ਇੱਕ AI ਕੰਪਨੀ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ

ਏਆਈ ਕੰਪਨੀ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ।

ਇੱਕ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਮਕਦਾਰ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਡਰਾਉਣਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ: ਰਸਤਾ ਜਿੰਨਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਉਸ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ ਹੈ। ਹੋਰ ਵੀ ਵਧੀਆ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਾਹਕਾਂ, ਡੇਟਾ ਲੀਵਰੇਜ ਅਤੇ ਬੋਰਿੰਗ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਿਹਤਰ ਫੰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ, ਹਲਕੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਾਲੀ ਪਲੇਬੁੱਕ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ AI ਕੰਪਨੀ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ - ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬੇ ਬਿਨਾਂ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਮਾਲੀਏ ਵੱਲ ਜਾਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ AI ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ (ਪੂਰੀ ਗਾਈਡ)
ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਖੁਦ ਦਾ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ।

🔗 ਏਆਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਲੋੜਾਂ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ
ਜਾਣੋ ਕਿ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

🔗 ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ AI ਕੀ ਹੈ?
ਸਮਝੋ ਕਿ AIaaS ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਇਸਨੂੰ ਕਿਉਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।

🔗 ਪੈਸੇ ਕਮਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ
ਲਾਭਦਾਇਕ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਆਮਦਨ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ।

ਆਮਦਨੀ ਦਾ ਤੇਜ਼ ਵਿਚਾਰ ਲੂਪ 🌀

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪੈਰਾ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇਹ ਬਣਾਓ। ਇੱਕ AI ਕੰਪਨੀ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਤੰਗ ਲੂਪ 'ਤੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ:

  1. ਇੱਕ ਦਰਦਨਾਕ, ਮਹਿੰਗੀ ਸਮੱਸਿਆ ਚੁਣੋ,

  2. ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਕ੍ਰੈਪੀ ਵਰਕਫਲੋ ਭੇਜੋ ਜੋ ਇਸਨੂੰ AI ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰੇ,

  3. ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ,

  4. ਮਾਡਲ ਪਲੱਸ UX ਨੂੰ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਸੁਧਾਰੋ,

  5. ਗਾਹਕ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਤੱਕ ਦੁਹਰਾਓ। ਇਹ ਗੜਬੜ ਵਾਲਾ ਹੈ ਪਰ ਅਜੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ।

ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਉਦਾਹਰਣ ਵਾਲੀ ਜਿੱਤ: ਇੱਕ ਚਾਰ-ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਕੰਟਰੈਕਟ-QA ਸਹਾਇਕ ਭੇਜਿਆ ਜਿਸਨੇ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਨ-ਲਾਈਨ ਸੰਪਾਦਨਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਹਰ ਮਨੁੱਖੀ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਧਾਰਾ "ਸੰਪਾਦਨ ਦੂਰੀ" ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ। ਚਾਰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ "ਇੱਕ ਦੁਪਹਿਰ" ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ "ਦੁਪਹਿਰ ਦੇ ਖਾਣੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ" ਹੋ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਨੇ ਸਾਲਾਨਾ ਕੀਮਤ ਮੰਗਣੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ। ਕੁਝ ਵੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਨਹੀਂ; ਸਿਰਫ਼ ਤੰਗ ਲੂਪ ਅਤੇ ਬੇਰਹਿਮ ਲੌਗਿੰਗ।

ਆਓ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ।

ਲੋਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਠੀਕ ਹੈ। ਇੱਕ AI ਕੰਪਨੀ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪਹੁੰਚ ਇਹਨਾਂ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ:

  • ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ - ਤੁਹਾਡੇ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਹਿੰਗੇ ਕਦਮ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਵਾਂ ਮਾਲੀਆ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਭਵਿੱਖਮੁਖੀ ਦਿਖਣਾ।

  • ਡੇਟਾ ਫਾਇਦਾ - ਨਿੱਜੀ, ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਲਕੇ ਫੀਡਬੈਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵੀ ਗਿਣਦੇ ਹਨ।

  • ਤੇਜ਼ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਕੈਡੈਂਸ - ਛੋਟੀਆਂ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਕੱਸਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਪੀਡ ਕੌਫੀ ਦੇ ਭੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਈ ਹੈ।

