एआई की मदद से कॉन्टेंट बनाने से पहले, आपको वह प्लैटफ़ॉर्म चुनना होगा जिस पर इसे होस्ट किया जाएगा. आपके फ़ैसले से, एआई सिस्टम की स्पीड, लागत, स्केलेबिलिटी, और भरोसेमंद होने पर असर पड़ता है. आपके पास इनमें से किसी एक को चुनने का विकल्प है:
- क्लाइंट-साइड एआई: यह सीधे ब्राउज़र में काम करता है. इसका मतलब है कि डेटा को उपयोगकर्ता के डिवाइस पर निजी रखा जा सकता है. साथ ही, नेटवर्क की वजह से होने वाली देरी भी नहीं होती. हालांकि, क्लाइंट-साइड एआई को बेहतर तरीके से काम करने के लिए, इस्तेमाल के बहुत खास और अच्छी तरह से तय किए गए उदाहरणों की ज़रूरत होती है.
- सर्वर-साइड एआई: यह क्लाउड में काम करता है. यह बहुत ज़्यादा क्षमता वाला और आसानी से बढ़ाया जा सकने वाला है. हालांकि, इसमें स्पीड कम होती है और इसकी लागत ज़्यादा होती है.
हर विकल्प के अपने फ़ायदे और नुकसान होते हैं. सही सेटअप, इस्तेमाल के उदाहरण, टीम के कौशल, और संसाधनों पर निर्भर करता है. उदाहरण के लिए, आपके पास स्थानीय तौर पर काम करने वाला खास जानकारी देने वाला टूल हो सकता है. इससे लोग, व्यक्तिगत सवाल पूछ सकते हैं. इसके लिए, उन्हें व्यक्तिगत पहचान से जुड़ी जानकारी (पीआईआई) मैनेज करने की ज़रूरत नहीं होगी. हालांकि, ग्राहक सहायता एजेंट, क्लाउड पर आधारित ऐसे मॉडल का इस्तेमाल करके ज़्यादा काम के जवाब दे सकता है जिसके पास संसाधनों का बड़ा डेटाबेस ऐक्सेस करने की सुविधा हो.
इस मॉड्यूल में, आपको इनके बारे में जानकारी मिलेगी:
- क्लाइंट-साइड और सर्वर-साइड एआई के बीच होने वाले फ़ायदे और नुकसान की तुलना करें.
- अपने प्लैटफ़ॉर्म को अपनी ज़रूरत और टीम की क्षमताओं के हिसाब से चुनें.
- हाइब्रिड सिस्टम डिज़ाइन करें. ये सिस्टम, क्लाइंट और सर्वर पर एआई की सुविधा देते हैं, ताकि आपके प्रॉडक्ट को बेहतर बनाया जा सके.
विकल्पों की समीक्षा करना
डिप्लॉयमेंट के लिए, एआई प्लैटफ़ॉर्म को दो मुख्य ऐक्सिस के हिसाब से देखें. ये फ़िल्टर उपलब्ध हैं:
- मॉडल कहां काम करता है: क्या यह क्लाइंट-साइड या सर्वर-साइड पर काम करता है?
- पसंद के मुताबिक बनाने की सुविधा: आपके पास मॉडल की जानकारी और क्षमताओं को कितना कंट्रोल करने का विकल्प है? अगर आपके पास मॉडल को कंट्रोल करने का विकल्प है, तो इसका मतलब है कि आपके पास मॉडल के वेट में बदलाव करने का विकल्प है. ऐसे में, अपनी खास ज़रूरतों को पूरा करने के लिए, मॉडल के व्यवहार को पसंद के मुताबिक बनाया जा सकता है.
क्लाइंट-साइड एआई
क्लाइंट-साइड एआई, ब्राउज़र में काम करता है. साथ ही, कंप्यूटिंग की प्रोसेस, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर ही होती है. आपको अनुमान लगाने के समय कंप्यूटिंग के लिए कोई सुविधा देने की ज़रूरत नहीं है. साथ ही, डेटा उपयोगकर्ता के डिवाइस पर ही रहता है. इससे यह तेज़, निजी, और हल्के-फुल्के इंटरैक्टिव अनुभवों के लिए सही बन जाता है.
हालांकि, क्लाइंट-साइड मॉडल आम तौर पर काफ़ी छोटे होते हैं. इससे उनकी क्षमताओं और परफ़ॉर्मेंस पर असर पड़ सकता है. ये मॉडल, खास कामों के लिए सबसे सही होते हैं. जैसे, आपत्तिजनक कॉन्टेंट का पता लगाना या भावनाओं का विश्लेषण करना. अक्सर, ये अनुमान लगाने वाले एआई टास्क होते हैं. इनमें आउटपुट के लिए सीमित जगह होती है.
