అయితే, ఆన్లైన్లో సమాచారాన్ని వెతికి సమన్వయపరచడం వంటి వ్యక్తిగత సందర్భాల్లో చాలామంది డీప్ రీసెర్చ్ను ఉపయోగించుకున్నప్పటికీ, ఎంటర్ప్రైజ్ సందర్భంలో కొద్దిమందికే దాని ప్రయోజనం లభించింది. అది ఉపయోగకరం కాకపోవడం వల్ల కాదు—నిజానికి పూర్తి విరుద్ధం—విశ్వసనీయత, విడివిడిగా ఉన్న డేటా మూలాలు, భారీ సందర్భాన్ని నిర్వహించే మోడల్ సామర్థ్యం వంటి విస్తృత ఆందోళనల వల్ల. ఉదాహరణకు, విభిన్న రకాల ఫైళ్లు అపార సంఖ్యలో ఉండవచ్చు.
గత 12 నెలల్లో ఎంటర్ప్రైజ్ స్థాయి డీప్ రీసెర్చ్ సాధనాలను నిర్మించిన మా అనుభవం, ఆలోచనాత్మక ఇంజినీరింగ్తో ఆ ఆందోళనలను క్రమంగా తగ్గించవచ్చని చూపింది. ఈ బ్లాగులో సమర్థవంతమైన ఎంటర్ప్రైజ్ డీప్ రీసెర్చ్ అనువర్తనాలకు ప్రధాన అడ్డంకులు, వాటిని మేము ఎలా అధిగమిస్తామో, 2026లో ఈ రంగం ఎలా అభివృద్ధి చెందుతుందని భావిస్తున్నామో చర్చిస్తాం.
అమలు సామర్థ్య పరిమితి నాటకీయంగా పెరిగింది. 2025 ఆగస్టులో gpt-5 రాకతో ఎంటర్ప్రైజ్ AIలో కీలక మలుపు వచ్చింది. ప్రపంచంలోని అతిపెద్ద ఔషధ సంస్థల్లో ఒకదాని కోసం రూపొందించిన ఔషధ లక్ష్య ఆవిష్కరణ వేదికతో సహా మా ప్రొడక్షన్ వ్యవస్థల్లో, మూలాల కల్పన 3-4% నుంచి దాదాపు సున్నాకు తగ్గింది. తర్వాత డిసెంబరులో gpt-5.2 ప్రభావవంతమైన సందర్భ నిడివిని మరింత పెంచింది. ఆచరణాత్మక ఫలితం: విశ్వసనీయతను కోల్పోకుండా, ఇప్పుడు ప్రతి పరిశోధనలో వందల మూలాల నుంచి వేల మూలాలకు విస్తరించగలం. అడ్డంకి మోడల్ సామర్థ్యం నుంచి మళ్లీ అసలు ఉండాల్సిన చోటికి మారింది—మీ డేటా, మీ మూల్యాంకనాలు, మీ ప్రోగ్రామ్ రూపకల్పన.
డేటా వ్యూహం: ఏకీకరణ కంటే అందుబాటు మేలు. ఎంటర్ప్రైజ్ AIని డేటా సమీకరణ సమస్యగా చూడాలనుకోవడం సహజమే, కానీ తరచూ అది ప్రతికూల ఫలితాన్నిస్తుంది. పూర్తి ఏకీకరణ నెమ్మదిగా, రాజకీయ చిక్కులతో సాగుతుంది; నిజంగా ఏ ప్రశ్నలు ముఖ్యమో తెలుసుకోకముందే నిర్ణయానికి కట్టుబడేలా చేస్తుంది. 2026లో ఆచరణాత్మక మార్గం పరిమిత అనుసంధానం. అన్నింటినీ ఏకీకరించడానికి ఏళ్ల తరబడి వేచి ఉండకుండా, స్పెసిఫికేషన్లు, విధానాలు, SKUలు, ఒప్పంద నిబంధనలు వంటి అధిక సంకేత ఆధారాల ద్వారా డేటాను అందుబాటులోకి తేవాలి. అత్యాధునిక మోడళ్లు ఇప్పుడు ఇన్ఫరెన్స్ సమయంలో వ్యవస్థల మధ్య ‘సాఫ్ట్-జాయిన్’ చేసి, అధికారిక మ్యాపింగ్లు లేకుండానే సంబంధిత పదాలను అనుసంధానించగలవు. దీంతో త్వరగా అమలు చేసే వేగం, తర్వాత కొత్త మూలాలను జోడించే సౌలభ్యం మీకు ఉంటాయి.
మార్గనిర్దేశం దారితప్పడాన్ని నివారిస్తుంది. ఎంటర్ప్రైజ్ డేటా వెబ్లా ఉండదు. అది పరిమితంగా, స్థానిక పద్ధతులతో నిండి ఉంటుంది; ఒక నిర్దిష్ట వాస్తవానికి తరచూ ఒకే సరైన మూలం ఉంటుంది. మార్గదర్శనం లేకపోతే, మరో ఒక్క మూలాన్ని కనుగొనేందుకు మోడళ్లు అంతులేని ప్రశ్నలను పరిశీలిస్తూ, ఆలస్యాన్ని పెంచి వినియోగదారుల సహనాన్ని హరిస్తాయి. తేలికపాటి అర్థసంబంధిత పొర—హ్యాష్ మ్యాప్లు, ఎంటిటీ శోధనలు, సరళ సంబంధ గ్రాఫ్లు—సరైన సందర్భాన్ని సమర్థంగా చేరుకునేందుకు వ్యవస్థకు వేగవంతమైన, తక్కువ ఖర్చు మార్గాలను ఇస్తుంది. అనుభవజ్ఞుడైన సహోద్యోగి కొత్త ఉద్యోగికి ఇచ్చే సలహాలా దీన్ని భావించండి: “ఈ సైట్లను బుక్మార్క్ చేయండి; AWS సమస్యలుంటే రాస్తో మాట్లాడండి.” ఇది సంక్లిష్టంగా ఉండాల్సిన అవసరం లేదు. వ్యవస్థకు కావాల్సినదాన్ని త్వరగా కనుగొనడంలో సహాయపడితే చాలు.
యాంత్రిక (ప్రతి ప్రశ్నపై అమలు): ఉల్లేఖనాల ఆరోగ్యం, సాధనాల పరిశుభ్రత, ఆలస్యం, ఖర్చు. ఇవి సాధారణంగా కనిపించినా అత్యవసరమైన మీ రక్షణ పరిమితులు.
విశ్లేషణాత్మక (క్రమానుగతంగా అమలు): వ్యవస్థ సరైన సాధనాలను ఎంచుకుంటోందా, సముచిత పరిశోధన దిశలను అనుసరిస్తోందా, ప్రామాణిక మూలాలను ఎంపిక చేస్తోందా, ఎప్పుడు ఆపాలో తెలుసుకుంటోందా? సాధారణంగా లేబుల్ చేసిన ఉదాహరణలతో పోల్చి, నిర్ణేతగా LLMను ఉపయోగించి స్కోరు చేస్తారు.
వినియోగదారు (నిరంతరం): పని పూర్తి రేట్లు, నిపుణ వినియోగదారుల గుణాత్మక అభిప్రాయం, వినియోగ విశ్లేషణలు. అంతిమ పరీక్ష. ప్రజలకు ఉపయోగకరంగా అనిపించేదాన్ని మనం నిర్మించామా?
