Luke Kim, Liner के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

Luke Kim Liner के संस्थापक और सीईओ हैं, एक अत्याधुनिक AI‑संचालित शोध उपकरण जो शोध प्रक्रिया को सरल और उन्नत करने के लिए बनाया गया है, जिससे उपयोगकर्ता अपने कार्यों को 5.5 गुना तेज़ी से पूरा कर सकते हैं। एक AI खोज इंजन के रूप में, Liner सटीक जानकारी के लिए फ़िल्टर किए गए खोज परिणाम प्रदान करता है और विभिन्न स्वरूपों में स्वचालित रूप से उद्धरण उत्पन्न करता है, जिससे यह शोधकर्ता, छात्र और पेशेवरों के लिए एक अमूल्य संसाधन बन जाता है।

क्या आप हमें अपने पृष्ठभूमि के बारे में बता सकते हैं और क्या चीज़ ने आपको उद्यमिता, विशेष रूप से AI और प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में, अपनाने के लिए प्रेरित किया?

मेरी उद्यमी यात्रा वास्तविक दुनिया की समस्याओं को प्रौद्योगिकी के माध्यम से हल करने की इच्छा से शुरू हुई। स्नातक के दौरान, मैं ऑनलाइन उपलब्ध विशाल जानकारी को नेविगेट करने और उस पर भरोसा करने में कठिनाई से प्रभावित हुआ। मैं एक ऐसा उपकरण बनाने के लिए प्रेरित हुआ जो प्रक्रिया को सरल बनाता है और छात्रों को स्रोतों के बीच अंतर करने में मदद करता है। जो शुरू में एक हाईलाइटिंग टूल था, उपलब्ध जानकारी को छाँटते हुए, समय के साथ वह आज Liner बन गया: एक AI खोज जो केवल सबसे विश्वसनीय परिणाम प्रदान करती है। मैं AI की उस क्षमता की ओर आकर्षित हुआ जिसने डेटा को प्रोसेस करने और उससे इंटरैक्ट करने के तरीके को बदलने की संभावना रखी। छात्रों के लिए, जैसे मेरा युवा स्वर, सार्थक समाधान बनाना मुझे लगातार प्रेरित करता है।

आपने विश्वविद्यालय के दिनों में बनाया गया ब्राउज़र एक्सटेंशन आपके Liner के विज़न को कैसे आकार दिया?

Liner हाईलाइटर ब्राउज़र एक्सटेंशन मेरे लिए जानकारी की अधिकता की समस्या को हल करने की पहली वास्तविक कोशिश थी। इसने मुझे दिखाया कि लोग उन टूल्स को कितना महत्व देते हैं जो मुख्य जानकारी को खोजने और व्यवस्थित करने को आसान बनाते हैं। मैंने सीखा कि कार्यप्रवाह के केवल एक चरण को सरल बनाना भी बड़ा प्रभाव डाल सकता है, चाहे वह महत्वपूर्ण बिंदुओं को हाईलाइट करना हो या प्रासंगिक स्रोतों को उजागर करना। इस प्रोजेक्ट ने Liner की प्रतिबद्धता को आकार दिया कि उपयोगकर्ताओं के लिए एक सहज अनुभव बनाया जाए, और छात्रों व शोधकर्ताओं को इंटरनेट पर मौजूद अतिरिक्त शोर को छाँटने में मदद की जाए।

Liner के पीछे मूल विज़न क्या था, और उसके आरंभ के बाद यह कैसे विकसित हुआ?

Liner एक सरल टूल के रूप में शुरू हुआ जो उपयोगकर्ताओं को ऑनलाइन सामग्री के प्रमुख भागों को हाईलाइट और सहेजने में मदद करता था। लक्ष्य था कि उपयोगकर्ता सबसे प्रासंगिक जानकारी पर ध्यान केंद्रित कर सकें, बिना अभिभूत हुए। समय के साथ हमने महसूस किया कि उपयोगकर्ताओं को केवल जानकारी एकत्र करने और व्यवस्थित करने से अधिक चाहिए—उन्हें उसे खोजने और उसकी विश्वसनीयता का आकलन करने के बेहतर तरीके चाहिए। इस समझ ने Liner को एक AI खोज इंजन में बदलने की दिशा दी।

Liner को हाईलाइटिंग टूल से AI‑संचालित खोज इंजन में बदलते समय आपको किन प्रमुख चुनौतियों का सामना करना पड़ा?

सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक यह सुनिश्चित करना था कि हमारा AI लगातार विश्वसनीय और सटीक परिणाम प्रदान करे। शैक्षणिक शोध में उच्च स्तर का भरोसा आवश्यक होता है, और उन अपेक्षाओं को पूरा करना अत्यंत महत्वपूर्ण था। दूसरी चुनौती थी वर्षों के उपयोगकर्ता‑हाइलाइटेड डेटा को AI के प्रशिक्षण प्रक्रिया में एकीकृत करना, जबकि प्लेटफ़ॉर्म को सहज बनाए रखना। तकनीकी नवाचार और सहज उपयोगकर्ता अनुभव के बीच सही संतुलन बनाना आवश्यक था, लेकिन यह अत्यंत संतोषजनक भी रहा।

Liner की “एजेंट” परिभाषा को शून्य से बनाकर, हमने एक मजबूत और स्थिर ढांचा तैयार किया जिससे यह समझा जा सके कि एजेंट वास्तव में क्या है। इसके बाद हमने एक खोज एजेंट लागू किया जो विश्वसनीयता और भरोसे पर प्राथमिकता देता है। चूँकि हमारा लक्ष्य दर्शक भरोसे‑केंद्रित अपेक्षाओं के शिखर पर है, हमें एक विशिष्ट समाधान की आवश्यकता थी जो सबसे जटिल समस्याओं को हल कर सके। हमारी ताकत हमारे स्वामित्व वाले डेटा सेट, एजेंट परिभाषा प्रक्रिया के दौरान प्राप्त तकनीकी अंतर्दृष्टि, और हमारे कार्यान्वयन विशेषज्ञता में निहित थी। ये सभी तत्व मिलकर हमारी सबसे शक्तिशाली सफलता उपकरण बन गए।

क्या आप बता सकते हैं कि उपयोगकर्ता‑हाइलाइटेड डेटा का एकीकरण Liner के AI खोज परिणामों की सटीकता और विश्वसनीयता को कैसे बढ़ाता है?

उपयोगकर्ता‑हाइलाइटेड डेटा एक मूल्यवान गुणवत्ता‑नियंत्रण परत के रूप में कार्य करता है, जिससे हमारा LLM यह समझ पाता है कि अन्य उपयोगकर्ता क्या महत्वपूर्ण और विश्वसनीय मानते हैं। इस क्यूरेटेड डेटा का उपयोग करके हम अपने खोज परिणामों में प्रासंगिक और भरोसेमंद जानकारी को प्राथमिकता देते हैं। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि उपयोगकर्ता सटीक और क्रियात्मक अंतर्दृष्टि प्राप्त करें, जबकि अप्रासंगिक या निम्न‑गुणवत्ता वाली सामग्री से बचें।

Liner अन्य AI खोज टूल जैसे ChatGPT या Perplexity से कैसे अलग है?

Liner विश्वसनीयता और पारदर्शिता को प्राथमिकता देकर अलग दिखता है। प्रत्येक खोज परिणाम में एक उद्धरण शामिल होता है, और उपयोगकर्ता कम भरोसेमंद स्रोतों को फ़िल्टर करके सटीकता सुनिश्चित कर सकते हैं। अतिरिक्त रूप से, छात्र स्रोतों को निकालकर अपने स्क्रीन पर मूल उद्धृत पाठ देख सकते हैं। साधारण प्रश्नों के लिए डिज़ाइन किए गए टूल्स के विपरीत, Liner विशेष रूप से छात्रों, शैक्षणिक और शोधकर्ताओं के लिए बनाया गया है, जिससे उपयोगकर्ता गहन सीखने और विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित कर सकें, न कि तथ्यों की पुष्टि पर। यह भरोसे और उपयोगिता के प्रति प्रतिबद्धता Liner को 10 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं, जिसमें UC Berkeley, USC, University of Michigan और Texas A&M के छात्र शामिल हैं, के लिए पसंदीदा टूल बनाती है। Liner साझेदारियों के माध्यम से भी अलग पहचान बनाता है, जैसे हाल ही में Tako के साथ सहयोग, जिसने ज्ञान विज़ुअलाइज़ेशन टूल को एकीकृत किया है ताकि जटिल डेटा को अधिक सुलभ और इंटरैक्टिव रूप में प्रस्तुत किया जा सके, जिससे उपयोगकर्ता अपने शोध में गहराई से उतर सकें।

Liner अपने AI प्रतिक्रियाओं में hallucinations को कम करने के लिए कौन से उपाय करता है, और इसका उपयोगकर्ता भरोसे पर क्या प्रभाव पड़ता है?

