जगत के नेता। ब्रेनपैड के पास अवधारणा और कार्यान्वयन के प्रमाण के लिए डेटा उपयोग रणनीति तैयार करने से लेकर वन-स्टॉप सेवा प्रदान करने का लाभ है। ब्रेनपैड की अनूठी शैली जमीनी समस्याओं को हल करने के लिए ग्राहकों के साथ मिलकर काम करना है, जैसे कि डेटा जो एक मौन संगठनात्मक संरचना के कारण एकत्र नहीं किया जा रहा है या डेटा जो मौजूद है लेकिन व्यवस्थित नहीं है।
यह पोस्ट चर्चा करती है कि आंतरिक ज्ञान साझा करने का उपयोग कैसे करें अमेज़ॅन केंद्र और AWS लाम्बा और अमेज़ॅन केंद्र ज्ञान साझा करने में कई कंपनियों के सामने आने वाली बाधाओं को कैसे हल करता है। हम चार प्रमुख क्षेत्रों में ब्रेनपैड के प्रयासों का सारांश प्रस्तुत करते हैं:
- ज्ञान साझा करने में ऐसी कौन सी समस्याएँ हैं जिनका कई कंपनियों को सामना करना पड़ता है?
- हमने अमेज़न केंद्र क्यों चुना?
- हमने ज्ञान साझाकरण प्रणाली कैसे लागू की?
- यदि कोई उपकरण उपयोगी भी है, तो उसका उपयोग न किया जाए तो उसका कोई अर्थ नहीं है। हमने गोद लेने की बाधा को कैसे दूर किया?
ज्ञान साझा करने में समस्याएँ जिनका कई कंपनियों को सामना करना पड़ता है
कई कंपनियां अपने काम को अलग-अलग क्षेत्रों में बांटकर नतीजे हासिल करती हैं। इनमें से प्रत्येक गतिविधि हर दिन नए विचार उत्पन्न करती है। यह ज्ञान व्यक्तिगत आधार पर संचित किया जाता है। यदि इस ज्ञान को लोगों और संगठनों के बीच साझा किया जा सके, तो संबंधित कार्यों में तालमेल बनाया जा सकता है, और कार्य की दक्षता और गुणवत्ता में नाटकीय रूप से वृद्धि होगी। यह ज्ञान बांटने की शक्ति है।
हालाँकि, ज्ञान साझा करने में कई सामान्य बाधाएँ हैं:
- कुछ लोग सक्रिय रूप से शामिल हैं, और व्यस्त कार्यक्रम के कारण यह प्रक्रिया लंबे समय तक जारी नहीं रह सकती है।
- ज्ञान कई मीडिया में बिखरा हुआ है, जैसे कि आंतरिक विकी और पीडीएफ, जिससे आपके लिए आवश्यक जानकारी ढूंढना मुश्किल हो जाता है।
- ज्ञान समेकन प्रणाली में कोई भी ज्ञान दर्ज नहीं करता है। इसकी खराब खोज क्षमता के कारण सिस्टम का व्यापक रूप से उपयोग नहीं किया जाएगा।
हमारी कंपनी को इसी तरह की स्थिति का सामना करना पड़ा। ज्ञान साझा करने के साथ मूलभूत समस्या यह है कि यद्यपि अधिकांश कर्मचारियों को ज्ञान प्राप्त करने की तीव्र आवश्यकता होती है, उनके पास अपने स्वयं के ज्ञान को कीमत पर साझा करने के लिए बहुत कम प्रेरणा होती है। ज्ञान बांटने के एकमात्र उद्देश्य के लिए कर्मचारियों के व्यवहार को बदलना आसान नहीं है।
इसके अलावा, प्रत्येक कर्मचारी या विभाग के पास ज्ञान संचय करने का अपना पसंदीदा तरीका होता है, और जबरदस्ती एकीकरण करने की कोशिश से ज्ञान साझा करने में प्रेरणा या प्रदर्शन नहीं मिलेगा। यह प्रबंधन के लिए सिरदर्द है, जो ज्ञान को समेकित करना चाहता है, जबकि क्षेत्र के लोग विकेंद्रीकृत तरीके से ज्ञान प्राप्त करना चाहते हैं।
हमारी कंपनी में, अमेज़ॅन केंद्र एक क्लाउड सेवा है जिसने इन समस्याओं का समाधान किया है।
हमने अमेज़न केंद्र को क्यों चुना?