ROI సురక్షిత సమస్యల నుంచి కాదు, కఠిన సమస్యల నుంచి వస్తుంది. చాలా ఎంటర్ప్రైజ్ AI ప్రాజెక్టులు ROI సాధించవని నివేదికలు పేర్కొన్న తర్వాత, అమలులోకి రాని ఆకట్టుకునే ప్రదర్శనల పట్ల సహనం పూర్తిగా తగ్గిపోయింది. కార్యనిర్వాహకులకు రుజువు కావాలి, అదీ త్వరగా కావాలి. విరుద్ధంగా, ఆ ఒత్తిడి బృందాలను తప్పుడు ఎంపికలవైపు నెట్టవచ్చు. అమలు సులభం, వివాదాలు తక్కువ కాబట్టి స్వల్ప ప్రభావం గల పనులతో మొదలుపెట్టాలనే ప్రలోభం ఉంటుంది. కానీ నిరంతర పెట్టుబడిని సమర్థించేంత ప్రభావాన్ని ఈ వినియోగ సందర్భాలు అరుదుగానే చూపుతాయి. ఎంటర్ప్రైజ్ డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థలు ఇప్పటికే ఖరీదైన పనిని లక్ష్యంగా చేసుకుంటాయి కాబట్టి విలువను నిరూపించగల మంచి స్థితిలో ఉన్నాయి: యథాతథ పరిస్థితి ఖర్చు స్పష్టంగా కనిపించే సంక్లిష్ట, కీలక కార్యప్రవాహాలు. మేము చూసిన అత్యుత్తమ వినియోగ సందర్భాలు RFP, బిడ్ రూపకల్పన, శాస్త్రీయ రంగ విశ్లేషణ, పెట్టుబడి పరిశోధన వంటి విభాగాల్లో ఉన్నాయి—ఇక్కడ ప్రభావాన్ని ఆదా చేసిన గంటలతో కాకుండా విజయ రేట్లు, ట్రయల్కు వేగవంతమైన మార్గం, నిర్ణయానికి చేరుకునే వేగంతో కొలుస్తారు.
UX మార్పు: సంభాషణ నుంచి అప్పగింతకు, సమాధానాల నుంచి సిద్ధ ఉత్పాదనలకు. 2026ను నిర్వచించే వినియోగదారు అనుభవ మార్పుల్లో ఇది ఒకటని మేము భావిస్తున్నాం. ఇటీవల అత్యధిక స్వీకరణ పొందిన నిర్మాణాలను చూస్తే కొన్ని అంశాలు ప్రత్యేకంగా కనిపిస్తాయి. ఈ వ్యవస్థల విశ్వసనీయత పెరగడంతో, వినియోగదారులు వాటిని ప్రశ్నలు అడిగే చాట్బాట్లా కాకుండా పని అప్పగించే విశ్లేషకుడిలా చూడటం ప్రారంభించారు. రెండు అంశాలు దీనిని సాధ్యం చేస్తాయి: బృందాలు తమ కార్యప్రవాహాలకు తగినట్లు నమూనాలు, ఆపే ప్రమాణాలను అనుకూలీకరించగలగడం; చాట్ సంభాషణ నుంచి తుది ఉత్పాదనను సమీకరించాల్సిన అవసరం లేకుండా, నిజంగా కావాల్సిన ఆకృతిలోనే—మెమో, స్లైడ్ సమాహారం, సంక్షిప్త నివేదిక మొదలైనవి—నేరుగా ఎగుమతి చేసుకోగలగడం. ఈ రెండూ అమల్లో ఉంటే, వ్యవస్థ సూచన సాధనంగా మిగలకుండా పని జరిగే విధానంగా మారుతుంది.
గత సంవత్సరం డీప్ రీసెర్చ్ను ఎంటర్ప్రైజ్కు తీసుకురావడం గురించి రాశాం. దీంతో, మొదట OpenAI ప్రాచుర్యంలోకి తెచ్చిన వెబ్-కేంద్రీకృత డీప్ రీసెర్చ్ నమూనాను, మూలాధార వివరాలు లేదా నియంత్రణ కోల్పోకుండా సంస్థల యాజమాన్య డేటా మూలాలకు విస్తరించాం. డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థలను సాంప్రదాయ RAG వ్యవస్థల నుంచి వేరైనవిగా కాకుండా, వాటి పరిణామంగా చూడాలని కూడా పేర్కొన్నాం.
2026లోకి ప్రవేశిస్తున్నప్పుడు మారింది డీప్ రీసెర్చ్ భావన కంటే, దాన్ని అమలు చేయగల సామర్థ్య పరిమితి.
2025 ప్రారంభంలో ఈ వ్యవస్థలను నిర్మించడం మొదలుపెట్టినప్పుడు, అత్యాధునిక మోడళ్లలో o1, gpt-4o, claude-3.5-sonnet ఉండేవి—కేవలం 12 నెలల్లో ఎంతో ముందుకు వచ్చాం—ఆ సంవత్సరం తొలి నెలల్లో o3, gemini-2.5-pro వంటి మోడళ్లతో పెద్ద పురోగతి వచ్చింది. ఆ సమయంలో అవి అద్భుతమైనవి; ఒక పరిమితి వరకు వాటితో పటిష్ఠమైన డీప్ రీసెర్చ్ అనువర్తనాలను ఖచ్చితంగా నిర్మించవచ్చు. ఆ పరిమితి సాధారణంగా కొన్ని వందల మూలాల వద్ద ఉండేది. ఆ తర్వాత సందర్భాన్ని చాలా తీవ్రంగా కుదించాలి; లేకపోతే సమాచారం కోల్పోయిన సమాధానం, సూచనలను అనుసరించడంలో వైఫల్యం లేదా పూర్తిగా కల్పిత సమాచారం వంటి మూల్యం చెల్లించాల్సి వచ్చేది.
మీరు ఈ వ్యవస్థలను నిర్మించి ఉంటే, ఈ వైఫల్య రీతుల్లో కొన్నింటిని గుర్తిస్తారు.
ఒక వాస్తవ ఉదాహరణ: 2025 మధ్యలో, ప్రపంచంలోని అతిపెద్ద ఔషధ సంస్థల్లో ఒకదానితో కలిసి ఎంటర్ప్రైజ్ డీప్ రీసెర్చ్ పరిష్కారాన్ని నిర్మించడం ప్రారంభించాం. ఇది ఔషధ లక్ష్య ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేసే వ్యవస్థ; వ్యాధి చికిత్స కోసం లక్ష్యంగా చేసుకోగల జన్యువులు, హార్మోన్లు లేదా మానవ శరీరంలోని ఇతర అంశాల కోసం పరిశోధకులు వెతికే ప్రక్రియ ఇది. ఆ సమయంలో అందుబాటులో ఉన్న అత్యంత బలమైన మోడల్ o3. ఇది బలమైన పనితీరును అందించినప్పటికీ, ఈ మోడల్ రూపొందించిన సమాధానాల్లో 3-4%లో, క్లయింట్ యాజమాన్య డేటా మూలాల నుంచి సాధన కాల్ల ద్వారా మోడల్కు అందించని మూలాలు ఉండేవి. అందించిన సందర్భం మద్దతు లేని సమాధాన భాగాలను గుర్తించే అనంతర ఉల్లేఖన తనిఖీలతో దీన్ని తగ్గించాం. ప్రాజెక్ట్ ప్రారంభ భావన రుజువు దశలో సాధనంపై భాగస్వాముల నమ్మకాన్ని పెంచడానికి ఇది బాగా పనిచేసి, వేగంగా పురోగమించడంలో సహాయపడింది. అయితే, వ్యవస్థకు మరిన్ని మూలాలు జోడించాలన్న భాగస్వాముల అవసరాలను తీర్చుతూ, మోడళ్ల పరిమితులను తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తూ ఈ లోపాలను మరింత తగ్గించే కృషిని కొనసాగించాం.
