साक्षात्कार
शॉन मुल्लाने, अल्गोलिया के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी – साक्षात्कार श्रृंखला
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शॉन मुल्लाने अल्गोलिया के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी हैं, जो एक एंड-टू-एंड, एआई-संचालित खोज और खोज प्लेटफ़ॉर्म है।
शॉन एक पूर्व स्ट्राइप और गूगल कार्यकारी हैं, जिनकी पृष्ठभूमि में इंजीनियरिंग संगठनों को स्केल करना, एआई-संचालित खोज और खोज उपकरण विकसित करना, और वैश्विक स्तर पर एपीआई-पहले समाधानों को बढ़ाना शामिल है। अल्गोलिया में, वह दुनिया की दूसरी सबसे बड़ी खोज इंजन के पीछे की तकनीक की देखरेख कर रहे हैं, जिसका उपयोग प्रति वर्ष 1.5 ट्रिलियन से अधिक खोजों के लिए किया जाता है। हाल ही में, उन्होंने अल्गोलिया के अल्गोलियान्यूरलसर्च के लॉन्च का नेतृत्व किया, जो दुनिया का सबसे तेज़, हाइपर-स्केलेबल और लागत-प्रभावी वेक्टर और कीवर्ड खोज एपीआई है।
(GOOGL )आपको कंप्यूटर विज्ञान में शुरू से ही क्या आकर्षित किया?
जब मैं 10 साल का था, मेरे माता-पिता ने हमारे घर में पहला कंप्यूटर खरीदा। सबसे पहली चीज जो मैं करना चाहता था, वह थी एक पाठ साहसिक खेल लिखना जो मैं एक पुस्तक से कॉपी कर रहा था। कुछ साल बाद, मैंने सी++ सीखना शुरू किया, लेकिन कंप्यूटर गेम डिज़ाइन और निर्माण मेरी एक बड़ी जुनून बन गई जब मैं एक किशोर के रूप में कंप्यूटर विज्ञान की खोज कर रहा था।
आप गूगल में 7 साल से अधिक समय तक रहे, जहां आपने रणनीति, संचालन, बड़े डेटा और मशीन लर्निंग पर काम करने वाली टीमों का निर्माण और नेतृत्व किया। आपका पसंदीदा परियोजना क्या थी और आपने इस अनुभव से क्या सीखा?
हमने यह पता लगाने का तरीका खोजा कि हम अपने उत्पादों का उपयोग करने वाले विज्ञापनदाताओं के बारे में बड़े डेटा का उपयोग कैसे करें ताकि बिक्री टीमों को मदद मिल सके। हमने विशेष नियम (बाद में अधिक जटिल न्यूरल नेटवर्क) विकसित किए ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि किन ग्राहकों को किन उत्पादों के साथ कब संपर्क करना चाहिए ताकि बिक्री टीम के समय का परिणाम राजस्व में वृद्धि हो। गूगल पर 1 मिलियन से अधिक विज्ञापनदाताओं के साथ, इस उपकरण ने बिक्री टीमों को सुई को ढूंढने में काफी मदद की।
हाल ही में एक डेवबिट रैप में आपने अल्गोलिया के उद्देश्य को उपयोगकर्ताओं को दुनिया को अनुक्रमित करने और सामग्री को गति में लाने में सक्षम बनाने के रूप में वर्णित किया। क्या आप इस बयान को विस्तार से बता सकते हैं?
अंततः, हम अपने ग्राहकों को उनके डेटा से मूल्य प्राप्त करने में मदद करना चाहते हैं। इंटरनेट ने इतनी बड़ी सामग्री और ई-कॉमर्स उत्पादों का विस्फोट किया है, और जबकि यह विकास निश्चित रूप से एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है, उपलब्ध जानकारी की भारी मात्रा का अर्थ है कि यह अब पहले से कहीं अधिक कठिन है – और बढ़ती कठिनाई – वास्तव में जो आप एक उपयोगकर्ता के रूप में खोज रहे हैं उसे खोजने के लिए। हालांकि, जब खोज और खोज को एआई द्वारा संचालित किया जाता है, तो बढ़ती सामग्री सूची को बुद्धिमानी से एक्सेस किया जा सकता है और गति में लाया जा सकता है ताकि वास्तव में उपयोगकर्ताओं की मदद की जा सके, न कि उन्हें अभिभूत किया जा सके।
सितंबर 2022 में सर्च.आईओ और इसके प्रोप्राइटरी फ्लैगशिप उत्पाद न्यूरलसर्च को अल्गोलिया द्वारा अधिग्रहित किया गया था, क्या आप इस खोज प्रौद्योगिकी के बारे में विस्तार से बता सकते हैं?
