Daniel Ciolek, InvGateలో రీసెర్చ్ అండ్ డెవలప్‌మెంట్ హెడ్ - ఇంటర్వ్యూ సిరీస్

డేనియల్ పరిశ్రమలో 15 సంవత్సరాల కంటే ఎక్కువ అనుభవం ఉన్న ఉద్వేగభరితమైన IT నిపుణుడు. ఆయనకు పీహెచ్‌డీ ఉంది. కంప్యూటర్ సైన్స్‌లో మరియు సాంకేతిక పరిశోధనలో సుదీర్ఘ కెరీర్. అతని అభిరుచులు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ మరియు హై పెర్ఫార్మెన్స్ కంప్యూటింగ్ వంటి బహుళ రంగాలలో ఉంటాయి.

డానియల్ InvGate వద్ద పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి అధిపతి, ఇక్కడ అతను R&D కార్యక్రమాలకు నాయకత్వం వహిస్తాడు. అతను కంపెనీ R&D వ్యూహాన్ని రూపొందించడానికి, అమలు చేయడానికి మరియు పర్యవేక్షించడానికి ఉత్పత్తి మరియు వ్యాపార అభివృద్ధి బృందాలతో కలిసి పని చేస్తాడు. అతను పరిశోధన చేయనప్పుడు, అతను బోధిస్తున్నాడు.

InvGate IT నుండి సౌకర్యాల వరకు అన్ని విభాగాలలో అతుకులు లేని సేవలను అందించడానికి సాధనాలను అందించడం ద్వారా సంస్థలకు అధికారం ఇస్తుంది.

కంప్యూటర్ సైన్స్ పట్ల మీకు మొదట్లో ఎప్పుడు మరియు ఎలా ఆసక్తి కలిగింది?

కంప్యూటర్ సైన్స్ పట్ల నాకున్న ఆసక్తి నా చిన్ననాటి నుండే ఉంది. నేను ఎల్లప్పుడూ ఎలక్ట్రానిక్ పరికరాల పట్ల ఆకర్షితుడయ్యాను, తరచుగా నేను వాటిని అన్వేషించడం మరియు అవి ఎలా పనిచేశాయో అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తున్నాను. నేను పెద్దయ్యాక, ఈ ఉత్సుకత నన్ను కోడింగ్ వైపు నడిపించింది. నేను నా మొదటి ప్రోగ్రామ్‌లు వ్రాసిన ఆనందం నాకు ఇప్పటికీ గుర్తుంది. ఆ క్షణం నుండి, నేను కంప్యూటర్ సైన్స్‌లో వృత్తిని కొనసాగించాలనుకుంటున్నాను అని నా మనస్సులో ఎటువంటి సందేహం లేదు.

మీరు ప్రస్తుతం R&D కార్యక్రమాలకు నాయకత్వం వహిస్తున్నారు మరియు నవల ఉత్పాదక AI అప్లికేషన్‌లను అమలు చేస్తున్నారు. మీరు మీ పని గురించి చర్చించగలరా?

ఖచ్చితంగా. మా R&D విభాగంలో, ప్రాతినిధ్యం వహించడం మరియు సమర్ధవంతంగా పరిష్కరించడం సవాలుగా ఉండే సంక్లిష్ట సమస్యలను మేము పరిష్కరిస్తాము. మా పని ఉత్పాదక AI అప్లికేషన్‌లకే పరిమితం కాలేదు, అయితే ఈ రంగంలో ఇటీవలి పురోగతులు మేము ఉపయోగించుకోవడానికి ఆసక్తిగా ఉన్న అవకాశాల సంపదను సృష్టించాయి.

