ਫਿਰ ਵੀ, ਭਾਵੇਂ ਕਈ ਲੋਕ ਨਿੱਜੀ ਪੱਧਰ ਉੱਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਜੋੜਨ ਲਈ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਵਰਤ ਸਕੇ ਹਨ, ਪਰ ਉੱਦਮੀ ਪੱਧਰ ਉੱਤੇ ਇਸਦਾ ਲਾਭ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਿਆ ਹੈ. ਇਸਦਾ ਕਾਰਨ ਲਾਭਦਾਇਕਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਨਹੀਂ—ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਉਲਟ ਹੈ—ਸਗੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਵੱਖਰੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਸੰਦਰਭ, ਜਿਵੇਂ ਅਨੇਕ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਬੇਅੰਤ ਫ਼ਾਈਲਾਂ, ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾ ਬਾਰੇ ਵਿਆਪਕ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹਨ.
ਪਿਛਲੇ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮੀ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਔਜ਼ਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਾਡੇ ਤਜਰਬੇ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ ਕੀਤੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਾਲ ਇਹ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਘਟਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ. ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਉੱਦਮੀ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਅਤੇ 2026 ਦੌਰਾਨ ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਵਿਕਾਸ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ.
ਕਾਰਜ-ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਹੱਦ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧ ਗਈ ਹੈ. ਅਗਸਤ 2025 ਵਿੱਚ gpt-5 ਦੀ ਆਮਦ ਨੇ ਉੱਦਮੀ AI ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਮੋੜ ਲਿਆਂਦਾ. ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਦਵਾਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਲਈ ਬਣਾਏ ਦਵਾਈ-ਟੀਚਾ ਖੋਜ ਮੰਚ ਸਮੇਤ ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਰੋਤ ਘੜਨ ਦੀ ਦਰ 3-4% ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ ਲਗਭਗ ਸਿਫ਼ਰ ਹੋ ਗਈ. ਫਿਰ ਦਸੰਬਰ ਵਿੱਚ gpt-5.2 ਨੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦਰਭ ਲੰਬਾਈ ਹੋਰ ਵਧਾ ਦਿੱਤੀ. ਵਿਹਾਰਕ ਨਤੀਜਾ: ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਹਰ ਖੋਜ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਸੈਂਕੜੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਰੁਕਾਵਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਮੁੜ ਉੱਥੇ ਆ ਗਈ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਸਨੂੰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਬਣਤਰ.
ਡਾਟਾ ਰਣਨੀਤੀ: ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਨਾਲੋਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਿਹਤਰ ਹੈ. ਉੱਦਮੀ AI ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਮੰਨਣ ਦੀ ਸੋਚ ਸਮਝਣਯੋਗ ਹੈ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਉਲਟ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੀ ਹੈ. ਪੂਰਾ ਏਕੀਕਰਨ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਸਿਆਸੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਅਸਲ ਮਹੱਤਵ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਜਾਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ ਤੈਅ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ. 2026 ਵਿੱਚ ਵਿਹਾਰਕ ਕਦਮ ਸੀਮਤ ਪਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜੋੜ ਹੈ. ਸਭ ਕੁਝ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਲਾਂ ਉਡੀਕਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਉੱਚ-ਸੰਕੇਤ ਆਧਾਰਾਂ—ਨਿਰਧਾਰਨਾਂ, ਨੀਤੀਆਂ, SKU ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ—ਰਾਹੀਂ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਓ. ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਅਨੁਮਾਨ ਵੇਲੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਰਸਮੀ ਮਿਲਾਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਜੋੜਨ ਦੀ ਲਚਕ ਕਾਇਮ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ.
ਰਾਹ-ਦਰਸਾਈ ਭਟਕਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਉੱਦਮੀ ਡਾਟਾ ਵੈੱਬ ਵਰਗਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਇਹ ਖਿੰਡਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸਥਾਨਕ ਰੀਤਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਕਿਸੇ ਤੱਥ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕੋ ਸਹੀ ਸਰੋਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਰਾਹ-ਦਰਸਾਈ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਲੱਭਣ ਲਈ ਬੇਅੰਤ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਕਰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦਾ ਸਬਰ ਦੋਵੇਂ ਖ਼ਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਅਰਥ-ਪਰਤ—ਹੈਸ਼ ਨਕਸ਼ੇ, ਇਕਾਈ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਸਰਲ ਸੰਬੰਧ ਗ੍ਰਾਫ਼—ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸੰਦਰਭ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਰਸਤੇ ਦਿੰਦੀ ਹੈ. ਇਸਨੂੰ ਉਸ ਸਲਾਹ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ ਜੋ ਕੋਈ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਸਹਿਕਰਮੀ ਨਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: “ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ; AWS ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਰੌਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ.” ਇਸਦਾ ਜਟਿਲ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ. ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਚੀਜ਼ ਛੇਤੀ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨੀ ਹੈ.
ਮਕੈਨੀਕੀ (ਹਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਉੱਤੇ): ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਸਿਹਤ, ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ, ਦੇਰੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤ. ਇਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੱਦਾਂ ਹਨ—ਆਮ ਜਿਹੀਆਂ, ਪਰ ਲਾਜ਼ਮੀ.
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ (ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ ਉੱਤੇ): ਕੀ ਸਿਸਟਮ ਸਹੀ ਔਜ਼ਾਰ ਚੁਣਦਾ, ਢੁਕਵੀਆਂ ਖੋਜ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਅਪਣਾਉਂਦਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਸਰੋਤ ਲੈਂਦਾ ਅਤੇ ਰੁਕਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ? ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ LLM-ਨਿਰਣਾਇਕ ਰਾਹੀਂ ਅੰਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
ਵਰਤੋਂਕਾਰ (ਨਿਰੰਤਰ): ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ, ਮਾਹਰ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗੁਣਾਤਮਕ ਰਾਏ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ. ਅੰਤਿਮ ਕਸੌਟੀ. ਕੀ ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਈ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਲੱਗਦੀ ਹੈ?
