उद्योगसंस्थांसाठी डीप रिसर्च

अलीकडे OpenAI ने डीप रिसर्च प्रसिद्ध केल्यावर AI क्षेत्राचे स्वरूप पुन्हा एकदा बदलले.

यानंतर लगेचच Perplexity, xAI, Manus आणि इतरांनीही अशीच उत्पादने प्रसिद्ध केली. मूलतः, डीप रिसर्च हा शोध एजंट आहे. तो वापरकर्त्याचा प्रश्न घेऊन इंटरनेटवर 30 मिनिटांपर्यंत गुंतागुंतीचे, बहुपदरी संशोधन करू शकतो आणि काही वेळा 100 हून अधिक स्रोत वापरतो. तो काही मिनिटांत सर्वसमावेशक संशोधन अहवाल तयार करतो. हेच काम पूर्ण करण्यासाठी मानवी संशोधकाला सामान्यतः अनेक तास लागले असते.

आमच्या मते, GPT-3 नंतर प्रसिद्ध झालेल्या सर्वांत महत्त्वाच्या AI उत्पादनांपैकी हे एक आहे.

त्यानंतर ग्राहकांशी झालेल्या चर्चांमध्ये एक प्रश्न वारंवार समोर आला: “अशा प्रकारचे डीप रिसर्च आम्हाला आमच्या स्वतःच्या डेटावर कधी वापरता येईल?”

यांपैकी अनेक ग्राहकांनी जगातील काही सर्वांत मोठे मालकी हक्काचे ज्ञानसंग्रह अत्यंत काळजीपूर्वक उभारण्यासाठी अनेक वर्षे, किंबहुना दशके खर्च केली आहेत. हा डेटा अमूल्य असून तो आपापल्या उद्योगातील त्यांच्या स्पर्धात्मक आघाडीला बळ देतो.

ही गरज ओळखून, प्रत्येक व्यवसायाला त्याची विशिष्ट बाजारपेठ, डेटा आणि संदर्भ यांनुसार डीप रिसर्च क्षमता उभारता येईल, असा दृष्टिकोन विकसित करण्याचे आम्ही ठरवले.

या उपायाला आम्ही एंटरप्राइझ डीप रिसर्च म्हणतो.

एंटरप्राइझ डीप रिसर्चमध्ये आम्ही RAG पद्धतींच्या सखोल विश्लेषणात मांडलेले अनेक धडे समाविष्ट करतो.

• पारंपरिक RAG पेक्षा डीप रिसर्चच्या कामांमध्ये वापरकर्त्याचा अधिक चांगला प्रश्न टप्प्याटप्प्याने तयार करणे आणखी महत्त्वाचे असते.

• संदर्भाचे व्यवस्थापन अजूनही सर्वाधिक महत्त्वाचे आहे. संशोधन एजंटने आतापर्यंत काय तपासले आहे आणि संशोधनाच्या कोणत्या दिशा अधिक फलदायी ठरल्या, याची त्याला चांगली समज असणे अत्यावश्यक आहे. ही स्थिती हुशारीने व्यवस्थापित केल्यास मॉडेलची रीझनिंग क्षमता सर्वाधिक प्रभावीपणे काम करू शकते.

संशोधन एजंट हे एंटरप्राइझ डीप रिसर्चला चालना देणारे इंजिन आहे.

संशोधन एजंटला वापरकर्त्याचा प्रश्न, यापूर्वी चालवलेल्या क्वेरी आणि त्यांतून मिळालेली उपयुक्त माहिती पाहता येते. त्यानंतर तो रीझनिंग वापरून काळजीपूर्वक निवडलेल्या डेटाप्रवाहाचे कृतींमध्ये रूपांतर करतो.

संशोधन एजंटला त्याचे उद्दिष्ट साध्य करण्यात मदत करणारी अनेक साधने उपलब्ध करून दिली जातात. यांत ग्राहकांसाठीच्या डीप रिसर्च साधनांमध्ये सामान्यपणे आढळणारी वेब शोध आणि वेब Operator साधने, तसेच तुमचे मालकी हक्काचे डेटा स्रोत आणि एंडपॉइंट यांच्याशी संवाद साधणारी साधने समाविष्ट असू शकतात.

