अपने कार्यप्रवाहों को व्यवस्थित और स्वचालित करने के लिए एलएलएम का लाभ उठाना

अपने कार्यप्रवाहों को व्यवस्थित और स्वचालित करने के लिए एलएलएम का लाभ उठाना

समय टिकट: 7 अप्रैल, 2023 5:14 पूर्वाह्न

चाहे आप एक छोटे स्टार्टअप में काम कर रहे हों, या एक बड़े ट्रांसनैशनल कॉर्पोरेशन में, इस बात की अच्छी संभावना है कि आपने वर्कफ़्लो ऑटोमेशन के बारे में पहले ही सुना होगा। वास्तव में, इस बात की संभावना और भी अधिक है कि आपने उन उपकरणों और तत्वों के साथ इंटरैक्ट किया है जो एक हद तक आपके वर्कलोड के कुछ हिस्से को स्वचालित करते हैं। ईमेल छाँटने और अनुक्रमित करने जैसे कार्यों में सहायता करने से; एक शीट में डेटा इनपुट करना, या अपने कार्य-महत्वपूर्ण डिजिटल दस्तावेज़ों को प्रबंधित करना, महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं को पूरी तरह से स्वचालित करने के लिए, वर्कफ़्लो स्वचालन सफल व्यवसायों में दिन-प्रतिदिन के जीवन के लिए एक आवश्यक उपकरण बन गया है।

हालांकि, पारंपरिक कार्यप्रवाह स्वचालन प्रक्रियाएं अपनी सीमाओं के बिना नहीं हैं: उदाहरण के लिए, वे नियमों के एक सख्त सेट पर निर्भर करते हैं, जो परिभाषा के अनुसार दायरे और मापनीयता में सीमित हैं, और प्रभावी ढंग से प्रदर्शन करने के लिए अक्सर मानव इनपुट की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, चूंकि उन्हें मानव इनपुट की आवश्यकता होती है, यह मानवीय त्रुटि का रास्ता खोलता है, यह उल्लेख नहीं करने के लिए कि ये उपकरण भी मज़बूती से निर्णय लेने में सहायता नहीं कर सकते हैं। यह वह जगह है जहां एआई और बड़े भाषा मॉडल काम करते हैं, क्योंकि चैटजीपीटी जैसे चैटबॉट्स को वर्कफ़्लो ऑटोमेशन प्रक्रिया में एकीकृत करने से इन उपकरणों की प्रभावशीलता और दक्षता में तेजी से वृद्धि हो सकती है।

कार्यप्रवाह स्वचालन में एआई की भूमिका

अतीत में, कार्यप्रवाह स्वचालन इसकी लिपियों और समग्र प्रोग्रामिंग की बाधाओं तक सीमित था। इस प्रकार, इन उपकरणों को हमेशा यह सुनिश्चित करने के लिए कम से कम मानव निगरानी और बातचीत की आवश्यकता होती है कि वे इरादे से काम कर रहे हैं, जो स्वचालन के उद्देश्य को पराजित करता है। इसके अलावा, ऐसे कार्य जिनमें डेटा इनपुट के आधार पर परिणामों की भविष्यवाणी करने, और धोखाधड़ी से बचाव के लिए डेटा पैटर्न का विश्लेषण करने जैसे अधिक जटिल इंटरैक्शन की आवश्यकता होती है, जब इन पारंपरिक वर्कफ़्लो स्वचालन प्रयासों की बात आती है, तो ये सभी पहुंच से बाहर हैं।

वर्कफ्लो ऑटोमेशन के क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को शामिल करके, हम कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर कर सकते हैं, और उन प्रक्रियाओं को भी संबोधित कर सकते हैं जो अन्यथा अतीत में असंभव होतीं, जैसे कि ऊपर वर्णित हैं। वर्कफ़्लो ऑटोमेशन प्रक्रियाओं में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू करने के अन्य लाभों में बेहतर निर्णय लेना शामिल है; भविष्य बतानेवाला विश्लेषक; छवि और भाषण मान्यता, और रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन, दूसरों के बीच में।

इस कार्यान्वयन का एक अच्छा उदाहरण है कि कैसे Nanonets ईमेल पार्सिंग को स्वचालित करने के लिए AI का उपयोग करता है, इस मानक कार्य को पूरा करने के लिए आवश्यक टर्नअराउंड समय और मैन्युअल प्रयास को कम करना। नैनोनेट्स के मुख्य अनुप्रयोगों में से एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग के माध्यम से डेटा कैप्चर करने के प्रयासों को सरल बनाने के इर्द-गिर्द घूमता है। विशेष रूप से, हमारा एआई आपको किसी भी दस्तावेज़ से सटीक जानकारी एकत्र करने में सक्षम बनाता है - यहां तक ​​​​कि उन लोगों से भी जो मानक टेम्प्लेट का पालन नहीं करते हैं - और इसे आपकी आवश्यकताओं के अनुसार मान्य और निर्यात करते हैं।

हमारे एआई का यह विशिष्ट घटक बहुत सुव्यवस्थित और अनुकूलित करता है दस्तावेज़ प्रबंधन कार्यप्रवाह, जबकि मानवीय त्रुटि की कम संभावना के साथ स्वच्छ जानकारी भी प्रदान करता है।

एलएलएम क्या है?