ROI ਔਖੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ. ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉੱਦਮੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵੱਲੋਂ ROI ਹਾਸਲ ਨਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕਦੇ ਤੈਨਾਤ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਖ਼ਤਮ ਹੋ ਗਈ ਹੈ. ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਵੀ ਛੇਤੀ. ਵਿਡੰਬਨਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦਬਾਅ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਗ਼ਲਤ ਚੋਣਾਂ ਵੱਲ ਧੱਕ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦਾ ਲਾਲਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨੇ ਸੌਖੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੈ. ਪਰ ਇਹ ਵਰਤੋਂ-ਮਾਮਲੇ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣ ਜਿੰਨਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿਰਲੇ ਹੀ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਉੱਦਮੀ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਜਟਿਲ ਅਤੇ ਅਹਿਮ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ, ਜਿੱਥੇ ਮੌਜੂਦਾ ਢੰਗ ਦੀ ਲਾਗਤ ਸਾਫ਼ ਦਿਸਦੀ ਹੈ. ਸਾਡੇ ਵੇਖੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਰਤੋਂ-ਮਾਮਲੇ RFP ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਹਨ—ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਿਰਫ਼ ਬਚੇ ਘੰਟਿਆਂ ਨਾਲ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਜਿੱਤ ਦਰ, ਪਰੀਖਣ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
UX ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ: ਗੱਲਬਾਤ ਤੋਂ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ ਵੱਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ ਵੱਲ. ਸਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਦਲਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ 2026 ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਗੇ. ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਪਣਾਏ ਗਏ ਨਿਰਮਾਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਗੱਲਾਂ ਖ਼ਾਸ ਦਿਸਦੀਆਂ ਹਨ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਧਣ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਹੁਣ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਵਾਲੇ ਗੱਲਬਾਤੀ ਯੰਤਰ ਦੀ ਥਾਂ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ ਯੋਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣ ਲੱਗੇ ਹਨ. ਇਹ ਦੋ ਗੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਮੁਤਾਬਕ ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਰੁਕਣ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਬਦਲਣ ਦੇਣਾ, ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਤੋਂ ਅੰਤਿਮ ਨਤੀਜਾ ਜੋੜਨ ਲਈ ਕਹਿਣ ਦੀ ਥਾਂ ਸਿੱਧਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਰੂਪ—ਯਾਦਪੱਤਰ, ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ—ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਦੇਣਾ. ਦੋਵੇਂ ਪ੍ਰਬੰਧ ਹੋਣ ਉੱਤੇ ਸਿਸਟਮ ਹਵਾਲਾ ਔਜ਼ਾਰ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ, ਸਗੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਢੰਗ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਅਸੀਂ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਨੂੰ ਉੱਦਮਾਂ ਤੱਕ ਲਿਆਉਣ ਬਾਰੇ ਲਿਖਿਆ ਸੀ. ਇਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ OpenAI ਵੱਲੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਕੀਤੇ ਵੈੱਬ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਰੋਤ-ਪ੍ਰਮਾਣ ਜਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ. ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਕਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ RAG ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਵਿਕਸਿਤ ਰੂਪ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
2026 ਵਿੱਚ ਦਾਖ਼ਲ ਹੁੰਦਿਆਂ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਘੱਟ ਬਦਲਿਆ ਹੈ; ਬਦਲੀ ਹੈ ਇਸਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਉੱਚਤਮ ਹੱਦ.
ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ 2025 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੇ, ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ o1, gpt-4o ਅਤੇ claude-3.5-sonnet ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ—ਸਿਰਫ਼ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਆ ਗਏ ਹਾਂ—ਅਤੇ ਸਾਲ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ o3 ਅਤੇ gemini-2.5-pro ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਵੱਡੀਆਂ ਛਾਲਾਂ ਆਈਆਂ. ਉਹ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰੀਨ ਸਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੱਦ ਤੱਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਵਰਤੋਂ ਬਣਾਉਣਾ ਬਿਲਕੁਲ ਸੰਭਵ ਸੀ. ਉਹ ਹੱਦ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁਝ ਸੌ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਸੀ. ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸੰਦਰਭ ਬਹੁਤ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਛਾਂਟਣਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਅਧੂਰਾ ਜਵਾਬ, ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਵਿੱਚ ਟੁੱਟ ਜਾਂ ਸਿੱਧੀ ਮਨਘੜਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮੁੱਲ ਚੁਕਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ.
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਏ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਨਾਕਾਮੀ ਰੂਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣੂ ਲੱਗਣਗੇ.
ਇਸਨੂੰ ਜੀਵੰਤ ਉਦਾਹਰਨ ਨਾਲ ਸਮਝੀਏ: 2025 ਦੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਦਵਾਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਾਲ ਉੱਦਮੀ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ. ਇਹ ਦਵਾਈ-ਟੀਚਾ ਖੋਜ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਿਸਟਮ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖੋਜਕਾਰ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਜੀਨ, ਹਾਰਮੋਨ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲੱਭਦੇ ਹਨ. ਉਸ ਵੇਲੇ ਉਪਲਬਧ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਾਡਲ o3 ਸੀ. ਭਾਵੇਂ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੀ, ਪਰ ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੇ 3-4% ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਸਰੋਤ ਹੁੰਦੇ ਸਨ ਜੋ ਗਾਹਕ ਦੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਔਜ਼ਾਰ ਕਾਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਹੀ ਨਹੀਂ ਗਏ ਸਨ. ਅਸੀਂ ਜਵਾਬ ਬਣਨ ਮਗਰੋਂ ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਘਟਾਈ, ਜੋ ਦਿੱਤੇ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਸਮਰਥਨ ਨਾ ਮਿਲਣ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬੀ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦੀ ਸੀ. ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਧਾਰਨਾ-ਸਬੂਤ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨਾਲ ਔਜ਼ਾਰ ਉੱਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਬਣਿਆ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲੀ. ਪਰ ਅਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਘਟਾਉਂਦਿਆਂ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਜੋੜਨ ਦੀਆਂ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਮੰਗਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਦਿਆਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਯਤਨ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇ.
ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਹੱਲਾਂ—ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਏਜੰਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਹੱਲਾਂ—ਦੀ ਉਸਾਰੀ ਲਈ ਅਗਸਤ ਵਿੱਚ gpt-5 ਦੀ ਆਮਦ ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਮੋੜ ਸੀ. o3 ਦੀ ਥਾਂ gpt-5 ਲਗਾਉਣ ਉੱਤੇ ਸਾਡੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਸਰੋਤ ਘੜਨ ਦੀ ਦਰ ਤੁਰੰਤ 0% ਹੋ ਗਈ.
ਇਸ ਮਾਪਦੰਡ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੀਏ: ਇਹ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੇ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ID ਜਾਂ URL ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਜੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ. o3 ਦੇ ਦੌਰ ਅਤੇ ਉਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮਾਡਲ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਆਪਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਖੱਪੇ ਭਰਨ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲੱਗਦੇ ਫ਼ਾਈਲ-ਨਾਂ ਜਾਂ ਖੋਜ-ਪੱਤਰ ਘੜ ਲੈਂਦੇ ਸਨ. gpt-5 ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਖ਼ਾਸ ਖ਼ਰਾਬੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖ਼ਤਮ ਕਰਨ ਦਿੱਤਾ.
ਧਿਆਨ ਰਹੇ ਕਿ ਇਹ ਤੱਥਨਿਸ਼ਠਾ ਦੀਆਂ ਗ਼ਲਤੀਆਂ—ਸਹੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਕੇ ਲਿਖਤ ਦਾ ਗ਼ਲਤ ਅਰਥ ਕੱਢਣਾ—ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ. ਇਹ ਚੁਣੌਤੀ ਅਜੇ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦੱਸੀਆਂ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਜਾਂਚਾਂ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਾਂ.
ਇਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਦੂਰ ਹੋਈ. ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਦੂਰ ਲਿਜਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਪਰੀਖਣ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੇ. ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇੱਕ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਸਰੋਤ ਲਗਭਗ 10 ਗੁਣਾ ਵਧਾ ਕੇ 3-5,000 ਤੱਕ ਲਿਆਂਦੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਸਨ. ਅੰਤਿਮ ਹੱਦ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਟੁੱਟਣਾ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸੀ; ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦਰਭ ਲੰਬਾਈ ਅਕਸਰ ਦੱਸੀ ਗਈ ਲੰਬਾਈ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਸੰਘਣੇ ਦਵਾਈ ਡਾਟੇ ਨਾਲ.
ਦਸੰਬਰ ਦੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ gpt-5.2 ਜਾਰੀ ਹੋਣ ਨਾਲ ਇਹ ਪਾਬੰਦੀ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘਟੀ. ਸਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲੰਬੇ-ਸੰਦਰਭ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੰਬੇ-ਸੰਦਰਭ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਸੁਧਾਰ ਦਿਖਾਇਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਲਿਜਾ ਸਕੇ. ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਦਿੱਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਭਰਪੂਰ ਜਵਾਬ ਮਿਲਿਆ. ਫਿਰ ਵੀ ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ 2026 ਦੌਰਾਨ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦਰਭ ਲੰਬਾਈ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧੇ.
ਮਾਡਲ ਦੀ ਮੂਲ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਕਾਰਨ ਯੋਗ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਕਈ ਪੱਖਾਂ ਤੋਂ ਮੁੜ ਉੱਥੇ ਆ ਗਈਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ: ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਪਾਰ ਵਿੱਚ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਬਣਤਰ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਕਦਮ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਹਾਰਕ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕੀ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ.
ਇਸ ਲੇਖ ਦਾ ਬਾਕੀ ਹਿੱਸਾ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦੇ ਹਾਂ.
ਉੱਦਮੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਮੰਨਣਾ ਲੁਭਾਉਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ, ਸਕੀਮਾ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਉੱਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਿਓ.
ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੀਏ: ਕਈ ਵਾਰ ਇਹੀ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਕਦਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਮੁੱਖ ਇਕਾਈਆਂ ਸਥਿਰ, ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਟੀਚਾ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਪੱਧਰ ਉੱਤੇ ਲਿਜਾਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਏਕੀਕਰਨ ਅਸਲ ਲਾਭ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਰਵਾਇਤੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਆਮਦਨ ਡਾਟੇ ਦਾ ਜੋੜ, ਬਾਜ਼ਾਰੀ ਕੀਮਤ ਡਾਟਾ ਜਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅੰਤਰ-ਸਿਸਟਮ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ.
ਪਰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਅੱਜ ਦੇ ਨਵੀਨ ਆਗੂ ਉੱਦਮੀ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਵੱਖਰਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ.
AI ਖ਼ਰਚ ਦੇ ROI ਉੱਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧਦੇ ਧਿਆਨ ਕਾਰਨ ਫ਼ੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਵਪਾਰ ਦੀ ਉਲਝੀ ਅਸਲੀਅਤ ਵਿੱਚ ਜਲਦੀ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਪੂਰਾ ਏਕੀਕਰਨ ਉਸ ਪਹਿਲੇ ਸਬੂਤ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਹੌਲੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ. ਇਹ ਭਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ. ਇਹ ਸਿਆਸੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਇਹ ਅਸਲ ਮਹੱਤਵ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਜਾਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾ ਚੁਣਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ.
ਇਸ ਲਈ ਸਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਵਿੱਚ 2026 ਵਿੱਚ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਵਿਹਾਰਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਹੈ: ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਸੁੰਦਰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਓ.
