एंटरप्राइज़ में डीप रिसर्च लाना

हाल ही में OpenAI के डीप रिसर्च जारी करने पर AI परिदृश्य ने फिर नया रूप लिया.

इसके तुरंत बाद Perplexity, xAI, Manus और अन्य ने भी ऐसी ही पेशकशें जारी कीं. मूल रूप से, डीप रिसर्च एक खोज एजेंट है, जो उपयोगकर्ता की क्वेरी लेकर इंटरनेट पर 30 मिनट तक जटिल, कई चरणों वाला शोध कर सकता है और कभी-कभी 100 से अधिक स्रोतों का उपयोग करता है. यह कुछ ही मिनटों में एक व्यापक शोध रिपोर्ट तैयार कर देता है, जबकि यही काम पूरा करने में आम तौर पर किसी मानव शोधकर्ता को कई घंटे लगते.

हमारे विचार में, यह GPT-3 के बाद AI की सबसे महत्वपूर्ण पेशकशों में से एक है.

इसके बाद ग्राहकों से हुई बातचीत में एक प्रश्न बार-बार सामने आया: “हम अपने डेटा पर इस तरह की डीप रिसर्च कब लागू कर पाएंगे?”

इनमें से कई ग्राहकों ने वर्षों, बल्कि दशकों तक बारीकी से काम करके दुनिया के कुछ सबसे बड़े स्वामित्व वाले ज्ञान-भंडार तैयार किए हैं. यह डेटा अमूल्य है और अपने-अपने उद्योगों में उनकी प्रतिस्पर्धी बढ़त को शक्ति देता है.

इस आवश्यकता को समझते हुए, हमने ऐसा तरीका विकसित करने का लक्ष्य रखा जिससे हर व्यवसाय अपने विशिष्ट बाज़ार, डेटा और संदर्भ के अनुरूप डीप रिसर्च क्षमताएं बना सके.

हम इस समाधान को एंटरप्राइज़ डीप रिसर्च कहते हैं.

एंटरप्राइज़ डीप रिसर्च में हम उन कई सीखों को शामिल करते हैं, जिनकी चर्चा हमने RAG विधियों के अपने गहन विश्लेषण में की थी.

• उपयोगकर्ता की क्वेरी को बार-बार सुधारना पारंपरिक RAG की तुलना में डीप रिसर्च के कार्यों में और भी महत्वपूर्ण है

• संदर्भ प्रबंधन अब भी सर्वोपरि है. यह बेहद ज़रूरी है कि शोध एजेंट को अब तक खोजी गई जानकारी और अधिक उपयोगी साबित हुई शोध दिशाओं की अच्छी समझ हो. इस स्थिति को समझदारी से प्रबंधित करने पर मॉडल की रीज़निंग सबसे प्रभावी ढंग से काम कर सकती है

शोध एजेंट वह इंजन है जो एंटरप्राइज़ डीप रिसर्च को संचालित करता है.

शोध एजेंट उपयोगकर्ता का प्रश्न, पहले चलाई गई क्वेरी और उनसे मिली उपयोगी जानकारी देख सकता है. इसके बाद वह रीज़निंग का उपयोग करके अपनी सुव्यवस्थित डेटा फ़ीड को कार्रवाइयों में बदलता है.

शोध एजेंट को अपना लक्ष्य पूरा करने में मदद के लिए कई उपकरणों तक पहुंच दी जाती है. इनमें उपभोक्ताओं के लिए बने डीप रिसर्च उपकरणों में आम वेब खोज और वेब Operator उपकरणों के साथ-साथ आपके स्वामित्व वाले डेटा स्रोतों और समापन-बिंदुओं से संवाद करने वाले उपकरण भी शामिल हो सकते हैं.