इसके दो मुख्य विकल्प हैं:
- पहले से मौजूद एआई: Google Chrome और Microsoft Edge जैसे ब्राउज़र, एआई मॉडल को इंटिग्रेट कर रहे हैं. इन्हें JavaScript कॉल के ज़रिए ऐक्सेस किया जा सकता है. इसके लिए, किसी सेटअप या होस्टिंग की ज़रूरत नहीं होती. मॉडल डाउनलोड हो जाने के बाद, इसका इस्तेमाल करने वाली सभी वेबसाइटें इसे कॉल कर सकती हैं.
- कस्टम मॉडल: अपने ऐप्लिकेशन में मॉडल इंटिग्रेट करने के लिए, क्लाइंट-साइड लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जा सकता है. जैसे, Transformers.js और MediaPipe. इसका मतलब है कि मॉडल के वेट को कंट्रोल किया जा सकता है. हालांकि, इसका यह भी मतलब है कि आपकी वेबसाइट के हर उपयोगकर्ता को, आपके कस्टम मॉडल को डाउनलोड करना होगा. वेबसाइट के हिसाब से, सबसे छोटे एआई मॉडल भी बड़े होते हैं.
सर्वर-साइड एआई
सर्वर-साइड एआई की मदद से, आपका वेब ऐप्लिकेशन किसी एपीआई को कॉल करता है, ताकि एआई मॉडल को इनपुट भेजे जा सकें और उसके आउटपुट पाए जा सकें. इस सेटअप में बड़े और ज़्यादा जटिल मॉडल इस्तेमाल किए जा सकते हैं. साथ ही, यह उपयोगकर्ता के हार्डवेयर पर निर्भर नहीं करता.
सर्वर-साइड एआई की दो कैटगरी हैं:
- मैनेज की गई सेवाएं: ये ऐसे मॉडल होते हैं जिन्हें डेटा सेंटर में किसी तीसरे पक्ष की कंपनी होस्ट करती है. जैसे, Gemini 3 और GPT-5. मॉडल का मालिक, इसे ऐक्सेस करने के लिए एक एपीआई उपलब्ध कराता है. इसका मतलब है कि कम से कम सेटअप करके, बेहतरीन मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. ये मॉडल, तेज़ी से प्रोटोटाइप बनाने, किसी भी विषय पर खुलकर बातचीत करने, और सामान्य तर्क के लिए सबसे सही हैं. हालांकि, मैनेज की गई सेवा को स्केल करना महंगा हो सकता है.
- खुद ही होस्ट किए जाने वाले मॉडल: Gemma या Llama जैसे ओपन-वेट मॉडल को अपने इंफ़्रास्ट्रक्चर पर या Vertex AI या Hugging Face Inference जैसे मैनेज किए गए कंटेनर में डिप्लॉय किया जा सकता है. इस तरीके का मतलब है कि आपको मॉडल बनाने वाले व्यक्ति की ओर से की गई प्री-ट्रेनिंग का फ़ायदा मिल सकता है. हालांकि, आपके पास मॉडल, फ़ाइन-ट्यूनिंग डेटा, और परफ़ॉर्मेंस को कंट्रोल करने का विकल्प होता है.
कोई शुरुआती प्लैटफ़ॉर्म चुनें
एआई प्लैटफ़ॉर्म की आर्किटेक्चरल विशेषताओं की समीक्षा करें और शुरुआती सेटअप के लिए, फ़ायदे और नुकसान का विश्लेषण करें.
आर्किटेक्चर से जुड़ी अपनी ज़रूरतें तय करना
हर फ़ैसले के साथ, आपको कुछ समझौते करने पड़ते हैं. एआई प्लैटफ़ॉर्म की लागत और वैल्यू तय करने वाली मुख्य विशेषताओं के बारे में जानें:
- मॉडल की क्षमता: मॉडल, ट्यूनिंग के बिना अलग-अलग उपयोगकर्ताओं और टास्क के लिए कितना अच्छा परफ़ॉर्म करता है. अक्सर, यह मॉडल के साइज़ से जुड़ा होता है.
- पसंद के मुताबिक बनाने की सुविधा: मॉडल के व्यवहार और आर्किटेक्चर को कितना बेहतर बनाया जा सकता है, उसमें कितना बदलाव किया जा सकता है या उसे कितना कंट्रोल किया जा सकता है.