InvGate వద్ద మా ప్రధాన లక్ష్యాలలో ఒకటి ఎల్లప్పుడూ మా సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం. ఇది ఎలా ఉపయోగించబడుతుందో పర్యవేక్షించడం, అడ్డంకులను గుర్తించడం మరియు వాటిని తొలగించడానికి శ్రద్ధగా పని చేయడం ద్వారా మేము దీన్ని చేస్తాము. మేము తరచుగా ఎదుర్కొన్న అటువంటి అడ్డంకి సహజ భాష యొక్క అవగాహన మరియు వినియోగానికి సంబంధించినది. లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLMలు) ఉపయోగించకుండా పరిష్కరించడానికి ఇది చాలా కష్టమైన సమస్య.

అయినప్పటికీ, ఖర్చుతో కూడుకున్న LLMల ఇటీవలి ఆవిర్భావంతో, మేము ఈ వినియోగ కేసులను క్రమబద్ధీకరించగలిగాము. మా సామర్థ్యాలలో ఇప్పుడు వ్రాత సిఫార్సులను అందించడం, నాలెడ్జ్ బేస్ కథనాలను స్వయంచాలకంగా రూపొందించడం మరియు అనేక ఇతర భాషా ఆధారిత లక్షణాలతో పాటు విస్తృతమైన వచన భాగాలను సంగ్రహించడం వంటివి ఉన్నాయి.

InvGate వద్ద, మీ బృందం "అజ్ఞాతవాసి AI" అని పిలువబడే వ్యూహాన్ని వర్తింపజేస్తుంది. దీని అర్థం ఏమిటో మరియు ఇది ఎందుకు ముఖ్యమో మీరు నిర్వచించగలరా?

అజ్ఞేయ AI అనేది ప్రాథమికంగా వశ్యత మరియు అనుకూలత గురించి. ముఖ్యంగా, ఇది ఒకే AI మోడల్ లేదా ప్రొవైడర్‌కు కట్టుబడి ఉండకపోవడమే. బదులుగా, మేము మా ఎంపికలను తెరిచి ఉంచాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాము, ప్రతి AI ప్రొవైడర్ అందించే అత్యుత్తమ ప్రయోజనాలను పొందడంతోపాటు, ఒకే సిస్టమ్‌లోకి లాక్ చేయబడే ప్రమాదాన్ని నివారించడం.

మీరు దీని గురించి ఇలా ఆలోచించవచ్చు: మా ఉత్పాదక AI ఫీచర్‌ల కోసం మేము OpenAI యొక్క GPT, Google యొక్క జెమిని లేదా Meta's Llama-2ని ఉపయోగించాలా? మేము చెల్లింపులో ఉన్న క్లౌడ్ విస్తరణ, నిర్వహించబడే ఉదాహరణ లేదా స్వీయ-హోస్ట్ చేసిన విస్తరణను ఎంచుకోవాలా? ఇవి సామాన్యమైన నిర్ణయాలు కావు మరియు కొత్త మోడల్‌లు విడుదల చేయబడినప్పుడు మరియు కొత్త ప్రొవైడర్లు మార్కెట్‌లోకి ప్రవేశించినప్పుడు అవి కాలక్రమేణా మారవచ్చు.

అజ్ఞాతవాసి AI విధానం మా సిస్టమ్ ఎల్లప్పుడూ స్వీకరించడానికి సిద్ధంగా ఉందని నిర్ధారిస్తుంది. మా అమలులో మూడు కీలక భాగాలు ఉన్నాయి: ఇంటర్‌ఫేస్, రూటర్ మరియు AI మోడల్‌లు. ఇంటర్‌ఫేస్ AI సిస్టమ్ యొక్క అమలు వివరాలను దూరంగా ఉంచుతుంది, మా సాఫ్ట్‌వేర్‌లోని ఇతర భాగాలు దానితో పరస్పర చర్య చేయడం సులభతరం చేస్తుంది. అభ్యర్థన రకం మరియు అందుబాటులో ఉన్న AI మోడల్‌ల సామర్థ్యాలు వంటి వివిధ అంశాల ఆధారంగా ప్రతి అభ్యర్థనను ఎక్కడికి పంపాలో రూటర్ నిర్ణయిస్తుంది. చివరగా, మోడల్‌లు వాస్తవ AI విధులను నిర్వహిస్తాయి, దీనికి అనుకూల డేటా ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ మరియు ఫలిత ఫార్మాటింగ్ ప్రక్రియలు అవసరం కావచ్చు.