यह वास्तविक जीवन की औज़ार-पेटी जैसा है, जिसमें शोध एजेंट को बस काम के लिए सही उपकरण चुनना होता है. कभी-कभी वेब खोज सबसे उपयोगी उपकरण होती है. हो सकता है कि आप आज ही प्रकाशित हुआ कोई शोध-पत्र तुरंत देखना चाहें, जो अभी आपकी कंपनी के ज्ञान-आधार में शामिल न हुआ हो.

हालांकि, अगर आप औषधि, वित्त या कानून जैसे उद्योगों में काम करते हैं, तो आपका कार्यप्रवाह काफी हद तक आपके आंतरिक ज्ञान-आधारों पर निर्भर होगा. इन स्रोतों के लिए हम शुरू से अंत तक रीइंफ़ोर्समेंट लर्निंग के ज़रिए शोध एजेंट को सावधानी से अनुकूलित कर सकते हैं, ताकि वह आपके स्वामित्व वाले ज्ञान को सबसे प्रभावी ढंग से खंगाल सके. और यहीं हमारी एंटरप्राइज़ डीप रिसर्च वास्तव में सबसे प्रभावशाली साबित होती है.

यहीं असली कमाल होता है.

इंटरनेट पर विशाल मात्रा में जानकारी उपलब्ध है, लेकिन अपनी विशिष्ट विशेषज्ञता को सीधे AI प्रणालियों में समाहित करने से उनकी पूरी क्षमता सामने आती है. हमारा मानना है कि सबसे प्रभावी समाधान प्रक्रिया के हर चरण में आपके विशिष्ट ज्ञान और प्रतिस्पर्धी क्षमताओं को शामिल करने से बनते हैं.

हम संगठनों के साथ मिलकर उनकी ज़रूरतों के अनुरूप एकीकरण समाधान विकसित करते हैं. ये Neo4j, PostgreSQL या Snowflake जैसे संरचित डेटाबेस से लेकर S3 या SharePoint जैसे क्लाउड भंडारण और फ़ाइल तंत्र तक, विभिन्न स्रोतों के डेटा को एक एकीकृत परिवेश में साथ लाते हैं. यह एकीकरण सुनिश्चित करता है कि प्रणाली का हर पहलू आपके स्वामित्व वाले डेटा और आंतरिक प्रक्रियाओं से समृद्ध हो. इससे शोध एजेंट आपके आंतरिक विश्लेषकों वाले चरणों का ही अनुसरण कर सकता है.

डेटा का प्रभावी उपयोग करने के प्रयासों में अक्सर पहुंच अधिकारों और अनुमतियों से जुड़े महत्वपूर्ण प्रश्न उठते हैं. डेटा स्वामियों को यह चिंता होना स्वाभाविक है कि उत्तरों में अनजाने में संवेदनशील जानकारी उजागर हो सकती है. हम शुरू से ही अपने समाधानों में निजता और डेटा सुरक्षा को शामिल करने में विश्वास रखते हैं. अपने आंतरिक डेटा को अनुक्रमित करते समय डेटा स्वामित्व दर्ज करना और अनुमतियां लागू करना आवश्यक है, ताकि केवल अधिकृत उपयोगकर्ता ही विशिष्ट जानकारी तक पहुंच सकें. इसके अलावा, निजता और नियामकीय अनुपालन बनाए रखने के लिए अनुक्रमणिका से डेटा हटाने की सुदृढ़ और GDPR व अन्य विनियमों के अनुरूप व्यवस्थाएं बेहद ज़रूरी हैं. नियंत्रण और सुरक्षा का यह स्तर हमारे दृष्टिकोण को पूरे सार्वजनिक इंटरनेट पर काम करने वाले डीप रिसर्च उपकरणों से अलग बनाता है.

वेब खोज एंटरप्राइज़ शोध कार्यप्रवाहों का आधार बनी हुई है. पारंपरिक वेब डेटा निष्कर्षण लंबे समय से ऑनलाइन स्रोतों से संरचित डेटा जुटाने का भरोसेमंद तरीका रहा है. ये पारंपरिक विधियां बड़ी मात्रा में सार्वजनिक जानकारी एकत्र करने में प्रभावी हैं.