अमेज़ॅन केंद्र एक क्लाउड सेवा है जो हमें एक सामान्य इंटरफ़ेस से आंतरिक जानकारी खोजने की अनुमति देती है। दूसरे शब्दों में, यह एक सर्च इंजन है जो आंतरिक जानकारी में माहिर है। इस खंड में, हम तीन प्रमुख कारणों पर चर्चा करते हैं कि हमने अमेज़न केंद्र को क्यों चुना।
ज्ञान का आसान एकत्रीकरण
जैसा कि पिछले अनुभाग में उल्लेख किया गया है, ज्ञान, भले ही वह मौजूद हो, कई मीडिया में बिखरा हुआ होता है। हमारे मामले में, यह हमारी आंतरिक विकी और विभिन्न दस्तावेज़ फ़ाइलों में बिखरा हुआ था। अमेज़ॅन केंद्र शक्तिशाली प्रदान करता है connectors इस स्थिति के लिए. हम बिना किसी परेशानी के ग्रुपवेयर, विकी, माइक्रोसॉफ्ट पावरपॉइंट फाइलें, पीडीएफ और अन्य सहित विभिन्न प्रकार के मीडिया से आसानी से दस्तावेज़ आयात कर सकते हैं।
इसका मतलब यह है कि कर्मचारियों को ज्ञान साझा करने के लिए अपने ज्ञान को संग्रहीत करने के तरीके को बदलने की ज़रूरत नहीं है। हालाँकि ज्ञान एकत्रीकरण अस्थायी रूप से प्राप्त किया जा सकता है, लेकिन इसे बनाए रखना बहुत महंगा है। इसे स्वचालित करने की क्षमता हमारे लिए एक बहुत ही वांछनीय कारक थी।
महान खोज योग्यता
वहाँ बहुत सारे ग्रुपवेयर और विकी हैं जो सूचना इनपुट में उत्कृष्ट हैं। हालाँकि, उनमें अक्सर सूचना आउटपुट (खोज योग्यता) में कमज़ोरियाँ होती हैं। यह जापानी खोज के लिए विशेष रूप से सच है। उदाहरण के लिए, अंग्रेजी में, शब्द-स्तरीय मिलान उचित स्तर की खोज क्षमता प्रदान करता है। हालाँकि, जापानी में, शब्द निकालना अधिक कठिन है, और ऐसे मामले भी हैं जहाँ शब्दों को उचित संख्या में वर्णों द्वारा अलग करके मिलान किया जाता है। यदि "टोक्यो-टू (東京都)" की खोज को दो अक्षरों, "टोक्यो (東京)" और "क्योटो (京都)" से अलग किया जाता है, तो उस ज्ञान को ढूंढना मुश्किल होगा जिसे आप ढूंढ रहे हैं।
अमेज़न केंद्र शानदार ऑफर देता है मशीन लर्निंग के माध्यम से खोज योग्यता. "प्रौद्योगिकी रुझान" जैसी पारंपरिक कीवर्ड खोजों के अलावा, प्राकृतिक भाषा खोजें जैसे "मुझे नई प्रौद्योगिकी पहलों के बारे में जानकारी चाहिए" उपयोगकर्ता अनुभव को काफी बढ़ा सकती है। एकत्रित जानकारी को उचित रूप से खोजने की क्षमता दूसरा कारण है जिसके लिए हमने अमेज़न केंद्र को चुना।
स्वामित्व की कम लागत
आईटी उपकरण जो ज्ञान एकत्रीकरण और पुनर्प्राप्ति में विशेषज्ञ हैं, एंटरप्राइज़ खोज सिस्टम कहलाते हैं। इन प्रणालियों को लागू करने में एक समस्या लागत है। कई सौ कर्मचारियों वाले संगठन के लिए, परिचालन लागत प्रति वर्ष 10 मिलियन येन से अधिक हो सकती है। ज्ञान साझा करने की पहल शुरू करने का यह कोई सस्ता तरीका नहीं है।