అత్యాధునిక డీప్ రీసెర్చ్ పరిష్కారాలు—మరింత విస్తృతంగా ఏజెంట్ ఆధారిత పరిష్కారాలు—నిర్మించడంలో కీలక మలుపు ఆగస్టులో gpt-5 రాకతో వచ్చింది. o3 నుంచి gpt-5కు మారిన వెంటనే మూలాల కల్పన రేటు 0%కు తగ్గిందని మా మూల్యాంకనాలు చూపించాయి.
ఈ కొలమానాన్ని ఖచ్చితంగా చెప్పాలంటే: పొందిన సందర్భంలో లేని పత్రం ID లేదా URLను మోడల్ ఉల్లేఖించిందా అన్నదే ఇది గమనిస్తుంది. o3 కాలంలో, అంతకుముందు కూడా, మోడళ్లు తమ జ్ఞానంలోని ఖాళీలను పూరించడానికి కొన్నిసార్లు నిజమనిపించే ఫైల్ పేర్లు లేదా పరిశోధనా పత్రాలను కల్పించేవి. ఈ నిర్దిష్ట లోపాన్ని దాదాపు పూర్తిగా తొలగించడానికి gpt-5 మాకు వీలు కల్పించింది.
ఇది విశ్వసనీయత లోపాలకు—సరైన పత్రాన్ని ఉల్లేఖించినా పాఠ్యాన్ని తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడం—భిన్నమని గమనించాలి. అది ఇప్పటికీ సవాలే; పైన పేర్కొన్న అనంతర తనిఖీలతో దాన్ని నిర్వహిస్తున్నాం.
ఇది భారీ అవకాశాన్ని తెరిచింది. దీంతో, కొత్త తరం మోడళ్లతో వ్యవస్థను ఎంత దూరం తీసుకెళ్లగలమో తెలుసుకోవడానికి పరీక్షించడం ప్రారంభించాం. ఒక డీప్ రీసెర్చ్ అమలులో పరిశీలించగల మూలాల సంఖ్యను దాదాపు 10 రెట్లు—సుమారు 3,000-5,000 వరకు—పెంచగలిగాం. చివరకు ఎదురైన పరిమితి సూచనలను అనుసరించడంలో వైఫల్యం కాదు; దీర్ఘ సందర్భ పనితీరు. ముఖ్యంగా సాంద్రమైన ఔషధ డేటాలో, మోడళ్ల ప్రభావవంతమైన సందర్భ నిడివి ప్రకటించిన దానికంటే తరచూ చాలా తక్కువగా ఉంటుంది.
డిసెంబర్ మధ్యలో gpt-5.2 విడుదలతో ఈ పరిమితి కొంత తగ్గింది. ప్రభావవంతమైన దీర్ఘ సందర్భ పనితీరులో ఇది గణనీయమైన పురోగతిని అందించిందని మా అంతర్గత ప్రమాణ పరీక్షలు సూచించాయి; దీంతో మా అత్యాధునిక డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థలను మరింత ముందుకు తీసుకెళ్లగలిగాం. వినియోగదారుకు ఫలితాన్ని రూపొందించే మోడల్కు నేరుగా పంపగల టోకెన్ల సంఖ్యను పెంచి, మరింత సమృద్ధమైన సమాధానాన్ని అందించేందుకు ఇది ఉపయోగపడింది. అయినప్పటికీ, 2026లో అత్యాధునిక మోడళ్ల ప్రభావవంతమైన సందర్భ నిడివి ఇంకా పెరగాలని కోరుకుంటున్నాం.
ప్రాథమిక మోడల్ సామర్థ్యంలో వచ్చిన ఈ పురోగతులతో, సమర్థవంతమైన డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థల నిర్మాణానికి అడ్డంకులు అనేక విధాలుగా ఎప్పటి నుంచో ఉండాల్సిన చోటికే తిరిగొచ్చాయి: మీ డేటా, మీ మూల్యాంకనాలు, మీ వ్యాపారంలో డీప్ రీసెర్చ్ ప్రోగ్రామ్ను ఏర్పాటు చేసే విధానం. డీప్ రీసెర్చ్ నిర్మాణంలో నిజమైన ప్రభావాన్ని కలిగించేది ఏమిటో ప్రతి దశలో ఆచరణాత్మక నిర్ణయాలు తీసుకోవాలి.
ఈ నిర్ణయాల గురించి మేము ఎలా ఆలోచిస్తామో మిగతా వ్యాసం వివరిస్తుంది.
ఎంటర్ప్రైజ్ పరిశోధన ప్రాజెక్టులను డేటా సమీకరణ సమస్యగా చూడాలనే ప్రలోభం ఉండవచ్చు. మూలాలను ఏకీకరించండి, స్కీమాను ప్రమాణీకరించండి, వాటిపై మోడళ్లను స్వేచ్ఛగా పనిచేయనివ్వండి.
స్పష్టంగా చెప్పాలంటే, కొన్నిసార్లు అదే సరైన మార్గం. ప్రధాన ఎంటిటీలు స్థిరంగా, ప్రశ్నలు పునరావృతమయ్యేలా ఉండి, చివరకు కార్యప్రవాహాన్ని పారిశ్రామిక స్థాయికి తీసుకెళ్లాలనుకునే రంగంలో పనిచేస్తుంటే, ఏకీకరణ నిజమైన ప్రయోజనాలను ఇవ్వగలదు. వినియోగదారు-ఆదాయ డేటా కలయికలు, మార్కెట్ ధరల డేటా లేదా వ్యవస్థల మధ్య విశ్వసనీయ నివేదికలు అవసరమయ్యే సందర్భాలు సాంప్రదాయ ఉదాహరణలు.
అయితే ఆచరణలో, నేటి ఆవిష్కరణాత్మక నాయకులు ఎంటర్ప్రైజ్ డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థల నుంచి వేరేదాన్ని కోరుతున్నారు.
AI వ్యయాల ROIపై దృష్టి నిరంతరం పెరుగుతున్న నేపథ్యంలో, వ్యాపారం వాస్తవంగా పనిచేసే అస్తవ్యస్త పరిస్థితుల్లో విలువను త్వరగా నిరూపించడమే నిర్ణయాధికారుల కీలక లక్ష్యం. ఆ తొలి రుజువును చేరుకోవడానికి అన్ని డేటా మూలాలను పూర్తిగా ఏకీకరించడం అత్యంత నెమ్మదైన మార్గాల్లో ఒకటి. అది భారమైన ప్రక్రియ. అది రాజకీయ చిక్కుల్లో పడుతుంది. నిజంగా ఏ ప్రశ్నలు ముఖ్యమో తెలుసుకోకముందే ఒక దిశకు కట్టుబడేలా తరచూ మిమ్మల్ని బలవంతం చేస్తుంది.
అందువల్ల, 2026లో అత్యాధునిక డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి ఆచరణాత్మక ప్రారంభ బిందువు సాధారణంగా ఇదని మేము నమ్ముతున్నాం: మీ డేటాను అందంగా మార్చేముందు అందుబాటులోకి తేవాలి.
