اپنے ورک فلو کو ہموار اور خودکار بنانے کے لیے LLMs کا فائدہ اٹھانا

چاہے آپ چھوٹے سٹارٹ اپ میں کام کر رہے ہوں، یا کسی بڑے بین الاقوامی کارپوریشن میں، اس بات کا ایک اچھا موقع ہے کہ آپ نے ورک فلو آٹومیشن کے بارے میں پہلے ہی سنا ہوگا۔ درحقیقت، اس سے بھی زیادہ امکان ہے کہ آپ نے ایسے ٹولز اور عناصر کے ساتھ بات چیت کی ہو جو آپ کے کام کے بوجھ کے کچھ حصے کو خودکار بناتے ہیں۔ ای میلز کو چھانٹنے اور انڈیکس کرنے جیسے کاموں میں مدد کرنے سے؛ ایک شیٹ میں ڈیٹا ڈالنا، یا اپنے کام کے لیے اہم ڈیجیٹل دستاویزات کا انتظام کرنا، اہم کاروباری عمل کو مکمل طور پر خودکار کرنے کے لیے، ورک فلو آٹومیشن تیزی سے کامیاب کاروباروں میں روزمرہ کی زندگی کے لیے ایک لازمی ذریعہ بن گیا ہے۔

تاہم ، روایتی ورک فلو آٹومیشن۔ عمل اپنی حدود کے بغیر نہیں ہیں: مثال کے طور پر، وہ قوانین کے ایک سخت سیٹ پر منحصر ہیں، جو تعریف کے لحاظ سے دائرہ کار اور توسیع پذیری میں محدود ہیں، اور مؤثر طریقے سے انجام دینے کے لیے اکثر انسانی ان پٹ کی ضرورت ہوگی۔ مزید برآں، چونکہ انہیں انسانی ان پٹ کی ضرورت ہوتی ہے، اس لیے یہ انسانی غلطی کا راستہ کھولتا ہے، یہ بتانے کی ضرورت نہیں کہ یہ ٹولز بھی قابل اعتماد طریقے سے فیصلہ سازی میں مدد نہیں کر سکتے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں AI اور Large Language Models کام میں آتے ہیں، کیونکہ ChatGPT جیسے چیٹ بوٹس کو ورک فلو آٹومیشن کے عمل میں ضم کرنا ان ٹولز کی تاثیر اور کارکردگی کو تیزی سے بڑھا سکتا ہے۔

---

ورک فلو آٹومیشن میں AI کا کردار

ماضی میں، ورک فلو آٹومیشن اس کے اسکرپٹس اور مجموعی پروگرامنگ کی رکاوٹوں تک محدود تھی۔ اس طرح، ان ٹولز کو ہمیشہ کم از کم انسانی نگرانی اور تعامل کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ وہ حسب منشا کام کر رہے ہیں، جو آٹومیشن کے مقصد کو شکست دیتا ہے۔ مزید برآں، وہ کام جن کے لیے زیادہ پیچیدہ تعاملات کی ضرورت ہوتی ہے جیسے کہ ڈیٹا ان پٹس کی بنیاد پر نتائج کی پیشن گوئی کرنا، اور دھوکہ دہی سے بچانے کے لیے ڈیٹا کے نمونوں کا تجزیہ کرنا، ایک جوڑے کا نام لینا، جب بات ان روایتی ورک فلو آٹومیشن کی کوششوں کی ہو تو وہ سب کچھ پہنچ سے باہر ہیں۔

ورک فلو آٹومیشن کے شعبے میں مصنوعی ذہانت کو شامل کر کے، ہم کاموں کی ایک وسیع رینج کا احاطہ کر سکتے ہیں، اور یہاں تک کہ ایسے عمل کو بھی حل کر سکتے ہیں جو بصورت دیگر ماضی میں ناممکن ہوتے، جیسا کہ اوپر ذکر کیا گیا ہے۔ ورک فلو آٹومیشن کے عمل میں مصنوعی ذہانت کو نافذ کرنے کے دیگر فوائد میں بہتر فیصلہ سازی شامل ہے۔ پیشن گوئی تجزیات؛ تصویر اور تقریر کی شناخت، اور روبوٹک عمل آٹومیشن، دوسروں کے درمیان.