हे प्रत्यक्षातील साधनपेटीसारखेच आहे. संशोधन एजंटने फक्त कामासाठी योग्य साधन निवडायचे असते. काही वेळा वेब शोध हेच सर्वाधिक उपयुक्त साधन ठरते. उदाहरणार्थ, आजच प्रसिद्ध झालेला एखादा संशोधन निबंध तुम्हाला पटकन पाहायचा असेल आणि तो अद्याप तुमच्या कंपनीच्या ज्ञानभांडारात समाविष्ट झालेला नसेल.

मात्र, तुम्ही औषधनिर्मिती, वित्त किंवा कायदा यांसारख्या क्षेत्रांत काम करत असाल, तर तुमची कार्यपद्धती अंतर्गत ज्ञानभांडारांवर मोठ्या प्रमाणात अवलंबून असेल. या स्रोतांसाठी आम्ही संपूर्ण प्रक्रियेवर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग वापरून संशोधन एजंटचे काळजीपूर्वक समायोजन करू शकतो, जेणेकरून तो तुमच्या मालकी हक्काच्या ज्ञानातून सर्वाधिक प्रभावीपणे मार्ग शोधू शकेल. आणि नेमके इथेच आमचे एंटरप्राइझ डीप रिसर्च खऱ्या अर्थाने उजवे ठरते.

इथेच खरी कमाल घडते.

इंटरनेटवर प्रचंड माहिती उपलब्ध असली, तरी तुमचे मालकी हक्काचे तज्ज्ञ ज्ञान थेट AI प्रणालींमध्ये समाविष्ट केल्याने त्यांची पूर्ण क्षमता खुली होते. आमच्या मते, प्रक्रियेच्या प्रत्येक टप्प्यावर तुमचे वैशिष्ट्यपूर्ण ज्ञान आणि स्पर्धात्मक सामर्थ्य समाविष्ट केल्याने सर्वाधिक प्रभावी उपाय तयार होतात.

Neo4j, PostgreSQL किंवा Snowflake यांसारख्या संरचित डेटाबेसमधील असो अथवा S3 किंवा SharePoint यांसारख्या क्लाउड संचय व फाइल प्रणालींमधील असो, विविध स्रोतांतील डेटा एका एकात्मिक परिसंस्थेत आणणारे अनुरूप एकत्रीकरण उपाय विकसित करण्यासाठी आम्ही संस्थांसोबत सहकार्याने काम करतो. या एकत्रीकरणामुळे प्रणालीचा प्रत्येक पैलू तुमच्या मालकी हक्काच्या डेटा आणि अंतर्गत प्रक्रियांनी अधिक समृद्ध होतो. यामुळे संशोधन एजंटला तुमचे अंतर्गत विश्लेषक वापरतात तेच टप्पे अनुसरता येतात.

डेटाचा प्रभावी उपयोग करण्याच्या प्रयत्नांत प्रवेशाचे अधिकार आणि पात्रता यांबाबत अनेकदा महत्त्वाचे प्रश्न निर्माण होतात. प्रतिसादांमध्ये संवेदनशील माहिती अनवधानाने उघड होण्याच्या शक्यतेबद्दल डेटा मालकांना असलेली चिंता स्वाभाविक आहे. आम्ही आमच्या उपायांच्या पायाभूत रचनेतच गोपनीयता आणि डेटा सुरक्षा समाविष्ट करण्यावर विश्वास ठेवतो. तुमच्या अंतर्गत डेटाची अनुक्रमणिका तयार करताना डेटाची मालकी नोंदवणे आणि पात्रता नियमांची अंमलबजावणी करणे आवश्यक आहे, जेणेकरून केवळ अधिकृत वापरकर्त्यांनाच विशिष्ट माहिती मिळू शकेल. याशिवाय, गोपनीयता आणि नियामक अनुपालन राखण्यासाठी GDPR व इतर नियमांचे पालन करून अनुक्रमणिकेतून डेटा पूर्णपणे काढून टाकणाऱ्या भक्कम यंत्रणा अत्यावश्यक आहेत. नियंत्रण आणि सुरक्षिततेची ही पातळी आमचा दृष्टिकोन सार्वजनिक, संपूर्ण इंटरनेटवर आधारित डीप रिसर्च साधनांपेक्षा वेगळा ठरवते.

उद्योगसंस्थांमधील संशोधन कार्यप्रवाहांचा वेब शोध हा अजूनही मुख्य आधार आहे. ऑनलाइन स्रोतांमधून संरचित डेटा मिळवण्यासाठी पारंपरिक वेब स्क्रॅपिंग ही दीर्घकाळापासून विश्वासार्ह पद्धत राहिली आहे. मोठ्या प्रमाणातील सार्वजनिक माहिती गोळा करण्यासाठी या पारंपरिक पद्धती प्रभावी आहेत.

इंटरनेटवरील आव्हानात्मक डेटा पुनर्प्राप्तीची कामे हाताळण्यासाठी अलीकडे वेब Operator एजंट उदयास आले आहेत. यांत OpenAI चे Operator, Anthropic चे Claude आणि Convergence चे Proxy यांचा समावेश होतो. ते गुंतागुंतीच्या वेब वातावरणात मार्गक्रमण करण्यासाठी, बारकावे असलेले प्रश्न हाताळण्यासाठी आणि नेहमीच्या स्क्रॅपिंग तंत्रांच्या आवाक्याबाहेरील डेटा मिळवण्यासाठी तयार केलेले आहेत.

काही वेळा मिळालेल्या डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी LLM ही सर्वोत्तम साधने नसतात. त्यामुळे ही विश्लेषणे पूर्ण करण्यासाठी आम्ही संशोधन एजंटला कोडिंग वातावरण किंवा तुमची मालकी हक्काची साधने यांसारखी अधिक विशिष्ट साधने उपलब्ध करून देऊ शकतो. पारंपरिक स्क्रॅपिंगपासून प्रगत Operator एजंट आणि विशेष साधनांपर्यंतचा हा स्तरित दृष्टिकोन, डेटाचे स्वरूप कितीही गुंतागुंतीचे असले तरी, तुमचे उद्योगसंस्थेतील संशोधन सखोल आणि बदलांशी जुळवून घेणारे राहील याची खात्री करतो.

प्रत्येक उद्योगसंस्थेची स्वतःची संस्कृती, उद्योगक्षेत्रातील बारकावे आणि प्रस्थापित पद्धती असतात. निष्कर्ष कसे समजून घेतले आणि वापरले जातात, यावर त्यांचा प्रभाव पडतो. तयार स्वरूपातील साधने अनेकदा सर्वांसाठी एकच उत्तर देतात आणि ते तुमच्या व्यवसायाच्या वैशिष्ट्यपूर्ण संदर्भाशी जुळेलच असे नाही.

गरजेनुसार डीप रिसर्च उपाय तयार केल्यास संशोधन निष्कर्ष आवश्यक त्या ठिकाणी आणि स्वरूपात मांडण्याची लवचीकता मिळते. त्यासाठी ते विद्यमान विश्लेषण साधनांमध्ये समाविष्ट करता येतात किंवा खास कार्यप्रवाह तयार करता येतो.

संशोधन निष्कर्ष तुमच्या व्यवसायाची विशिष्ट भाषा आणि प्रक्रिया यांच्याशी जुळवल्याने ते केवळ अचूकच राहत नाहीत, तर तुमच्या विद्यमान निर्णयप्रक्रियेतही सहज समाविष्ट होतात.

प्रत्येक कंपनीला तिच्या सर्वांत महत्त्वाच्या कार्यप्रवाहांना चालना देणाऱ्या, गरजेनुसार तयार केलेल्या डीप रिसर्च उपायाचा लाभ मिळेल, असे भविष्य आम्हाला दिसते.

एकात्मिक वेब शोध क्षमता देणारे OpenAI चे रिस्पॉन्सेस एपीआय आणि एजंटिक AI प्रणाली तयार करण्यासाठी नुकतेच सादर केलेले एजंट एसडीके यांसारखी अलीकडील उत्पादने, या क्षेत्रातील AI साधने अधिक प्रगत करण्यासाठी उद्योगातील आघाडीच्या कंपन्या कटिबद्ध असल्याचे दर्शवतात. OpenAI चे डीप रिसर्च यांसारखी सार्वजनिक साधने सर्वसाधारण प्रश्न हाताळण्यात उत्कृष्ट असली, तरी स्पर्धात्मक आघाडी मिळवू इच्छिणाऱ्या उद्योगसंस्थांना त्यांच्या मालकी हक्काच्या ज्ञानाचा आणि वैशिष्ट्यपूर्ण सामर्थ्यांचा पूर्ण वापर करणाऱ्या खास दृष्टिकोनाचा लाभ होईल.

ही संकल्पना तुमच्यासाठी कशी उपयुक्त ठरू शकते, हे जाणून घ्यायचे आहे का? तुमच्या पसंतीच्या माध्यमातून आमच्याशी संपर्क साधा.