  • ਵਰਕਫਲੋ ਮਾਲਕੀ - ਇੱਕ ਵੀ API ਕਾਲ ਦੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਰੱਖੋ। ਤੁਸੀਂ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

  • ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ - ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਜਿੱਥੇ ਦਾਅ ਉੱਚੇ ਹਨ।

  • ਉਹ ਵੰਡ ਜਿਸ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹੋ - ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪਹਿਲੇ 100 ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੁਣ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਕਾਲਪਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 3 ਜਾਂ 4 ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅੱਗੇ ਹੋ।

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ - AI ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਸਟੈਕ ਵਿਕਲਪ 🧰

ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੈਪੀ ਟੇਬਲ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਨਾਲ ਔਜ਼ਾਰ ਚੁਣ ਸਕੋ। ਕੁਝ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਪੂਰਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਔਜ਼ਾਰ / ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੀਮਤ ਬਾਲਪਾਰਕ ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਓਪਨਏਆਈ ਏਪੀਆਈ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ, ਵਿਆਪਕ LLM ਕਾਰਜ ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਮਾਡਲ, ਆਸਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਤੇਜ਼ ਦੁਹਰਾਓ।
ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਕਲਾਉਡ ਲੰਬੇ-ਸੰਬੰਧੀ ਤਰਕ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਦਦਗਾਰ ਗਾਰਡਰੇਲ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਲਈ ਠੋਸ ਤਰਕ।
ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ GCP 'ਤੇ ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ ML ਕਲਾਉਡ ਵਰਤੋਂ + ਪ੍ਰਤੀ ਸੇਵਾ ਸਿਖਲਾਈ, ਟਿਊਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਭ-ਵਿੱਚ-ਇੱਕ।
AWS ਬੈਡਰੋਕ AWS 'ਤੇ ਮਲਟੀ-ਮਾਡਲ ਐਕਸੈਸ ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਤੰਗ AWS ਈਕੋਸਿਸਟਮ।
ਅਜ਼ੂਰ ਓਪਨਏਆਈ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ + ਪਾਲਣਾ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਵਰਤੋਂ ਅਧਾਰਤ + ਅਜ਼ੂਰ ਇਨਫਰਾ ਐਜ਼ੁਰ-ਮੂਲ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸ਼ਾਸਨ, ਅਤੇ ਖੇਤਰੀ ਨਿਯੰਤਰਣ।
ਜੱਫੀ ਪਾਉਂਦਾ ਚਿਹਰਾ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਭਾਈਚਾਰਾ ਮੁਫ਼ਤ + ਭੁਗਤਾਨ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਡਲ ਹੱਬ, ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਅਤੇ ਓਪਨ ਟੂਲਿੰਗ।
ਨਕਲ ਕਰੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ API ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਅੱਗੇ ਵਧਾਓ, ਇੱਕ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ - ਇੱਕ ਜਾਦੂ ਵਰਗਾ।
ਲੈਂਗਚੇਨ ਐਲਐਲਐਮ ਐਪਸ ਨੂੰ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰਨਾ ਓਪਨ ਸੋਰਸ + ਪੇਡ ਪਾਰਟਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਚੇਨ, ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਨ।
ਲਾਮਾਇੰਡੈਕਸ ਪ੍ਰਾਪਤੀ + ਡਾਟਾ ਕਨੈਕਟਰ ਓਪਨ ਸੋਰਸ + ਪੇਡ ਪਾਰਟਸ ਲਚਕਦਾਰ ਡੇਟਾ ਲੋਡਰਾਂ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ RAG ਬਿਲਡਿੰਗ।
ਪਾਈਨਕੋਨ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ, ਘੱਟ-ਰਗੜ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ।
ਵੇਵੀਏਟ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜ ਦੇ ਨਾਲ ਵੈਕਟਰ ਡੀਬੀ ਓਪਨ ਸੋਰਸ + ਕਲਾਉਡ ਸਿਮੈਂਟਿਕ + ਕੀਵਰਡ ਬਲੈਂਡਿੰਗ ਲਈ ਵਧੀਆ।
ਮਿਲਵਸ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵੈਕਟਰ ਇੰਜਣ ਓਪਨ ਸੋਰਸ + ਕਲਾਉਡ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, CNCF ਬੈਕਿੰਗ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀ।
ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਟਰੈਕਿੰਗ + ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਤੀ ਸੀਟ + ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ GPU ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ GPU ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੋ।
ਵਰਸੇਲ ਫਰੰਟਐਂਡ + ਏਆਈ ਐਸਡੀਕੇ ਮੁਫ਼ਤ ਟੀਅਰ + ਵਰਤੋਂ ਜਲਦੀ ਨਾਲ ਸੋਹਣੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਭੇਜੋ।