اس عمل درآمد کی ایک اچھی مثال یہ ہے کہ نانونٹس ای میل کی تجزیہ کو خودکار کرنے کے لیے AI کا استعمال کرتا ہے۔اس معیاری کام کو مکمل کرنے کے لیے درکار ٹرناراؤنڈ اوقات اور دستی کوشش کو کم کرنا۔ Nanonets کی بنیادی ایپلی کیشنز میں سے ایک مصنوعی ذہانت کے استعمال کے ذریعے ڈیٹا حاصل کرنے کی کوششوں کو آسان بنانے کے گرد گھومتی ہے۔ خاص طور پر، ہمارا AI آپ کو کسی بھی دستاویز سے درست معلومات جمع کرنے کے قابل بناتا ہے—یہاں تک کہ ان سے بھی جو معیاری ٹیمپلیٹس کی پیروی نہیں کرتے ہیں۔

ہمارے AI کا یہ مخصوص جزو بہت زیادہ ہموار اور بہتر بناتا ہے۔ دستاویز کے انتظام کے کام کا بہاؤ، جبکہ انسانی غلطی کے کم امکانات کے ساتھ صاف معلومات بھی تیار کرتا ہے۔

---

ایل ایل ایم کیا ہے؟

LLM، یا Large Language Model، مصنوعی ذہانت کی ایک جدید قسم ہے جو دیے گئے ان پٹ کی بنیاد پر انسان جیسا متن تیار کر سکتی ہے۔ یہ ماڈلز، جیسے OpenAI کے GPT-4، کو سیاق و سباق کو سمجھنے، بامعنی ردعمل پیدا کرنے، اور پیچیدہ کام انجام دینے کے لیے بہت زیادہ ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے۔ LLMs کا فائدہ اٹھا کر، کاروبار اور افراد اپنے ورک فلو کے مختلف پہلوؤں کو خودکار کر سکتے ہیں، پیداواری صلاحیت کو بڑھا کر اور انسانی غلطی کو کم کر سکتے ہیں۔

LLMs ورک فلو آٹومیشن کو بہتر بنانے میں کس طرح مدد کرتے ہیں؟

یہاں تک کہ مصنوعی ذہانت نے پچھلے کچھ سالوں میں جو پیشرفت دیکھی ہے، اور ورک فلو آٹومیشن میں اس کے بڑھتے ہوئے کردار کے باوجود، اس ٹول کے پاس اب بھی کچھ اہم حدود ہیں جو یہ حاصل کر سکتا ہے۔ مزید خاص طور پر، AIs بذات خود فطری زبان کے آدانوں پر کارروائی کرنے کی صلاحیت سے محروم ہیں، اور صارف کی درست ضروریات کو پورا کرتے ہوئے ذاتی ڈیٹا تیار کرنے کے محدود طریقے رکھتے ہیں۔

یہ وہ جگہ ہے جہاں بڑی زبان کے ماڈلز (LLMs) کام میں آتے ہیں، جس سے AIs کو گہرائی کی ایک اضافی تہہ ملتی ہے، جس سے وہ نہ صرف بڑی مقدار میں ڈیٹا پر کارروائی کر سکتے ہیں، بلکہ پروسیس کرنے کے لیے قدرتی زبان کے ان پٹ کی بنیاد پر صارف کی ضروریات کو بھی سمجھتے ہیں۔ اور ڈیٹا کو موثر اور صارف دوست انداز میں پیش کریں۔ چیٹ بوٹس میں حالیہ پیش رفت جیسے کہ ChatGPT نے GPT-4 LLM کو کچھ ورک فلو آٹومیشن کوششوں کے ساتھ انضمام کی اجازت دی ہے۔ Zapier جیسے کاروبار نے حال ہی میں اس ٹیکنالوجی کو اپنی موجودہ پیشکشوں میں شامل کیا ہے، جس سے انہیں بہت زیادہ لچک ملتی ہے اور اس کے AI حلوں کی ماضی کی بیشتر حدود پر قابو پاتے ہیں۔

