रवि बोम्मकांती, एप ऑर्किड के सीटीओ – साक्षात्कार श्रृंखला

रवि बोम्मकांती, एप ऑर्किड के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी, कंपनी के मिशन का नेतृत्व करते हैं जो उद्यमों को अनुप्रयोगों और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में एआई को परिचालन करने में मदद करता है। एप ऑर्किड का फ्लैगशिप उत्पाद, ईज़ी एंसवर्स ™, उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके डेटा के साथ बातचीत करने और एआई-संचालित डैशबोर्ड, अंतर्दृष्टि और अनुशंसित क्रियाओं को उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है।

प्लेटफ़ॉर्म संरचित और असंरचित डेटा – वास्तविक समय के इनपुट और कर्मचारी ज्ञान सहित – को एक भविष्यसूचक डेटा फैब्रिक में एकीकृत करता है जो रणनीतिक और संचालन निर्णयों का समर्थन करता है। इन-मेमोरी बिग डेटा प्रौद्योगिकी और एक उपयोगकर्ता-मित्र इंटरफ़ेस के साथ, एप ऑर्किड तेजी से तैनाती, कम लागत वाली कार्यान्वयन और मौजूदा प्रणालियों में न्यूनतम व्यवधान के माध्यम से एआई अपनाने को सुविधाजनक बनाता है।

आइए बड़ी तस्वीर से शुरू करें – “एजेंटिक एआई” आपके लिए क्या मतलब है, और यह पारंपरिक एआई प्रणालियों से कैसे अलग है?

एजेंटिक एआई पारंपरिक एआई प्रणालियों की विशिष्ट निष्पादन से गतिशील ऑर्केस्ट्रेशन में एक मूलभूत परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है। मेरे लिए, यह जड़, पूर्व-प्रोग्राम किए गए प्रणालियों से स्वायत्त, अनुकूलनीय समस्या-समाधानकर्ताओं में स्थानांतरित करने के बारे में है जो तर्क, योजना और सहयोग कर सकते हैं।

जो वास्तव में एजेंटिक एआई को अलग करता है वह है इसकी क्षमता ज्ञान और विशेषज्ञता के वितरित स्वरूप का लाभ उठाने की। पारंपरिक एआई अक्सर निर्धारित सीमाओं के भीतर काम करती है, पूर्व निर्धारित पथों का पालन करती है। एजेंटिक प्रणाली, हालांकि, जटिल कार्यों को विभाजित कर सकती है, उप-कार्यों के लिए विशेषज्ञ एजेंटों की पहचान कर सकती है – संभावित रूप से एजेंट रजिस्ट्रियों के माध्यम से उनकी खोज कर सकती है – और उनके बीच बातचीत को समन्वयित कर सकती है ताकि एक समाधान का संश्लेषण किया जा सके। यह एजेंट रजिस्ट्रियों की अवधारणा संगठनों को विशेषज्ञ क्षमताओं को प्रभावी ढंग से “किराए” पर लेने की अनुमति देती है, जैसे मानव विशेषज्ञ टीमों को इकट्ठा किया जाता है, बजाय इसके कि हर एआई कार्य को आंतरिक रूप से बनाने या स्वामित्व लेने के लिए।

इसलिए, एकात्मक प्रणालियों के बजाय, भविष्य विशेषज्ञ एजेंटों को गतिशील रूप से रचित और समन्वित करने के लिए पारिस्थितिकी तंत्र बनाने में निहित है – एक कुशल परियोजना प्रबंधक की तरह एक टीम का नेतृत्व करना – जटिल और विकसित व्यावसायिक चुनौतियों को प्रभावी ढंग से संबोधित करने के लिए।

गूगल एजेंटस्पेस उद्यमों में एजेंटिक एआई को अपनाने को कैसे तेज कर रहा है, और इस पारिस्थितिकी तंत्र में एप ऑर्किड की भूमिका क्या है?

गूगल एजेंटस्पेस उद्यम एआई अपनाने के लिए एक महत्वपूर्ण त्वरणक है। विभिन्न कार्य अनुप्रयोगों से जुड़े बुद्धिमान एजेंटों को तैनात और प्रबंधित करने के लिए एक एकीकृत आधार प्रदान करके, और गूगल के शक्तिशाली खोज और मॉडल जैसे जेमिनी का लाभ उठाकर, एजेंटस्पेस कंपनियों को सिलोed जानकारी को एक सामान्य इंटरफ़ेस के माध्यम से कार्रवाई योग्य बुद्धिमत्ता में बदलने में सक्षम बनाता है।