ਨੋਟ: ਕੀਮਤਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਮੁਫ਼ਤ ਪੱਧਰ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ।

ਤਿੱਖੀਆਂ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਨਾਲ ਦਰਦਨਾਕ ਸਮੱਸਿਆ ਲੱਭੋ 🔎

ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਜਿੱਤ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਵਾਲੀ ਨੌਕਰੀ ਚੁਣ ਕੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਤ, ਮਹਿੰਗਾ, ਜਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ। ਦੇਖੋ:

  • ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਈਜ ਕਰਨਾ, ਕਾਲਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ QA ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਨਫ਼ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

  • ਪਾਲਣਾ-ਭਾਰੀ ਵਰਕਫਲੋ ਜਿੱਥੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

  • ਪੁਰਾਣੇ ਟੂਲ ਗੈਪ ਜਿੱਥੇ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 30 ਕਲਿੱਕਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਰਥਨਾ ਦੀ ਹੈ।

10 ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ। ਪੁੱਛੋ: ਅੱਜ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਿਸਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕੀਤਾ? ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਮੰਗੋ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨੇੜੇ ਹੋ।

ਲਿਟਮਸ ਟੈਸਟ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ-ਅਤੇ-ਬਾਅਦ ਨੂੰ ਦੋ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਬਹੁਤ ਧੁੰਦਲੀ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਰਣਨੀਤੀ ਜੋ ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ 📈

AI ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਿਲੱਖਣ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੂਹਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਰਾਹੀਂ ਮਿਸ਼ਰਣਾਂ ਦਾ ਮੁੱਲ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਪੇਟਾਬਾਈਟਸ ਜਾਂ ਜਾਦੂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

  • ਸਰੋਤ - ਗਾਹਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਟਿਕਟਾਂ, ਈਮੇਲਾਂ, ਜਾਂ ਲੌਗਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। ਬੇਤਰਤੀਬ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ।

  • ਢਾਂਚਾ - ਇਨਪੁਟ ਸਕੀਮਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ (ਮਾਲਕ_ਆਈਡੀ, ਡੌਕ_ਟਾਈਪ, ਬਣਾਇਆ_ਐਟ, ਸੰਸਕਰਣ, ਚੈੱਕਸਮ)। ਇਕਸਾਰ ਖੇਤਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।

  • ਫੀਡਬੈਕ - ਥੰਬਸ ਉੱਪਰ/ਹੇਠਾਂ, ਸਟਾਰ ਕੀਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਮਨੁੱਖੀ-ਸੰਪਾਦਿਤ ਟੈਕਸਟ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ। ਸਧਾਰਨ ਲੇਬਲ ਵੀ ਸੋਨੇ ਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

  • ਗੋਪਨੀਯਤਾ - ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭੂਮਿਕਾ-ਅਧਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ; ਸਪੱਸ਼ਟ PII ਨੂੰ ਸੋਧੋ; ਲੌਗ ਪੜ੍ਹਨ/ਲਿਖਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਕਾਰਨ। ਯੂਕੇ ICO ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਿਧਾਂਤਾਂ [1] ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਵੋ।

  • ਧਾਰਨ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣਾ - ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਰੱਖਦੇ ਹੋ; ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਮਿਟਾਉਣ ਵਾਲਾ ਮਾਰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦਾਅਵੇ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ FTC ਦੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ [3] ਅਨੁਸਾਰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖੋ।

ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਲਈ, NIST AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ; ਇਹ ਬਿਲਡਰਾਂ ਲਈ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਆਡੀਟਰਾਂ ਲਈ [2]।

ਬਿਲਡ ਬਨਾਮ ਖਰੀਦੋ ਬਨਾਮ ਮਿਸ਼ਰਣ - ਤੁਹਾਡੀ ਮਾਡਲ ਰਣਨੀਤੀ 🧠

ਇਸਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਾ ਬਣਾਓ।

  • ਜਦੋਂ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਅਪਟਾਈਮ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਖਰੀਦੋ

  • ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡੋਮੇਨ ਤੰਗ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹੋਣ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਓ

  • ਮਾਡਲ ਖੋਲ੍ਹੋ । ਓਪਸ ਲਈ ਬਜਟ ਸਮਾਂ।

  • ਮਿਸ਼ਰਣ - ਤਰਕ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਆਮ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਜਾਂ ਰੇਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸਥਾਨਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਛੋਟਾ ਫੈਸਲਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ:

  • ਉੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਇਨਪੁਟਸ, ਵਧੀਆ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ → ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਹੋਸਟਡ LLM ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ।

  • ਸਥਿਰ ਡੋਮੇਨ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨ → ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਜਾਂ ਡਿਸਟਿਲ ਕਰਨਾ।

  • ਕਠੋਰ ਲੇਟੈਂਸੀ ਜਾਂ ਔਫਲਾਈਨ → ਹਲਕਾ ਸਥਾਨਕ ਮਾਡਲ।

  • ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਪਾਬੰਦੀਆਂ → ਸਵੈ-ਹੋਸਟ ਕਰੋ ਜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ DP ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਸਤਿਕਾਰ ਵਾਲੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ [2]।

ਸੰਦਰਭ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਸੰਸਥਾਪਕ ਐਡੀਸ਼ਨ 🏗️

ਇਸਨੂੰ ਬੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਦੇਖਣਯੋਗ ਰੱਖੋ:

  1. ਇੰਜੈਸ਼ਨ - ਫਾਈਲਾਂ, ਈਮੇਲਾਂ, ਵੈੱਬਹੁੱਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ।

  2. ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ - ਚੰਕਿੰਗ, ਰੀਡੈਕਸ਼ਨ, ਪੀਆਈਆਈ ਸਕ੍ਰਬਿੰਗ।

  3. ਸਟੋਰੇਜ - ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਆਬਜੈਕਟ ਸਟੋਰ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਲਈ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੀਬੀ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਈ ਵੈਕਟਰ ਡੀਬੀ।

  4. ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ - ਰੀਟ੍ਰੀਜ਼, ਰੇਟ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਬੈਕਆਫਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਰਕਫਲੋ ਇੰਜਣ।

  5. LLM ਲੇਅਰ - ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟ, ਟੂਲ, ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ। ਕੈਸ਼ ਆਕ੍ਰਾਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ (ਸਧਾਰਨ ਇਨਪੁਟਸ 'ਤੇ ਕੁੰਜੀ; ਇੱਕ ਛੋਟਾ TTL ਸੈੱਟ ਕਰੋ; ਬੈਚ ਜਿੱਥੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋਵੇ)।

  6. ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ - JSON ਸਕੀਮਾ ਜਾਂਚ, ਹਿਊਰਿਸਟਿਕਸ, ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ। ਉੱਚ ਹਿੱਸੇਦਾਰੀ ਲਈ ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

  7. ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ - ਲੌਗ, ਟਰੇਸ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ। ਪ੍ਰਤੀ ਬੇਨਤੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ।

  8. ਫਰੰਟਐਂਡ - ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਹੂਲਤਾਂ, ਸੰਪਾਦਨਯੋਗ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਸਧਾਰਨ ਨਿਰਯਾਤ। ਡਿਲਾਈਟ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਿਸੇ ਦਿਨ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ, LLM ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ OWASP ਟੌਪ 10 ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਧਮਕੀ-ਮਾਡਲ LLM-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜੋਖਮ (ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਐਕਸਫਿਲਟਰੇਸ਼ਨ, ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ), ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ NIST AI RMF ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ [4][2] ਨਾਲ ਘਟਾਉਣ ਨੂੰ ਜੋੜੋ।

ਵੰਡ: ਤੁਹਾਡੇ ਪਹਿਲੇ 100 ਉਪਭੋਗਤਾ 🎯

ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ AI ਕੰਪਨੀ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੰਡ ਇੰਜਣ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੈ।

  • ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ ਭਾਈਚਾਰੇ - ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫੋਰਮ, ਸਲੈਕ ਸਮੂਹ, ਜਾਂ ਉਦਯੋਗ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ। ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣੋ।

  • ਸੰਸਥਾਪਕ-ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੇ ਡੈਮੋ - ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ 15-ਮਿੰਟ ਦੇ ਲਾਈਵ ਸੈਸ਼ਨ। ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਕਲਿੱਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