एलएलएम, या बड़ा भाषा मॉडल, एक उन्नत प्रकार की कृत्रिम बुद्धि है जो किसी दिए गए इनपुट के आधार पर मानव-समान पाठ उत्पन्न कर सकता है। ये मॉडल, जैसे OpenAI का GPT-4, संदर्भ को समझने, सार्थक प्रतिक्रिया उत्पन्न करने और जटिल कार्य करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं। एलएलएम का लाभ उठाकर, व्यवसाय और व्यक्ति अपने कार्यप्रवाह के विभिन्न पहलुओं को स्वचालित कर सकते हैं, उत्पादकता बढ़ा सकते हैं और मानवीय त्रुटि को कम कर सकते हैं।

एलएलएम कैसे कार्यप्रवाह स्वचालन में सुधार करने में मदद करते हैं?

यहां तक ​​कि पिछले कुछ वर्षों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने जो प्रगति देखी है, और वर्कफ़्लो ऑटोमेशन में इसकी बढ़ती भूमिका के बावजूद, इस उपकरण में अभी भी कुछ महत्वपूर्ण सीमाएँ हैं जो इसे प्राप्त कर सकती हैं। अधिक विशेष रूप से, एआई में प्राकृतिक भाषा इनपुट को संसाधित करने की क्षमता की कमी होती है, और उपयोगकर्ता की सटीक जरूरतों को पूरा करने के लिए व्यक्तिगत डेटा तैयार करने के सीमित तरीके होते हैं।

यह वह जगह है जहां बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) खेल में आते हैं, एआई को गहराई की एक अतिरिक्त परत देते हैं, जिससे उन्हें न केवल बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने की अनुमति मिलती है, बल्कि संसाधित करने के लिए प्राकृतिक भाषा इनपुट के आधार पर उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं को भी समझते हैं। और डेटा को प्रभावी और उपयोगकर्ता के अनुकूल तरीके से प्रस्तुत करना। ChatGPT जैसे चैटबॉट्स में हाल के विकास ने कुछ वर्कफ़्लो स्वचालन प्रयासों के साथ GPT-4 LLM के एकीकरण की अनुमति दी है। जैपियर जैसे व्यवसायों ने हाल ही में इस तकनीक को अपनी मौजूदा पेशकशों में शामिल किया है, जिससे उन्हें और अधिक लचीलापन मिला है और इसके एआई समाधानों की पिछली अधिकांश सीमाओं को पार किया है।

भाषा इनपुट को संसाधित करने की क्षमता अधिक स्वचालन प्रयासों के लिए क्षेत्र खोलती है, विशेष रूप से जब उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और जुड़ाव की बात आती है। जैसे, यह विकास अधिक व्यावहारिक उपयोगों का मार्ग प्रशस्त करता है, जैसे कि उपयोगकर्ताओं और ग्राहकों के साथ सीधे बातचीत करने के लिए एआई का उपयोग करना।

इन विकासों का एक अच्छा उदाहरण है कि कैसे Uber एआई और एलएलएम का इस्तेमाल कर रहा है उपयोगकर्ताओं और ड्राइवरों के बीच संचार को सुव्यवस्थित करने के लिए। इसके काम करने का तरीका यह है कि, जब भी कोई उपयोगकर्ता या ड्राइवर चैट सुविधा के माध्यम से कोई प्रश्न दर्ज करता है, तो उसके माइकलएंजेलो एआई का प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण घटक इरादे को समझने के लिए पाठ को संसाधित करेगा, और प्रतिक्रिया उत्पन्न करेगा जिसे उपयोगकर्ता एक के साथ चुन सकते हैं। नल। यह ड्राइवर के लिए यात्रा को अधिक सुरक्षित बनाता है, क्योंकि वे टेक्स्ट या कॉल का मैन्युअल रूप से जवाब दिए बिना नेविगेट करने पर अपना ध्यान रख सकते हैं, साथ ही यह भी सुनिश्चित करते हैं कि क्लाइंट को उनके टेक्स्ट का समय पर जवाब मिले।