- सटीकता: मॉडल के अनुमानों या जनरेट किए गए कॉन्टेंट की कुल क्वालिटी और भरोसेमंद होने का स्तर.
- निजता: इससे पता चलता है कि उपयोगकर्ता का डेटा कितना सुरक्षित है और उपयोगकर्ता के कंट्रोल में है.
- तय लागत: यह एआई सिस्टम को चलाने के लिए बार-बार होने वाला खर्च है. यह खर्च, इस्तेमाल किए जाने वाले संसाधनों पर निर्भर नहीं करता. इसमें बुनियादी ढांचे का प्रावधान और रखरखाव शामिल है.
- हर अनुरोध की लागत: हर अनुरोध की अतिरिक्त लागत.
- कंपैटिबिलिटी: यह तरीका कितने ब्राउज़र, डिवाइसों, और एनवायरमेंट पर काम करता है. इसके लिए, फ़ॉलबैक लॉजिक की ज़रूरत नहीं होती.
- उपयोगकर्ता के लिए आसानी: क्या उपयोगकर्ताओं को एआई सिस्टम का इस्तेमाल करने के लिए, अतिरिक्त चरणों को पूरा करना पड़ता है. जैसे, मॉडल डाउनलोड करना.
- डेवलपर के लिए आसानी: ज़्यादातर डेवलपर के लिए, मॉडल को डिप्लॉय, इंटिग्रेट, और बनाए रखना कितना आसान और तेज़ है. इसके लिए, एआई के बारे में खास जानकारी होना ज़रूरी नहीं है.
यहां दी गई टेबल में, यह अनुमान लगाने का एक उदाहरण दिया गया है कि हर प्लैटफ़ॉर्म, हर मानदंड के लिए कैसा परफ़ॉर्म करता है. इसमें 1 सबसे कम और 5 सबसे ज़्यादा है.
| ज़रूरी शर्तें | क्लाइंट | सर्वर | ||
| बिल्ट-इन एआई या डिवाइस पर मौजूद एआई | कस्टम मॉडल | मैनेज की जा रही सेवा | सेल्फ़-होस्ट किया गया मॉडल | |
| मॉडल की परफ़ॉर्मेंस |
मॉडल की परफ़ॉर्मेंस के लिए दो स्टार क्यों दिए गए हैं?डिवाइस में पहले से मौजूद और डिवाइस पर काम करने वाला एआई, ब्राउज़र के छोटे और पहले से लोड किए गए मॉडल का इस्तेमाल करता है. ये मॉडल, किसी खास काम से जुड़ी सुविधाओं के लिए ऑप्टिमाइज़ किए जाते हैं. ये मॉडल, लंबी बातचीत या तर्क-वितर्क के लिए ऑप्टिमाइज़ नहीं किए जाते. |
मॉडल की परफ़ॉर्मेंस के लिए तीन स्टार क्यों दिए गए हैं?कस्टम क्लाइंट-साइड लाइब्रेरी, बिल्ट-इन एआई की तुलना में ज़्यादा विकल्प देती हैं. हालांकि, डाउनलोड साइज़, मेमोरी की सीमाओं, और उपयोगकर्ता के हार्डवेयर की वजह से, आपको अब भी कुछ सीमाओं का सामना करना पड़ सकता है. |
मॉडल की परफ़ॉर्मेंस के लिए चार स्टार क्यों दिए गए हैं?मैनेज की जा रही सेवाओं और सेल्फ़-होस्टिंग की मदद से, आपको बड़े और आधुनिक मॉडल का ऐक्सेस मिलता है. ये मॉडल, मुश्किल सवालों के जवाब देने, लंबे कॉन्टेक्स्ट को हैंडल करने, और कई तरह के टास्क पूरे करने में सक्षम होते हैं. |
|
| पसंद के मुताबिक बनाने की सुविधा |
कस्टम बनाने की सुविधा के लिए एक स्टार क्यों दिया गया है?बिल्ट-इन मॉडल, मॉडल के वेट या ट्रेनिंग डेटा को ऐक्सेस करने की अनुमति नहीं देते. इनके व्यवहार को अपनी पसंद के मुताबिक बनाने का मुख्य तरीका, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग है |
कस्टम बनाने की सुविधा के लिए पांच स्टार क्यों दिए गए हैं?इस विकल्प से, मॉडल चुनने और उन्हें प्राथमिकता देने का कंट्रोल मिलता है. कई क्लाइंट-साइड लाइब्रेरी, मॉडल को बेहतर बनाने और उसे ट्रेन करने की सुविधा भी देती हैं. |
कस्टम बनाने की सुविधा के लिए एक स्टार क्यों दिया गया है?मैनेज की जा रही सेवाओं में, बेहतर मॉडल उपलब्ध होते हैं. हालांकि, इनके इंटरनल बिहेवियर को कंट्रोल करने के लिए कम विकल्प मिलते हैं. कस्टम बनाने की सुविधा, आम तौर पर प्रॉम्प्ट और इनपुट कॉन्टेक्स्ट तक ही सीमित होती है. |