अमेज़न केंद्र की पेशकश की गई है बहुत कम लागत अधिकांश उद्यम खोज प्रणालियों की तुलना में। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, ज्ञान साझा करने की पहल को लागू करना आसान नहीं है। हम छोटी शुरुआत करना चाहते थे, और अमेज़ॅन केंद्र की स्वामित्व की कम लागत हमारे निर्णय में एक महत्वपूर्ण कारक थी।
इसके अलावा, अमेज़ॅन केंद्र के कार्यान्वयन में आसानी और लचीलापन भी हमारे लिए बड़े फायदे हैं। अगला भाग हमारे कार्यान्वयन का एक उदाहरण संक्षेप में प्रस्तुत करता है।
हमने ज्ञान साझाकरण प्रणाली को कैसे लागू किया
कार्यान्वयन एक अतिशयोक्तिपूर्ण विकास प्रक्रिया नहीं है; यह अमेज़ॅन केंद्र प्रसंस्करण प्रवाह का पालन करके कोड के बिना किया जा सकता है। कार्यान्वयन प्रक्रिया में पांच प्रमुख बिंदु यहां दिए गए हैं:
- डेटा स्रोत (ज्ञान संचय) - हमारी कंपनी का प्रत्येक विभाग और कर्मचारी अक्सर आंतरिक अध्ययन सत्र आयोजित करते थे, और इन गतिविधियों के माध्यम से, विकी और विभिन्न प्रकार के भंडारण जैसे कई मीडिया में ज्ञान जमा किया जाता था। उस समय, बाद में अध्ययन सत्रों से मिली जानकारी की समीक्षा करना आसान था। हालाँकि, किसी विशिष्ट क्षेत्र या प्रौद्योगिकी के बारे में ज्ञान निकालने के लिए प्रत्येक माध्यम की विस्तार से समीक्षा करना आवश्यक था, जो बहुत सुविधाजनक नहीं था।
- कनेक्टर्स (ज्ञान एकत्रित करना) - अमेज़ॅन केंद्र में कनेक्टर कार्यक्षमता के साथ, हम कंपनी भर में बिखरे हुए ज्ञान को अमेज़ॅन केंद्र में जोड़ने और क्रॉस-अनुभागीय खोज योग्यता प्राप्त करने में सक्षम थे। इसके अलावा, कनेक्टर को एक प्रतिबंधित खाते के माध्यम से लोड किया जाता है, जिससे सुरक्षा-सचेत कार्यान्वयन की अनुमति मिलती है।
- खोज इंजन (जानकारी ढूँढना) - क्योंकि अमेज़न केंद्र के पास एक है प्रयोज्यता परीक्षण के लिए खोज पृष्ठ, हम दस्तावेज़ों को लोड करने के तुरंत बाद खोज इंजन की उपयोगिता का त्वरित परीक्षण करने में सक्षम थे, यह देखने के लिए कि किस प्रकार का ज्ञान पाया जा सकता है। यह लॉन्च की छवि को मजबूत करने में बहुत मददगार था।
- खोज यूआई (उपयोगकर्ताओं के लिए खोज पृष्ठ) - Amazon Kendra में एक फीचर है जिसे कहा जाता है अनुभव निर्माता जो उपयोगकर्ताओं के लिए खोज स्क्रीन को उजागर करता है। इस सुविधा को बिना किसी कोड के लागू किया जा सकता है, जो परीक्षण परिनियोजन के दौरान प्रतिक्रिया प्राप्त करने में बहुत सहायक थी। एक्सपीरियंस बिल्डर के अलावा, अमेज़ॅन केंद्र पायथन और रिएक्ट.जेएस एपीआई कार्यान्वयन का भी समर्थन करता है, इसलिए हम अंततः अपने कर्मचारियों को उनके अनुभव को बेहतर बनाने के लिए अनुकूलित खोज पृष्ठ प्रदान कर सकते हैं।
- विश्लेषिकी (उपयोग के रुझान की निगरानी) - एक उद्यम खोज प्रणाली केवल तभी मूल्यवान है जब बहुत से लोग इसका उपयोग कर रहे हों। अमेज़न केंद्र के पास है निगरानी करने की क्षमता कितनी खोजें की जा रही हैं और किन शर्तों के लिए। हम उपयोग के रुझान को ट्रैक करने के लिए इस सुविधा का उपयोग करते हैं।