  • PLG ਹੁੱਕ - ਮੁਫ਼ਤ ਰੀਡ-ਓਨਲੀ ਆਉਟਪੁੱਟ; ਨਿਰਯਾਤ ਜਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਰਨ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰੋ। ਕੋਮਲ ਰਗੜ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।

  • ਭਾਈਵਾਲੀ - ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਉੱਥੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਏਕੀਕਰਣ ਇੱਕ ਹਾਈਵੇਅ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

  • ਸਮੱਗਰੀ - ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇਮਾਨਦਾਰ ਟੀਅਰਡਾਊਨ ਪੋਸਟਾਂ। ਲੋਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸੋਚ ਵਾਲੀ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਨਾਲੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਛੋਟੀਆਂ-ਛੋਟੀਆਂ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ: ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲਾ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਭਾਜ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ।

ਮੁੱਲ 💸 ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੀਮਤ

ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ, ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ ਯੋਜਨਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ:

  • ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ : ਬੇਨਤੀਆਂ, ਟੋਕਨ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੇ ਮਿੰਟ। ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਗੋਦ ਲੈਣ ਲਈ ਵਧੀਆ।

  • ਸੀਟ-ਅਧਾਰਤ : ਜਦੋਂ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

  • ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ : ਬੇਸ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮੀਟਰਡ ਵਾਧੂ। ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਲਾਈਟਾਂ ਚਾਲੂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੁਝਾਅ: ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਕੰਮ ਨਾਲ ਜੋੜੋ, ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਨਹੀਂ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ 5 ਘੰਟੇ ਦੇ ਘਬਰਾਹਟ ਭਰੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੀਮਤ ਉਸ ਮੁੱਲ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਟੋਕਨ ਨਾ ਵੇਚੋ, ਨਤੀਜੇ ਵੇਚੋ।

ਮੁਲਾਂਕਣ: ਬੋਰਿੰਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪੋ 📏

ਹਾਂ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਬਣਾਓ। ਨਹੀਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟਰੈਕ:

  • ਕਾਰਜ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦਰ - ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਸੀ?

  • ਦੂਰੀ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰੋ - ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਬਦਲਾਅ ਕੀਤਾ?

  • ਲੇਟੈਂਸੀ - p50 ਅਤੇ p95। ਮਨੁੱਖ ਘਬਰਾਹਟ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ।

  • ਪ੍ਰਤੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਲਾਗਤ - ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਤੀ ਟੋਕਨ ਨਹੀਂ।

  • ਧਾਰਨ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲਤਾ - ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਖਾਤੇ; ਪ੍ਰਤੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਰਕਫਲੋ ਚਲਦਾ ਹੈ।

ਸਧਾਰਨ ਲੂਪ: ~20 ਅਸਲ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਇੱਕ "ਸੁਨਹਿਰੀ ਸੈੱਟ" ਰੱਖੋ। ਹਰੇਕ ਰੀਲੀਜ਼ 'ਤੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋ-ਰਨ ਕਰੋ, ਡੈਲਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ 10 ਬੇਤਰਤੀਬ ਲਾਈਵ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਕਾਰਨ ਕੋਡ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, HALLUCINATION , TONE , FORMAT ) ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਰੋਡਮੈਪ ਅਸਲੀਅਤ ਵੱਲ ਮੈਪ ਕਰੇ।

ਬਿਨਾਂ ਸਿਰ ਦਰਦ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ 🛡️

ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਪਾਲਿਸੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਹੀ ਨਹੀਂ:

  • ਸਪੱਸ਼ਟ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਇਨਪੁੱਟ ਫਿਲਟਰਿੰਗ

  • ਸਕੀਮਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ

  • ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ

  • ਸਪੱਸ਼ਟ ਖੁਲਾਸੇ । ਕੋਈ ਰਹੱਸਮਈ ਦਾਅਵੇ ਨਹੀਂ।

ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਲਈ OECD AI ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉੱਤਰੀ ਤਾਰੇ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ; ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ FTC ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਰੱਖੋ; ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ICO ਦੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਾਨਸਿਕਤਾ [5][3][1] 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰੋ।

30-60-90 ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਲਾਂਚ ਯੋਜਨਾ, ਬੇਮਿਸਾਲ ਵਰਜਨ ⏱️