मनमुताबिक बनाने की सुविधा के लिए पांच स्टार क्यों दिए गए हैं?सेल्फ़-होस्ट किए गए मॉडल, मॉडल के वेट, ट्रेनिंग डेटा, फ़ाइन-ट्यूनिंग, और डिप्लॉयमेंट कॉन्फ़िगरेशन पर पूरा कंट्रोल देते हैं. |
| सटीक जानकारी |
जवाब में दी गई जानकारी के सटीक होने के लिए, दो स्टार क्यों दिए गए हैं?बिल्ट-इन मॉडल, अच्छी तरह से स्कोप किए गए टास्क के लिए काफ़ी सटीक होते हैं. हालांकि, मॉडल का साइज़ सीमित होने और सामान्यीकरण की वजह से, मुश्किल या बारीकी से तैयार किए गए इनपुट के लिए इनकी विश्वसनीयता कम हो जाती है. |
सटीक जानकारी के लिए तीन स्टार क्यों मिले?मॉडल चुनने की प्रोसेस में, क्लाइंट-साइड पर काम करने वाले कस्टम मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाया जा सकता है. हालांकि, यह मॉडल के साइज़, क्वॉन्टाइज़ेशन, और क्लाइंट के हार्डवेयर में होने वाले बदलावों से सीमित रहता है. |
सटीक जानकारी के लिए पांच स्टार क्यों दिए गए हैं?मैनेज की गई सेवाओं से आम तौर पर, ज़्यादा सटीक नतीजे मिलते हैं. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि ये बड़े मॉडल, ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल किए गए ज़्यादा डेटा, और सेवा देने वाली कंपनी की ओर से लगातार किए जाने वाले सुधारों का फ़ायदा उठाती हैं. |
सटीक जानकारी के लिए चार स्टार क्यों मिले?जवाब सटीक हो सकते हैं. हालांकि, यह चुने गए मॉडल और ट्यूनिंग के लिए किए गए काम पर निर्भर करता है. ऐसा हो सकता है कि परफ़ॉर्मेंस, मैनेज की गई सेवाओं से पीछे रहे. |
| नेटवर्क लेटेंसी |
नेटवर्क की लेटेन्सी के लिए पांच स्टार क्यों दिए गए हैं?प्रोसेसिंग सीधे उपयोगकर्ता के डिवाइस पर होती है. |
नेटवर्क की वजह से होने वाली देरी के लिए दो स्टार क्यों दिए गए हैं?सर्वर से डेटा वापस आता है. |
||
| निजता |
निजता के लिए पांच स्टार क्यों?उपयोगकर्ता का डेटा डिफ़ॉल्ट रूप से डिवाइस पर ही रहना चाहिए. इससे डेटा के ऐक्सेस को कम किया जा सकता है और निजता से जुड़े कानूनों का पालन करना आसान हो जाता है. |
निजता के लिए दो स्टार क्यों दिए गए हैं?उपयोगकर्ता के इनपुट को बाहरी सर्वर पर भेजा जाना चाहिए. इससे डेटा एक्सपोज़र और अनुपालन से जुड़ी ज़रूरी शर्तों में बढ़ोतरी होती है. हालांकि, निजता से जुड़ी समस्याओं को कम करने के लिए कुछ खास समाधान उपलब्ध हैं. जैसे, Private AI Compute. |
निजता के लिए तीन स्टार क्यों दिए गए हैं?डेटा पर आपके संगठन का कंट्रोल बना रहता है. हालांकि, यह अब भी उपयोगकर्ता के डिवाइस से बाहर चला जाता है. इसलिए, इसे सुरक्षित तरीके से मैनेज करना और अनुपालन के उपायों को लागू करना ज़रूरी है. |
|
| तय लागत |
तय लागत के लिए पांच स्टार क्यों दिए गए हैं?मॉडल, उपयोगकर्ताओं के मौजूदा डिवाइसों पर काम करते हैं. इसलिए, बुनियादी ढांचे पर कोई अतिरिक्त लागत नहीं आती. |
तय लागत के लिए पांच स्टार क्यों दिए गए हैं?ज़्यादातर एपीआई, इस्तेमाल के आधार पर शुल्क लेते हैं. इसलिए, कोई तय शुल्क नहीं होता. |
तय लागत के लिए दो स्टार क्यों दिए गए हैं?स्थिर लागत में बुनियादी ढांचा, रखरखाव, और ऑपरेशनल ओवरहेड शामिल हैं. |
|
| हर अनुरोध की लागत |
अनुरोध के हिसाब से कीमत के लिए पांच स्टार क्यों दिए गए हैं?हर अनुरोध के लिए कोई शुल्क नहीं लिया जाता, क्योंकि अनुमान लगाने की प्रोसेस उपयोगकर्ता के डिवाइस पर होती है. |