हमारे पास हमारे कार्यान्वयन से संबंधित कुछ प्रश्नोत्तर भी हैं:
- आंतरिक ज्ञान एकत्र करने में कुछ चुनौतियाँ क्या थीं? हमें प्रत्येक विभाग और कर्मचारी के पास मौजूद ज्ञान को इकट्ठा करके शुरुआत करनी थी, लेकिन जरूरी नहीं कि ऐसी जगह पर हो जो सीधे अमेज़ॅन केंद्र से जुड़ा हो।
- अमेज़न केंद्र से हमें क्या लाभ हुआ? हमने पहले भी कई बार ज्ञान बांटने की कोशिश की थी, लेकिन अक्सर असफल रहे थे। कारण सूचना एकत्रीकरण, खोज योग्यता, परिचालन लागत और कार्यान्वयन लागत थे। अमेज़ॅन केंद्र में ऐसी विशेषताएं हैं जो इन समस्याओं को हल करती हैं, और हमने गर्भधारण के लगभग 3 महीने के भीतर इसे सफलतापूर्वक लॉन्च कर दिया। अब हम अमेज़ॅन केंद्र का उपयोग उन कार्यों के समाधान खोजने के लिए कर सकते हैं जिनके लिए पहले पूरे संगठन के सामूहिक ज्ञान के रूप में व्यक्तियों या विभागों के ज्ञान की आवश्यकता होती थी।
- आपने सिस्टम की खोज योग्यता का मूल्यांकन कैसे किया और आपने इसे सुधारने के लिए क्या किया? सबसे पहले, हमारे पास कई कर्मचारी थे जो सिस्टम के साथ बातचीत करते थे और फीडबैक प्राप्त करते थे। कार्यान्वयन की शुरुआत में जो एक समस्या उत्पन्न हुई वह यह थी कि जानकारी का बिखराव था जिसका ज्ञान के रूप में बहुत कम मूल्य था। ऐसा इसलिए था क्योंकि उदाहरण के लिए, कुछ डेटा स्रोतों में आंतरिक ब्लॉग पोस्ट की जानकारी शामिल थी। हम सही डेटा स्रोतों का चयन करके उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए लगातार काम कर रहे हैं।
जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, अमेज़ॅन केंद्र का उपयोग करके, हम न्यूनतम लागत पर कई कार्यान्वयन बाधाओं को दूर करने में सक्षम थे। हालाँकि, इस प्रकार के टूल के साथ सबसे बड़ी चुनौती इसे अपनाने में आने वाली बाधा है जो कार्यान्वयन के बाद आती है। अगला भाग इस बात का उदाहरण देता है कि हमने इस बाधा को कैसे पार किया।
हमने गोद लेने की बाधा को कैसे पार किया
क्या आपने कभी कोई ऐसा उपकरण देखा है जिसे लागू करने में आपने बहुत अधिक प्रयास, समय और पैसा खर्च किया हो, व्यापक उपयोग के बिना अप्रचलित हो गया हो? समस्याओं को हल करने में कार्यक्षमता कितनी भी अच्छी क्यों न हो, अगर लोग इसका उपयोग नहीं कर रहे हैं तो यह प्रभावी नहीं होगी।
अमेज़ॅन केंद्र के लॉन्च के साथ हमने जो पहल की उनमें से एक चैटबॉट प्रदान करना था। दूसरे शब्दों में, जब आप चैट टूल में कोई प्रश्न पूछते हैं, तो आपको उपयुक्त ज्ञान के साथ प्रतिक्रिया मिलती है। क्योंकि हमारे सभी दूरसंचार कर्मचारी दैनिक आधार पर एक चैट टूल का उपयोग करते हैं, इसलिए चैटबॉट्स का उपयोग करना उनके ब्राउज़र में एक नई खोज स्क्रीन खोलने की तुलना में कहीं अधिक संगत है।