لینگویج ان پٹس پر کارروائی کرنے کی صلاحیت مزید آٹومیشن کی کوششوں کے لیے میدان کھولتی ہے، خاص طور پر جب بات صارف کے تعاملات اور مشغولیت کی ہو۔ اس طرح، یہ ترقی مزید استعمال کے لیے راہ ہموار کرتی ہے، جیسے کہ صارفین اور کلائنٹس کے ساتھ براہ راست بات چیت کرنے کے لیے AI کا استعمال۔

ان پیشرفتوں کی ایک اچھی مثال یہ ہے کہ کیسے Uber AI اور LLMs استعمال کر رہا ہے۔ صارفین اور ڈرائیوروں کے درمیان رابطے کو ہموار کرنے کے لیے۔ اس کے کام کرنے کا طریقہ یہ ہے کہ، جب بھی کوئی صارف یا ڈرائیور چیٹ فیچر کے ذریعے کوئی استفسار کرتا ہے، تو اس کے مائیکل اینجیلو AI کا قدرتی لینگویج پروسیسنگ جزو متن پر کارروائی کرے گا تاکہ ارادے کا اندازہ لگایا جا سکے، اور ایسے جوابات پیدا کیے جائیں جن کا انتخاب صارف ایک سنگل کے ذریعے کر سکتے ہیں۔ نل. یہ ڈرائیور کے لیے سفر کو زیادہ محفوظ بناتا ہے، کیونکہ وہ اپنی توجہ نیویگیٹ کرنے پر رکھ سکتے ہیں، ٹیکسٹ یا کالز کا دستی طور پر جواب دینے کے بغیر، اور یہ بھی یقینی بناتا ہے کہ کلائنٹس کو ان کے ٹیکسٹس کا بروقت جواب ملے۔

اسی رگ میں ، کوکا کولا بھی AI میں دب رہا ہے۔ ان کی جدید وینڈنگ مشینوں کے ساتھ، جو کوکا کولا فری اسٹائل ایپ کے ساتھ مربوط ہوتی ہیں تاکہ ان مشینوں سے مشروبات خریدتے وقت PoS آپریشنز کو آسان بنایا جا سکے۔ اس کے نفاذ سے انفرادی خریداری جیسے اہم ڈیٹا کو حاصل کرنے میں بھی مدد ملتی ہے، جس کے نتیجے میں انٹرنیٹ سے چلنے والی وینڈنگ مشینیں خود بخود حاصل کی جا سکتی ہیں اور اس کا استعمال اس علاقے میں مقبول ترین مشروبات کو ذخیرہ کرنے کی حوصلہ افزائی کے لیے، فروخت کو بہتر بناتا ہے۔ مزید برآں، AI صارفین کو اپنے آن بورڈ چیٹ بوٹ کے ساتھ فیس بک میسنجر کے ذریعے بات چیت کرنے کی اجازت دے کر، صارف کی مصروفیت کے کام کے فلو میں ایک "گیمیفیکیشن" پہلو بھی شامل کرتا ہے، جو NLP کا استعمال فی صارف کی بنیاد پر اپنی زبان اور شخصیت کو ڈھالنے کے لیے کرتا ہے۔

تاہم، یہ تمام اختراعات صارف کی مصروفیت اور مارکیٹنگ کو بہتر بنانے سے متعلق نہیں ہیں۔ مثال کے طور پر، IBM واٹسن کا AI پلیٹ فارم اپنے مصنوعی ذہانت کے حل میں قدرتی زبان کی پروسیسنگ کی صلاحیتوں کو شامل کرنے کے لیے LLM کا استعمال کرتا ہے، جس سے اسے صحت کی دیکھ بھال، مالیات، اور کسٹمر سروس کے شعبوں سمیت وسیع اقسام کی صنعتوں کی خدمت کرنے کی صلاحیت ملتی ہے۔ AI قدرتی زبان کے آدانوں کو سمجھنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ پیٹرن قائم کرنے کے لیے ڈیٹا کیپچر کرنا، اور اپنے صارفین کے ورک فلو آٹومیشن کو بڑھانے کے لیے وسیع قسم کی بصیرت فراہم کرنا۔