Hallucinations को कम करने के लिए AI‑जनित प्रतिक्रियाओं को सत्यापनीय स्रोतों से जोड़ना आवश्यक है। Liner अपने परिणामों को शैक्षणिक पत्रों, सरकारी डेटाबेस और अन्य भरोसेमंद रिपॉज़िटरी के साथ क्रॉस‑रेफ़रेंस करके यह हासिल करता है। हमारा Source Filtering System उपयोगकर्ताओं को अविश्वसनीय सामग्री को बाहर करने की सुविधा देता है, जिससे अतिरिक्त गुणवत्ता‑गारंटी मिलती है। ये कदम न केवल त्रुटियों को न्यूनतम करते हैं बल्कि उपयोगकर्ता के साथ भरोसा भी बनाते हैं।

Liner की प्रणाली प्रासंगिकता (एजेंट‑जनित दावों और संदर्भ अंशों के बीच प्रासंगिकता स्कोर) और तथ्यात्मकता (जो मूल्यांकन करता है कि एजेंट‑जनित दावे संदर्भ अंशों द्वारा कितनी अच्छी तरह समर्थित हैं) पर आधारित है। जितना अधिक समर्थनात्मक अंश होगा, उतना ही तथ्यात्मकता स्कोर उच्च होगा। चूँकि हमारा उत्पाद उपयोगकर्ताओं को दावों की पुष्टि करने के लिए प्रोत्साहित करता है ताकि hallucinations से बचा जा सके, हमारे एजेंट सिस्टम की तथ्यात्मकता को बढ़ाना अत्यंत महत्वपूर्ण है। अंततः, हम देखते हैं कि तथ्यात्मकता स्कोर और उपयोगकर्ता प्रतिधारण के बीच सकारात्मक संबंध है।

Liner उपयोगकर्ताओं, विशेष रूप से उन लोगों के बीच भरोसा कैसे बनाता है जो महत्वपूर्ण जानकारी के लिए AI पर भरोसा करने में संदेह रखते हैं?

भरोसा बनाना पारदर्शिता से शुरू होता है। Liner प्रत्येक परिणाम के लिए स्पष्ट उद्धरण प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता स्वयं जानकारी की पुष्टि कर सकते हैं। इसके अलावा, हम स्रोतों को उनकी विश्वसनीयता के आधार पर रैंक करते हैं और उपयोगकर्ताओं को मूल सामग्री के साथ सीधे जुड़ने की सुविधा देते हैं। निरंतर उपयोगकर्ता शिक्षा और खुला संवाद यह दर्शाने में मदद करता है कि जब AI को जिम्मेदारी से डिजाइन किया जाए, तो वह शिक्षा में एक विश्वसनीय सहयोगी बन सकता है।

आपके विचार में कौन‑से रुझान AI को शैक्षणिक शोध और पेशेवर ज्ञान पुनःप्राप्ति के भविष्य में आकार देंगे?

AI अधिक व्यक्तिगत होता जाएगा, प्रत्येक उपयोगकर्ता की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा। पारदर्शिता प्रमुख होगी, क्योंकि उपयोगकर्ता यह जानना चाहते हैं कि AI जानकारी को कैसे प्रोसेस करता है और परिणाम देता है। प्रगति जानकारी की अधिकता को संभालने और शोध टूल्स को सुव्यवस्थित करने पर भी केंद्रित होगी। दोहराव वाले कार्यों जैसे डेटा संग्रह और संश्लेषण को स्वचालित करके, AI शोध के शुरुआती चरणों को तेज़ करेगा, जिससे शोधकर्ता अधिक समय गंभीर सोच, विश्लेषण और नवाचार पर लगा सकेंगे। दक्षता और बौद्धिक सहभागिता के इस संतुलन से शैक्षणिक और पेशेवर शोध का भविष्य आकार लेगा।

Liner हाल ही में सफलतापूर्वक $29 मिलियन की फंडिंग राउंड जुटा चुका है. यह निवेश Liner के विकास में कैसे मदद करेगा, और आप विस्तार के लिए किन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं?

यह फंडिंग हमें शिक्षा में AI को बेहतर बनाने के मिशन को आगे बढ़ाने में सक्षम बनाती है। हम अपनी वैश्विक टीम का विस्तार कर रहे हैं और Essay Mode जैसी नई सुविधाएँ लॉन्च कर रहे हैं, जो छात्रों को लेखन, संरचना और निबंध फ़ॉर्मेटिंग में अपनी कौशल को निखारने में मदद करती है। हम विश्वविद्यालयों और पेशेवर संगठनों के साथ साझेदारियों को प्राथमिकता दे रहे हैं ताकि अधिक उपयोगकर्ताओं तक पहुंच सकें और AI‑संचालित शोध टूल्स के प्रभाव को प्रदर्शित कर सकें। हाल ही में ThetaLabs और Tako जैसी कंपनियों के साथ सहयोग ने हमारी क्षमताओं को विस्तारित किया है। यह निवेश विश्वसनीय खोज समाधान की बढ़ती आवश्यकता को उजागर करता है, और हम इस गति को आगे बढ़ाने के लिए उत्सुक हैं।

बहुत‑बहुत धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, अधिक जानने के इच्छुक पाठकों को Liner पर जाना चाहिए।