ریکارڈ شدہ میٹنگیں علم کا ایسا اثاثہ ہیں جن سے کم فائدہ اٹھایا جاتا ہے. ان میں تلاش مشکل ہے، انہیں دوبارہ دیکھنے میں وقت لگتا ہے اور یہ مختلف ٹیم ڈرائیوز میں بکھری ہوتی ہیں، اس لیے قیمتی معلومات اکثر نظروں سے اوجھل رہ جاتی ہیں.
ایک روزہ ہیکاتھون میں تین افراد کی ٹیم نے Callombia بنایا. یہ ایک داخلی پلیٹ فارم ہے جو ریکارڈ شدہ کالز کو خودکار طور پر متن میں بدلتا، ٹیگ کرتا، خلاصہ بناتا اور کلپس میں تقسیم کرتا ہے، پھر انہیں عالمی دفاتر کے لیے قابل رسائی اور قابل تلاش YouTube طرز کی ریپوزٹری میں محفوظ کرتا ہے.
مکمل طور پر Codex سے تیار کردہ یہ حل OpenAI ایمبیڈنگز اور کوسائن مماثلت سے تقویت یافتہ معنوی تلاش استعمال کرتا ہے، جو عین کلیدی الفاظ نہ ہونے پر بھی متعلقہ لمحات سامنے لاتی ہے، جبکہ اس کے ساتھ RAG چیٹ بوٹ اور اطلاعاتی نظام بھی شامل ہیں.
جو کام پہلے کئی ہفتے لیتا، وہ سات گھنٹوں میں مکمل ہوا۔ اس سے ظاہر ہوا کہ Codex جیسے کوڈنگ ایجنٹس کے ساتھ AI پر مبنی ترقی مصنوعات کی تیاری کے دورانیے کو نمایاں طور پر گھٹا سکتی ہے اور داخلی ہیکاتھون سے حقیقی کاروباری قدر پیدا کر سکتی ہے.
اگر آپ بھی میری طرح ہیں تو ریکارڈ شدہ میٹنگیں دوبارہ سننے کے لیے آپ کے پاس وقت، یا توجہ، شاذ ہی ہوتی ہوگی. اکثر اس کی وجہ یہ ہوتی ہے کہ بے ترتیب ٹیم ڈرائیوز میں تلاش کرنا پڑتا ہے، غیر معیاری رسمی گفتگو کو آگے بڑھانا پڑتا ہے اور ای میلز اور پیغامات بھیجتے ہوئے واقعی سننے کی کوشش کرنی پڑتی ہے.
لیکن شاید ایسا ہونا ضروری نہیں ہے؟ شاید ہم کوئی ایسی چیز بنا سکیں جو ریکارڈ شدہ میٹنگوں کا تصور ہی بدل دے؟ ہمارے حالیہ ہیکاتھون منصوبے کے پیچھے یہی سوچ تھی.
صرف ایک دن میں ہماری انجینئرنگ، ڈیلیوری اور آپریشنز ٹیم کے 50 افراد نے کاروبار کے مختلف حصوں سے سامنے آنے والے مسائل پر کام کیا، جن میں بھرتی کے امور کو وسعت دینا، کام کے بیان کی تیاری آسان بنانا، منصوبوں کی صورتِ حال سمجھنا، فوری نمونے بنانا اور ریکارڈ شدہ میٹنگوں سے اہم معلومات سامنے لانا شامل تھا.
Codex پر مبنی اس ہیکاتھون میں ہم نے Callombia بنایا. Callombia ہمارے کاروبار کا YouTube ہے، جو ہر کال کو ایک زندہ اور قابل تلاش اثاثے میں بدل دیتا ہے. ہر کال خودکار طور پر متن میں تبدیل، ٹیگ اور خلاصہ بند کی جاتی ہے، پھر اسے موضوعاتی کلپس میں کاٹ کر چینلز یعنی کلائنٹس اور موضوعات یعنی AI مہارت کے شعبوں کے لحاظ سے منظم ریپوزٹری میں شامل کیا جاتا ہے. اس سے لندن، ایڈنبرا، سنگاپور اور آسٹریلیا میں موجود ٹیم کا کوئی بھی رکن کالز کے مطلوبہ لمحات تک فوراً رسائی حاصل کر سکتا ہے.