ਦਿਨ 1–30

  • 10 ਟਾਰਗੇਟ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਓ; 20 ਅਸਲੀ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕਰੋ।

  • ਇੱਕ ਤੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਓ ਜੋ ਇੱਕ ਠੋਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

  • ਇੱਕ ਬੰਦ ਬੀਟਾ 5 ਖਾਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਭੇਜੋ। ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਵਿਜੇਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਸੰਪਾਦਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ।

  • ਮੁੱਢਲੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਲਾਗਤ, ਲੇਟੈਂਸੀ, ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ।

ਦਿਨ 31–60

  • ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਕਰੋ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਘਟਾਓ।

  • ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਯੋਜਨਾ ਨਾਲ ਭੁਗਤਾਨ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।

  • 2-ਮਿੰਟ ਦੇ ਡੈਮੋ ਵੀਡੀਓ ਨਾਲ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਉਡੀਕ ਸੂਚੀ ਲਾਂਚ ਕਰੋ। ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੋਟਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।

  • ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ ਪਾਇਲਟਾਂ ਨਾਲ ਲੈਂਡ 5 ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਭਾਈਵਾਲ।

ਦਿਨ 61–90

  • ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਹੁੱਕ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।

  • ਆਪਣੇ ਪਹਿਲੇ 10 ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਗੋ ਲਾਕ ਕਰੋ।

  • 2 ਛੋਟੇ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਰੱਖੋ, ਕੋਈ ਵੀ ਫਲੱਫ ਨਾ ਕਰੋ।

  • ਮਾਡਲ ਰਣਨੀਤੀ v2 ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ: ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਜਾਂ ਡਿਸਟਿਲ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੀ ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਹੈ? ਨਹੀਂ। ਕੀ ਇਹ ਖਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ? ਬਿਲਕੁਲ।

ਫੰਡ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਹੈ 💬

ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸਾਰੀ ਲਈ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਰਦੇ ਹੋ:

  • ਬਿਰਤਾਂਤ : ਦਰਦਨਾਕ ਸਮੱਸਿਆ, ਤਿੱਖੀ ਪਾੜਾ, ਡੇਟਾ ਫਾਇਦਾ, ਵੰਡ ਯੋਜਨਾ, ਸਿਹਤਮੰਦ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ।

  • ਡੈੱਕ : ਸਮੱਸਿਆ, ਹੱਲ, ਕਿਸਨੂੰ ਪਰਵਾਹ ਹੈ, ਡੈਮੋ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ, GTM, ਵਿੱਤੀ ਮਾਡਲ, ਰੋਡਮੈਪ, ਟੀਮ।

  • ਮਿਹਨਤ : ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ, ਅਪਟਾਈਮ, ਲੌਗਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਵਿਕਲਪ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਯੋਜਨਾ [2][4]।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਵਧਾਉਂਦੇ:

  • ਆਮਦਨ-ਅਧਾਰਤ ਵਿੱਤ, ਪੂਰਵ-ਭੁਗਤਾਨ, ਜਾਂ ਛੋਟੀਆਂ ਛੋਟਾਂ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਨਾ ਇਕਰਾਰਨਾਮਿਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ।

  • ਲੀਨ ਇਨਫਰਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਕੇ ਬਰਨ ਘੱਟ ਰੱਖੋ। ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕੋਈ ਵੀ ਰਸਤਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ਵਧੇਰੇ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇਵੇ।

ਖਾਈਆਂ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪਾਣੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ 🏰

ਏਆਈ ਵਿੱਚ, ਖਾਈਆਂ ਤਿਲਕਣੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਫਿਰ ਵੀ, ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ:

  • ਵਰਕਫਲੋ ਲਾਕ-ਇਨ - ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਆਦਤ ਬਣੋ, ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ API ਨਹੀਂ।

  • ਨਿੱਜੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ - ਮਲਕੀਅਤ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ ਜਿਸ ਤੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।

  • ਵੰਡ - ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦਰਸ਼ਕ, ਏਕੀਕਰਨ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਫਲਾਈਵ੍ਹੀਲ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੋਣਾ।

  • ਬਦਲਣ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ - ਟੈਂਪਲੇਟ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ, ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸੰਦਰਭ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹਲਕੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਛੱਡਣਗੇ।

  • ਬ੍ਰਾਂਡ ਵਿਸ਼ਵਾਸ - ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਜਵਾਬਦੇਹ ਸਹਾਇਤਾ। ਇਹ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।

ਸੱਚ ਕਹੀਏ ਤਾਂ, ਕੁਝ ਖਾਈਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਾਂ ਛੱਪੜਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੋਈ ਗੱਲ ਨਹੀਂ। ਛੱਪੜ ਨੂੰ ਚਿਪਚਿਪਾ ਬਣਾਓ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਜੋ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ 🧯

  • ਸਿਰਫ਼-ਡੈਮੋ ਸੋਚ - ਸਟੇਜ 'ਤੇ ਵਧੀਆ, ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰ। ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ, ਇਡੈਂਪੋਟੈਂਸੀ, ਅਤੇ ਮਾਨੀਟਰ ਜਲਦੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

  • ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ - ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਗਾਹਕ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੋਦ ਲੈਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮੁਸੀਬਤ ਵਿੱਚ ਹੋ।

  • ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਲਈ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ - ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਲੀਡਰਬੋਰਡ 'ਤੇ ਜਨੂੰਨ ਹੋਣਾ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪਰਵਾਹ ਨਹੀਂ ਹੈ।

  • UX - AI ਨੂੰ ਅਣਗੌਲਿਆ ਕਰਨਾ ਸਹੀ ਹੈ ਪਰ ਅਜੀਬ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਰਸਤੇ ਛੋਟੇ ਕਰੋ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਿਖਾਓ, ਸੰਪਾਦਨਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿਓ।

  • ਲਾਗਤ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ - ਕੈਸ਼ਿੰਗ ਦੀ ਘਾਟ, ਕੋਈ ਬੈਚਿੰਗ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਯੋਜਨਾ ਨਹੀਂ। ਹਾਸ਼ੀਏ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

  • ਕਾਨੂੰਨੀ ਆਖਰੀ - ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਦਾਅਵੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ NIST AI RMF ਅਤੇ ਐਪ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ OWASP LLM ਸਿਖਰਲੇ 10 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ [2][4]।

ਇੱਕ ਸੰਸਥਾਪਕ ਦੀ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ 🧩

  • ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਭੇਜੋ।

  • 10 ਬੇਤਰਤੀਬ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ; 3 ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ।

  • 3 ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਦਰਦਨਾਕ ਉਦਾਹਰਣ ਮੰਗੋ।

  • ਇੱਕ ਵੈਨਿਟੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਰੋ।

  • ਰਿਲੀਜ਼ ਨੋਟ ਲਿਖੋ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਜਿੱਤ ਦਾ ਜਸ਼ਨ ਮਨਾਓ। ਕੌਫੀ ਪੀਓ, ਸ਼ਾਇਦ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ।

ਇਹ ਇੱਕ AI ਕੰਪਨੀ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਦਾ ਬੇਮਿਸਾਲ ਰਾਜ਼ ਹੈ। ਇਕਸਾਰਤਾ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਜੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਲਾਸਾ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਹੈ।

ਟੀਐਲ; ਡਾ 🧠✨

ਇੱਕ AI ਕੰਪਨੀ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਇਹ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਖੋਜ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਚੁਣਨ, ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਪੇਟਣ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖੜੋਤ ਤੋਂ ਐਲਰਜੀ ਹੋਵੇ। ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਮਾਲਕ ਬਣੋ, ਫੀਡਬੈਕ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ, ਹਲਕੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਜੋੜੋ। ਜਦੋਂ ਸ਼ੱਕ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਚੀਜ਼ ਭੇਜੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਨਵਾਂ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕਰੋ... ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ।

ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਹੈ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਇੱਥੇ ਕਿਤੇ ਕੋਈ ਰੂਪਕ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ - ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਬਿੱਲਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਗੜਬੜ ਵਾਲੀਆਂ ਕਵਿਤਾਵਾਂ ਹਨ।

ਹਵਾਲੇ

  1. ICO - UK GDPR: ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਗਾਈਡ: ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

  2. NIST - AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ: ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

  3. FTC - AI ਅਤੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ 'ਤੇ ਵਪਾਰਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ: ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

  4. OWASP - ਵੱਡੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਿਖਰਲੇ 10: ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

  5. OECD - AI ਸਿਧਾਂਤ: ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ

ਬਲੌਗ ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