एप ऑर्किड इस पारिस्थितिकी तंत्र में एक महत्वपूर्ण सेमेंटिक सक्षमन परत के रूप में कार्य करता है। जबकि एजेंटस्पेस एजेंट बुनियादी ढांचे और ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क प्रदान करता है, हमारा ईज़ी एंसवर्स प्लेटफ़ॉर्म उद्यमों के लिए जटिल डेटा को समझने और एजेंटों के लिए सुलभ बनाने की महत्वपूर्ण चुनौती को संबोधित करता है। हम एक ओन्टोलॉजी-संचालित दृष्टिकोण का उपयोग करके उद्यम डेटा से समृद्ध ज्ञान ग्राफ़ बनाते हैं, जिसमें व्यावसायिक संदर्भ और संबंध शामिल हैं – ठीक वैसा ही जैसा एजेंटों को प्रभावी ढंग से काम करने की आवश्यकता होती है।

यह एक शक्तिशाली सिनर्जी बनाता है: एजेंटस्पेस मजबूत एजेंट बुनियादी ढांचे और ऑर्केस्ट्रेशन क्षमताओं प्रदान करता है, जबकि एप ऑर्किड जटिल उद्यम डेटा की गहरी सेमेंटिक समझ प्रदान करता है जिसकी इन एजेंटों को प्रभावी ढंग से काम करने और महत्वपूर्ण व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्रदान करने की आवश्यकता होती है। हमारा गूगल क्लाउड कॉर्टेक्स फ्रेमवर्क के साथ सहयोग एक प्रमुख उदाहरण है, जो ग्राहकों को डेटा तैयारी समय (उप đến 85%) को काफी कम करने में मदद करता है, जबकि हमारे प्लेटफ़ॉर्म की उद्योग-अग्रणी 99.8% टेक्स्ट-टू-एसक्यूएल सटीकता का लाभ उठाता है प्राकृतिक भाषा क्वेरी के लिए। साथ में, हम संगठनों को ऐसे एजेंटिक एआई समाधान तैनात करने में सक्षम बनाते हैं जो वास्तव में उनकी व्यावसायिक भाषा और डेटा जटिलताओं को समझते हैं, मूल्य के समय को तेज करते हैं।

एजेंटिक एआई को अपनाने के दौरान कंपनियों का सामना किन वास्तविक दुनिया की बाधाओं से होता है, और एप ऑर्किड उन्हें इन्हें कैसे पार करने में मदद करता है?

हम जिन प्राथमिक बाधाओं को देखते हैं वे डेटा गुणवत्ता, सुरक्षा मानकों के विकास की चुनौती – विशेष रूप से एजेंट-टू-एजेंट विश्वास सुनिश्चित करने के लिए – और उद्यम ज्ञान और एजेंट क्षमताओं के वितरित स्वरूप के प्रबंधन के आसपास घूमते हैं।

डेटा गुणवत्ता मुद्दा बनी हुई है। एजेंटिक एआई, जैसा कि कोई भी एआई, खराब डेटा पर खराब आउटपुट प्रदान करता है। एप ऑर्किड इस मुद्दे को सेमेंटिक परत बनाकर संबोधित करता है जो विभिन्न डेटा स्रोतों को संदर्भित करता है। इसके अलावा, हमारी अनूठी क्राउडसोर्सिंग सुविधाएं ईज़ी एंसवर्स के भीतर व्यवसायिक उपयोगकर्ताओं को संगठन भर में – जो डेटा के अर्थ को सबसे अच्छा समझते हैं – डेटा अंतराल और असंगतताओं की पहचान करने और संबोधित करने के लिए एक साथ काम करने में सक्षम बनाती हैं, विश्वसनीयता में काफी सुधार करती हैं।

सुरक्षा एक और महत्वपूर्ण बाधा प्रस्तुत करती है, खासकर जब एजेंट-टू-एजेंट संचार आम हो जाता है, संभावित रूप से आंतरिक और बाहरी प्रणालियों को पार करता है। एजेंट-टू-एजेंट विश्वास और आवश्यक बातचीत को बिना दबाव डाले शासन को बनाए रखने के लिए मजबूत तंत्र स्थापित करना महत्वपूर्ण है। हमारा प्लेटफ़ॉर्म इन गतिशील बातचीत के लिए डिज़ाइन किए गए सुरक्षा ढांचे को लागू करने पर केंद्रित है।

अंत में, वितरित ज्ञान और क्षमताओं को प्रभावी ढंग से हार्नेस करने के लिए उन्नत ऑर्केस्ट्रेशन की आवश्यकता है। एप ऑर्किड मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) जैसी अवधारणाओं का लाभ उठाता है, जो तेजी से महत्वपूर्ण हो रहा है। यह एजेंट रजिस्ट्रियों से संदर्भों के आधार पर विशेषज्ञ एजेंटों को गतिशील रूप से सोर्सिंग की अनुमति देता है, तरल, अनुकूलनीय कार्य प्रवाह की सुविधा प्रदान करता है जो जड़, पूर्व-निर्धारित प्रक्रियाओं के बजाय। यह दृष्टिकोण उभरते मानकों के साथ संरेखित करता है, जैसे कि गूगल के एजेंट2एजेंट प्रोटोकॉल, जो मल्टी-एजेंट सिस्टम में संचार को मानकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हम संगठनों को इन बाधाओं को संबोधित करके विश्वसनीय और प्रभावी एजेंटिक एआई समाधान बनाने में मदद करते हैं।

आप हमें ईज़ी एंसवर्स ™ के काम करने के तरीके से लेकर अंतर्दृष्टि पीढ़ी तक ले जा सकते हैं?

ईज़ी एंसवर्स ™ उद्यम डेटा के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल देता है, प्राकृतिक भाषा के माध्यम से जटिल विश्लेषण को सुलभ बनाता है। यह कैसे काम करता है:

• कनेक्टिविटी: हम उद्यम के डेटा स्रोतों से जुड़ना शुरू करते हैं – हम 200 से अधिक सामान्य डेटाबेस और प्रणालियों का समर्थन करते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह अक्सर डेटा को स्थानांतरित या प्रतिलिपि बनाए बिना होता है, जहां यह रहता है वहां सुरक्षित रूप से डेटा से जुड़ता है।
• ओन्टोलॉजी निर्माण: हम जुड़े हुए डेटा का विश्लेषण करते हैं और एक व्यापक ज्ञान ग्राफ़ बनाते हैं। यह डेटा को व्यावसायिक-केंद्रित इकाइयों में संरचित करता है जिन्हें हम प्रबंधित सेमेंटिक ऑब्जेक्ट्स (एमएसओ) कहते हैं, उनके बीच संबंधों को पकड़ते हैं।
• मेटाडेटा समृद्धि: इस ओन्टोलॉजी को मेटाडेटा से समृद्ध किया जाता है। उपयोगकर्ता उच्च-स्तरीय विवरण प्रदान करते हैं, और हमारा एआई प्रत्येक एमएसओ और इसके गुणों (क्षेत्रों) के लिए विस्तृत विवरण उत्पन्न करता है। यह संयुक्त मेटाडेटा डेटा के अर्थ और संरचना के बारे में गहरा संदर्भ प्रदान करता है।
• प्राकृतिक भाषा प्रश्न: एक उपयोगकर्ता व्यवसायिक भाषा में एक प्रश्न पूछता है, जैसे “उत्पाद एक्स के लिए पश्चिमी क्षेत्र में बिक्री रुझान दिखाएं, पिछली तिमाही की तुलना में।”
• व्याख्या और एसक्यूएल जेनरेशन: हमारा एनएलपी इंजन ज्ञान ग्राफ़ में समृद्ध मेटाडेटा का उपयोग करता है ताकि उपयोगकर्ता के इरादे को समझा जा सके, प्रासंगिक एमएसओ और संबंधों की पहचान की जा सके, और प्रश्न को डेटा क्वेरी (जैसे एसक्यूएल) में अनुवाद किया जा सके। हम यहां 99.8% टेक्स्ट-टू-एसक्यूएल सटीकता हासिल करते हैं।
• अंतर्दृष्टि पीढ़ी (क्यूरेशन): प्रणाली डेटा पुनर्प्राप्त करती है और उत्तर को दृश्य रूप से प्रस्तुत करने का सबसे प्रभावी तरीका निर्धारित करती है। हमारे प्लेटफ़ॉर्म में, ये इंटरैक्टिव दृश्यांकन ‘क्यूरेशन’ कहलाते हैं। उपयोगकर्ता स्वचालित रूप से उत्पन्न या विशिष्ट आवश्यकताओं या मानकों के अनुरूप पूर्व-कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं।
• गहरा विश्लेषण (क्विक इनसाइट्स): अधिक जटिल प्रश्नों या प्रो-एक्टिव खोज के लिए, उपयोगकर्ता क्विक इनसाइट्स का लाभ उठा सकते हैं। यह सुविधा उन्हें निर्दिष्ट डेटा क्षेत्रों में एमएल एल्गोरिदम को आसानी से लागू करने की अनुमति देती है ताकि स्वचालित रूप से पैटर्न का पता लगाया जा सके, असामान्यताओं की पहचान की जा सके या सिद्धांतों को मान्य किया जा सके बिना डेटा विज्ञान विशेषज्ञता की आवश्यकता के।

यह पूरी प्रक्रिया, जो अक्सर सेकंड के भीतर पूरी हो जाती है, डेटा एक्सेस और विश्लेषण को लोकतांत्रिक बनाती है, जटिल डेटा अन्वेषण को एक सरल बातचीत में बदल देती है।

ईज़ी एंसवर्स ™ बड़े उद्यमों में सिलोed डेटा को कैसे पुल करता है और सुनिश्चित करता है कि अंतर्दृष्टि समझने योग्य और ट्रेस करने योग्य हैं?