एक ही शिरे में, कोका कोला भी एआई में काम कर रही है अपनी आधुनिक वेंडिंग मशीनों के साथ, जो इन मशीनों से पेय खरीदते समय PoS संचालन को सुविधाजनक बनाने के लिए कोका कोला फ्रीस्टाइल ऐप से जुड़ती हैं। कार्यान्वयन व्यक्तिगत खरीद जैसे महत्वपूर्ण डेटा को कैप्चर करने में भी मदद करता है, जो बदले में स्वचालित रूप से कैप्चर किया जा सकता है और इंटरनेट-सक्षम वेंडिंग मशीनों द्वारा उपयोग किया जा सकता है ताकि उस क्षेत्र में सबसे लोकप्रिय पेय को स्टॉक करने, बिक्री में सुधार करने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके। इसके अतिरिक्त, एआई यूजर एंगेजमेंट वर्कफ्लो में एक "गैमिफिकेशन" पहलू भी जोड़ता है, जिससे यूजर्स फेसबुक मैसेंजर के माध्यम से अपने ऑनबोर्ड चैटबॉट के साथ बातचीत कर सकते हैं, जो एनएलपी का उपयोग प्रति उपयोगकर्ता के आधार पर अपनी भाषा और व्यक्तित्व को अनुकूलित करने के लिए करता है।

हालाँकि, ये सभी नवाचार उपयोगकर्ता जुड़ाव और विपणन में सुधार से संबंधित नहीं हैं। इसका स्पष्ट उदहारण, आईबीएम वाटसन का एआई प्लेटफॉर्म अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं को शामिल करने के लिए एलएलएम का उपयोग करता है, जिससे यह स्वास्थ्य सेवा, वित्त और ग्राहक सेवा क्षेत्रों सहित विभिन्न प्रकार के उद्योगों की सेवा करने की क्षमता प्रदान करता है। एआई प्राकृतिक भाषा इनपुट को समझने में सक्षम है; पैटर्न स्थापित करने के लिए डेटा कैप्चर करना, और अपने उपयोगकर्ताओं के वर्कफ़्लो स्वचालन को बढ़ाने के लिए विस्तृत विविधता प्रदान करना।

एआई और एलएलएम फार्मास्यूटिकल्स के क्षेत्र में भी सहायक बन गए हैं, क्योंकि जॉनसन एंड जॉनसन जैसी कंपनियों ने वैज्ञानिक ग्रंथों और साहित्य की विशाल मात्रा को संसाधित करने और उनका विश्लेषण करने के लिए एक बार अपना उपयोग अपनाया था। उम्मीद यह थी कि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से, एआई नई दवाओं को विकसित करने के संभावित तरीकों को उजागर कर सकता है और सुझाव दे सकता है, जो बदले में दवा खोज प्रक्रिया के वर्कफ़्लो स्वचालन में एक बड़ा वरदान है। जबकि उत्पाद ही 2019 से बंद कर दिया गया है खराब वित्तीय प्रदर्शन के कारण, यह दवाओं की खोज के क्षेत्र में इन तकनीकों के संभावित उपयोगों पर प्रकाश डालता है।

कार्यप्रवाहों को स्वचालित करने के लिए एलएलएम का उपयोग करना

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की शक्ति का लाभ उठाने से कार्यप्रवाह बहुत आसान हो सकता है और समय की बचत हो सकती है। ईमेल का मसौदा तैयार करने और सामग्री उत्पन्न करने से लेकर स्वचालित परियोजना प्रबंधन और ग्राहक सहायता प्रदान करने तक, एलएलएम प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक आउटपुट उत्पन्न करने के लिए उपयोगकर्ता इनपुट को समझ और व्याख्या कर सकते हैं। यहां कुछ सामान्य उपयोग के मामले हैं जहां एलएलएम उत्पादकता में सुधार करने में काफी मदद कर सकता है।

ईमेल और अन्य संचार का मसौदा तैयार करना

एलएलएम का उपयोग ईमेल, सोशल मीडिया अपडेट और संचार के अन्य रूपों का मसौदा तैयार करने के लिए किया जा सकता है। एक संक्षिप्त रूपरेखा या प्रमुख बिंदु प्रदान करके, एलएलएम एक अच्छी तरह से संरचित, सुसंगत और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक संदेश उत्पन्न कर सकता है। यह समय बचाता है और सुनिश्चित करता है कि आपके संचार स्पष्ट और पेशेवर हैं।

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आपके वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित और स्वचालित करने के लिए एलएलएम का लाभ उठाना प्लेटोब्लॉकचेन डेटा इंटेलिजेंस। लंबवत खोज. ऐ.