AI اور LLM بھی دواسازی کے شعبے میں اہم کردار ادا کر چکے ہیں، کیونکہ جانسن اینڈ جانسن جیسی کمپنیوں نے ایک بار سائنسی متن اور ادب کی وسیع مقدار پر کارروائی اور تجزیہ کرنے کے لیے ان کے استعمال کو اپنایا تھا۔ توقع یہ تھی کہ قدرتی لینگویج پروسیسنگ اور مشین لرننگ الگورتھم کے ذریعے، AI نئی ادویات تیار کرنے کے لیے ممکنہ طریقوں کو اجاگر اور تجویز کر سکتا ہے، جو کہ منشیات کی دریافت کے عمل کے ورک فلو آٹومیشن میں ایک بہت بڑا فائدہ ہے۔ جبکہ مصنوعات خود 2019 سے بند کر دیا گیا ہے۔ خراب مالی کارکردگی کی وجہ سے، یہ منشیات کی دریافت کے میدان میں ان ٹیکنالوجیز کے ممکنہ استعمال کو نمایاں کرتا ہے۔

---

ورک فلو کو خودکار کرنے کے لیے LLMs کا استعمال

Large Language Models (LLMs) کی طاقت کا فائدہ اٹھانا کام کے بہاؤ کو بہت آسان بنا سکتا ہے اور وقت کی بچت کر سکتا ہے۔ ای میلز کا مسودہ تیار کرنے اور مواد تیار کرنے سے لے کر پراجیکٹ مینجمنٹ کو خودکار بنانے اور کسٹمر سپورٹ فراہم کرنے تک، ایل ایل ایم سیاق و سباق سے متعلقہ آؤٹ پٹس تیار کرنے کے لیے صارف کے ان پٹس کو سمجھ سکتے ہیں اور ان کی تشریح کر سکتے ہیں۔ یہاں کچھ عام استعمال کے معاملات ہیں جہاں LLMs پیداوری کو بہتر بنانے میں بہت مدد کر سکتے ہیں۔

ای میلز اور دیگر مواصلات کا مسودہ تیار کرنا

LLMs کا استعمال ای میلز، سوشل میڈیا اپ ڈیٹس، اور مواصلات کی دیگر اقسام کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ ایک مختصر خاکہ یا کلیدی نکات فراہم کرنے سے، LLM ایک اچھی ساخت، مربوط، اور سیاق و سباق کے لحاظ سے متعلقہ پیغام تیار کر سکتا ہے۔ یہ وقت بچاتا ہے اور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ آپ کے مواصلات صاف اور پیشہ ورانہ ہیں۔

ہم نے ایک سادہ AI ای میل پارسر ٹول بنایا ہے جو آپ کو آسان ان پٹ دے کر ای میلز کو استعمال کرنے کے لیے تیار بنانے میں مدد کرتا ہے۔ بلامعاوضہ آزمائیں

---

مواد پیدا کرنا

چاہے آپ کو بلاگ پوسٹس، پروڈکٹ کی تفصیل، یا مارکیٹنگ کا مواد بنانے کی ضرورت ہو، LLMs اعلیٰ معیار کا مواد تیار کر کے مدد کر سکتے ہیں۔ بس ایک خاکہ یا موضوع فراہم کریں، اور LLM اپنے وسیع علمی بنیاد کو ایسے مواد کو تیار کرنے کے لیے استعمال کرے گا جو دلکش، معلوماتی، اور اچھی طرح سے تشکیل شدہ ہو۔

ٹاسک آٹومیشن

پراجیکٹ اور ٹاسک مینجمنٹ کو خودکار کرنے کے لیے LLMs کو مختلف ٹاسک مینجمنٹ سسٹمز، جیسے Trello، Asana، یا Monday.com کے ساتھ مربوط کیا جا سکتا ہے۔ نیچرل لینگویج پروسیسنگ کا استعمال کرتے ہوئے، ایل ایل ایمز صارف کی معلومات کو سمجھ سکتے ہیں اور ان کی تشریح کر سکتے ہیں، کام تخلیق کر سکتے ہیں، سٹیٹس کو اپ ڈیٹ کر سکتے ہیں، اور دستی مداخلت کی ضرورت کے بغیر ترجیحات تفویض کر سکتے ہیں۔