కాలక్రమంలో మరిన్ని మూలాలను జోడించే వాస్తవ అవకాశం ఉంటే—చాలా సంస్థలకు ఉంటుంది—పరిమిత అనుసంధానాల విలువను తక్కువగా అంచనా వేయకూడదు. ఒకే విధమైన సమాచార సేకరణ ఒప్పందం వెనుక పదుల సంఖ్యలో మూలాలను అందుబాటులో ఉంచవచ్చు. వ్యవస్థ ఇప్పటికీ పనిచేయగలదు; మరీ ముఖ్యంగా, త్వరగా అందించే సామర్థ్యాన్ని మీరు నిలుపుకుంటారు. మరిన్ని మూలాలను జోడించేటప్పుడు మొత్తం వ్యవస్థను మార్చాల్సిన అవసరం లేదు. కొత్త కనెక్టర్ను జోడించి, అది ఏమిటి, ఎలా ఉపయోగించాలో ప్రధాన వ్యవస్థకు వివరించి, మిగతా పనిని మోడళ్లకు వదిలేయవచ్చు. నేటి అత్యాధునిక మోడళ్లు ఇన్ఫరెన్స్ సమయంలో రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ డేటా మూలాలను సాఫ్ట్-జాయిన్ చేయగలవు కాబట్టి ఇది పనిచేస్తుంది. అధికారిక మ్యాపింగ్ రాయకుండానే ఒక వ్యవస్థలోని “వినియోగదారు ID”ని మరొక వ్యవస్థలోని “క్లయింట్ సూచన”తో అనుసంధానించగలవు. ఈ విధంగా ఆలోచిస్తున్న ఏకైక బృందం మేము కాదు. ఈ విధంగా ఆలోచిస్తున్న ఏకైక బృందం మేము కాదు: OpenAI అంతర్గత డేటా ఏజెంట్, ముందుగానే పూర్తి ఏకీకరణను బలవంతం చేయకుండా ప్రశ్నించే సమయంలో సందర్భం, అనుసంధానాలను అందుబాటులోకి తెచ్చి, 70,000 విభిన్న డేటాసెట్లపై మోడళ్లు తర్కించేలా రూపొందించబడింది.
ఇక్కడ స్పష్టంగా చెప్పాల్సిన సూక్ష్మాంశం: పరిమిత అనుసంధానం అంటే లోతు లేకపోవడం కాదు.
మీరు ఏర్పరచే అనుసంధానాలు అర్థవంతంగా, వ్యవస్థ సులభంగా ఉపయోగించగల రూపంలో ఉన్నప్పుడు పరిమిత సమీకరణ ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది. స్పెసిఫికేషన్లు, విధానాలు, ఉత్పత్తి నిర్వచనలు, SKUలు, ఒప్పంద నిబంధనలు వంటి నిర్దిష్ట సమాచార భాగాలను ఆధార బిందువులుగా చూడడం మంచి పద్ధతి. ఈ ఆధార బిందువులను శక్తివంతం చేయడానికి ప్రతి డేటాసెట్ను ఏకీకరించాల్సిన అవసరం లేదు; కొన్ని అధిక సంకేత అనుసంధానాలతో స్థిరమైన గుర్తింపు సంఖ్య ఉంటే చాలు.
ఉదాహరణకు, ఒక మోడల్ లేదా వినియోగదారు స్పెసిఫికేషన్ కోసం వెతుకుతున్నారని ఊహించండి. సాధారణ వ్యవస్థలో పరస్పర చర్య అక్కడితో ముగుస్తుంది. స్పెసిఫికేషన్ను తెస్తారు, సంగ్రహిస్తారు, బహుశా ఉల్లేఖిస్తారు. కానీ ఉపయోగకరమైన డేటా నిర్మాణాలను రూపొందించేటప్పుడు, ఆ శోధనను నియంత్రిత విస్తరణ ప్రారంభంగా మార్చాలనుకుంటాం. ఉదాహరణకు, ఆ స్పెసిఫికేషన్ రికార్డును చారిత్రకంగా సంబంధిత ఉత్పాదనలకు ఐచ్ఛికంగా అనుసంధానించవచ్చు. ఇక్కడ ‘సంబంధితం’ అనేక అర్థాలను కలిగి ఉండవచ్చు. సాధారణంగా అది వ్యవస్థ చేస్తున్న పనిపై ఆధారపడి ఉంటుంది; ఆ స్పెసిఫికేషన్ను ప్రస్తావించిన RFPలు, దానిపై బిడ్లు గెలిచిన గత సమాధానాలు, న్యాయ విభాగం అభ్యంతరం తెలిపిన సవరణలు మొదలైనవి ఇందులో ఉండవచ్చు. ప్రశ్నించే సమయంలో అత్యంత కీలక అవగాహనలను డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థకు త్వరగా అందించడం ద్వారా ఈ విధానం సమాధాన నాణ్యత, ఆలస్యం రెండింటిలోనూ భారీ ప్రయోజనాలను ఇవ్వగలదు.
ఇది తదుపరి ప్రశ్నకు దారి తీస్తుంది: కొన్ని అధిక సంకేత అనుసంధానాలతో పరిమితంగా కలిసిన డేటా మూలాల ప్రపంచం ఉన్నప్పుడు, డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థ మిఠాయి దుకాణంలో పిల్లాడిలా తిరగకుండా, అనుభవజ్ఞుడైన విశ్లేషకుడిలా దారి కనుగొనేలా ఎలా చేస్తారు?
ఎంటర్ప్రైజ్ డేటా మూలాలు వెబ్లా ప్రవర్తించవు. అవి పరిమితంగా, స్థానిక పద్ధతులతో నిండి ఉంటాయి; ఒక నిర్దిష్ట వాస్తవానికి తరచూ ఒకే “సరైన” మూలం ఉంటుంది—దాన్ని కనుగొనగలిగితే. అంతేకాక, నేటి మోడళ్లు శోధన ప్రశ్నల్లో ఎల్లప్పుడూ రీకాల్ను గరిష్ఠం చేయడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. మరో ఒక్క మూలాన్ని కనుగొనేందుకు ప్రశ్నలను పదేపదే నడుపుతూ, ఆలస్యాన్ని పెంచి వినియోగదారుల సహనాన్ని హరిస్తాయి. జాగ్రత్తగా సూచనలు ఇవ్వడం ద్వారా దీన్ని కొంత తగ్గించవచ్చు.
అస్తవ్యస్తమైన ఎంటర్ప్రైజ్ డేటా పరిసరాల్లో మోడల్ తన స్థానం తెలుసుకునేందుకు సహాయపడే తేలికపాటి సాధనమే దీనికి అత్యంత ప్రభావవంతమైన పరిష్కారం. కొన్ని బృందాలు దీన్ని అస్తిత్వ వర్గీకరణ అంటాయి. మరికొన్ని దీన్ని అర్థసంబంధిత పొర, శోధన సేవ, గ్రాఫ్ లేదా భావన నిల్వ అంటాయి. పేరు నిజంగా ముఖ్యం కాదు.
ముఖ్యమైనది ఏమిటంటే, అంతులేని సమయం పాటు తడబడకుండా సరైన సందర్భ భాగాల మధ్య సమర్థంగా కదిలేందుకు అది వ్యవస్థకు వేగవంతమైన, తక్కువ ఖర్చు మార్గాలను అందించాలి.
దీనికి సరళమైన ఉపమానం: మీరు కొత్త సంస్థలో చేరినప్పుడు లేదా కొత్త ప్రాజెక్టులో అడుగుపెట్టినప్పుడు సహోద్యోగులు “ఈ సైట్లను తప్పకుండా బుక్మార్క్ చేయండి, ఎప్పుడూ ఉపయోగిస్తారు” లేదా “AWSలో సమస్య వస్తే రాస్తో మాట్లాడండి, మీకు కావాల్సిన సమాచారం ఇస్తాడు” అని చెప్పడం లాంటిది. అదేవిధంగా, డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థకు కావాల్సినదాన్ని త్వరగా కనుగొనడంలో సహాయపడటమే ఇక్కడ మా లక్ష్యం.
ఆచరణలో ఈ వ్యవస్థ సంక్లిష్టంగా ఉండాల్సిన లేదా చేతితో నిర్వహించాల్సిన అవసరం లేదు. మేము చూసిన ఉత్తమ అమలులు డేటా స్వీకరణ ప్రక్రియలో LLMలు రూపొందించినవి—గ్రాఫ్ను స్వయంచాలకంగా నింపేందుకు ఎంటిటీలను వెలికితీసేవి—లేదా ఇప్పటికే ఉన్న అధికారిక వ్యవస్థలకు సరళ అనుసంధానాలు, ఉదాహరణకు Salesforce APIలో శోధన. కొన్ని సాధారణ ఉదాహరణలు:
హ్యాష్ మ్యాప్ శోధనలు. ఉదాహరణకు, ఉత్పత్తి పేరుతో ప్రశ్నించి ఉత్పత్తి వివరణ పొందడం.