ਜੇ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਜੋੜਨ ਦੀ ਹਕੀਕਤੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ—ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉੱਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਤਾਂ ਸੀਮਤ ਜੋੜਾਂ ਦੀ ਅਹਿਮੀਅਤ ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਅੰਕੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਇਕਸਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ-ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅੰਤਰਮੁਖ ਪਿੱਛੇ ਦਰਜਨਾਂ ਸਰੋਤ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਸਿਸਟਮ ਫਿਰ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕੇਗਾ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਅਹਿਮ, ਤੁਹਾਡੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਤੀਜਾ ਦੇਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਕਾਇਮ ਰਹੇਗੀ. ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਜੋੜਦਿਆਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਕੁਝ ਉਲਟਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦੀ. ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਨਵਾਂ ਜੋੜਕ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਮੁੱਖ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਅੱਗੇ ਦਾ ਕੰਮ ਮਾਡਲਾਂ ਉੱਤੇ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅੱਜ ਦੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲ ਅਨੁਮਾਨ ਵੇਲੇ ਦੋ ਜਾਂ ਵੱਧ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਨਰਮ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਰਸਮੀ ਮਿਲਾਣ ਲਿਖੇ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੇ “ਗਾਹਕ ID” ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਦੇ “ਗਾਹਕ ਹਵਾਲੇ” ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੋਚਣ ਵਾਲੀ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੋਚਣ ਵਾਲੀ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਨਹੀਂ ਹੈ: OpenAI ਦਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾ ਏਜੰਟ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪੂਰਾ ਏਕੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵੇਲੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਕੜੀਆਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾ ਕੇ 70,000 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਉੱਤੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸੂਖਮ ਗੱਲ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ: ਸੀਮਤ ਦਾ ਅਰਥ ਸਤਹੀ ਹੋਣਾ ਨਹੀਂ.
ਸੀਮਤ ਏਕੀਕਰਨ ਉਦੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਬਣਾਈਆਂ ਕੜੀਆਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹੋਣ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਈਆਂ ਜਾਣ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਸੌਖੇ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕੇ. ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਤਰੀਕਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਆਧਾਰ ਮੰਨਣਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਨ, ਨੀਤੀਆਂ, ਉਤਪਾਦ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, SKU ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਆਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਰ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ; ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਉੱਚ-ਸੰਕੇਤ ਕੜੀਆਂ ਵਾਲਾ ਸਥਿਰ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, ਸੋਚੋ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਕਿਸੇ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸੰਵਾਦ ਉੱਥੇ ਹੀ ਮੁੱਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਨਿਰਧਾਰਨ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹੋ, ਉਸਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਹਵਾਲਾ ਵੀ ਦਿੰਦੇ ਹੋ. ਪਰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਡਾਟਾ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਿਆਂ ਅਸੀਂ ਉਸ ਖੋਜ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵਿਸਤਾਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ. ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਉਸ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਇੱਥੇ “ਸੰਬੰਧਿਤ” ਦੇ ਕਈ ਅਰਥ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਕੰਮ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਵੇਗਾ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ RFP, ਉਸ ਨਿਰਧਾਰਨ ਉੱਤੇ ਜਿੱਤੀਆਂ ਬੋਲੀਆਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਜਵਾਬ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਇਤਰਾਜ਼ਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਸੋਧਾਂ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਅਹਿਮ ਸੂਝਾਂ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਸਾਹਮਣੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਿਆ ਕੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਦੇਰੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਲਾਭ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਇਸ ਤੋਂ ਅਗਲਾ ਸਵਾਲ ਉੱਠਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੁਝ ਉੱਚ-ਸੰਕੇਤ ਕੜੀਆਂ ਨਾਲ ਢਿੱਲੇ ਜੁੜੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਸੰਸਾਰ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਮਿਠਾਈ ਦੀ ਦੁਕਾਨ ਵਿੱਚ ਬੱਚੇ ਵਾਂਗ ਭਟਕਣ ਤੋਂ ਰੋਕ ਕੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਵਾਂਗ ਰਾਹ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਵੇ?
ਉੱਦਮੀ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਵੈੱਬ ਵਾਂਗ ਵਿਹਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ. ਉਹ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ, ਸਥਾਨਕ ਰੀਤਾਂ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਕਿਸੇ ਤੱਥ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ “ਸਹੀ” ਸਰੋਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਲੱਭ ਸਕੋ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅੱਜ ਦੇ ਮਾਡਲ ਖੋਜ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੱਗਰੀ ਵਾਪਸ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਲੱਭਣ ਲਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਕਰਦਿਆਂ ਸਮਾਂ ਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦਾ ਸਬਰ ਖ਼ਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਸਾਵਧਾਨ ਹਦਾਇਤਾਂ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਇਸਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਔਜ਼ਾਰ ਹੈ ਜੋ ਉਲਝੇ ਉੱਦਮੀ ਡਾਟੇ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਰਾਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇ. ਕੁਝ ਟੀਮਾਂ ਇਸਨੂੰ ਗਿਆਨ-ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ. ਹੋਰ ਇਸਨੂੰ ਅਰਥ-ਪਰਤ, ਖੋਜ ਸੇਵਾ, ਗ੍ਰਾਫ਼ ਜਾਂ ਧਾਰਨਾ ਭੰਡਾਰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ. ਨਾਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਇਨੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ.
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਵਾਲੇ ਰਸਤੇ ਦੇਵੇ, ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਅੰਤਹੀਣ ਭਟਕਣ ਦੀ ਥਾਂ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਸਹੀ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਜਾ ਸਕੇ.
ਇਸਦੀ ਸਰਲ ਮਿਸਾਲ ਨਵੀਂ ਕੰਪਨੀ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਵਰਗੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਸਹਿਕਰਮੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ: “ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ, ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੰਮ ਆਉਣਗੀਆਂ,” ਜਾਂ “AWS ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਰੌਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ; ਉਹ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਦੇਵੇਗਾ,” ਆਦਿ. ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਚੀਜ਼ ਛੇਤੀ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ.
ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਜਟਿਲ ਜਾਂ ਹੱਥੀਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ. ਸਾਡੇ ਵੇਖੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰੂਪ ਜਾਂ ਤਾਂ ਡਾਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ LLM ਵੱਲੋਂ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਗ੍ਰਾਫ਼ ਆਪਣੇ ਆਪ ਭਰਨ ਲਈ ਇਕਾਈਆਂ ਕੱਢ ਕੇ—ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਿੱਧੀ ਪਹੁੰਚ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ Salesforce API ਰਾਹੀਂ ਖੋਜ. ਕੁਝ ਆਮ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ:
ਹੈਸ਼ ਨਕਸ਼ੇ ਰਾਹੀਂ ਖੋਜ, ਜਿਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਨਾਮ ਪੁੱਛ ਕੇ ਉਸਦਾ ਵੇਰਵਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ.
ਸਰਲ “ਆਮ” ਸੰਬੰਧ ਖੋਜ, ਜਿਵੇਂ ਕਾਰਕ ਜੀਨ ਸੰਬੰਧਾਂ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਵਿੱਚ ਇਹ ਜੀਨ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੈ.