सामग्री पीढ़ी

चाहे आपको ब्लॉग पोस्ट, उत्पाद विवरण या मार्केटिंग सामग्री बनाने की आवश्यकता हो, एलएलएम उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री उत्पन्न करके मदद कर सकता है। बस एक रूपरेखा या विषय प्रदान करें, और एलएलएम अपने विशाल ज्ञान आधार का उपयोग शिल्प सामग्री के लिए करेगा जो आकर्षक, सूचनात्मक और अच्छी तरह से संरचित है।

कार्य स्वचालन

एलएलएम को परियोजना और कार्य प्रबंधन को स्वचालित करने के लिए ट्रेलो, आसन, या मंडे डॉट कॉम जैसे विभिन्न कार्य प्रबंधन प्रणालियों के साथ एकीकृत किया जा सकता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके, एलएलएम मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना उपयोगकर्ता इनपुट को समझ और व्याख्या कर सकते हैं, कार्य बना सकते हैं, स्थिति अपडेट कर सकते हैं और प्राथमिकताएं निर्दिष्ट कर सकते हैं।

डेटा विश्लेषण और रिपोर्टिंग

एलएलएम का उपयोग बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने और रिपोर्ट या सारांश तैयार करने के लिए किया जा सकता है। प्रासंगिक जानकारी के साथ एलएलएम प्रदान करके, यह कच्चे डेटा को कार्रवाई योग्य खुफिया में बदलने, प्रवृत्तियों, पैटर्न और अंतर्दृष्टि की पहचान कर सकता है। यह डेटा-संचालित निर्णय लेने के इच्छुक व्यवसायों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान हो सकता है।

ग्राहक सहयोग

एलएलएम को अपने ग्राहक सहायता सिस्टम में एकीकृत करके, आप अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के जवाबों को स्वचालित कर सकते हैं, जिससे आपकी सहायता टीम पर काम का बोझ कम हो जाता है। एलएलएम वास्तविक समय में सहायक और सटीक प्रतिक्रिया उत्पन्न करते हुए, ग्राहक की क्वेरी के संदर्भ और मंशा को समझ सकते हैं।

प्रोग्रामिंग सहायता

एलएलएम का उपयोग कोड स्निपेट उत्पन्न करने, डिबगिंग के लिए सुझाव प्रदान करने, या सर्वोत्तम प्रोग्रामिंग प्रथाओं पर मार्गदर्शन प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। प्रोग्रामिंग भाषाओं और रूपरेखाओं के एलएलएम के विशाल ज्ञान का लाभ उठाकर, डेवलपर्स समय बचा सकते हैं और सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनका कोड अनुकूलित और कुशल है।

एलएलएम लागू करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

उपयुक्त उपयोग के मामलों की पहचान करें

एलएलएम को अपने वर्कफ़्लोज़ में एकीकृत करने से पहले, उन कार्यों की पहचान करना आवश्यक है जो स्वचालन के लिए उपयुक्त हैं। ऐसे कार्य जिनमें दोहराई जाने वाली प्रक्रियाएँ शामिल हैं, प्राकृतिक भाषा समझ की आवश्यकता होती है, या सामग्री उत्पन्न करना शामिल है, आदर्श उम्मीदवार हैं।

एक पायलट प्रोजेक्ट के साथ शुरुआत करें

एलएलएम लागू करते समय, एक छोटे पायलट प्रोजेक्ट के साथ शुरुआत करना एक अच्छा विचार है। यह आपको एलएलएम की प्रभावशीलता का आकलन करने, अपने दृष्टिकोण को परिष्कृत करने और स्केलिंग से पहले किसी भी संभावित चुनौतियों की पहचान करने की अनुमति देता है।

मॉनिटर और ऑप्टिमाइज़ करें

किसी भी एआई-चालित तकनीक की तरह, एलएलएम को आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए फाइन-ट्यूनिंग और अनुकूलन की आवश्यकता हो सकती है। एलएलएम के प्रदर्शन की नियमित रूप से निगरानी करें, उपयोगकर्ताओं से प्रतिक्रिया प्राप्त करें और इसकी प्रभावशीलता में सुधार के लिए आवश्यक समायोजन करें।

निष्कर्ष

जब GPT-4 जैसे LLM वर्कफ़्लो स्वचालन के क्षेत्र में क्रांति ला रहे हैं, तो हमने मुश्किल से सतह को खंगाला है। यह सभी साक्ष्य इस तथ्य की ओर इशारा करते हैं कि व्यवसाय के भविष्य में दोनों कर्मियों के साथ-साथ उनके संभावित ग्राहकों और उपयोगकर्ताओं के कार्यों और प्रयासों का समर्थन करने के लिए एक उपकरण के रूप में बहुत बड़ी एआई भागीदारी दिखाई देगी।

क्या आपने किसी एलएलएम-आधारित वर्कफ़्लो ऑटोमेशन टूल के साथ इंटरैक्ट किया है? अपने अनुभव और विचार हमारे साथ साझा करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें!

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