సరళమైన “సాధారణ” సంబంధాల శోధన. ఉదాహరణకు, మా కారణాత్మక జన్యు సంబంధాల గ్రాఫ్లో ఈ జన్యువు సాధారణంగా ఏ వ్యాధులతో అనుసంధానమై ఉందో కనుగొనడం.
పేరు గల ఎంటిటీ గుర్తింపు మోడళ్లు. ప్రధానంగా ఔషధ రంగం వంటి సంక్లిష్ట ఎంటిటీ సందిగ్ధత సమస్యలున్న విభాగాల్లో ఉపయోగకరం.
అత్యంత సంక్లిష్ట డేటా సంబంధాలున్న సందర్భాల్లో, తేలికపాటి RDF గ్రాఫ్లు అస్తిత్వ వర్గీకరణకు అత్యంత విస్తరించదగిన పరిష్కారాన్ని అందించగలవు.
… ఇంకా మరెన్నో.
ఇది అమల్లో ఉంటే, వ్యవస్థ మీ డేటా మూలాల మధ్య సమర్థంగా కదలగలదు. తదుపరి ప్రశ్న సులభం: వాస్తవ వినియోగంలో అది నిరంతరం సరైనదే చేస్తోందని మీకు ఎలా తెలుస్తుంది?
ఇప్పుడు మీ డేటా అందుబాటులో ఉండి, మార్గనిర్దేశ పొర పటాన్ని అందిస్తుండటంతో, మీ వ్యవస్థకు పని చేసే సామర్థ్యం ఉంది. కానీ ఎంటర్ప్రైజ్ సందర్భంలో విశ్వసనీయత లేకుంటే సామర్థ్యానికి విలువ లేదు.
అత్యధిక AI ప్రాజెక్టులు విఫలమయ్యేది ఇక్కడే. చాలా బృందాలు “అనుభూతి ఆధారిత” మూల్యాంకనాల ఉచ్చులో పడ్డాయి. వారు ప్రశ్నను నడిపి, ఫలితాన్ని చదివి, సంతృప్తిగా తల ఊపి, విడుదల చేసేవారు. కోట్ల డాలర్ల సరఫరా గొలుసు నిర్ణయంపై సిఫార్సు చేయడానికి స్వయంచాలకంగా 5,000 పత్రాలను పరిశీలించే డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థను నిర్మించేటప్పుడు ఈ విధానం పనిచేయదు.
ఇక్కడి ముఖ్యమైన మార్పు ఏమిటంటే, మీరు ఇక మోడల్ను కాదు, ఒక వ్యవస్థను మూల్యాంకనం చేస్తున్నారు. ప్రశ్న అర్థవివరణ, ప్రణాళిక, సాధన కాల్లు, వ్యాఖ్యానం, సందర్భ కుదింపు, పునఃర్యాంకింగ్, సమయ ముద్రల వంటి సాధారణంగా కనిపించే కనెక్టర్ వివరాలు కూడా వినియోగదారు అనుభవంలో ప్రతిఫలిస్తాయి.
నిర్మితమైన, పునరావృతం చేయగల మూల్యాంకనాలు ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడంలో సహాయపడతాయి.
మూల్యాంకనాలను రూపొందించేటప్పుడు, యాంత్రికం నుంచి వ్యక్తిగత అభిప్రాయం వరకు విస్తరించే మూడు విభాగాలుగా వాటిని broadly చూడవచ్చు.
ఈ భాగం యూనిట్ పరీక్షలకు అత్యంత సమీపంగా అనిపిస్తుంది; ప్రారంభంలో బృందాలు తరచూ ఇక్కడే అత్యంత వేగంగా పురోగమించగలవు. కాలక్రమంలో ఇవే సాధారణంగా అత్యంత స్థిరంగా ఉంటాయి; ఒకసారి ఏర్పాటు చేస్తే ప్రాజెక్ట్ జీవితకాలమంతా ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి.
“యాంత్రిక మూల్యాంకనాలు” అంటే సాధారణంగా మానవ ప్రమేయం లేకుండా ప్రతి ప్రశ్నపై అమలు చేయగల తనిఖీలు. వాస్తవ వినియోగదారు భారం కింద వ్యవస్థ ఊహించదగిన విధంగా, సురక్షితంగా ప్రవర్తిస్తోందనే నమ్మకాన్ని ఇవి పెంచుతాయి.
వీటిలో కొన్ని ఉదాహరణలు:
ఉల్లేఖనాల ఆరోగ్యం: అన్ని ఉల్లేఖనలు నిజంగా పొందిన పాఠ్య భాగాలనే సూచిస్తున్నాయా? ఉల్లేఖనలు లేని వాదనలు ఉన్నాయా? మూల పాఠ్యంలో ఆధారం లేని వాదనలు ఉన్నాయా? ఉల్లేఖనలు మరీ సాధారణంగా ఉన్నాయా? ఉదాహరణకు, ఒక్క వాదనకు మొత్తం పత్రాన్ని ఉల్లేఖించారా?
సాధనాల పరిశుభ్రత: ఉపయోగించామని చెప్పిన అన్ని సాధనాలను వ్యవస్థ నిజంగా ఉపయోగించిందా? మార్గనిర్దేశ సాధనాలను సరిగ్గా ఉపయోగించిందా? ఏదైనా సాధన అభ్యర్థనను తప్పుగా ఆకృతీకరించిందా? లోపాలు వచ్చినప్పుడు సముచితంగా మళ్లీ ప్రయత్నించిందా?
ఆలస్యం, ఖర్చు పరిమితులు: మొదటి టోకెన్ అందే లక్ష్య సమయం లోపలే ఉందా? అంచనా వేసిన సాధన కాల్లు లేదా బడ్జెట్ను మించిందా? స్వల్ప ప్రయోజనం కోసం అధిక ఆలస్యం, కంప్యూటింగ్ వనరులను ఖర్చు చేసిందా?
ఇవి సాధారణంగా అనిపించవచ్చు, కానీ ఎంటర్ప్రైజ్ వ్యవస్థ క్షీణించకుండా కాపాడే పరీక్షలు సరిగ్గా ఇవే.
వాస్తవ ఉదాహరణగా, ఔషధ లక్ష్య ఆవిష్కరణ డీప్ రీసెర్చ్ ప్రాజెక్టులో ప్రతి ప్రశ్నపై అమలయ్యే రెండు స్థాయుల ఉల్లేఖన తనిఖీలను ఉపయోగించాం. మొదట, సమాధానం రూపొందించేటప్పుడు తరచూ పాఠ్యంలోనే ఉల్లేఖనలు ఇవ్వాలని మోడల్కు సూచిస్తాం. LLMలు దీన్ని విశ్వసనీయంగా చేయగలగడం కూడా ఇటీవలి పరిణామమే; 2025 మొదటి అర్ధభాగంలోనే ఇది సాధ్యమైంది. అంతకుముందు గణనీయ పరిమాణంలోని డేటాపై ఇలా ప్రయత్నించినవారికి అప్పటి సవాలు అర్థమవుతుంది. దీంతో, అందించిన మూలాల్లో లేని వ్యాస లింక్ ప్రస్తావించబడిందా వంటి అంశాలను తెలుసుకోవడానికి సరళ regex తనిఖీలు చేయగలం.