संक्षेप में, अल्गोलिया न्यूरलसर्च एक ही एपीआई में कीवर्ड मिलान के साथ वेक्टर-आधारित प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को एकीकृत करता है, जो एलएलएम द्वारा संचालित है। समाधान में हमारी प्रोप्राइटरी और पहली-प्रकार की न्यूरल हैशिंग तकनीक शामिल है जो वेक्टर के उपयोग को स्केलेबल और 90% अधिक लागत-प्रभावी बनाती है – एक मुद्दा जिसका सामना अन्य एआई कंपनियों को करना पड़ता है, जिनमें चैटजीपीटी भी शामिल है। इस उत्पाद के बारे में जो वास्तव में रोमांचक है वह यह है कि यह वास्तविक एआई खोज को उद्यम-ग्रेड संगठनों के लिए स्केलेबल बनाता है।
नई प्रौद्योगिकी ग्राहकों को भी समझने और सामग्री वितरित करने की अनुमति देती है जो सामान्य रूप से वार्तालाप करने वाली प्रश्नों का मिलान करती है जो सटीक या किसी भी परिणाम प्रदान करने में विफल रहती हैं (लंबी-पूंछ वाली प्रश्नों को मानें)। ये वर्तमान साइट खोजों का 55% हिस्सा हैं। अल्गोलियान्यूरलसर्च वास्तव में इन प्रश्नों को समझता है और खोए हुए अवसरों को राजस्व में परिवर्तित करता है।
न्यूरलसर्च के अलावा, कौन सी अन्य मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग किया जाता है?
हमने तीन प्राथमिक कार्यों में एआई को एकीकृत किया है – प्रश्न समझ, प्रश्न पुनर्प्राप्ति, और परिणामों की रैंकिंग। हम अल्गोलिया में इसे एआई खोज सैंडविच कहते हैं:
- प्रश्न समझ: अल्गोलिया की उन्नत प्राकृतिक भाषा समझ और एआई-संचालित वेक्टर खोज मुक्त-रूप प्राकृतिक भाषा अभिव्यक्ति समझ और एआई-संचालित प्रश्न वर्गीकरण प्रदान करती है जो एक प्रश्न को विश्लेषण के लिए तैयार करती है और संरचित करती है। इसके अलावा, उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया पर आधारित अनुकूलन सीखने से इरादा समझ में सुधार होता है।
- पुनर्प्राप्ति: सबसे प्रासंगिक परिणाम तब पुनर्प्राप्त किए जाते हैं और सबसे प्रासंगिक से कम प्रासंगिक तक रैंक किए जाते हैं। पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया न्यूरल हैशिंग परिणामों को कीवर्ड के साथ एक ही सूचकांक का उपयोग करके समानांतर में मिलाती है जो आसान पुनर्प्राप्ति और रैंकिंग की अनुमति देती है। यह दृष्टिकोण ‘शून्य परिणाम’ समस्या का समाधान करता है और क्लिक स्थितियों और क्लिक-थ्रू दरों में काफी सुधार करता है। खोज और खोज स्थान में कोई अन्य खोज प्लेटफ़ॉर्म इस शक्तिशाली क्षमता की पेशकश नहीं करता है।
- रैंकिंग: अंत में, सर्वोत्तम परिणाम अल्गोलिया की एआई-संचालित री-रैंकिंग द्वारा शीर्ष पर धकेल दिए जाते हैं, जो खोज प्रश्न से जुड़े कई संकेतों को ध्यान में रखते हुए (जिसमें सटीक कीवर्ड मिलान स्कोर, संदर्भ व्यक्तिगतीकरण प्रोफ़ाइल, आइटम की लोकप्रियता, सेमेंटिक मिलान स्कोर, आदि शामिल हैं) और अधिकतम प्रासंगिकता तक पहुंचने के लिए सीखते हैं।