నిర్దిష్ట టాస్క్‌ల కోసం అత్యంత అనుకూలమైన AI మోడల్‌లు మరియు ప్రొవైడర్‌లను ఎంచుకునేటప్పుడు మీ నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియకు మార్గనిర్దేశం చేసే మెథడాలాజికల్ అంశాలను మీరు వివరించగలరా?

మేము అభివృద్ధి చేసే ప్రతి కొత్త ఫీచర్ కోసం, మేము మూల్యాంకన బెంచ్‌మార్క్‌ని సృష్టించడం ద్వారా ప్రారంభిస్తాము. ఈ బెంచ్‌మార్క్ చేతిలో ఉన్న పనిని పరిష్కరించడంలో వివిధ AI మోడల్‌ల సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి రూపొందించబడింది. కానీ మేము కేవలం పనితీరుపై దృష్టి పెట్టడం లేదు, మేము ప్రతి మోడల్ యొక్క వేగం మరియు ధరను కూడా పరిశీలిస్తాము. ఇది మాకు ప్రతి మోడల్ విలువ యొక్క సమగ్ర వీక్షణను అందిస్తుంది, ఇది రూటింగ్ అభ్యర్థనల కోసం అత్యంత తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన ఎంపికను ఎంచుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.

అయితే, మా ప్రక్రియ అక్కడ ముగియదు. AI యొక్క వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగంలో, కొత్త మోడల్‌లు నిరంతరం విడుదల చేయబడుతున్నాయి మరియు ఇప్పటికే ఉన్నవి క్రమం తప్పకుండా నవీకరించబడతాయి. కాబట్టి, కొత్త లేదా నవీకరించబడిన మోడల్ అందుబాటులోకి వచ్చినప్పుడల్లా, మేము మా మూల్యాంకన ప్రమాణాన్ని మళ్లీ అమలు చేస్తాము. ఇది కొత్త లేదా నవీకరించబడిన మోడల్ పనితీరును మా ప్రస్తుత ఎంపికతో పోల్చడానికి అనుమతిస్తుంది. కొత్త మోడల్ ప్రస్తుత మోడల్‌ను అధిగమిస్తే, ఈ మార్పును ప్రతిబింబించేలా మేము మా రూటర్ మాడ్యూల్‌ని అప్‌డేట్ చేస్తాము.

వివిధ AI మోడల్‌లు మరియు ప్రొవైడర్ల మధ్య సజావుగా మారడం వల్ల ఎదురయ్యే కొన్ని సవాళ్లు ఏమిటి?

వివిధ AI మోడల్‌లు మరియు ప్రొవైడర్‌ల మధ్య సజావుగా మారడం నిజంగా ప్రత్యేకమైన సవాళ్ల సమితిని అందిస్తుంది.

ముందుగా, ప్రతి AI ప్రొవైడర్‌కు నిర్దిష్ట మార్గాల్లో ఫార్మాట్ చేయబడిన ఇన్‌పుట్‌లు అవసరం మరియు AI మోడల్‌లు అదే అభ్యర్థనలకు భిన్నంగా స్పందించగలవు. దీనర్థం మనం ప్రతి మోడల్‌కు వ్యక్తిగతంగా ఆప్టిమైజ్ చేయాలి, ఇది వివిధ రకాల ఎంపికలను బట్టి చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది.