مانوس اور برانڈ سے ہم آہنگ صارفی مواجہ مواد کی دریافت کو آسان بناتا ہے، جبکہ معنوی تلاش اور یقیناً RAG AI چیٹ بوٹ لوگوں کو مطلوبہ چیز خاص طور پر تلاش کرنے میں مدد دیتے ہیں. اطلاعاتی نظام شامل ہونے سے ہمارے ساتھی مخصوص موضوعات کو سبسکرائب بھی کر سکتے ہیں اور متعلقہ نئے کلپس جاری ہونے پر اطلاع پا سکتے ہیں.
لیکن Callombia کی اصل خاص بات نہ تو خود مصنوعہ ہے اور نہ ہیکاتھون جیتنے کا 2,000 پاؤنڈ کا انعام، جس پر ہم فخر جتا سکتے ہیں، بلکہ یہ ہے کہ دو انجینئروں اور ایک ڈیلیوری سربراہ نے یہ سب صرف سات گھنٹوں میں بنا لیا. ایک سال پہلے یہ ممکن نہیں تھا. کوڈنگ ایجنٹس میں بہتری نے مصنوعات کی تیاری کے مکمل عمل کو بے حد تیز کر دیا ہے، اور یہ ہیکاتھون ان کی ناہموار حدود سمجھنے کے لیے ایک بہترین آزمائشی میدان ثابت ہوا. تو ہم نے Codex کو کیسے استعمال کیا؟
ضروریات کی طویل فہرست لکھنے کے بجائے ہم نے مسئلے کے دائرے اور Callombia کے تصور کے بارے میں اپنا مشترکہ نقطۂ نظر ایک پرومپٹ کی صورت میں پیش کیا. ہم نے جان بوجھ کر تفصیلات مبہم رکھیں تاکہ ماڈل خود کام کرے اور تخلیقی انداز میں سوچ سکے:
دس منٹ کی گفتگو کے بعد ہم نے ضروریات کو محدود کرنے اور تیاری کے تکنیکی حصے کی رہنمائی کے لیے Plan Mode فعال کیا. Plan Mode میں سوالوں کے جواب دینا ایسا لگتا ہے جیسے اس پریشان کن دوست کو جواب دے رہے ہوں جس نے مددگار انداز میں ہر ممکن صورتِ حال پر پہلے ہی غور کر رکھا ہو. ویڈیوز کی تعداد، معنوی یا کلیدی لفظی تلاش اور استعمال ہونے والے نظامی ڈھانچے جیسی باتیں طے ہونے کے بعد اس نے ایک مارک ڈاؤن فائل بنائی، جو آگے چل کر منصوبے کی بنیاد بنی.
منصوبہ تیار ہونے کے بعد اگلا قدم وہ بنیادی اجزا بنانا تھا جن سے Callombia حقیقت میں کام کر سکے. اس کا مطلب ریکارڈ شدہ کالز کو قابل تلاش اثاثوں میں بدلنے کا سلسلہ تیار کرنا تھا:
ویڈیوز اور تحریری متن کا اندراج،
انہیں بامعنی لمحات میں تقسیم کرنا،
خلاصوں اور ٹیگز سے انہیں زیادہ مفید بنانا،
انہیں ایسی APIs کے ذریعے دستیاب کرنا جنہیں فرنٹ اینڈ استعمال کر سکے.
ایڈ نے خام ریکارڈنگز اور تحریری متن کے ڈیٹا کو قابل استعمال شکل دینے پر زیادہ توجہ دی، جبکہ نیکو نے بازیافت کی اس تہہ پر کام کیا جو ان لمحات کو قابل دریافت بناتی. Codex کی مدد سے دونوں ڈیٹا ماڈلز، اخذ کرنے والے اسکرپٹس اور پس منظر کے بنیادی نظام کو دستی طریقے کے مقابلے میں کہیں زیادہ تیزی سے تیار کر سکے. یوں ہمیں ویڈیو کے ساتھ منسلک تحریری متن سے کہیں زیادہ کچھ ملا. ہمیں مخصوص لمحات ملے: Tesco سے متعلق حصہ، حکمتِ عملی کی تازہ کاری، بھرتی پر گفتگو اور کال کے وہ مخصوص 90 سیکنڈ جنہیں کوئی واقعی دیکھنا چاہتا ہو.