डेटा सिलोस बड़े उद्यमों में एक प्रमुख बाधा है। ईज़ी एंसवर्स ™ इस मूलभूत चुनौती का सामना करने के लिए हमारे अद्वितीय सेमेंटिक परत दृष्टिकोण के माध्यम से करता है।

महंगी और जटिल भौतिक डेटा समेकन के बजाय, हम एक आभासी सेमेंटिक परत बनाते हैं। हमारा प्लेटफ़ॉर्म ज्ञान ग्राफ़ प्रौद्योगिकी का उपयोग करके विविध डेटा स्रोतों से जुड़कर एक एकीकृत तर्कसंगत दृष्टिकोण बनाता है, जो डेटा को प्रबंधित सेमेंटिक ऑब्जेक्ट्स (एमएसओ) में मैप करता है, उनके संबंधों को परिभाषित करता है और उन्हें संदर्भ मेटाडेटा से समृद्ध करता है। यह मानव और एआई दोनों के लिए समझने योग्य एक सामान्य व्यावसायिक भाषा बनाता है, तकनीकी डेटा संरचनाओं (तालिकाएं, कॉलम) को व्यावसायिक अर्थ (ग्राहक, उत्पाद, बिक्री) के साथ पुल करता है, चाहे डेटा शारीरिक रूप से कहीं भी रहता हो।

अंतर्दृष्टि पर विश्वास बनाने के लिए दोनों ट्रेसबिलिटी और एक्सप्लेनेबिलिटी की आवश्यकता है:

• ट्रेसबिलिटी: हम व्यापक डेटा लाइनेज ट्रैकिंग प्रदान करते हैं। उपयोगकर्ता किसी भी क्यूरेशन या अंतर्दृष्टि से स्रोत डेटा तक ड्रिल डाउन देख सकते हैं, सभी लागू परिवर्तनों, फिल्टर और गणनाओं को देख सकते हैं। यह पूर्ण पारदर्शिता और ऑडिट करने योग्य प्रदान करता है, जो सत्यापन और अनुपालन के लिए महत्वपूर्ण है।
• एक्सप्लेनेबिलिटी: अंतर्दृष्टि प्राकृतिक भाषा के सारांश के साथ आती हैं। ये सारांश बताते हैं कि डेटा क्या दिखाता है और व्यवसायिक शब्दों में इसका क्या महत्व है, जटिल खोजों को व्यापक दर्शकों के लिए कार्रवाई योग्य समझ में अनुवादित करता है।

यह सिलो को पुल करने के लिए एक एकीकृत सेमेंटिक दृष्टिकोण बनाता है और ट्रेसबिलिटी और एक्सप्लेनेबिलिटी के माध्यम से विश्वास बनाता है।

आपकी प्रणाली विशेष रूप से नियंत्रित उद्योगों में पारदर्शिता में अंतर्दृष्टि कैसे सुनिश्चित करती है जहां डेटा लाइनेज महत्वपूर्ण है?

पारदर्शिता एआई-संचालित अंतर्दृष्टि के लिए बिल्कुल अनिवार्य है, खासकर नियंत्रित उद्योगों में जहां ऑडिट करने योग्य और बचाव योग्य होना महत्वपूर्ण है। हमारा दृष्टिकोण तीन मुख्य आयामों में पारदर्शिता सुनिश्चित करता है:

• डेटा लाइनेज: यह मूलभूत है। जैसा कि उल्लेख किया गया है, ईज़ी एंसवर्स ™ एंड-टू-एंड डेटा लाइनेज ट्रैकिंग प्रदान करता है। हर अंतर्दृष्टि, दृश्यांकन या संख्या को इसके पूरे जीवन चक्र में मeticulously ट्रेस किया जा सकता है – मूल डेटा स्रोतों से लेकर किसी भी जोड़े, परिवर्तन, समूहीकरण या फिल्टर लागू किए जाने तक – नियामकों द्वारा आवश्यक सत्यापन योग्य डेटा प्रोवेनेंस प्रदान करता है।
• विधि दृश्यता: हम ‘ब्लैक बॉक्स’ समस्या से बचते हैं। जब विश्लेषणात्मक या एमएल मॉडल का उपयोग किया जाता है (जैसे क्विक इनसाइट्स के माध्यम से), प्लेटफ़ॉर्म स्पष्ट रूप से उपयोग की जाने वाली विधि का दस्तावेजीकरण करता है, पैरामीटर का उपयोग किया जाता है और प्रासंगिक मूल्यांकन मेट्रिक्स। यह सुनिश्चित करता है कि ‘कैसे’ पीछे की अंतर्दृष्टि उतनी ही पारदर्शी है जितनी ‘क्या’।
• प्राकृतिक भाषा व्याख्या: तकनीकी आउटपुट को व्यावसायिक संदर्भ में अनुवादित करना पारदर्शिता के लिए महत्वपूर्ण है। प्रत्येक अंतर्दृष्टि सादे भाषा के सारांश के साथ आती है जो खोजों का वर्णन करती है, उनके महत्व और संभावित सीमाओं के बारे में बताती है, यह सुनिश्चित करती है कि अनुपालन अधिकारी और ऑडिटर सहित सभी हितधारकों के लिए स्पष्टता है।

इसके अलावा, हम विशिष्ट अनुपालन आवश्यकताओं वाले उद्योगों के लिए अतिरिक्त शासन सुविधाएं शामिल करते हैं जैसे कि भूमिका-आधारित एक्सेस नियंत्रण, कertain क्रियाओं या रिपोर्टों के लिए अनुमोदन कार्य प्रवाह, और व्यापक ऑडिट लॉग जो उपयोगकर्ता गतिविधि और प्रणाली संचालन को ट्रैक करते हैं। यह बहुस्तरीय दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि अंतर्दृष्टि सटीक, पूरी तरह से पारदर्शी, समझने योग्य और बचाव योग्य हैं।

एप ऑर्किड जेनरेटिव एक्शन जैसी सुविधाओं के साथ एआई-जनित अंतर्दृष्टि को कार्रवाई में कैसे बदल रहा है?

अंतर्दृष्टि उत्पन्न करना मूल्यवान है, लेकिन वास्तविक लक्ष्य व्यावसायिक परिणामों को चलाना है। सही डेटा और संदर्भ के साथ, एक एजेंटिक पारिस्थितिकी तंत्र अंतर्दृष्टि खोज और कार्रवाई के बीच महत्वपूर्ण अंतर को पाटने के लिए कार्रवाई को चला सकता है, विश्लेषण को एक निष्क्रिय रिपोर्टिंग कार्य से एक सक्रिय सुधार के चालक में बदल देता है।

यह कैसे काम करता है:

जब ईज़ी एंसवर्स ™ प्लेटफ़ॉर्म अपने विश्लेषण के माध्यम से एक महत्वपूर्ण पैटर्न, रुझान, असामान्यता या अवसर की पहचान करता है, तो यह प्रतिक्रिया में लेने के लिए विशिष्ट, संदर्भ-विशिष्ट क्रियाओं का प्रस्ताव करता है।

वे अस्पष्ट सुझाव नहीं हैं; वे ठोस अनुशंसाएं हैं। उदाहरण के लिए, ग्राहकों को केवल उच्च जोखिम वाले पलायन को झंडा नहीं दिखाने के बजाय, यह विभिन्न खंडों के लिए अनुकूलित प्रतिधारण प्रस्तावों की सिफारिश कर सकता है, संभावित रूप से अपेक्षित प्रभाव या आरओआई की गणना कर सकता है, और यहां तक ​​कि संचार टेम्पलेट्स का मसौदा तैयार कर सकता है। अनुशंसित क्रियाओं को बनाते समय, प्रणाली व्यावसायिक नियमों, प्रतिबंधों, ऐतिहासिक डेटा और उद्देश्यों पर विचार करती है।

महत्वपूर्ण रूप से, यह मानव निरीक्षण बनाए रखता है। अनुशंसित क्रियाएं उपयुक्त उपयोगकर्ताओं के लिए समीक्षा, संशोधन, अनुमोदन या अस्वीकृति के लिए प्रस्तुत की जाती हैं। यह सुनिश्चित करता है कि व्यावसायिक निर्णय लेने में मानव निर्णय केंद्रीय रहता है जबकि एआई कार्रवाई के अवसरों की पहचान करने और संभावित प्रतिक्रियाओं को सूत्रित करने का भारी भार संभालता है।

एक बार कार्रवाई को मंजूरी दे दी जाए, तो हम संचालन प्रणालियों के साथ एकीकरण के माध्यम से निर्बाध निष्पादन के लिए एक एजेंटिक प्रवाह को ट्रिगर कर सकते हैं। इसका अर्थ यह हो सकता है कि एक सीआरएम में एक कार्यप्रवाह को ट्रिगर करना, एक ईआरपी प्रणाली में एक पूर्वानुमान को अद्यतन करना, एक लक्षित विपणन कार्य को शुरू करना या किसी अन्य प्रासंगिक व्यावसायिक प्रक्रिया को शुरू करना – इस प्रकार अंतर्दृष्टि से सीधे परिणाम तक का चक्र पूरा करना।

ज्ञान ग्राफ और सेमेंटिक डेटा मॉडल आपके प्लेटफ़ॉर्म की सफलता के लिए केंद्रीय क्यों हैं?

ज्ञान ग्राफ और सेमेंटिक डेटा मॉडल ईज़ी एंसवर्स ™ प्लेटफ़ॉर्म का बहुत केंद्र हैं; वे इसे पारंपरिक बीआई टूल्स से परे उठाते हैं जो अक्सर डेटा को संरचित तालिकाओं और कॉलम के रूप में मानते हैं जो वास्तविक दुनिया के व्यावसायिक संदर्भ से वंचित हैं। हमारा प्लेटफ़ॉर्म उद्यम डेटा पर एक बुद्धिमान सेमेंटिक परत बनाने के लिए उनका उपयोग करता है।

यह सेमेंटिक आधार हमारी सफलता के लिए कई कुंजी कारणों से महत्वपूर्ण है:

• सच्ची प्राकृतिक भाषा बातचीत को सक्षम बनाता है: संरचित ज्ञान ग्राफ़, जो प्रबंधित सेमेंटिक ऑब्जेक्ट्स (एमएसओ), गुणों और परिभाषित संबंधों के रूप में है, एक ‘रोसेटा स्टोन’ के रूप में कार्य करता है। यह मानव भाषा और व्यावसायिक शब्दावली की बारीकियों को उन सटीक क्वेरी में अनुवादित करता है जो डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए आवश्यक हैं, उपयोगकर्ताओं को बिना अंतर्निहित स्कीमा को जाने प्राकृतिक रूप से प्रश्न पूछने की अनुमति देता है। यह हमारी उच्च टेक्स्ट-टू-एसक्यूएल सटीकता के लिए महत्वपूर्ण है।
• महत्वपूर्ण व्यावसायिक संदर्भ को संरक्षित करता है: सरल संबंधों के विपरीत, हमारा ज्ञान ग्राफ़ व्यावसायिक संस्थाओं (जैसे कि ग्राहकों के साथ उत्पादों के माध्यम से समर्थन टिकट और खरीद आदेश के माध्यम से कैसे बातचीत करते हैं) के बीच जटिल, समृद्ध संबंधों को स्पष्ट रूप से पकड़ता है। यह गहरे, अधिक संदर्भ-विशिष्ट विश्लेषण की अनुमति देता है जो व्यवसाय के संचालन को प्रतिबिंबित करता है।
• अनुकूलन और मापनीयता प्रदान करता है: सेमेंटिक मॉडल जड़ स्कीमा की तुलना में अधिक लचीले हैं। जैसे ही व्यावसायिक आवश्यकताएं विकसित होती हैं या नए डेटा स्रोत जोड़े जाते हैं, ज्ञान ग्राफ को बढ़ाया और संशोधित किया जा सकता है बिना एक पूर्ण ओवरहाल की आवश्यकता के, स्थिरता बनाए रखते हुए परिवर्तन के अनुकूल होता है।

हमारी सेमेंटिक परत द्वारा प्रदान की गई डेटा संदर्भ की यह गहरी समझ ईज़ी एंसवर्स ™ द्वारा की जाने वाली लगभग mọi चीज़ के लिए मौलिक है, बुनियादी प्रश्न और उत्तर से लेकर क्विक इनसाइट्स के साथ उन्नत पैटर्न का पता लगाने तक, और यह हमारी भविष्य की एजेंटिक एआई क्षमताओं के लिए आवश्यक आधार बनाता है, सुनिश्चित करता है कि एजेंट डेटा पर अर्थपूर्ण तरीके से तर्क कर सकते हैं।

आप किन मूलभूत मॉडलों का समर्थन करते हैं, और संगठन अपने स्वयं के एआई/एमएल मॉडल को कार्यप्रवाह में कैसे ला सकते हैं?