రెండవది, AI నమూనాలు విభిన్న సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, కొన్ని మోడల్‌లు JSON ఫార్మాట్‌లో అవుట్‌పుట్‌ను రూపొందించగలవు, ఈ ఫీచర్ మా అనేక అమలులలో ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. ఇతరులు పెద్ద మొత్తంలో వచనాన్ని ప్రాసెస్ చేయగలరు, కొన్ని పనుల కోసం మరింత సమగ్రమైన సందర్భాన్ని ఉపయోగించగలుగుతాము. ప్రతి మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి ఈ సామర్థ్యాలను నిర్వహించడం మా పనిలో ముఖ్యమైన భాగం.

చివరగా, AI- రూపొందించిన ప్రతిస్పందనలు ఉపయోగించడానికి సురక్షితంగా ఉన్నాయని మేము నిర్ధారించుకోవాలి. ఉత్పాదక AI నమూనాలు కొన్నిసార్లు "భ్రాంతులు" ఉత్పత్తి చేయగలవు లేదా తప్పుడు ప్రతిస్పందనలను సృష్టించగలవు, సందర్భోచితంగా లేదా హానికరమైనవి కూడా. దీనిని తగ్గించడానికి, మేము అనుచితమైన ప్రతిస్పందనలను గుర్తించి, ఫిల్టర్ చేయడానికి కఠినమైన పోస్ట్-ప్రాసెసింగ్ శానిటైజేషన్ ఫిల్టర్‌లను అమలు చేస్తాము.

వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక పరస్పర చర్యల కోసం అంతర్లీన AI సాంకేతికతల యొక్క సంక్లిష్టతలను సమర్థవంతంగా సంగ్రహించేలా మీ అజ్ఞేయ AI సిస్టమ్‌లో ఇంటర్‌ఫేస్ ఎలా రూపొందించబడింది?

మా ఇంటర్‌ఫేస్ రూపకల్పన R&D మరియు ఇంజనీరింగ్ బృందాల మధ్య సహకార ప్రయత్నం. మేము ఫీచర్-బై-ఫీచర్ ఆధారంగా పని చేస్తాము, ప్రతి ఫీచర్ కోసం అవసరాలు మరియు అందుబాటులో ఉన్న డేటాను నిర్వచించాము. అప్పుడు, మేము ఉత్పత్తితో సజావుగా అనుసంధానించే APIని డిజైన్ చేస్తాము, దానిని మా అంతర్గత AI-సేవలో అమలు చేస్తాము. ఇది ఇంజనీరింగ్ బృందాలను వ్యాపార లాజిక్‌పై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది, అయితే మా AI-సేవ వివిధ AI ప్రొవైడర్‌లతో వ్యవహరించే సంక్లిష్టతలను నిర్వహిస్తుంది.

ఈ ప్రక్రియ అత్యాధునిక పరిశోధనపై ఆధారపడదు, బదులుగా నిరూపితమైన సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజినీరింగ్ పద్ధతులపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

గ్లోబల్ కార్యకలాపాలను పరిశీలిస్తే, ప్రాంతీయ లభ్యత మరియు స్థానిక డేటా నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండే సవాలును InvGate ఎలా నిర్వహిస్తుంది?

ప్రాంతీయ లభ్యత మరియు స్థానిక డేటా నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకోవడం InvGateలో మా కార్యకలాపాలలో కీలకమైన భాగం. మేము స్కేల్‌లో మాత్రమే పనిచేయగల AI ప్రొవైడర్‌లను జాగ్రత్తగా ఎంచుకుంటాము, అయితే అత్యుత్తమ భద్రతా ప్రమాణాలను కూడా సమర్థిస్తాము మరియు ప్రాంతీయ నిబంధనలకు లోబడి ఉంటాము.

ఉదాహరణకు, మేము EUలో సాధారణ డేటా రక్షణ నియంత్రణ (GDPR) వంటి నిబంధనలకు కట్టుబడి ఉండే ప్రొవైడర్లను మాత్రమే పరిగణిస్తాము. మేము స్థానిక చట్టపరమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో పనిచేస్తున్నామని నమ్మకంతో వివిధ ప్రాంతాలలో మా సేవలను సురక్షితంగా అమలు చేయగలమని ఇది నిర్ధారిస్తుంది.

AWS, Azure మరియు Google క్లౌడ్ వంటి ప్రధాన క్లౌడ్ ప్రొవైడర్‌లు ఈ అవసరాలను సంతృప్తిపరుస్తాయి మరియు AI కార్యాచరణల యొక్క విస్తృత శ్రేణిని అందిస్తాయి, వాటిని మా ప్రపంచ కార్యకలాపాలకు తగిన భాగస్వాములుగా చేస్తాయి. ఇంకా, మేము కొనసాగుతున్న సమ్మతిని నిర్ధారించడానికి స్థానిక డేటా నిబంధనలలో మార్పులను నిరంతరం పర్యవేక్షిస్తాము, మా అభ్యాసాలను అవసరమైన విధంగా సర్దుబాటు చేస్తాము.

IT పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయడంలో InvGate యొక్క విధానం గత దశాబ్దంలో ఎలా అభివృద్ధి చెందింది, ముఖ్యంగా జనరేటివ్ AI యొక్క ఏకీకరణతో?

గత దశాబ్దంలో, IT పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయడంలో InvGate యొక్క విధానం గణనీయంగా అభివృద్ధి చెందింది. మేము ఆటోమేటెడ్ వర్క్‌ఫ్లోలు, డివైస్ డిస్కవరీ మరియు కాన్ఫిగరేషన్ మేనేజ్‌మెంట్ డేటాబేస్ (CMDB) వంటి అధునాతన సామర్థ్యాలతో మా ఫీచర్ బేస్‌ని విస్తరించాము. ఈ ఫీచర్లు మా వినియోగదారుల కోసం IT కార్యకలాపాలను చాలా సులభతరం చేశాయి.

ఇటీవల, మేము మా ఉత్పత్తులలో GenAIని సమగ్రపరచడం ప్రారంభించాము. తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన పరిష్కారాలను అందించడం ప్రారంభించిన LLM ప్రొవైడర్‌లలో ఇటీవలి పురోగతుల కారణంగా ఇది సాధ్యమైంది. GenAI యొక్క ఏకీకరణ AI-ఆధారిత మద్దతుతో మా ఉత్పత్తులను మెరుగుపరచడానికి మమ్మల్ని అనుమతించింది, మా పరిష్కారాలను మరింత సమర్థవంతంగా మరియు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వకంగా చేస్తుంది.

ఇది ఇంకా ప్రారంభ రోజులే అయినప్పటికీ, IT కార్యకలాపాలలో AI సర్వత్రా సాధనంగా మారుతుందని మేము అంచనా వేస్తున్నాము. అలాగే, AI సాంకేతికతలను మరింత సమగ్రపరచడం ద్వారా మా ఉత్పత్తులను అభివృద్ధి చేయడం కొనసాగించాలని మేము ప్లాన్ చేస్తున్నాము.

AI హబ్‌లోని ఉత్పాదక AI సాధారణ IT సంఘటనలకు ప్రతిస్పందనల వేగం మరియు నాణ్యతను ఎలా మెరుగుపరుస్తుందో మీరు వివరించగలరా?

మా AI హబ్‌లోని ఉత్పాదక AI సాధారణ IT సంఘటనలకు ప్రతిస్పందనల వేగం మరియు నాణ్యత రెండింటినీ గణనీయంగా పెంచుతుంది. ఇది బహుళ-దశల ప్రక్రియ ద్వారా దీన్ని చేస్తుంది:

ప్రారంభ పరిచయం: ఒక వినియోగదారు సమస్యను ఎదుర్కొన్నప్పుడు, అతను లేదా ఆమె మా AI- పవర్డ్ వర్చువల్ ఏజెంట్ (VA)తో చాట్‌ని తెరవవచ్చు మరియు సమస్యను వివరించవచ్చు. VA సంస్థ యొక్క నాలెడ్జ్ బేస్ (KB) మరియు IT ట్రబుల్షూటింగ్ గైడ్‌ల పబ్లిక్ డేటాబేస్ ద్వారా స్వయంప్రతిపత్తితో శోధిస్తుంది, సంభాషణ పద్ధతిలో మార్గదర్శకత్వం అందిస్తుంది. ఇది తరచుగా సమస్యను త్వరగా మరియు సమర్ధవంతంగా పరిష్కరిస్తుంది.

టికెట్ సృష్టి: సమస్య మరింత క్లిష్టంగా ఉంటే, VA టిక్కెట్‌ను సృష్టించగలదు, సంభాషణ నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని స్వయంచాలకంగా సంగ్రహిస్తుంది.

టికెట్ కేటాయింపు: సిస్టమ్ టిక్కెట్ వర్గం, ప్రాధాన్యత మరియు ఇలాంటి సమస్యలతో ఉన్న ఏజెంట్ అనుభవం ఆధారంగా సపోర్ట్ ఏజెంట్‌కి టిక్కెట్‌ను కేటాయిస్తుంది.

ఏజెంట్ ఇంటరాక్షన్: ఏజెంట్ అదనపు సమాచారం కోసం వినియోగదారుని సంప్రదించవచ్చు లేదా సమస్య పరిష్కరించబడిందని వారికి తెలియజేయవచ్చు. AIతో పరస్పర చర్య మెరుగుపరచబడింది, కమ్యూనికేషన్‌ను మెరుగుపరచడానికి వ్రాత సిఫార్సులను అందిస్తుంది.

ఎస్కలేషన్: సమస్య తీవ్రతరం కావాలంటే, స్వయంచాలక సారాంశం ఫీచర్‌లు మేనేజర్‌లకు సమస్యను త్వరగా అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడతాయి.

పోస్ట్‌మార్టం విశ్లేషణ: టికెట్ మూసివేయబడిన తర్వాత, AI మూలకారణ విశ్లేషణను నిర్వహిస్తుంది, పోస్ట్‌మార్టం విశ్లేషణ మరియు నివేదికలలో సహాయపడుతుంది. ఏజెంట్ నాలెడ్జ్ బేస్ కథనాన్ని రూపొందించడానికి కూడా AIని ఉపయోగించవచ్చు, భవిష్యత్తులో ఇలాంటి సమస్యల పరిష్కారాన్ని సులభతరం చేస్తుంది.

మేము ఇప్పటికే ఈ లక్షణాలను చాలా వరకు అమలు చేసినప్పటికీ, మేము మరింత మెరుగుదలలు మరియు మెరుగుదలలపై నిరంతరం కృషి చేస్తున్నాము.

స్మార్ట్ MS టీమ్స్ వర్చువల్ ఏజెంట్ వంటి రాబోయే ఫీచర్‌లతో, సంభాషణ మద్దతు అనుభవాలలో ఆశించిన మెరుగుదలలు ఏమిటి?

సంభాషణ అనుభవాన్ని "కోపైలట్"గా విస్తరించడం, ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడం మరియు సాధారణ చర్యలు తీసుకోవడం మాత్రమే కాకుండా, వినియోగదారుల తరపున మరింత సంక్లిష్టమైన చర్యలను తీసుకోవడం కూడా ఒక మంచి మార్గం. ఇది వినియోగదారుల స్వీయ-సేవ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి, అలాగే ఏజెంట్‌లకు అదనపు శక్తివంతమైన సాధనాలను అందించడానికి ఉపయోగపడుతుంది. చివరికి, ఈ శక్తివంతమైన సంభాషణ ఇంటర్‌ఫేస్‌లు AIని సర్వత్రా సహచరుడిని చేస్తాయి.

గొప్ప ఇంటర్వ్యూకి ధన్యవాదాలు, మరింత తెలుసుకోవాలనుకునే పాఠకులు సందర్శించాలి InvGate.