بازیافت کی یہی تہہ خاص طور پر دلچسپ ثابت ہوئی. ہم چاہتے تھے کہ کوئی ”مالی کارکردگی“، ”Tesco کا لائحۂ عمل“ یا ”گفتگو کی جانچ“ جیسی عبارت لکھے اور اسے موزوں ترین کلپس تک پہنچا دیا جائے، چاہے عین یہی الفاظ کبھی بولے نہ گئے ہوں. اس کے لیے ہم نے اوقات، خلاصوں، تحریری متن اور میٹا ڈیٹا کے ساتھ حصے بنائے. واضح نظامی ساخت اور Codex کی بھرپور مدد سے ہم نے موضوع، خلاصے اور تحریری متن کو ایک ہی اندراج میں یکجا کیا اور ہر حصے کی ایمبیڈنگز بنانے کے لیے OpenAI کا text-embedding-3-small ماڈل استعمال کیا. ہم نے ان ایمبیڈنگز کو اپنے ڈیٹا بیس میں محفوظ کیا اور صارف کے استفسار کا ہر حصے سے موازنہ کرنے کے لیے کوسائن مماثلت استعمال کی، جس سے سادہ کلیدی لفظی تلاش کے بجائے معنوی بازیافت کی تہہ حاصل ہوئی.
درستگی کے لحاظ سے یہ نہایت مؤثر رہا اور ہیکاتھون کے مظاہرے میں اسی نے مصنوعے کو ”جادوئی“ تاثر دیا. ساتھ ہی ہم جانتے تھے کہ ویڈیوز کی تعداد بڑھتی رہی تو یہ طریقہ ہمیشہ قابل توسیع نہیں رہے گا، کیونکہ ہر استفسار کا ہر حصے سے موازنہ بالآخر بہت مہنگا پڑتا. اگلا فطری قدم Hierarchical Navigable Small World جیسی زیادہ مؤثر بازیافتی حکمتِ عملیاں متعارف کرانا ہوگا، تاکہ موازنوں کی تعداد کم ہو اور مجموعہ بڑھنے کے باوجود تاخیر کم رہے. یہ خصوصیت کام کرنے لگی تو Callombia ذرائع ابلاغ کی لائبریری سے کم اور علمی نظام سے زیادہ محسوس ہونے لگا.
ہر اچھے ہیکاتھون کی طرح اس حصے میں بھی بہتری درکار تھی: ابتدائی حصوں کی حدیں بہت ناہموار تھیں، بعض اوقات کو زیادہ درست کرنا تھا، کچھ ٹیگز بہت وسیع تھے اور تحریری متن و ریکارڈنگ کی فائلیں ہمیشہ درست طور پر باہم نہیں ملتیں تھیں. لیکن یہی وہ مقام بھی تھا جہاں اس کی قدر نمایاں ہوئی. Codex کی بدولت ہم ابتدائی ترتیب اور دوبارہ کام میں پھنسنے کے بجائے نظام کو تیزی سے بہتر بنا سکے. آخر تک ہمارے پاس ایک ایسا پس منظر کا نظام تھا جو کلپس، مختصر اقتباسات اور حقیقی طور پر مفید معنوی تلاش چلا سکتا تھا۔ یہی وہ مرحلہ تھا جب Callombia محض ہیکاتھون کے مظاہرے کے بجائے ایک حقیقی مصنوعہ محسوس ہونے لگا.
جب ایڈ اور نیکو اندراج اور انٹیلیجنس کی تہہ بنا رہے تھے، میں نے فرنٹ اینڈ تیار کیا. اپنے مکمل نظامی سانچے سے میں کوڈ کی ایک سطر بھی لکھے بغیر ویب سائٹ کا پہلا نسخہ تیزی سے تیار کر سکا. اسے اپنے براؤزر میں مقامی طور پر ویب سائٹ کھولنے کو کہنے کے بعد میں مختصر نکات میں رائے دیتا، تاکہ ڈیزائن کو بتدریج اپنی مطلوبہ شکل دے سکوں.
تقریباً ایک گھنٹے کی گفتگو کے بعد میرے پاس ایک ایسی چیز تھی جس سے میں خاصا مطمئن تھا، حالانکہ مجھے صارفی مواجے یا ڈیزائن کا کوئی تجربہ نہیں تھا. اگرچہ حتمی مصنوعہ یقیناً کامل نہیں، مگر یہ ایک خاصا اچھا ابتدائی نسخہ ہے جو لوگوں کو مصنوعہ سمجھنے میں مدد دیتا ہے.