हम एक खुले और लचीले दृष्टिकोण में विश्वास करते हैं, एआई के तेजी से विकास को मान्यता देते हैं और संगठनों के मौजूदा निवेश का सम्मान करते हैं।

मूलभूत मॉडल के लिए, हम विभिन्न प्रदाताओं से प्रमुख विकल्पों के साथ एकीकरण बनाए रखते हैं, जिसमें गूगल के जेमिनी परिवार, ओपनएआई के जीपीटी मॉडल और प्रमुख ओपन-सोर्स विकल्प जैसे लामा शामिल हैं। यह संगठनों को अपनी प्रदर्शन, लागत, शासन या विशिष्ट क्षमता आवश्यकताओं के अनुरूप मॉडल चुनने की अनुमति देता है। ये मॉडल प्लेटफ़ॉर्म की विभिन्न सुविधाओं को शक्ति प्रदान करते हैं, जिनमें प्राकृतिक भाषा समझ, एसक्यूएल जनरेशन, अंतर्दृष्टि सारांश और मेटाडेटा जनरेशन शामिल हैं।

इसके अलावा, हम संगठनों को अपने स्वयं के कस्टम एआई/एमएल मॉडल को ईज़ी एंसवर्स ™ कार्यप्रवाह में लाने के लिए मजबूत मार्ग प्रदान करते हैं:

• पाइथन में विकसित मॉडल अक्सर हमारे एआई इंजन के माध्यम से सीधे एकीकृत किए जा सकते हैं।
• हम प्रमुख क्लाउड एमएल प्लेटफ़ॉर्म जैसे गूगल वर्टेक्स एआई और अमेज़ॅन सेजमेकर के साथ सीमलेस एकीकरण क्षमता प्रदान करते हैं, जो उन प्लेटफ़ॉर्म पर प्रशिक्षित और होस्ट किए गए मॉडल को इनवोक करने की अनुमति देता है।

महत्वपूर्ण रूप से, हमारी सेमेंटिक परत इन संभावित जटिल कस्टम मॉडलों को सुलभ बनाने में एक प्रमुख भूमिका निभाती है। मॉडल इनपुट और आउटपुट को हमारे ज्ञान ग्राफ़ में परिभाषित व्यावसायिक अवधारणाओं (एमएसओ और गुणों) से जोड़कर, हम गैर-तकनीकी व्यवसायिक उपयोगकर्ताओं को उन्नत पूर्वानुमान, वर्गीकरण या कारण मॉडल (जैसे क्विक इनसाइट्स के माध्यम से) का लाभ उठाने की अनुमति देते हैं – बिना अंतर्निहित डेटा विज्ञान को समझने की आवश्यकता के, वे परिचित व्यावसायिक शब्दों के साथ बातचीत करते हैं और प्लेटफ़ॉर्म तकनीकी अनुवाद संभालता है। यह जटिल एआई/एमएल क्षमताओं तक पहुंच को वास्तव में लोकतांत्रिक बनाता है।

एजेंट बाजार और नो-कोड एजेंट डिज़ाइन में आगे क्या है, विशेष रूप से एजेंट मार्केटप्लेस और नो-कोड एजेंट डिज़ाइन के संदर्भ में?

एजेंटिक एआई की अगली लहर अत्यधिक गतिशील, रचनीय और सहयोगी पारिस्थितिकी तंत्र की ओर बढ़ रही है। कई अभिसरण रुझान इसे चला रहे हैं:

• एजेंट मार्केटप्लेस और रजिस्ट्री: हम एजेंट मार्केटप्लेस के उदय को देखेंगे जो आंतरिक एजेंट रजिस्ट्री के साथ काम करते हैं। यह मोनोलिथिक निर्माण से एक ‘किराए पर लें और रचें’ मॉडल में स्थानांतरण को सुविधाजनक बनाता है, जहां संगठन विशिष्ट क्षमताओं वाले एजेंटों को गतिशील रूप से खोज और एकीकृत कर सकते हैं – जैसे ही आवश्यकता होती है, समाधान तैनाती में काफी तेजी लाते हैं।
• मानकीकृत एजेंट संचार: इन पारिस्थितिकी तंत्र के लिए काम करने के लिए, एजेंटों को सामान्य भाषाओं की आवश्यकता है। मानकीकृत एजेंट-टू-एजेंट संचार प्रोटोकॉल, जैसे कि एमसीपी (मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल), जिसका हम उपयोग करते हैं, और गूगल के एजेंट2एजेंट प्रोटोकॉल जैसी पहल, एजेंटों के बीच सुचारू सहयोग, संदर्भ साझाकरण और कार्य प्रतिनिधित्व को सुविधाजनक बनाने के लिए आवश्यक हैं, चाहे वे किसी भी संगठन द्वारा बनाए गए हों या कहीं भी चलें।
• डायनामिक ऑर्केस्ट्रेशन: स्थिर, पूर्व-निर्धारित कार्य प्रवाह गतिशील ऑर्केस्ट्रेशन द्वारा प्रतिस्थापित किए जाएंगे। बुद्धिमान ऑर्केस्ट्रेशन परतें रनटाइम पर एजेंटों का चयन, कॉन्फ़िगरेशन और समन्वय करेंगी, जो बहुत अधिक अनुकूलनीय और लचीली प्रणाली की ओर ले जाएगी।
• नो-कोड/लो-कोड एजेंट डिज़ाइन: लोकतंत्रीकरण व्यवसाय विशेषज्ञों को भी एजेंट निर्माण की अनुमति देगा। नो-कोड और लो-कोड प्लेटफ़ॉर्म व्यवसायिक विशेषज्ञों को एआई विशेषज्ञों के अलावा विशिष्ट डोमेन ज्ञान और व्यावसायिक तर्क को समाहित करने वाले एजेंटों को डिज़ाइन और बनाने में सक्षम बनाएगा, जो उपलब्ध विशेषज्ञ क्षमताओं के पूल को और समृद्ध करेगा।

एप ऑर्किड की भूमिका इस भविष्य के लिए महत्वपूर्ण सेमेंटिक आधार प्रदान करना है। इन गतिशील पारिस्थितिकी तंत्र में एजेंटों को प्रभावी ढंग से सहयोग करने और अर्थपूर्ण कार्य करने के लिए, उन्हें उद्यम डेटा को समझने की आवश्यकता है। हमारा ज्ञान ग्राफ और सेमेंटिक परत उन्हें संदर्भ प्रदान करता है जिसकी उन्हें आवश्यकता है।

एजेंटिक एआई के माध्यम से निर्णय बुद्धिमत्ता को लोकतांत्रिक बनाने के भविष्य में सीटीओ की भूमिका कैसे विकसित होगी?

एजेंटिक एआई के माध्यम से निर्णय बुद्धिमत्ता को लोकतांत्रिक बनाने से सीटीओ की भूमिका में मूलभूत रूप से वृद्धि होती है। यह प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचे के एक मुख्य रूप से प्रबंधक से एक रणनीतिक ऑर्केस्ट्रेटर में बदलाव को चिह्नित करता है जो संगठन की बुद्धिमत्ता क्षमता को अधिकतम करने में मदद करता है।

मुख्य विकास में शामिल हैं:

• सिस्टम मैनेजर से इकोसिस्टम आर्किटेक्ट: फोकस विभिन्न अनुप्रयोगों का प्रबंधन करने से परे हो जाता है और बातचीत करने वाले एजेंटों, डेटा स्रोतों और विश्लेषणात्मक क्षमताओं के गतिशील पारिस्थितिकी तंत्र को डिज़ाइन, क्यूरेट और शासन करने में लगता है। इसमें एजेंट मार्केटप्लेस और रजिस्ट्री का प्रभावी ढंग से लाभ उठाना शामिल है।
• डेटा रणनीति के रूप में मुख्य व्यावसायिक रणनीति: यह सुनिश्चित करना कि डेटा न केवल उपलब्ध है बल्कि सेमेंटिक रूप से समृद्ध, विश्वसनीय और सुलभ है, अत्यंत महत्वपूर्ण हो जाता है। सीटीओ पूरे उद्यम में बुद्धिमान प्रणालियों को शक्ति प्रदान करने वाले ज्ञान ग्राफ़ के निर्माण में केंद्रीय होगा।
• शासन परिदृश्यों का विकास: एजेंटिक एआई के लिए नए शासन मॉडल की आवश्यकता होगी – एजेंट विश्वास, सुरक्षा, नैतिक एआई उपयोग, स्वचालित निर्णयों की ऑडिट करने योग्य और एजेंट सहयोग में उत्पन्न व्यवहार को संबोधित करते हुए।
• अनुकूलन का समर्थन: सीटीओ संगठन के तकनीकी और संचालन तंत्र में अनुकूलन को एम्बेड करने में महत्वपूर्ण होगा, ऐसे वातावरण बनाने में जो एआई-संचालित अंतर्दृष्टि तेजी से प्रतिक्रिया और निरंतर सीखने की अनुमति देते हैं।
• मानव-एआई सहयोग: एक प्रमुख पहलू मानव और एआई एजेंटों के बीच सहयोग को बढ़ावा देना होगा, जहां प्रत्येक अपनी ताकत को पूरक बनाता है।

अंततः, सीटीओ प्रौद्योगिकी लागत का प्रबंधन करने से अधिक संगठन की ‘बुद्धिमत्ता क्षमता’ को अधिकतम करने के बारे में हो जाता है। यह एक सच्चे रणनीतिक साथी की ओर एक बदलाव है, जो पूरे व्यवसाय को एक बढ़ती जटिल दुनिया में अधिक बुद्धिमानी से और अनुकूलनशील रूप से संचालित करने में सक्षम बनाता है।

धन्यवाद महान साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें एप ऑर्किड पर जाना चाहिए।