సమాధాన ప్రసారం పూర్తయిన తర్వాత రెండో స్థాయి తనిఖీలు నిర్వహిస్తారు. మొదట సమాధానాన్ని భాగాలుగా విభజిస్తారు. తర్వాత ప్రతి భాగాన్ని అంచనా వేస్తూ, అందులోని వాదనలకు మద్దతిచ్చే మూలాల కోసం పొందిన డేటాలో వ్యవస్థ వెతుకుతుంది. మద్దతు ఆధారం దొరకకపోతే, దాన్ని సంభావ్య కల్పనగా గుర్తిస్తారు.
యాంత్రిక మూల్యాంకనాలు మీ యూనిట్ పరీక్షలైతే, విశ్లేషణాత్మక మూల్యాంకనాలు మీ కోడ్ సమీక్ష.
ఇక్కడ వ్యవస్థ పనిని చక్కగా పూర్తి చేస్తోందా అని అర్థం చేసుకునే దశలోకి ప్రవేశిస్తాం. ఇతర అంశాలతో పాటు, అది సరైన సాధనాలను ఉపయోగిస్తోందా, సరైన పరిశోధన దిశలను అనుసరిస్తోందా, అత్యంత ప్రామాణిక మూలాలను ఎంచుకుంటోందా, ఎప్పుడు ఆపాలో తెలుసుకుంటోందా అనేది మాకు ముఖ్యం.
ఆచరణలో ఇవి సాధారణంగా ప్రశ్న-సమాధాన జతల శ్రేణిగా ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, సముచిత సాధన కాల్ క్రమాలు ముందే తెలిసి ఉండవచ్చు లేదా మొదటి సాధనంలో లభించిన పరిశోధన ఆధారంగా సరైన నిర్ణయం ఏమిటో నిర్దేశించి ఉండవచ్చు. ఈ జతలు పూర్తి డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థ ఇన్పుట్, అవుట్పుట్లతో 1:1గా సరిపోలాల్సిన అవసరం లేదు; ఈ పద్ధతులతో ఉపప్రక్రియలనూ పరీక్షించవచ్చు. మానవ లేబులర్ లేదా బలమైన లేబులింగ్ మోడల్ రూపొందించిన ఈ లేబుళ్లతో, పరిశోధన అమలుల పనితీరును అంచనా వేయడానికి నిర్ణేతగా LLM పద్ధతిని ఉపయోగించి స్కోరు చేయవచ్చు. ఈ స్కోర్లను కాలక్రమంలో గమనించడం ద్వారా, మా మార్పులు వ్యవస్థను సరైన దిశలో మెరుగుపరుస్తున్నాయా లేదా పనితీరు వెనుకంజకు కారణమయ్యాయా తెలుసుకోవచ్చు.
డబ్బు, సమయం రెండింటిలోనూ వీటి ఖర్చు ఎక్కువ కాబట్టి, నిర్ణీత వ్యవధుల్లో లేదా సంస్కరణ నవీకరణలకు ముందు వీటిని క్రమానుగతంగా అమలు చేయాలి.
ఇక్కడ మరో మంచి పరోక్ష ప్రయోజనం ఉంది: ఇలాంటి విశ్లేషణాత్మక మూల్యాంకనాలు ముందు చర్చించిన పరిమిత అనుసంధానాల మెరుగుదలకు నేరుగా దిశానిర్దేశం చేయగలవు. ప్రస్తుతం మనుషులు ఆ ఉత్పాదనలను స్పష్టంగా అనుసంధానించకపోయినా, మోడల్ పదేపదే అదే ఉన్నత నాణ్యత గల దూకుడును—ఉదాహరణకు, “స్పెసిఫికేషన్ → చారిత్రకంగా సంబంధిత RFP ఉదాహరణలు”—చేస్తుంటే అది ఉపయోగకరం. ఆ దూకుడును ప్రధాన అనుసంధానం లేదా సత్వరమార్గంగా మార్చవచ్చు. దీంతో భవిష్యత్ అమలులకు తక్కువ ఆలస్యం, ఎక్కువ స్థిరత్వంతో ప్రయోజనం లభిస్తుంది.
డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థల్లో అత్యంత ఖరీదైన లోపాల్లో ఒకటైన, సహజంగానే రీకాల్ను గరిష్ఠం చేయాలనే ధోరణిని కూడా ఇక్కడే గుర్తించవచ్చు. మోడల్ ఎప్పుడైనా మరో మూలాన్ని కనుగొనగలదు. కానీ అది అలా చేయాలా అనేదే ప్రశ్న. అదనపు సమాచార సేకరణతో నిర్ధారణ మారే అవకాశం లేదని వ్యవస్థ గుర్తించి, బలమైన ఆధారాలతో వినియోగదారు ప్రశ్నకు సమాధానమిచ్చేలా, సముచితంగా ఆపే ప్రవర్తనను బలోపేతం చేయడానికి మోడల్ను సర్దుబాటు చేయవచ్చు.
వ్యవస్థ సురక్షితమని యాంత్రిక మూల్యాంకనాలు చెబుతాయి. అది సమర్థవంతమని విశ్లేషణాత్మక మూల్యాంకనాలు చెబుతాయి. అది నిజంగా ఉపయోగకరమా అని వినియోగదారు మూల్యాంకనాలు చెబుతాయి.
చాలా బృందాలు తడబడే మరో విభాగం ఇది. సాంకేతికంగా ఆకట్టుకునేదాన్ని నిర్మిస్తారు, కానీ దాన్ని రెండోసారి ఉపయోగించాలని ఎవరూ కోరుకోరు. ఎంటర్ప్రైజ్ సందర్భంలో, విజయవంతమైన అమలు మరియు ఖరీదైన పరిశోధన ప్రాజెక్టు మధ్య తేడా ఇదే.
వ్యవస్థ సరైన సమస్యను సరైన విధంగా పరిష్కరిస్తోందా అని తెలుసుకోవడమే వినియోగదారు మూల్యాంకనాల ప్రాథమిక లక్ష్యం. అంటే “దానికి సమాధానం సరిగ్గా వచ్చిందా?” అనే ప్రశ్నను దాటి, “నేను చర్య తీసుకోగలదాన్ని అది ఇచ్చిందా?” అని అడగాలి.
ఆచరణలో వినియోగదారు మూల్యాంకనాలు సాధారణంగా కొన్ని రూపాల్లో ఉంటాయి:
పని పూర్తీకరణ అధ్యయనాలు: వ్యవస్థతో వినియోగదారులు తమ నిజమైన పనిని వేగంగా లేదా మెరుగ్గా పూర్తి చేయగలుగుతున్నారా? మోడల్ ఒక ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వగలదా అనేది కాదు; నిజమైన వినియోగదారు తన వాస్తవ కార్యప్రవాహంలో అవసరమైనది పొందాడా అనేదే ముఖ్యం.
గుణాత్మక అభిప్రాయ చక్రాలు: నిపుణ వినియోగదారులతో క్రమబద్ధమైన నిర్మిత సంభాషణలు. వారు ఏ ప్రశ్నలను పదేపదే నడుపుతున్నారు? వారు ఎక్కడ నమ్మకాన్ని కోల్పోతున్నారు? ఎప్పుడు వదిలేసి పాత పద్ధతికి తిరిగి వెళ్తున్నారు? వినియోగదారులు మీరు ఊహించని విధంగా ప్రశ్నలు అడగడం లేదా మీకు తెలియని అంతర్గత నాణ్యత ప్రమాణాలు కలిగి ఉండటం వల్ల, మీ పరీక్ష సమితుల్లో ఎప్పటికీ కనిపించని వైఫల్య రీతులను ఈ సమావేశాలు తరచూ బయటపెడతాయి.
వినియోగ విశ్లేషణలు: ఏ ప్రశ్నలు మళ్లీ నడపబడుతున్నాయి? ఏ సమాధానాలను కాపీ చేసి ఇతర చోట్ల ఉపయోగిస్తున్నారు? వినియోగదారులు ఎక్కడ ప్రతికూల స్పందన బటన్ను నొక్కుతున్నారు? వినియోగం తగ్గడం ఎల్లప్పుడూ వైఫల్యం కాదు—కొన్నిసార్లు వినియోగదారులు తమ సమాధానం పొంది ముందుకు సాగుతారు—కానీ వారు ప్రశ్నలను ఎప్పుడు, ఎలా వదిలేస్తారనే ధోరణులు వ్యవస్థ అంచనాలను ఎక్కడ అందుకోవడం లేదో స్పష్టంగా చెబుతాయి.
ఇవన్నీ కలిసి, ఊహలపై ఆధారపడకుండా ఉపయోగకరతను కొలిచే మార్గాన్ని ఇస్తాయి; వినియోగదారుల నమ్మకాన్ని దెబ్బతీయకముందే సమస్యలను గుర్తించడంలో సహాయపడతాయి.
అయితే, యాంత్రిక ఖచ్చితత్వంలో సంపూర్ణ స్కోరు పొంది, ప్రారంభ వినియోగదారులను ఆనందపరిచే వ్యవస్థ కూడా అంతిమ పరీక్షలో విఫలం కావచ్చు: వ్యాపార ఆదాయాన్ని పెంచడం. విశ్వసనీయత, వినియోగదారు సంతృప్తి దీనికి కేవలం ముందస్తు అవసరాలు. విజయవంతమైన ప్రయోగం నుంచి సంస్థను మార్చే ఆస్తిగా ఎదగాలంటే, వ్యవస్థ ఎలా పనిచేస్తుందనే దానిని దాటి, ఎక్కడ ఉపయోగిస్తున్నారనే దానిపై దృష్టి పెట్టాలి.
మీ డేటా మీ వ్యవస్థకు ఉపయోగపడేలా ఎలా చేయాలో, తర్వాత మీ వ్యవస్థ వినియోగదారులకు ఉపయోగపడేలా ఎలా చేయాలో పరిశీలించాం. ఇప్పుడు ఈ వ్యవస్థ మీ వ్యాపారానికి ఉపయోగపడేలా చేయడం గురించి మాట్లాడాలి.
ఇటీవల వ్యాపార నాయకులు దీనిపై తీవ్రంగా దృష్టి పెట్టారు; అది సముచితమే. 95% ఎంటర్ప్రైజ్ AI ప్రాజెక్టులు ROI సాధించడంలో విఫలమవుతాయని MIT చేసిన వాదన వంటి నివేదికల తర్వాత, అమలులోకి రాని ఆకట్టుకునే ప్రదర్శనల పట్ల సహనం పూర్తిగా తగ్గిపోయింది. మోడళ్లు సిద్ధంగా ఉన్నాయి. నిర్మాణ నమూనాలు నిరూపితమయ్యాయి. ఇప్పటి ప్రశ్న: మీ వ్యాపారానికి విలువ సృష్టించే విధంగా దీన్ని నిజంగా అమలు చేయగలరా?
శుభవార్త ఏమిటంటే, పై సూత్రాలపై నిర్మించిన అత్యాధునిక డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థలు ఈ ప్రమాణాన్ని చేరుకునే మంచి స్థితిలో ఉన్నాయి. అవి ప్రతిదాన్ని స్వయంచాలకం చేయడానికి లేదా మొత్తం ఉద్యోగ బాధ్యతలను భర్తీ చేయడానికి ప్రయత్నించడం లేదు. మీ ఉత్తమ ఉద్యోగులు ఇప్పటికే చేస్తున్న అధిక విలువ గల పనిలో వారిని మరింత సమర్థవంతంగా చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నాయి.
కానీ “సాంకేతికంగా పనిచేస్తోంది” నుంచి “ROI అందిస్తోంది” అనే దశకు చేరుకోవడానికి మరికొన్ని కీలక మార్పులు అవసరం: ఇది రోజువారీ సాధనమవుతుందా లేదా మరచిపోయిన ట్యాబ్గా మిగులుతుందా అని నిర్ణయించే సంస్థాగత, వినియోగదారు అనుభవ, కొలమాన ఎంపికలు.
మా అనుభవంలో, అలాంటివి రెండు ఉన్నాయి.
“ఈ సమావేశాన్ని సంగ్రహించు” వంటి స్వల్ప ప్రభావం గల అంతర్గత పనులతో మొదలుపెట్టాలనే ప్రలోభం తరచూ ఉంటుంది. అవి సురక్షితమైనా, ఖర్చును సమర్థించేంత విలువను అరుదుగానే నిరూపిస్తాయి.
డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థలను పెద్ద, కఠిన పనులకు ఉపయోగించినప్పుడే ఉత్తమ ఫలితాలు వస్తాయి—నాణ్యత లేదా వేగంలో మెరుగుదల వల్ల నిరూపించదగిన ఆదాయ వృద్ధి లేదా వ్యూహాత్మక ప్రయోజనం కలిగే ఖరీదైన సమస్యలు.
సంస్థలు కింది ప్రవేశ బిందువులను లక్ష్యంగా చేసుకున్నప్పుడు అత్యధిక ROI కనిపిస్తుంది:
సంక్లిష్ట బిడ్ & RFP రూపకల్పన: గతంలోని అత్యంత సమీప విజయాలు, పరాజయాలను స్వయంచాలకంగా సేకరించడం, ఎల్లప్పుడూ సవరణలకు దారితీసే కొద్ది నిబంధనలను వెలికితీయడం, నిర్దిష్ట అవసరానికి బలమైన ఆధారాలను కనుగొనడం, వీటన్నింటినీ టెండర్కు బలమైన, సమన్వయమైన ప్రతిపాదనగా మార్చడం ద్వారా డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థలు సహాయపడగలవు. ఇక్కడ కొలమానం ఆదా చేసిన సమయం కాదు; విజయ రేటు, లాభ మార్జిన్ పరిరక్షణ, చివరి దశలో తక్కువ న్యాయపరమైన లేదా వాణిజ్య ఆశ్చర్యాలు.
శాస్త్రీయ రంగ విశ్లేషణ: పరిశోధన, అభివృద్ధి ప్రధానమైన సంస్థల్లో—ఔషధాలు, జీవసాంకేతికత, అర్ధవాహకాలు—వారాల సాహిత్యం, అంతర్గత జ్ఞానాన్ని ఉపయోగకరమైన పరిశోధన దిశగా సంక్షిప్తం చేయడమే ప్రవేశ బిందువు. డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థ వేల పరిశోధనా పత్రాలు, పేటెంట్లు, అంతర్గత నివేదికలు, ప్రయోగశాల గమనికలు, గత ప్రోగ్రామ్ సమీక్షలను చదివి, తెలిసినవి మరియు వివాదాస్పదమైనవి ఏమిటో గుర్తించి ఆధారాలతో కూడిన సమగ్ర చిత్రాన్ని రూపొందించగలదు. దీంతో వేగవంతమైన పునరావృత చక్రాలు, తక్కువ విఫల ప్రయత్నాలు, మరీ ముఖ్యంగా మొదటి మానవ ట్రయల్కు పట్టే సమయం తగ్గుతాయి.