इंटरनेट से डेटा प्राप्त करने के चुनौतीपूर्ण कार्य संभालने के लिए हाल में वेब Operator एजेंट सामने आए हैं. इनमें OpenAI का Operator, Anthropic का Claude और Convergence का Proxy शामिल हैं. इन्हें जटिल वेब परिवेशों में संचालन करने, सूक्ष्म अंतर वाली क्वेरी संभालने और ऐसा डेटा प्राप्त करने के लिए बनाया गया है जो मानक निष्कर्षण तकनीकों की पहुंच से बाहर हो सकता है.

कभी-कभी प्राप्त डेटा के विश्लेषण के लिए बड़े भाषा मॉडल सर्वोत्तम उपकरण नहीं होते. इसलिए ये विश्लेषण पूरा करने के लिए हम शोध एजेंट को प्रोग्रामिंग परिवेश या आपके स्वामित्व वाले उपकरणों जैसे अधिक विशिष्ट साधनों तक पहुंच दे सकते हैं. पारंपरिक डेटा निष्कर्षण से लेकर उन्नत Operator एजेंट और विशेषज्ञ उपकरणों तक फैला यह बहुस्तरीय तरीका सुनिश्चित करता है कि डेटा परिदृश्य कितना भी जटिल हो, आपका एंटरप्राइज़ शोध व्यापक और अनुकूलनशील रहे.

हर उद्यम की अपनी संस्कृति, उद्योगगत बारीकियां और स्थापित कार्यप्रणालियां होती हैं, जो यह निर्धारित करती हैं कि उपयोगी जानकारियों को सबसे अच्छे ढंग से कैसे समझा और लागू किया जाए. पहले से तैयार उपकरण अक्सर सभी के लिए एक जैसे उत्तर देते हैं, जो आपके व्यवसाय के विशिष्ट संदर्भ के अनुरूप नहीं भी हो सकते.

अपनी ज़रूरतों के अनुरूप डीप रिसर्च समाधान बनाकर आप शोध निष्कर्षों को ठीक वहीं और उसी रूप में प्रस्तुत कर सकते हैं जहां उनकी आवश्यकता हो. चाहे उन्हें मौजूदा विश्लेषण उपकरणों में जोड़ना हो या इसके लिए विशेष कार्यप्रवाह बनाना हो.

शोध परिणामों को अपने व्यवसाय की विशिष्ट भाषा और प्रक्रियाओं के अनुरूप बनाकर आप सुनिश्चित करते हैं कि उपयोगी जानकारियां न केवल सटीक हों, बल्कि आपके मौजूदा निर्णय-निर्धारण ढांचे में सहजता से जुड़ भी जाएं.

हम ऐसे भविष्य की कल्पना करते हैं, जहां हर कंपनी को उसकी ज़रूरतों के अनुरूप ऐसा डीप रिसर्च समाधान मिले जो उसके सबसे महत्वपूर्ण कार्यप्रवाहों को शक्ति दे.

हाल में जारी OpenAI का Responses API, जो एकीकृत वेब खोज क्षमताएं देता है, और एजेंटिक AI प्रणालियां बनाने के लिए प्रस्तुत नया Agent SDK संकेत देते हैं कि उद्योग के अग्रणी इस क्षेत्र में AI उपकरणों को आगे बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध हैं. OpenAI के डीप रिसर्च जैसे सार्वजनिक उपकरण सामान्य प्रश्नों के उत्तर देने में उत्कृष्ट हैं, लेकिन प्रतिस्पर्धी बढ़त चाहने वाले उद्यमों को ऐसा विशेष दृष्टिकोण अधिक लाभ देगा जो उनके स्वामित्व वाले ज्ञान और विशिष्ट क्षमताओं का पूरा उपयोग करे.

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