इसके अलावा, जब सूचकांक बदलता है, नए उत्पाद जोड़े जाते हैं, नई सामग्री अपलोड की जाती है, या शब्दों का अर्थ बदलता है, तो एआई-संचालित अल्गोलियान्यूरलसर्च उत्पाद स्वचालित रूप से सीखेगा और समायोजित होगा। इसके लिए किसी अतिरिक्त मानव संसाधन या मैनुअल ऑपरेशन की आवश्यकता नहीं है। यह स्वचालित रूप से कीवर्ड या अवधारणाओं का मिलान करेगा – संभवतः दोनों का मिश्रण – प्रश्न या खोज वाक्यांश के आधार पर। यह वास्तव में खोज को स्वचालित करता है।
अल्गोलिया ने हाल ही में अपनी मुफ्त योजना को 10,000 रिकॉर्ड से बढ़ाकर 1 मिलियन रिकॉर्ड कर दिया, इस निर्णय के पीछे क्या सोच थी और बाजार ने कैसी प्रतिक्रिया दी?
हमने विशेष रूप से अल्गोलिया की कीमत निर्धारण और पैकेजिंग को और अधिक डेवलपर-अनुकूल बनाने के लिए दो नए डेवलपर-उन्मुख योजनाओं की शुरुआत की: एक “निर्माण” योजना जो मुफ्त है और एक “विकास” योजना जो सस्ती कीमतों पर आसान स्केलेबिलिटी प्रदान करती है। नई निर्माण योजना में अल्गोलिया में एक डेवलपर द्वारा संग्रहीत किए जा सकने वाले मुफ्त रिकॉर्डों की संख्या 10,000 से बढ़ाकर 1 मिलियन रिकॉर्ड कर दी गई है। यह अल्गोलिया में एक डेवलपर द्वारा अनुक्रमित किए जा सकने वाले मुफ्त रिकॉर्डों की संख्या में 100 गुना वृद्धि का प्रतिनिधित्व करता है। इसके अलावा, अल्गोलिया ने अपनी विकास योजना में खोज अनुरोधों की लागत 50% और रिकॉर्ड 60% से कम कर दी।
अद्यतन “निर्माण” मूल्य निर्धारण योजना के पीछे का विचार अल्गोलिया के एआई-संचालित खोज और खोज प्लेटफ़ॉर्म में क्षमताओं के पूरे सेट तक नि:शुल्क पहुंच प्रदान करना है। “विकास” योजना, जब एक डेवलपर अपने अनुप्रयोग को स्केल करने के लिए तैयार होता है, तो डेवलपरों के लिए लाइव उत्पादन सेटिंग्स के लिए उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण प्रदान करती है।
एक महत्वपूर्ण बात यह है कि कोई भी डिज़ाइनर, निर्माता, या बिल्डर – चाहे वे एक आकस्मिक या पूरी तरह से प्रतिबद्ध सॉफ़्टवेयर इंजीनियर हों – अल्गोलिया में अपने डेटा को प्रबंधित करने, खोज फ्रंट-एंड को कॉन्फ़िगर करने, विश्लेषण को कॉन्फ़िगर करने और अधिक के लिए आवश्यक सभी उपकरण, दस्तावेज़, नमूना कोड, शैक्षिक सामग्री और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म एकीकरण क्षमताओं तक तुरंत और मुफ्त में पहुंच सकते हैं। इसके अलावा, उन्हें 5 मिलियन से अधिक बिल्डरों के बढ़ते डेवलपर समुदाय तक तुरंत पहुंच प्राप्त होगी।
क्या आप खोज व्यक्तिगतीकरण उपकरणों के बारे में चर्चा कर सकते हैं जो प्रदान किए जाते हैं?