इस चैटबॉट को लागू करने के लिए, हम लैम्ब्डा का उपयोग करते हैं, एक सेवा जो हमें सर्वर रहित, इवेंट-संचालित प्रोग्राम चलाने की अनुमति देती है। विशेष रूप से, निम्नलिखित वर्कफ़्लो लागू किया गया है:
- एक उपयोगकर्ता उल्लेख के साथ चैटबॉट पर एक प्रश्न पोस्ट करता है।
- चैटबॉट लैम्ब्डा को एक ईवेंट जारी करता है।
- लैम्ब्डा फ़ंक्शन घटना का पता लगाता है और प्रश्न के लिए अमेज़ॅन केंद्र की खोज करता है।
- लैम्ब्डा फ़ंक्शन खोज परिणामों को चैट टूल पर पोस्ट करता है।
- उपयोगकर्ता खोज परिणाम देखता है.
इस प्रक्रिया में केवल कुछ सेकंड लगते हैं और ज्ञान की खोज के लिए उच्च गुणवत्ता वाला उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है। अधिकांश कर्मचारी चैटबॉट के माध्यम से ज्ञान साझाकरण तंत्र से अवगत हुए, और इसमें कोई संदेह नहीं है कि चैटबॉट ने तंत्र के प्रसार में योगदान दिया। और क्योंकि कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जिन्हें अकेले चैटबॉट द्वारा कवर नहीं किया जा सकता है, हमने उन्हें और भी बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने के लिए चैटबॉट के साथ अनुकूलित खोज स्क्रीन का उपयोग करने के लिए भी कहा है।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने ज्ञान साझा करने के लिए अमेज़ॅन केंद्र का एक केस अध्ययन और तंत्र का प्रचार करने के लिए लैम्ब्डा का उपयोग करके चैटबॉट कार्यान्वयन का एक उदाहरण प्रस्तुत किया। हम अमेज़ॅन केंद्र को एक और छलांग लगाते हुए देखने के लिए उत्सुक हैं क्योंकि बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल लगातार विकसित हो रहे हैं।
यदि आप अमेज़न केंद्र को आज़माने में रुचि रखते हैं, तो देखें अमेज़ॅन केंद्र के साथ उद्यम खोज को बढ़ाना. ब्रेनपैड आपको आंतरिक ज्ञान साझा करने और जनरेटिव एआई का उपयोग करके दस्तावेज़ शोषण में भी मदद कर सकता है। अधिक जानकारी के लिए हमसे संपर्क करें।
लेखक के बारे में
डॉ. नाओकी ओकाडा ब्रेनपैड इंक में एक लीड डेटा साइंटिस्ट हैं। बिजनेस, एनालिटिक्स और इंजीनियरिंग में अपने क्रॉस-फंक्शनल अनुभव के साथ, वह डीएक्स संगठनों के निर्माण से लेकर अज्ञात क्षेत्रों में डेटा का लाभ उठाने तक ग्राहकों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करते हैं।
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- ईवीएम वित्त। विकेंद्रीकृत वित्त के लिए एकीकृत इंटरफ़ेस। यहां पहुंचें।
- क्वांटम मीडिया समूह। आईआर/पीआर प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 डेटा इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-brainpad-fosters-internal-knowledge-sharing-with-amazon-kendra/
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