మార్కెట్ అవగాహన: బ్యాంకులు, హెడ్జ్ ఫండ్లకు, విడివిడిగా ఉన్న అంతర్గత పరిశోధన—గమనికలు, మోడళ్లు, లిప్యంతరీకరణలు, బ్రోకర్ వ్యాఖ్యలు—మరియు బాహ్య సంకేతాలను—ఫైలింగ్లు, ఆదాయాలు, స్థూల ఆర్థిక గణాంకాలు, వార్తలు—నిర్ణయ స్థాయి ట్రేడ్ మద్దతుగా మార్చడంలో విలువ ఉంటుంది. డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థ ఒక సంస్థ, అంశం లేదా స్థూల ఆర్థిక ప్రశ్నపై దృక్పథాన్ని నిరంతరం నిర్మించి నవీకరించగలదు—గత వారం నుంచి కీలక మార్పులను చూపడం, విరుద్ధ మూలాలను సమన్వయపరచడం, పూర్తి మూలాధార వివరాలతో పెట్టుబడి మెమో లేదా ట్రేడ్ ప్యాకెట్ రూపొందించడం చేయగలదు.
వీటన్నింటిలోని ఉమ్మడి అంశం: ఇవి సంభాషణలు కావు. ఇవి సాధారణంగా ఖరీదైన బాహ్య సలహాదారులు లేదా సీనియర్ సిబ్బంది వారాల సమయం అవసరమయ్యే సంక్లిష్ట కార్యప్రవాహాలు. ఈ సమస్యలకు డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థను ఉపయోగిస్తే దాని విలువను కాదనలేరు.
2026ను నిర్వచించే వినియోగదారు అనుభవ మార్పుల్లో ఇది ఒకటి.
మీ డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థ విషయాలను కనుగొనేందుకు వినియోగదారులు ప్రశ్నించే చాట్బాట్ మాత్రమే అయితే, దాని వినియోగం త్వరగా అప్పుడప్పుడూ మాత్రమే జరిగే స్థాయికి తగ్గవచ్చు. అది సూచన సాధనంగానే మిగులుతుంది; చివరకు వినియోగదారులే ఫలితాలను తమకు కావాల్సిన తుది రూపంలో సమీకరించాలి. కానీ పని అప్పగించగల, ఎల్లప్పుడూ అందుబాటులో ఉండే విశ్లేషకుడిలా అనిపిస్తే, అది బృంద నిర్వహణ నమూనాను పూర్తిగా మార్చగలదు.
“సంభాషణ” నుంచి—చిన్న ప్రశ్న-సమాధాన మార్పిడులు—అప్పగింత వైపు—పరిధి, నమూనా, లక్ష్యం నిర్వచించి వ్యవస్థను పనిచేయనివ్వడం—మార్పును చూస్తున్నాం.
మూడు నిర్దిష్ట మార్పులు దీన్ని సాధ్యం చేస్తాయి:
సిద్ధ ఉత్పాదనలుగా ఫలితాలు: అధిక విలువ గల పని సాధారణంగా చాట్ విండోలో ఉండదు; పత్రాలు, మెమోలు, స్లైడ్ సమాహారాల్లో ఉంటుంది. ఆధునిక డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థలు చాట్ దశను దాటవేసి తుది వ్యాపార ఉత్పాదనను నేరుగా రూపొందించాలి. వినియోగదారు “మా సంస్థ ఆకృతిలో 3 పేజీల పెట్టుబడి మెమో” అడిగి, ప్రవాహ పాఠ్యం బదులుగా డౌన్లోడ్ చేయగల ఫైల్ను పొందితే, విలువ అందే సమయం గణనీయంగా తగ్గుతుంది. కొత్త డేటా వచ్చినప్పుడు తాజా అవగాహనలతో ఇమెయిళ్లు లేదా నివేదికలు స్వయంచాలకంగా రూపొందించి సంబంధిత వ్యక్తులకు పంపేలా షెడ్యూల్ చేయడానికి కూడా దీన్ని విస్తరిస్తారు.
అనుకూల నమూనాలతో స్థానిక మెరుగుదల: వ్యవస్థను దెబ్బతీయకుండా వ్యాపార విభాగాలు లేదా వ్యక్తిగత వినియోగదారులు తమ సూచనలు, ప్రవర్తనలను రూపొందించుకునేంత స్థిరంగా మోడళ్లు మారాయి. లండన్లోని ప్రమాద నివేదిక, న్యూయార్క్లోని నివేదికలా ఉండదు. బృందాలు తమ నిర్మాణ నమూనాలను అప్లోడ్ లేదా రూపొందించుకోవడానికి, “ఈ మూడు నిర్దిష్ట అంతర్గత డేటాబేస్లను ఎల్లప్పుడూ తనిఖీ చేయాలి” వంటి ఆపే ప్రమాణాలు లేదా ఫలిత ఆకృతిని నిర్వచించుకోవడానికి అనుమతిస్తే, వినియోగదారులు వ్యవస్థ నుంచి ఎంతో ఎక్కువ విలువ పొందుతూ దాన్ని మరింతగా ఉపయోగించాలనుకుంటారు.
అంతర్ముఖంగా నమ్మకం: 20 నిమిషాలకు పైగా పట్టే పనిని వినియోగదారు అప్పగించినప్పుడు, నమ్మకం అత్యంత ప్రాధాన్య సమస్యగా మారుతుంది. దాన్ని అర్థంకాని మూస పెట్టెలా చూపించకూడదు. ఏ సాధనాలు ఉపయోగిస్తున్నారో చూపించడం, ఉల్లేఖనలు రూపొందించడం వంటి విధానాల ద్వారా అంతర్ముఖం వ్యవస్థ ఆలోచన, ఎంపికలను వినియోగదారుకు వెల్లడించాలి. ఈ వ్యవస్థలకు ఉత్తమ UX సాధారణంగా పరిశోధన పురోగతిపై ఉన్నత స్థాయి అవగాహనలను సహజంగానే చూపుతుంది; మరింత సమాచారం కోసం పక్క పట్టీ వంటి దాన్ని విస్తరించి లోతుగా పరిశీలించే అవకాశాన్ని వినియోగదారుకు ఇస్తుంది.
ప్రతి అగ్రగామి సంస్థకు, అత్యంత కీలక కార్యప్రవాహాల వెనుక దానికి అనుగుణంగా రూపొందించిన డీప్ రీసెర్చ్ వ్యవస్థ ఉండే భవిష్యత్తును మేము ఊహిస్తున్నాం. వేల అంతర్గత ఉత్పాదనలను విశ్వసనీయంగా పరిశీలించి, ప్రజలు చర్య తీసుకోగల నిర్ణయాలు, ఫలితాలను రూపొందించే ఎల్లప్పుడూ అందుబాటులో ఉండే విశ్లేషకుల శ్రేణిగా ఇది రూపుదిద్దుకుంటుంది. అత్యాధునిక మోడళ్లు అమలు సామర్థ్య పరిమితిని పెంచుతున్న కొద్దీ, భేదాన్ని నిర్ణయించేది ప్రాథమిక అంశాలే: మీ డేటాను అందుబాటులోకి తేవడం, వ్యవస్థకు పటం ఇవ్వడం, మూల్యాంకనాల ద్వారా విశ్వసనీయతను కార్యాచరణలో పెట్టడం.
గత ఏడాదిలో చూసిన మోడల్ సామర్థ్య పురోగతే ఇది ఎటు వెళ్తోందో తెలిపే అత్యంత స్పష్టమైన సంకేతం. 2026లో నాయకులకు ఉన్న అవకాశం ముందుగానే అడుగు వేయడం. విలువ స్పష్టంగా కనిపించే ప్రవేశ బిందువును ఎంచుకోండి, మూలాధార వివరాలు మరియు రక్షణ పరిమితులతో నమ్మకం సంపాదించండి, మీ ఎంటర్ప్రైజ్ డీప్ రీసెర్చ్ పరిష్కారాన్ని ప్రయోగాత్మక దశ నుంచి వ్యాపారం ప్రతిరోజూ ఉపయోగిస్తూ ప్రయోజనాన్ని పెంచుకునే సామర్థ్యంగా మార్చండి.