ਨਾਮਿਤ-ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ, ਜੋ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਦਵਾਈ ਖੇਤਰ ਵਰਗੀਆਂ ਜਟਿਲ ਇਕਾਈ-ਭੇਦ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ.
ਸਭ ਤੋਂ ਜਟਿਲ ਡਾਟਾ ਸੰਬੰਧਾਂ ਲਈ ਹਲਕੇ RDF ਗ੍ਰਾਫ਼ ਗਿਆਨ-ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਸਤਾਰਯੋਗ ਹੱਲ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ.
…ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ.
ਇਹ ਪ੍ਰਬੰਧ ਹੋਣ ਉੱਤੇ ਸਿਸਟਮ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਗਲਾ ਸਵਾਲ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਸਹੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਹੁਣ ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਰਾਹ-ਦਰਸਾਈ ਪਰਤ ਨਕਸ਼ਾ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਕੋਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ. ਪਰ ਉੱਦਮੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਮਰੱਥਾ ਬੇਮਾਇਨੇ ਹੈ.
AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕਬਰਿਸਤਾਨ ਇੱਥੇ ਹੀ ਹੈ. ਕਈ ਟੀਮਾਂ “ਸਿਰਫ਼ ਚੰਗਾ ਲੱਗਣ” ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਜਾਲ ਵਿੱਚ ਫਸੀਆਂ ਹਨ. ਉਹ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ, ਨਤੀਜਾ ਪੜ੍ਹਦੀਆਂ, ਸਹਿਮਤੀ ਵਿੱਚ ਸਿਰ ਹਿਲਾਉਂਦੀਆਂ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਸਨ. ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਉਸ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਜੋ ਕਰੋੜਾਂ ਡਾਲਰ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਲੜੀ ਦੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਬਾਰੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ 5,000 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਇੱਥੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਦਲਾਅ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ. ਸਵਾਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ, ਯੋਜਨਾ, ਔਜ਼ਾਰ ਕਾਲਾਂ, ਅਰਥ ਕੱਢਣਾ, ਸੰਦਰਭ ਛਾਂਟਣਾ, ਮੁੜ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਮੋਹਰਾਂ ਵਰਗੇ ਨੀਰਸ ਲੱਗਦੇ ਜੋੜਕ ਵੇਰਵੇ ਵੀ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਦਿਸਦੇ ਹਨ.
ਸੰਰਚਿਤ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਮੁਲਾਂਕਣ ਬਣਾਉਂਦਿਆਂ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਕੈਨੀਕੀ ਤੋਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰਾਏ ਤੱਕ ਤਿੰਨ ਵਿਆਪਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ.
ਇਹ ਭਾਗ ਇਕਾਈ ਪਰੀਖਣਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜੇ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਤਰੱਕੀ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ. ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਸਥਿਰ ਵੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ; ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਥਾਪਤ ਹੋਣ ਮਗਰੋਂ ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਪੂਰੀ ਮਿਆਦ ਦੌਰਾਨ ਲਾਭ ਦਿੰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ.
“ਮਕੈਨੀਕੀ ਮੁਲਾਂਕਣ” ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਜਾਂਚਾਂ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖ਼ਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਉੱਤੇ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ. ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਭਰੋਸਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਭਾਰ ਹੇਠ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਵਿਹਾਰ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ.
ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ:
ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਸਿਹਤ: ਕੀ ਸਾਰੇ ਹਵਾਲੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਅੰਸ਼ਾਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਕੀ ਕੋਈ ਦਾਅਵੇ ਬਿਨਾਂ ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਹਨ? ਕੀ ਅਜਿਹੇ ਦਾਅਵੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ? ਕੀ ਹਵਾਲੇ ਬਹੁਤ ਆਮ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਦਾਅਵੇ ਲਈ ਪੂਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਹਵਾਲਾ?
ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ: ਕੀ ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਉਹ ਸਾਰੇ ਔਜ਼ਾਰ ਵਰਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦਾ ਉਸਨੇ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ? ਕੀ ਉਸਨੇ ਰਾਹ-ਦਰਸਾਈ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ? ਕੀ ਉਸਨੇ ਕਿਸੇ ਔਜ਼ਾਰ ਬੇਨਤੀ ਦਾ ਰੂਪ ਗ਼ਲਤ ਬਣਾਇਆ? ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਮਿਲਣ ਉੱਤੇ ਕੀ ਉਸਨੇ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ?
ਦੇਰੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ: ਕੀ ਪਹਿਲੇ ਟੋਕਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਟੀਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਿਹਾ? ਕੀ ਉਸਨੇ ਉਮੀਦ ਤੋਂ ਵੱਧ ਔਜ਼ਾਰ ਕਾਲਾਂ ਜਾਂ ਬਜਟ ਵਰਤਿਆ? ਕੀ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਲਾਭ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਖ਼ਰਚ ਹੋਈ?
ਇਹ ਆਮ ਜਿਹੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਜਿਹੇ ਪਰੀਖਣ ਹੀ ਉੱਦਮੀ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਿਗੜਨ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ.
ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਦਵਾਈ-ਟੀਚਾ ਖੋਜ ਦੇ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਹਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਉੱਤੇ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹਵਾਲਾ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀਆਂ ਦੋ ਪਰਤਾਂ ਵਰਤੀਆਂ. ਪਹਿਲਾਂ, ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਲਿਖਤ ਅੰਦਰ ਹਵਾਲੇ ਦੇਣ ਦੀ ਹਦਾਇਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. LLM ਵੱਲੋਂ ਇਹ ਕੰਮ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਣਾ ਵੀ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਨਵਾਂ ਹੈ ਅਤੇ 2025 ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਅੱਧ ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਹੋਇਆ; ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਡਾਟੇ ਨਾਲ ਇਹ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਪੁਰਾਣੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਗੇ. ਇਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਸਰਲ ਨਿਯਮਤ-ਅਭਿਵਿਅੰਜਨਾ ਜਾਂਚਾਂ ਰਾਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਲੇਖ ਦੇ ਲਿੰਕ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਹੈ ਜੋ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸੀ.
ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਦੂਜੀ ਪਰਤ ਜਵਾਬ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਮਗਰੋਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਪਹਿਲਾਂ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਹਰ ਭਾਗ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਿਆਂ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡਾਟੇ ਵਿੱਚ ਉਸ ਭਾਗ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਰੋਤ ਲੱਭਦਾ ਹੈ. ਜੇ ਕੋਈ ਸਹਾਇਕ ਸਬੂਤ ਨਾ ਮਿਲੇ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਮਨਘੜਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਜੇ ਮਕੈਨੀਕੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੁਹਾਡੇ ਇਕਾਈ ਪਰੀਖਣ ਹਨ, ਤਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੁਹਾਡੀ ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਹਨ.
ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕੰਮ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੂਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. ਅਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਔਜ਼ਾਰ ਵਰਤਦਾ, ਢੁਕਵੀਆਂ ਖੋਜ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਅਪਣਾਉਂਦਾ, ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਸਰੋਤ ਚੁਣਦਾ ਅਤੇ ਰੁਕਣ ਦਾ ਸਹੀ ਸਮਾਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ.
ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਜੋੜਿਆਂ ਦੀ ਲੜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਔਜ਼ਾਰ ਕਾਲਾਂ ਦਾ ਢੁਕਵਾਂ ਕ੍ਰਮ ਜਾਂ ਪਹਿਲੇ ਔਜ਼ਾਰ ਤੋਂ ਮਿਲੀ ਖੋਜ ਦੇ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਸਹੀ ਫ਼ੈਸਲਾ ਪਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਜੋੜੇ ਪੂਰੇ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਇਨਪੁੱਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਮਿਲਣੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਨਹੀਂ; ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਉਪ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵੀ ਪਰਖੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ. ਮਨੁੱਖੀ ਚਿੰਨ੍ਹਕਾਰ ਜਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਚਿੰਨ੍ਹਕ ਮਾਡਲ ਵੱਲੋਂ ਬਣਾਏ ਇਨ੍ਹਾਂ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਚੱਕਰਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਮਾਪਣ ਲਈ LLM-ਨਿਰਣਾਇਕ ਵਿਧੀ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਅੰਕਾਂ ਉੱਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਕੇ ਅਸੀਂ ਜਾਣ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਬਦਲਾਅ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਲਿਆ ਰਹੇ ਹਨ.
ਪੈਸੇ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਪੱਖੋਂ ਵੱਧ ਲਾਗਤ ਕਾਰਨ ਇਹ ਚੱਕਰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਉੱਤੇ ਜਾਂ ਸੰਸਕਰਨ ਅੱਪਡੇਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਲਾਏ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ.
ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਲਾਭ ਵੀ ਹੈ: ਅਜਿਹੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪਹਿਲਾਂ ਚਰਚਿਤ ਤੁਹਾਡੇ ਸੀਮਤ ਜੋੜਾਂ ਦੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਜੇ ਮਾਡਲ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਉਹੀ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਛਾਲ ਮਾਰਦਾ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ “ਨਿਰਧਾਰਨ → ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ RFP ਉਦਾਹਰਨਾਂ”—ਭਾਵੇਂ ਮਨੁੱਖ ਅੱਜ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਾ ਜੋੜਦੇ ਹੋਣ, ਤਾਂ ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸੰਕੇਤ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਛਾਲ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਕੜੀ ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਰਸਤੇ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਚੱਕਰ ਘੱਟ ਦੇਰੀ ਅਤੇ ਵੱਧ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਲਾਭ ਲੈਣ.
ਇੱਥੇ ਹੀ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੀ ਖ਼ਰਾਬੀ ਫੜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਮੂਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੱਗਰੀ ਵਾਪਸ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ. ਮਾਡਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਸਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਰੁਕਣ ਦਾ ਵਿਹਾਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਲਈ ਢਾਲ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਪਛਾਣੇ ਕਿ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਿਆਉਣ ਨਾਲ ਨਤੀਜਾ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਸਬੂਤ-ਸਮਰਥਿਤ, ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੇ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇ.
ਮਕੈਨੀਕੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ. ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਸਮਰੱਥ ਹੈ. ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ.
ਇਹ ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕਈ ਟੀਮਾਂ ਠੋਕਰ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ. ਉਹ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਕੋਈ ਉਸਨੂੰ ਦੂਜੀ ਵਾਰ ਵਰਤਣਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦਾ. ਉੱਦਮੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਹੀ ਸਫਲ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੇ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਹੈ.
ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੂਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਸਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. ਇਸਦਾ ਅਰਥ “ਕੀ ਇਸਨੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ?” ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ: “ਕੀ ਇਸਨੇ ਮੈਨੂੰ ਅਮਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਦਿੱਤੀ?”
ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁਝ ਰੂਪ ਲੈਂਦੇ ਹਨ:
ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਦੇ ਅਧਿਐਨ: ਕੀ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਅਸਲ ਕੰਮ ਸੱਚਮੁੱਚ ਤੇਜ਼ ਜਾਂ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਗੱਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਸੀ ਜਾਂ ਨਹੀਂ; ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਨੂੰ ਅਸਲ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਚੀਜ਼ ਮਿਲੀ ਜਾਂ ਨਹੀਂ.
ਗੁਣਾਤਮਕ ਰਾਏ ਚੱਕਰ: ਮਾਹਰ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਨਾਲ ਨਿਯਮਤ ਅਤੇ ਸੰਰਚਿਤ ਗੱਲਬਾਤਾਂ. ਉਹ ਕਿਹੜੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਚਲਾ ਰਹੇ ਹਨ? ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਿੱਥੇ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ? ਉਹ ਕਦੋਂ ਹਾਰ ਮੰਨ ਕੇ ਪੁਰਾਣੇ ਢੰਗ ਵੱਲ ਮੁੜਦੇ ਹਨ? ਇਹ ਸੈਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਨਾਕਾਮੀਆਂ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਰੀਖਣ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦਿਸਦੀਆਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਅਣਕਿਆਸੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਣਕਹੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਸੀ.
ਵਰਤੋਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਕਿਹੜੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਮੁੜ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ? ਕਿਹੜੇ ਜਵਾਬ ਨਕਲ ਕਰਕੇ ਹੋਰ ਥਾਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ? ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਨਾਪਸੰਦ ਦਾ ਬਟਨ ਕਿੱਥੇ ਦਬਾਉਂਦੇ ਹਨ? ਘਟਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਾਕਾਮੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ—ਕਈ ਵਾਰ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਜਵਾਬ ਲੈ ਕੇ ਅੱਗੇ ਵਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਪਰ ਲੋਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਛੱਡਦੇ ਹਨ, ਇਸਦੇ ਰੁਝਾਨ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕਿੱਥੇ ਉਮੀਦਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ.
ਇਹ ਸਭ ਮਿਲ ਕੇ ਅਟਕਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਲਾਭਦਾਇਕਤਾ ਮਾਪਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਘਟਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਫਿਰ ਵੀ, ਮਕੈਨੀਕੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਅੰਕ ਲੈਣ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਖੁਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਿਸਟਮ ਵੀ ਅੰਤਿਮ ਕਸੌਟੀ ਉੱਤੇ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਵਪਾਰ ਦੀ ਕੁੱਲ ਆਮਦਨ ਵਧਾਉਣਾ. ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਇਸ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਮੁੱਢਲੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਹਨ. ਸਫਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੋਂ ਬਦਲਾਅਕਾਰੀ ਉੱਦਮੀ ਸੰਪਤੀ ਬਣਨ ਦੀ ਖਾਈ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਦੇਖ ਕੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਪਵੇਗਾ.
ਅਸੀਂ ਵੇਖਿਆ ਕਿ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ. ਹੁਣ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਵਪਾਰ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਕਾਰਗਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ.
ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਵਪਾਰਕ ਆਗੂਆਂ ਨੇ ਇਸ ਉੱਤੇ ਤੀਬਰ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਠੀਕ ਹੀ ਦਿੱਤਾ ਹੈ. MIT ਦੇ ਇਸ ਦਾਅਵੇ ਕਿ 95% ਉੱਦਮੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ROI ਹਾਸਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਵਰਗੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕਦੇ ਤੈਨਾਤ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਖ਼ਤਮ ਹੋ ਗਈ ਹੈ. ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਹਨ. ਢਾਂਚੇ ਸਾਬਤ ਹੋ ਚੁੱਕੇ ਹਨ. ਹੁਣ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਪਾਰ ਲਈ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰੇ?
ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਪਰੋਕਤ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਉੱਤੇ ਬਣੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹਨ. ਉਹ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਨੌਕਰੀ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ. ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸਰਵੋਤਮ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ.
ਪਰ “ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਚੱਲਣ” ਤੋਂ “ROI ਦੇਣ” ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਕੁਝ ਹੋਰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੂਰ ਕਰਨੀਆਂ ਪੈਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਸੰਗਠਨ, ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਮਾਪ ਬਾਰੇ ਉਹ ਚੋਣਾਂ ਜੋ ਤੈਅ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦਾ ਔਜ਼ਾਰ ਬਣੇਗਾ ਜਾਂ ਭੁੱਲੀ ਹੋਈ ਟੈਬ.
ਸਾਡੇ ਤਜਰਬੇ ਵਿੱਚ ਇਹ ਦੋ ਹਨ.
ਅਕਸਰ “ਇਸ ਮੀਟਿੰਗ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ” ਵਰਗੇ ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦਾ ਲਾਲਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਵਰਤੋਂ-ਮਾਮਲੇ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣ ਜਿੰਨਾ ਮੁੱਲ ਵਿਰਲੇ ਹੀ ਸਾਬਤ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਔਖੇ ਕੰਮਾਂ ਉੱਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਸਰ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਅਜਿਹੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਿੱਥੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂ ਰਫ਼ਤਾਰ ਦਾ ਸੁਧਾਰ ਆਮਦਨ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਵਾਧਾ ਜਾਂ ਰਣਨੀਤਕ ਲਾਭ ਦੇਵੇ.
ਸਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ROI ਉਦੋਂ ਦਿਸਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਰਗੇ ਮੌਕੇ ਚੁਣਦੀਆਂ ਹਨ:
ਜਟਿਲ ਬੋਲੀ ਅਤੇ RFP ਤਿਆਰੀ: ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਪਿਛਲੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ ਅਤੇ ਹਾਰਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੋਧ ਮੰਗਣ ਵਾਲੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਸੇ ਲੋੜ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਬੂਤ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਟੈਂਡਰ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਤੇ ਸੁਮੇਲ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇੱਥੇ ਮਾਪਦੰਡ ਬਚਿਆ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਜਿੱਤ ਦਰ, ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਪੜਾਅ ਉੱਤੇ ਘੱਟ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਾਂ ਵਪਾਰਕ ਹੈਰਾਨੀਆਂ ਹਨ.
ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ—ਦਵਾਈ, ਜੀਵ-ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਅਰਧਚਾਲਕ—ਲਈ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਖੋਜ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਮੇਟਣਾ ਮੁੱਖ ਮੌਕਾ ਹੈ. ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਖੋਜ-ਪੱਤਰਾਂ, ਪੇਟੈਂਟਾਂ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਨੋਟਾਂ ਅਤੇ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅਤੇ ਵਿਵਾਦਿਤ ਤੱਥਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਦੁਹਰਾਅ ਚੱਕਰ, ਬੇਨਤੀਜਾ ਦਾਅਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਪਹਿਲੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪਰੀਖਣ ਤੱਕ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਬਾਜ਼ਾਰ ਸੂਝ: ਬੈਂਕਾਂ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਨਿਧੀਆਂ ਲਈ ਮੁੱਲ ਖਿੰਡੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖੋਜ—ਨੋਟਾਂ, ਮਾਡਲਾਂ, ਲਿਖਤਾਂ ਅਤੇ ਦਲਾਲ ਟਿੱਪਣੀਆਂ—ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਸੰਕੇਤਾਂ—ਦਾਖ਼ਲਿਆਂ, ਕਮਾਈ, ਵਿਆਪਕ ਆਰਥਿਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਖ਼ਬਰਾਂ—ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਫ਼ੈਸਲਾ-ਯੋਗ ਵਪਾਰਕ ਸਹਾਇਤਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੈ. ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ, ਵਿਸ਼ੇ ਜਾਂ ਵਿਆਪਕ ਆਰਥਿਕ ਸਵਾਲ ਬਾਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨਿਰੰਤਰ ਬਣਾ ਤੇ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਪਿਛਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਬਦਲਾਅ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ, ਵਿਰੋਧੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਸਰੋਤ-ਵੇਰਵੇ ਨਾਲ ਨਿਵੇਸ਼ ਯਾਦਪੱਤਰ ਜਾਂ ਵਪਾਰ ਪੈਕੇਟ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਭ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ. ਇਹ ਜਟਿਲ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹਿੰਗੇ ਬਾਹਰੀ ਸਲਾਹਕਾਰਾਂ ਜਾਂ ਸੀਨੀਅਰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਕਈ ਹਫ਼ਤੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਉੱਤੇ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮੁੱਲ ਅਸੰਦੇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
ਇਹ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਦਲਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ 2026 ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਗੇ.