अनुरोध के हिसाब से कीमत के लिए दो स्टार क्यों दिए गए हैं?मैनेज की जा रही सेवाओं के लिए, हर अनुरोध के हिसाब से कीमत तय की जाती है. खास तौर पर, ज़्यादा ट्रैफ़िक होने पर, स्केलिंग की लागत काफ़ी बढ़ सकती है. |
अनुरोध के हिसाब से कीमत के लिए तीन स्टार क्यों दिए गए हैं?हर अनुरोध के लिए कोई शुल्क नहीं लिया जाता. हर अनुरोध के लिए लगने वाला शुल्क, बुनियादी ढांचे के इस्तेमाल पर निर्भर करता है. |
|
| यह किन सुविधाओं के साथ काम करती है |
कंपैटबिलिटी के लिए दो स्टार क्यों दिए गए हैं?यह सुविधा, ब्राउज़र और डिवाइस के हिसाब से अलग-अलग होती है. इसलिए, जिन एनवायरमेंट में यह सुविधा काम नहीं करती उनके लिए फ़ॉलबैक की ज़रूरत होती है. |
कंपैटिबिलिटी के लिए एक स्टार क्यों दिया गया है?यह सुविधा, हार्डवेयर की क्षमताओं और रनटाइम सपोर्ट पर निर्भर करती है. इसलिए, यह सभी डिवाइसों पर उपलब्ध नहीं है. |
कंपैटबिलिटी के लिए पांच स्टार क्यों दिए गए हैं?सर्वर-साइड प्लैटफ़ॉर्म, आम तौर पर सभी उपयोगकर्ताओं के लिए काम करते हैं. ऐसा इसलिए, क्योंकि अनुमान सर्वर-साइड पर लगाया जाता है और क्लाइंट सिर्फ़ एक एपीआई का इस्तेमाल करते हैं. |
|
| उपयोगकर्ता की सुविधा |
उपयोगकर्ता की सुविधा के लिए तीन स्टार क्यों?आम तौर पर, यह सुविधा उपलब्ध होने के बाद आसानी से काम करती है. हालांकि, इसमें मौजूद एआई के लिए, शुरुआती मॉडल को डाउनलोड करना होता है. साथ ही, यह सुविधा ब्राउज़र पर काम करती है. |
उपयोगकर्ता की सुविधा के लिए दो स्टार क्यों दिए गए हैं?डाउनलोड करने या काम न करने वाले हार्डवेयर की वजह से, उपयोगकर्ताओं को देरी का सामना करना पड़ सकता है. |
उपयोगकर्ता की सुविधा के लिए चार स्टार क्यों दिए गए हैं?यह सुविधा तुरंत काम करती है. इसके लिए, किसी भी तरह के डाउनलोड या डिवाइस की ज़रूरत नहीं होती. इससे उपयोगकर्ता को बेहतर अनुभव मिलता है. हालांकि, नेटवर्क कनेक्शन धीमा होने पर, वीडियो में कुछ समय लग सकता है. |
|
| डेवलपर के लिए आसानी |
डेवलपर की सुविधा के लिए पांच स्टार क्यों?इसमें एआई की सुविधा पहले से मौजूद होती है. इसलिए, इसे सेट अप करने में कम समय लगता है. साथ ही, इसके लिए किसी इन्फ़्रास्ट्रक्चर की ज़रूरत नहीं होती. इसके अलावा, एआई के बारे में कम जानकारी होने पर भी इसे आसानी से इंटिग्रेट और मैनेज किया जा सकता है. |
डेवलपर की सुविधा के लिए दो स्टार क्यों दिए गए हैं?इसके लिए, अलग-अलग डिवाइसों पर मॉडल, रनटाइम, परफ़ॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ेशन, और कंपैटिबिलिटी को मैनेज करना ज़रूरी होता है. |
डेवलपर की सुविधा के लिए, चार स्टार क्यों दिए गए हैं?मैनेज की जा रही सेवाओं की मदद से, डिप्लॉयमेंट और स्केलिंग को आसान बनाया जा सकता है. हालांकि, इनके लिए अब भी एपीआई इंटिग्रेशन, लागत मैनेजमेंट, और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की ज़रूरत होती है. |
डेवलपर की सुविधा के लिए, एक स्टार क्यों दिया गया है?कस्टम सर्वर-साइड डिप्लॉयमेंट के लिए, इन्फ़्रास्ट्रक्चर, मॉडल मैनेजमेंट, निगरानी, और ऑप्टिमाइज़ेशन में विशेषज्ञता होना ज़रूरी है. |
| रखरखाव में लगने वाला समय |
रखरखाव के लिए किए गए काम को चार स्टार क्यों दिए गए हैं?ब्राउज़र, मॉडल के अपडेट और ऑप्टिमाइज़ेशन को मैनेज करते हैं. हालांकि, डेवलपर को उपलब्धता में होने वाले बदलावों के हिसाब से काम करना होगा. |
रखरखाव के लिए दो स्टार क्यों दिए गए हैं?ब्राउज़र और डिवाइसों में बदलाव होने की वजह से, मॉडल, परफ़ॉर्मेंस ट्यूनिंग, और कंपैटिबिलिटी के लिए लगातार अपडेट की ज़रूरत होती है. |
रखरखाव के लिए पांच स्टार क्यों दिए गए?रखरखाव की ज़िम्मेदारी, सेवा देने वाली कंपनी की होती है. |
रखरखाव के लिए किए गए काम को दो स्टार क्यों दिए गए हैं?इसके लिए, लगातार रखरखाव की ज़रूरत होती है. जैसे, मॉडल अपडेट करना, इन्फ़्रास्ट्रक्चर मैनेज करना, स्केलिंग, और सुरक्षा. |
अटैचमेंट में मिलने वाले फ़ायदों के बारे में जानें
फ़ैसले लेने की प्रोसेस को समझने के लिए, हम Example Shoppe में एक और सुविधा जोड़ेंगे. यह एक मध्यम आकार का ई-कॉमर्स प्लैटफ़ॉर्म है. आपको ऑफ़-आवर्स में ग्राहक सेवा देने के लिए, लागत कम करनी है. इसलिए, आपने एआई की मदद से काम करने वाला एक असिस्टेंट बनाने का फ़ैसला किया है. यह असिस्टेंट, उपयोगकर्ताओं के ऑर्डर, सामान लौटाने, और प्रॉडक्ट से जुड़े सवालों के जवाब देगा.
आपके पास एआई सिस्टम के पूरे ब्लूप्रिंट की समीक्षा करने का विकल्प है. इसमें अवसर और समाधान के बारे में बताया गया है.
दो नज़रियों से इस स्थिति का विश्लेषण करें: इस्तेमाल के उदाहरण से जुड़ी ज़रूरी शर्तें और कारोबार या टीम की सीमाएं.
| ज़रूरी शर्त | विश्लेषण | ज़रूरी शर्तें | नतीजा |
| ज़्यादा सटीक और कई तरह के काम करने की क्षमता | लोग ऑर्डर, प्रॉडक्ट, और रिटर्न से जुड़े कई मुश्किल सवाल पूछते हैं. | मॉडल की परफ़ॉर्मेंस और सटीक जानकारी | इसके लिए, लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) की ज़रूरत होती है. |
| डेटा की बारीकी | इसमें कंपनी के डेटा, प्रॉडक्ट, और नीतियों से जुड़े सवालों के जवाब होने चाहिए. | पसंद के मुताबिक बनाने की सुविधा | इसके लिए, डेटा इंटेक की ज़रूरत होती है. जैसे, RAG. हालांकि, मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करने की ज़रूरत नहीं होती. |
| ज़रूरी शर्त | विश्लेषण | ज़रूरी शर्तें | नतीजा |
| उपयोगकर्ताओं का ग्रुप | लाखों उपयोगकर्ता. | स्केल करने की क्षमता, कंपैटिबिलिटी | इसके लिए, ऐसे आर्किटेक्चर की ज़रूरत होती है जो ज़्यादा और भरोसेमंद ट्रैफ़िक को मैनेज कर सके. |
| लॉन्च के बाद की रणनीति | वर्शन 1 लॉन्च होने के बाद, टीम दूसरे प्रोजेक्ट पर काम करेगी. | रखरखाव में लगने वाला समय | ऐसे समाधान की ज़रूरत होती है जिसे लगातार मैनेज करने की ज़रूरत कम हो. |
| टीम की विशेषज्ञता | वेब डेवलपर के तौर पर अच्छा अनुभव, एआई/एमएल के बारे में सीमित जानकारी | डेवलपर के लिए आसानी | समाधान को आसानी से लागू और इंटिग्रेट किया जा सकता हो. इसके लिए, एआई से जुड़ी खास जानकारी की ज़रूरत न हो. |
अब जब आपने अपनी शर्तों को प्राथमिकता दे दी है, तो ट्रेड-ऑफ़ अनुमान टेबल देखें. इससे यह तय करने में मदद मिलेगी कि कौनसे प्लैटफ़ॉर्म पर आपकी सबसे ज़्यादा प्राथमिकता वाली शर्तें पूरी होती हैं:
इस ब्रेकडाउन से यह साफ़ तौर पर पता चलता है कि आपको सर्वर-साइड एआई का इस्तेमाल करना चाहिए. साथ ही, आपको मैनेज की गई सेवा का इस्तेमाल करना चाहिए. यह मॉडल, ग्राहकों के मुश्किल सवालों के जवाब देने के लिए कई तरह के विकल्प उपलब्ध कराता है. यह इंफ़्रास्ट्रक्चर, मॉडल क्वालिटी, और अपटाइम को सेवा देने वाली कंपनी को सौंपकर, रखरखाव और डेवलपमेंट के काम को कम करता है.
हालांकि, इसमें अपनी पसंद के मुताबिक बदलाव करने की सुविधा सीमित है. इसके बावजूद, यह वेब डेवलपमेंट टीम के लिए फ़ायदेमंद है. इस टीम के पास मॉडल इंजीनियरिंग का सीमित अनुभव है.
रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) सेटअप की मदद से, अनुमान लगाने के समय मॉडल को काम का कॉन्टेक्स्ट दिया जा सकता है.
हाइब्रिड एआई
ज़्यादातर एआई सिस्टम, एक प्लैटफ़ॉर्म या एक मॉडल पर काम नहीं करते. इसके बजाय, वे ट्रेड-ऑफ़ को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए, एआई वर्कलोड को डिस्ट्रिब्यूट करते हैं.
हाइब्रिड एआई के लिए मौके ढूंढना
लॉन्च करने के बाद, आपको असल डेटा और सुझाव/राय के आधार पर अपनी ज़रूरी शर्तों को बेहतर बनाना चाहिए. हमारे उदाहरण, Example Shoppe में, नतीजों का विश्लेषण करने के लिए कुछ महीनों तक इंतज़ार करें. इसके बाद, आपको ये नतीजे मिलेंगे:
- लगभग 80% अनुरोध दोहराए जाते हैं ("मेरा ऑर्डर कहां है?", "मैं इसे कैसे वापस करूँ?"). इन अनुरोधों को मैनेज की गई सेवा पर भेजने से, बहुत ज़्यादा ओवरहेड और लागत लगती है.
- सिर्फ़ 20% अनुरोधों में, ज़्यादा तर्कों और इंटरैक्टिव बातचीत की ज़रूरत होती है.
हल्का-फुल्का लोकल मॉडल, उपयोगकर्ता के इनपुट को कैटगरी में बांट सकता है और सामान्य सवालों के जवाब दे सकता है. जैसे, "सामान लौटाने की आपकी नीति क्या है?" मुश्किल, कम पूछे जाने वाले या अस्पष्ट सवालों को सर्वर-साइड मॉडल पर भेजा जा सकता है.
सर्वर साइड और क्लाइंट साइड, दोनों पर एआई को लागू करके, लागत और इंतज़ार के समय को कम किया जा सकता है. साथ ही, ज़रूरत पड़ने पर बेहतर तरीके से तर्क करने की सुविधा का ऐक्सेस बनाए रखा जा सकता है.
वर्कलोड को डिस्ट्रिब्यूट करना
Example Shoppe के लिए इस हाइब्रिड सिस्टम को बनाने के लिए, आपको डिफ़ॉल्ट सिस्टम को तय करके शुरुआत करनी चाहिए. इस मामले में, क्लाइंट-साइड से शुरुआत करना सबसे अच्छा होता है. ऐप्लिकेशन को दो मामलों में सर्वर-साइड एआई पर रीडायरेक्ट करना चाहिए:
- कंपैटिबिलिटी के आधार पर फ़ॉलबैक: अगर उपयोगकर्ता का डिवाइस या ब्राउज़र अनुरोध को प्रोसेस नहीं कर सकता, तो उसे सर्वर पर फ़ॉलबैक करना चाहिए
- क्षमता के आधार पर समस्या को आगे बढ़ाना: अगर अनुरोध, क्लाइंट-साइड मॉडल के लिए बहुत जटिल है या इसमें कोई खास जानकारी नहीं दी गई है, तो इसे सर्वर-साइड मॉडल को आगे बढ़ाया जाना चाहिए. ऐसा पहले से तय की गई शर्तों के आधार पर किया जाता है. अनुरोध को सामान्य के तौर पर क्लासिफ़ाई करने के लिए, किसी मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे क्लाइंट-साइड पर टास्क पूरा किया जा सकता है. इसके अलावा, अनुरोध को असामान्य के तौर पर क्लासिफ़ाई करने के लिए भी मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे अनुरोध को सर्वर-साइड सिस्टम पर भेजा जा सकता है. उदाहरण के लिए, अगर क्लाइंट-साइड मॉडल यह तय करता है कि सवाल किसी ऐसी समस्या से जुड़ा है जो आम तौर पर नहीं होती. जैसे, किसी दूसरी मुद्रा में रिफ़ंड पाना.
सुविधाएं बढ़ने से, जटिलताएं भी बढ़ती हैं
दो प्लैटफ़ॉर्म के बीच वर्कलोड को डिस्ट्रिब्यूट करने से, आपको ज़्यादा फ़्लेक्सिबिलिटी मिलती है. हालांकि, इससे जटिलता भी बढ़ती है:
- ऑर्केस्ट्रेशन: दो एक्ज़ीक्यूशन एनवायरमेंट का मतलब है कि ज़्यादा मूविंग पार्ट. आपको रूटिंग, फिर से कोशिश करने, और फ़ॉलबैक के लिए लॉजिक की ज़रूरत होती है.
- वर्शनिंग: अगर सभी प्लैटफ़ॉर्म पर एक ही मॉडल का इस्तेमाल किया जाता है, तो यह ज़रूरी है कि वह दोनों एनवायरमेंट के साथ काम करे.
- प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग: अगर हर प्लैटफ़ॉर्म पर अलग-अलग मॉडल का इस्तेमाल किया जाता है, तो आपको हर मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग करनी होगी.
- मॉनिटरिंग: लॉग और मेट्रिक को अलग-अलग किया जाता है. इसलिए, इन्हें एक साथ लाने के लिए ज़्यादा मेहनत करनी पड़ती है.
- सुरक्षा: आपके पास हमले की दो संभावनाएं हैं. लोकल और क्लाउड, दोनों एंडपॉइंट को सुरक्षित करना ज़रूरी है.
यह एक और ट्रेड-ऑफ़ है. अगर आपकी टीम छोटी है या आपको कोई ऐसी सुविधा बनानी है जो ज़रूरी नहीं है, तो हो सकता है कि आपको इस जटिलता को न जोड़ना हो.
आपके लिए अहम जानकारी
अपने प्लैटफ़ॉर्म के विकल्प को बेहतर बनाने के लिए काम करते रहें. इस्तेमाल के उदाहरण से शुरुआत करें. साथ ही, अपनी टीम के अनुभव और संसाधनों के हिसाब से काम करें. इसके अलावा, अपने प्रॉडक्ट और एआई की मैच्योरिटी बढ़ने के साथ-साथ, इसे दोहराएं. आपका काम, उपयोगकर्ताओं के लिए स्पीड, निजता, और कंट्रोल का सही कॉम्बिनेशन ढूंढना है. इसके बाद, कुछ लचीलेपन के साथ इसे बनाना है. इस तरह, बदलती ज़रूरतों के हिसाब से खुद को ढालने के साथ-साथ, प्लैटफ़ॉर्म और मॉडल के आने वाले अपडेट का फ़ायदा पाया जा सकता है.
संसाधन
- प्लैटफ़ॉर्म और मॉडल का चुनाव एक-दूसरे पर निर्भर करता है. इसलिए, मॉडल चुनने के बारे में ज़्यादा जानें.
- हाइब्रिड और क्लाइंट-साइड एआई की मदद से, क्लाउड से आगे बढ़ने का तरीका जानें
देखें कि आपको कितना समझ आया
अपने ऐप्लिकेशन के लिए एआई प्लैटफ़ॉर्म चुनते समय, किन दो मुख्य बातों का ध्यान रखना चाहिए?
Gemini Pro जैसी सर्वर-साइड मैनेज की गई सेवा, आपके प्लैटफ़ॉर्म के लिए सबसे सही विकल्प कब होती है?
हाइब्रिड एआई सिस्टम लागू करने का मुख्य फ़ायदा क्या है?