ڈیٹا تجزیہ اور رپورٹنگ

LLMs کو بڑے ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرنے اور رپورٹس یا خلاصے بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ LLM کو متعلقہ معلومات فراہم کر کے، یہ رجحانات، نمونوں اور بصیرت کی شناخت کر سکتا ہے، خام ڈیٹا کو قابل عمل ذہانت میں تبدیل کر سکتا ہے۔ یہ خاص طور پر ان کاروباروں کے لیے قابل قدر ہو سکتا ہے جو ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنا چاہتے ہیں۔

کسٹمر سپورٹ

LLMs کو اپنے کسٹمر سپورٹ سسٹم میں ضم کر کے، آپ اکثر پوچھے گئے سوالات کے جوابات کو خودکار کر سکتے ہیں، اپنی سپورٹ ٹیم پر کام کا بوجھ کم کر سکتے ہیں۔ LLMs صارف کے استفسار کے سیاق و سباق اور ارادے کو سمجھ سکتے ہیں، حقیقی وقت میں مددگار اور درست جوابات پیدا کر سکتے ہیں۔

پروگرامنگ اسسٹنس

LLMs کا استعمال کوڈ کے ٹکڑوں کو تیار کرنے، ڈیبگنگ کے لیے تجاویز فراہم کرنے، یا پروگرامنگ کے بہترین طریقوں پر رہنمائی پیش کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ پروگرامنگ زبانوں اور فریم ورک کے بارے میں LLM کے وسیع علم سے فائدہ اٹھا کر، ڈویلپر وقت بچا سکتے ہیں اور اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ ان کا کوڈ بہتر اور موثر ہے۔

---

LLMs کو نافذ کرنے کے بہترین طریقے

مناسب استعمال کے معاملات کی شناخت کریں۔

LLM کو اپنے ورک فلو میں ضم کرنے سے پہلے، ان کاموں کی نشاندہی کرنا ضروری ہے جو آٹومیشن کے لیے موزوں ہیں۔ وہ کام جن میں دہرائے جانے والے عمل شامل ہوں، فطری زبان کی سمجھ کی ضرورت ہو، یا مواد تیار کرنا شامل ہو مثالی امیدوار ہیں۔

پائلٹ پروجیکٹ کے ساتھ شروع کریں۔

LLMs کو لاگو کرتے وقت، ایک چھوٹے پائلٹ پروجیکٹ سے شروع کرنا اچھا خیال ہے۔ یہ آپ کو LLM کی تاثیر کا اندازہ لگانے، اپنے نقطہ نظر کو بہتر بنانے، اور اسکیل کرنے سے پہلے کسی بھی ممکنہ چیلنج کی نشاندہی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

نگرانی اور اصلاح کریں۔

کسی بھی AI سے چلنے والی ٹیکنالوجی کی طرح، LLMs کو آپ کی مخصوص ضروریات کو پورا کرنے کو یقینی بنانے کے لیے فائن ٹیوننگ اور آپٹیمائزیشن کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ LLM کی کارکردگی کی باقاعدگی سے نگرانی کریں، صارفین سے تاثرات جمع کریں، اور اس کی تاثیر کو بہتر بنانے کے لیے ضروری ایڈجسٹمنٹ کریں۔

نتیجہ

ہم نے بمشکل سطح کو کھرچ لیا ہے جب یہ آتا ہے کہ کس طرح LLMs جیسے GPT-4 ورک فلو آٹومیشن کے میدان میں انقلاب برپا کر رہے ہیں۔ یہ تمام شواہد اس حقیقت کی طرف اشارہ کرتے ہیں کہ کاروبار کے مستقبل میں AI کی ایک بہت بڑی شمولیت ایک ٹول کے طور پر عملے کے ساتھ ساتھ ان کے ممکنہ کلائنٹس اور صارفین دونوں کے کاموں اور کوششوں میں معاونت کے لیے نظر آئے گی۔

کیا آپ نے LLM پر مبنی ورک فلو آٹومیشن ٹولز کے ساتھ بات چیت کی ہے؟ اپنے تجربات اور خیالات ہمارے ساتھ بانٹنے کے لیے آزاد محسوس کریں!

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/