अल्गोलिया विभिन्न प्रकार की सिफारिशों के लिए कंपनियों को डेटा का लाभ उठाने के लिए कई खोज व्यक्तिगतीकरण उपकरण प्रदान करता है, जिसमें विभिन्न प्रकार की सिफारिशें और डेटा का लाभ उठाने के लिए विशिष्ट तरीके शामिल हैं।
कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:
- ट्रेंडिंग: अन्य आइटम सुझाएं जो लोकप्रियता में प्रवृत्त हैं और आपके ग्राहक द्वारा की गई खोजों से संबंधित हैं।
- रेटिंग-आधारित: लोग उन उत्पादों को खरीदना चाहते हैं जिन्हें सर्वोत्तम रेटिंग मिली है।
- व्यक्तिगत: आपके द्वारा पिछली बार क्या खरीदा गया, ब्राउज़िंग इतिहास, स्थान, या अन्य कारकों के आधार पर, हम अन्य उत्पादों की सिफारिश करते हैं।
इन डेटा-संचालित तरीकों से परिणामों में जल्दी से सुधार करने में मदद मिल सकती है क्योंकि वे उत्पादों के साथ ग्राहकों की बातचीत के आधार पर होते हैं, इसलिए आप उन उत्पादों की सिफारिश करने की अधिक संभावना रखते हैं जो वास्तव में रूपांतरण में परिणाम देते हैं।
आपने अल्गोलिया को दुनिया का सबसे अधिक स्केलेबल हाइब्रिड एआई खोज इंजन बताया है। अल्गोलिया को इतनी कुशलता से स्केल करने के लिए कैसे डिज़ाइन किया गया है?
यह सब न्यूरल हैशिंग पर आता है। यह समाधान प्रत्येक और प्रत्येक प्रश्न को संकुचित और तेज़ करता है। हैश्ड समानता की तुलना में मानक वेक्टर समानता की तुलना में बहुत तेज़ है और मिलीसेकंड में परिणाम देता है।
न्यूरल हैशिंग विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए एआई पुनर्प्राप्ति को उत्पादन में लाने के लिए एक सफलता का प्रतिनिधित्व करता है। एआई-संचालित प्रश्न प्रसंस्करण और पुनः-रैंकिंग के साथ संयुक्त, यह ऑन-साइट खोज पर एआई की पूरी शक्ति को छोड़ने का वादा करता है। अल्गोलिया की प्रोप्राइटरी सफलता से पहले, वेक्टर-आधारित खोज उत्पादन में चलाने के लिए बहुत गणनात्मक रूप से महंगी थी।
मैं जिस बात पर सबसे ज्यादा ध्यान देना चाहता हूं वह है सैंडविच का मांस: पुनर्प्राप्ति। खोज उद्योग में पुनर्प्राप्ति में एआई जोड़ने के लिए एक निरंतर लड़ाई रही है। जानकारी पुनर्प्राप्ति एक अविश्वसनीय रूप से जटिल प्रक्रिया है, और उच्च-प्रदर्शन, लागत-प्रभावी एआई पुनर्प्राप्ति को स्केल करना और भी जटिल है। हमने अपनी न्यूरल हैशिंग तकनीक के साथ इसे महारत हासिल की। ऐसा करके, हमने एआई खोज के लिए होली ग्रेल की खोज जीत ली।
क्या अल्गोलिया के बारे में और कुछ है जो आप साझा करना चाहेंगे?
यह अल्गोलिया में काम करने का एक रोमांचक समय है, और हम हमेशा प्रतिभाशाली, जुनूनी लोगों के साथ बातचीत शुरू करने की तलाश में रहते हैं जो दुनिया की सर्वोत्तम खोज प्रौद्योगिकी बनाने की हमारी यात्रा में शामिल होना चाहते हैं। यदि यह आपको लगता है, तो मैं आपको हमारी वर्तमान खुली स्थिति की जांच करने के लिए https://www.algolia.com/careers/ पर आमंत्रित करता हूं।