دن کے اختتام تک کچھ تیار کر لینے کو یقینی بنانے کے لیے ہم نے کام آپس میں تقسیم کر لیا تھا. ظاہر ہے کہ چند گھنٹے نسبتاً آزادانہ کام کرنے کے بعد ہم سب کی اپنی مقامی شاخیں تھیں جن میں بے شمار تضادات تھے.
تضادات کو احتیاط سے دیکھنے اور حل کرنے میں وہ وقت صرف کرنے کے بجائے، جو ہمارے پاس تھا ہی نہیں، ہم نے Codex کو ریپوزٹریز پر آزاد چھوڑ دیا تاکہ وہ خود انہیں درست کر دے. اگرچہ فی الحال ہم ادارہ جاتی معیار کے سافٹ ویئر کی تیاری میں اس طریقے کی سفارش نہیں کریں گے، لیکن کم خطرے والے ماحول میں اس کی مؤثریت حیرت انگیز تھی اور اس نے ہمارے کئی گھنٹے بچائے.
ہیکاتھون کا آخری حصہ منصفوں کے لیے Callombia کا مظاہرہ ریکارڈ کرنا تھا. فطری طور پر ہمارا دل ریکارڈنگ کے لیے Loom کھولنے کو چاہا، مگر ہمیں لگا کہ یہ Codex کی حقیقی آزمائش اور اس کی موجودہ صلاحیتوں سے قدرے مختلف کام ہو سکتا ہے. تو ہم نے ایک پرومپٹ لکھا، اسے Callombia ویب سائٹ کا ربط دیا، OpenAI کے ڈویلپر پلیٹ فارم پر اپنی آواز کی ریکارڈنگ شامل کی اور باقی کام اسے سونپ دیا.
پہلی کوشش بہت متاثر کن تھی۔ اس نے مظاہرے کا متن لکھا، اسکرین ریکارڈ کی، میری آواز شامل کی اور تقریباً تمام ہدایات پوری کر دیں۔ ہمیں صرف آواز اور مظاہرے کی ریکارڈنگ کی ہم آہنگی فوراً پسند نہیں آئی، اس لیے ہم نے کہا: ”لازمی: آواز کو مظاہرے میں دکھائی جانے والی چیزوں کے عین مطابق ہم آہنگ کریں۔ کچھ جگہ ہم آہنگی نہیں تھی، مثلاً چیٹ صفحے پر۔ آخر میں آواز اور اسکرین پر ریکارڈ کیے گئے مظاہرے کی ہم آہنگی تین بار جانچیں۔ ہر ممکن طریقے سے دونوں کو ملائیں۔“
اس درخواست پر Codex نے آواز اور ریکارڈنگ کو چھوٹے حصوں میں تقسیم کیا اور شام 5:30 بجے، جشن کی بیئر اور پیزا کے عین وقت، کام تقریباً بے عیب انداز میں مکمل کر دیا.
ہم جانتے ہیں کہ Callombia ایک ایسا مسئلہ حل کرتا ہے جس کا سامنا بیشتر کاروباروں کو ہے. تیزی سے پھیلتی کمپنی میں ہر کال میں شرکت مشکل ہے، مگر ان کالز میں بانٹی جانے والی دانش کی باتیں بیش قیمت ہیں. اب ہمیں بس اسے عملی نظام میں شامل کرنا ہے.
لیکن یہاں AI پر مبنی انداز اپنانے اور انجینئرنگ و مصنوعات کی سوجھ بوجھ کو مشترکہ مسائل کے حل کے لیے وقف کرنے کا ایک بڑا سبق بھی ہے. اپنے معمول کے کام کے چکر سے نکل کر، ٹیموں کے درمیان تعاون کرتے ہوئے اور قدرے مسابقتی ماحول میں کام کر کے ہم نے کئی ایسے حل تیار کیے جو معمولی تبدیلیوں کے بعد عملی نظام میں شامل کیے جا سکتے ہیں. یہ عمل باقاعدگی سے جاری رکھ کر ہم یقینی بنا سکتے ہیں کہ ہمارے داخلی کام بھی صارفین کے لیے بنائے گئے حلوں جتنے ہی عمدہ ہوں.