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ਼ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਗੱਲਬਾਤੀ ਯੰਤਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਲਦੀ ਹੀ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਹੋਣ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਹਵਾਲਾ ਔਜ਼ਾਰ ਹੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਖ਼ਰਕਾਰ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਆਪ ਜੋੜ ਕੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਬਣਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ. ਪਰ ਜੇ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਪਲਬਧ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਵਰਗਾ ਲੱਗੇ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਸੌਂਪ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਟੀਮ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਦਾ ਢੰਗ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਅਸੀਂ “ਗੱਲਬਾਤ”—ਛੋਟੇ ਅੱਗੇ-ਪਿੱਛੇ ਸੰਵਾਦ—ਤੋਂ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ ਵੱਲ ਬਦਲਾਅ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਦਾਇਰਾ, ਨਮੂਨਾ ਅਤੇ ਟੀਚਾ ਤੈਅ ਕਰਕੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਤਿੰਨ ਖ਼ਾਸ ਬਦਲਾਅ ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਨਤੀਜੇ ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ ਵਜੋਂ: ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਗੱਲਬਾਤ ਖਿੜਕੀ ਵਿੱਚ ਵਿਰਲਾ ਹੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਯਾਦਪੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਆਧੁਨਿਕ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਪੜਾਅ ਛੱਡ ਕੇ ਸਿੱਧੀ ਅੰਤਿਮ ਵਪਾਰਕ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਵਰਤੋਂਕਾਰ “ਸਾਡੇ ਕੰਪਨੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ 3-ਸਫ਼ਿਆਂ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਯਾਦਪੱਤਰ” ਮੰਗ ਕੇ ਲਿਖਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੀ ਥਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡਯੋਗ ਫ਼ਾਈਲ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੁੱਲ ਮਿਲਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਹੁਤ ਘਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਿਯਤ ਸਮੇਂ ਉੱਤੇ ਤਿਆਰੀ ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਆਉਣ ਉੱਤੇ ਨਵੀਆਂ ਸੂਝਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਜਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਬਣਵਾ ਕੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਧਿਰਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਵਿਉਂਤਬੱਧ ਨਮੂਨਿਆਂ ਰਾਹੀਂ ਸਥਾਨਕ ਅਨੁਕੂਲਨ: ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਇੰਨੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹਨ ਕਿ ਵਪਾਰਕ ਇਕਾਈਆਂ ਜਾਂ ਇਕੱਲੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜੇ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰ ਘੜ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਲੰਡਨ ਦੀ ਜੋਖਮ ਰਿਪੋਰਟ ਨਿਊਯਾਰਕ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਦਿਸਦੀ ਹੈ. ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਨਮੂਨੇ ਅੱਪਲੋਡ ਜਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਆਪਣੇ ਰੁਕਣ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ—ਜਿਵੇਂ “ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਿੰਨ ਖ਼ਾਸ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ”—ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਰੂਪ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੇਣ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੇ ਅਤੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੁਣ.
ਅੰਤਰਮੁਖ ਵਜੋਂ ਭਰੋਸਾ: ਜਦੋਂ ਵਰਤੋਂਕਾਰ 20 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਚੱਲਣ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਸੌਂਪਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਭਰੋਸਾ ਸਭ ਤੋਂ ਅਹਿਮ ਮੁੱਦਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਸਿਸਟਮ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ. ਅੰਤਰਮੁਖ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸੋਚ ਅਤੇ ਚੋਣਾਂ ਦਿਖਾਉਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਔਜ਼ਾਰ, ਬਣਾਏ ਜਾ ਰਹੇ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ. ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਵੇਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ UX ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਬਾਰੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਸੂਝ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਨੂੰ ਪਾਸੇ ਦੀ ਪੱਟੀ ਆਦਿ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਦੇਖਣ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.
ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਮੋਹਰੀ ਉੱਦਮ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਅਹਿਮ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਪਿੱਛੇ ਉਸਦੇ ਮੁਤਾਬਕ ਬਣਿਆ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਸਿਸਟਮ ਹੋਵੇ. ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਪਲਬਧ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਵਜੋਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਵੇਗਾ, ਜੋ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੰਘ ਕੇ ਅਮਲਯੋਗ ਫ਼ੈਸਲੇ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕੇਗੀ. ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲ ਕਾਰਜ-ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਹੱਦ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅੰਤਰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਮੁੜ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਨਕਸ਼ਾ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਰਾਹੀਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਣਾ.
ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੋਇਆ ਵਾਧਾ ਇਸਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਕੇਤ ਹੈ. 2026 ਵਿੱਚ ਆਗੂਆਂ ਲਈ ਮੌਕਾ ਜਲਦੀ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਦਾ ਹੈ. ਅਜਿਹਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੌਕਾ ਚੁਣੋ ਜਿੱਥੇ ਮੁੱਲ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ, ਸਰੋਤ-ਪ੍ਰਮਾਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੱਦਾਂ ਰਾਹੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਮਾਓ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਉੱਦਮੀ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਹੱਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੋਂ ਅਜਿਹੀ ਵਧਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਰਤੇ.