संक्षेप में
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) मॉडल बनाने का एक शक्तिशाली तरीका है जो करके सीखना। ऐतिहासिक डेटा पर फिट होने के बजाय, RL इसके माध्यम से निर्णयों का अनुकूलन करता है पुरस्कार और फीडबैक लूप—वास्तविक उत्पादन और सिमुलेशन दोनों से। परिणाम: ऐसे मॉडल जो सुधार करते रहें दुनिया बदलने के साथ बेहतर होते रहते हैं। अल्फागो-स्तर के निर्णय लेने से लेकर अनुप्रयोगों पर विचार करें राजस्व और लाभ अनुकूलन, इन्वेंट्री और मूल्य निर्धारण रणनीतियाँ, और यहां तक कि शेयर सिग्नलिंग (उचित शासन के साथ)।
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) एक सीखने का दृष्टिकोण है जिसमें एक एजेंट एक वातावरण में पुरस्कार को अधिकतम करने के लिए कार्रवाई करता है। मॉडल नीतियां ("पॉलिसी") सीखता है जो वर्तमान स्थिति (स्टेट) के आधार पर सर्वोत्तम कार्रवाई चुनती हैं।
एजेंट: निर्णय लेने वाला मॉडल।
वातावरण: वह दुनिया जिसमें मॉडल संचालित होता है (बाजार, वेबशॉप, आपूर्ति श्रृंखला, स्टॉक एक्सचेंज)।
पुरस्कार (रिवॉर्ड): एक संख्या जो बताती है कि कोई कार्रवाई कितनी अच्छी थी (उदाहरण के लिए, उच्च मार्जिन, कम इन्वेंट्री लागत)।
नीति: एक रणनीति जो किसी स्थिति को देखते हुए एक कार्रवाई चुनती है।
संक्षेपों की व्याख्या:
RL = रीइन्फोर्समेंट लर्निंग
MDP = मार्कोव निर्णय प्रक्रिया (RL के लिए गणितीय ढाँचा)
एमएलऑप्स = मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (परिचालन पक्ष: डेटा, मॉडल, परिनियोजन, निगरानी)
निरंतर सीखना: मांग, कीमतों या व्यवहार में बदलाव होने पर RL नीति को समायोजित करता है।
निर्णय-उन्मुख: केवल भविष्यवाणी करना नहीं, बल्कि वास्तव में अनुकूलन करना परिणाम का।
सिमुलेशन-अनुकूल: लाइव होने से पहले आप सुरक्षित रूप से "क्या होगा अगर" परिदृश्य चला सकते हैं।
पहले प्रतिक्रिया: सीधे पुरस्कार के रूप में वास्तविक KPI (मार्जिन, रूपांतरण, इन्वेंट्री टर्नओवर) का उपयोग करें।
महत्वपूर्ण: AlphaFold प्रोटीन फोल्डिंग के लिए एक डीप-लर्निंग सफलता है; यह RL का उत्कृष्ट उदाहरण AlphaGo/AlphaZero (पुरस्कारों के साथ निर्णय लेना) है। बात यह है: प्रतिक्रिया के माध्यम से सीखना गतिशील वातावरण में बेहतर नीतियां प्रदान करता है।
लक्ष्य: अधिकतम सकल मार्जिन स्थिर रूपांतरण के साथ।
अवस्था: समय, इन्वेंट्री, प्रतिस्पर्धी मूल्य, ट्रैफ़िक, इतिहास।
कार्रवाई: मूल्य चरण या प्रचार प्रकार का चयन।
इनाम: मार्जिन – (प्रचार लागत + वापसी जोखिम)।
बोनस: आरएल ऐतिहासिक मूल्य-लोच पर "ओवरफिटिंग" को रोकता है क्योंकि यह अन्वेषण करता है.
लक्ष्य: सेवा स्तर ↑, इन्वेंट्री लागत ↓।
कार्रवाई: ऑर्डर पॉइंट और ऑर्डर मात्रा समायोजित करना।
इनाम: राजस्व – इन्वेंट्री और बैकऑर्डर लागत।
लक्ष्य: ROAS/CLV को अधिकतम करना (विज्ञापन खर्च पर प्रतिफल / ग्राहक जीवनकाल मूल्य)।
कार्रवाई: चैनलों और क्रिएटिव्स में बजट आवंटन।
इनाम: अल्पकालिक और दीर्घकालिक दोनों पर एट्रिब्यूटेड मार्जिन।
लक्ष्य: जोखिम-भारित लाभ को अधिकतम करना।
अवस्था: मूल्य सुविधाएँ, अस्थिरता, कैलेंडर/मैक्रो-इवेंट, समाचार/भावना सुविधाएँ।
कार्रवाई: स्थिति समायोजन (बढ़ाना/घटाना/तटस्थ करना) या "कोई व्यापार नहीं"।
इनाम: पीएनएल (लाभ और हानि) – लेनदेन लागत – जोखिम दंड।
ध्यान दें: निवेश सलाह नहीं; सुनिश्चित करें सख्त जोखिम सीमाएँ, स्लिपेज मॉडल और अनुपालन.
इस प्रकार हम सुनिश्चित करते हैं निरंतर सीखना NetCare में:
विश्लेषण (Analyze)
डेटा ऑडिट, केपीआई परिभाषा, पुरस्कार डिजाइन, ऑफ़लाइन सत्यापन।
प्रशिक्षण (Train)
नीति अनुकूलन (जैसे PPO/DDDQN)। हाइपरपैरामीटर और बाधाओं को निर्धारित करें।
सिमुलेट (Simulate)
डिजिटल ट्विन या मार्केट सिम्युलेटर क्या-अगर (what-if) और ए/बी परिदृश्यों के लिए।
संचालन (Operate)
नियंत्रित रोलआउट (कैनरी/क्रमिक)। फीचर स्टोर + रीयल-टाइम अनुमान।
मूल्यांकन (Evaluate)
लाइव केपीआई, बहाव का पता लगाना, निष्पक्षता/सुरक्षा उपाय, जोखिम माप।
पुनः प्रशिक्षित करें (Retrain)
ताज़ा डेटा और परिणाम फीडबैक के साथ आवधिक या इवेंट-आधारित पुन: प्रशिक्षण।
क्लासिक पर्यवेक्षित मॉडल एक परिणाम (जैसे राजस्व या मांग) की भविष्यवाणी करते हैं। लेकिन सर्वश्रेष्ठ भविष्यवाणी स्वचालित रूप से सर्वश्रेष्ठ कार्रवाईनहीं। आरएल (RL) सीधे निर्णय स्थान को अनुकूलित करता है वास्तविक केपीआई को पुरस्कार के रूप में लेते हुए—और परिणामों से सीखता है।
संक्षेप में:
पर्यवेक्षित (Supervised): "X होने की संभावना क्या है?"
RL: "कौन सी कार्रवाई मेरे लक्ष्य को अधिकतम करती है अब और दीर्घकालिक रूप से?"
इनाम को ठीक से डिज़ाइन करें
अल्पकालिक KPI (दैनिक मार्जिन) को दीर्घकालिक मूल्य (CLV, इन्वेंट्री स्वास्थ्य) के साथ मिलाएं।
जोड़ें जुर्माना जोखिम, अनुपालन और ग्राहक प्रभाव के लिए।
अन्वेषण जोखिम को सीमित करें
सिमुलेशन में शुरू करें; इसके साथ लाइव जाएं कैनरी रिलीज़ और कैप्स (उदाहरण के लिए, अधिकतम मूल्य वृद्धि/दिन)।
बनाएँ सुरक्षा उपाय: स्टॉप-लॉस, बजट सीमाएँ, अनुमोदन प्रवाह।
डेटा ड्रिफ्ट और लीकेज को रोकें
एक का उपयोग करें फ़ीचर स्टोर संस्करण नियंत्रण के साथ।
निगरानी करें ड्रिफ्ट (सांख्यिकी बदलती है) और स्वचालित रूप से पुनः प्रशिक्षित करें।
MLOps और शासन को व्यवस्थित करें
मॉडल के लिए CI/CD, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य पाइपलाइनें, व्याख्यात्मकता और ऑडिट-ट्रेल।
DORA/IT-शासन और गोपनीयता ढांचे से जुड़ें।
एक KPI-केंद्रित, अच्छी तरह से परिभाषित मामला चुनें (जैसे, गतिशील मूल्य निर्धारण या बजट आवंटन)।
एक सरल सिम्युलेटर बनाएँ सबसे महत्वपूर्ण गतिशीलता और बाधाओं के साथ।
एक सुरक्षित नीति से शुरुआत करें (नियम-आधारित) एक आधार रेखा के रूप में; फिर RL नीति का साथ-साथ परीक्षण करें।
लाइव, छोटे पैमाने पर मापें (कैनरी), और सिद्ध उत्थान के बाद विस्तार करें।
पुनः प्रशिक्षण स्वचालित करें (स्कीमा + इवेंट-ट्रिगर) और बहाव अलर्ट।
पर नेटकेयर हम जोड़ते हैं रणनीति, डेटा-इंजीनियरिंग और एमएलओप्स के साथ एजेंट-आधारित आरएल:
खोज और केपीआई डिजाइन: पुरस्कार, बाधाएं, जोखिम सीमाएं।
डेटा और सिमुलेशन: फीचर स्टोर, डिजिटल ट्विन्स, ए/बी फ्रेमवर्क।
आरएल-नीतियां: बेसलाइन → पीपीओ/डीडीक्यूएन → संदर्भ-जागरूक नीतियों तक।
उत्पादन के लिए तैयार: सीआई/सीडी, निगरानी, बहाव, पुनः प्रशिक्षण और शासन।
व्यावसायिक प्रभाव: मार्जिन, सेवा स्तर, आरओएएस/सीएलवी या जोखिम-समायोजित पी एंड एल पर ध्यान दें।
क्या आप जानना चाहते हैं कि कौन सा निरंतर सीखने का चक्र आपके संगठन के लिए सबसे अधिक लाभ देता है?
के माध्यम से एक खोजपूर्ण बैठक की योजना बनाएं netcare.nl – हम आपको खुशी-खुशी एक डेमो दिखाएंगे कि आप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को व्यवहार में कैसे लागू कर सकते हैं।
व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एआई का उपयोग तेजी से उन्नत होता जा रहा है, लेकिन आप कैसे सुनिश्चित करते हैं कि आपके एआई मॉडल वास्तव में विश्वसनीय भविष्यवाणियां करते हैं? नेटकेयर पेश करता है एआई सिमुलेशन इंजन: एक शक्तिशाली दृष्टिकोण जिसके साथ संगठन ऐतिहासिक डेटा के आधार पर अपने पूर्वानुमानों को मान्य कर सकते हैं। इस तरह, आप पहले से जानते हैं कि आपके एआई मॉडल व्यवहार में उपयोग के लिए तैयार हैं या नहीं।
कई कंपनियाँ भविष्यवाणियाँ करने के लिए AI पर निर्भर करती हैं – चाहे वह जोखिमों का आकलन करना हो, बाजारों का पूर्वानुमान लगाना हो, या प्रक्रियाओं को अनुकूलित करना हो। लेकिन एक AI मॉडल उतना ही अच्छा होता है जितना कि उसे परखा गया हो।
AI सिमुलेशन इंजन के साथ, आप ऐतिहासिक डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं, विभिन्न डेटा स्रोतों (जैसे समाचार, आर्थिक संकेतक, सोशल मीडिया और आंतरिक सिस्टम) के साथ सिमुलेशन चला सकते हैं, और फिर की गई भविष्यवाणियों की सीधे वास्तविकता से तुलना कर सकते हैं। इस 'डिजिटल रिहर्सल' से आपके मॉडल की विश्वसनीयता का एक वस्तुनिष्ठ माप मिलता है।
AI सिमुलेशन इंजन व्यापक NetCare दृष्टिकोण के भीतर फिट बैठता है:
प्रशिक्षित करें, अनुकरण करें, विश्लेषण करें, पुनः प्रशिक्षित करें, संचालित करें।
कंपनियाँ AI के साथ एक डिजिटल ट्विन अपने संगठन का निर्माण कर सकती हैं, और इस प्रकार वास्तविक रूप से लागू करने से पहले भविष्य के व्यावसायिक परिवर्तनों का पहले डिजिटल रूप से अनुकरण कर सकती हैं। अधिक पृष्ठभूमि के लिए हमारा विस्तृत लेख भी पढ़ें डिजिटल ट्विन्स और AI रणनीति के बारे में।
इस दृष्टिकोण की विशिष्टता यह है: सिमुलेशन इंजन भविष्यवाणियों को समझने योग्य और सिद्ध रूप से विश्वसनीय बनाता है। ऐतिहासिक डेटा पर आधारित भविष्यवाणियों की वास्तविक परिणामों से तुलना करके, संगठन अपने AI मॉडल की पूर्वानुमान क्षमता का वस्तुनिष्ठ रूप से मूल्यांकन और लक्षित सुधार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, स्टॉक केस में, यह तुरंत पता चलता है कि मॉडल वास्तविकता के कितना करीब है — और केवल तभी जब त्रुटि मार्जिन स्वीकार्य रूप से छोटा हो (उदाहरण के लिए <2%), मॉडल संचालन के लिए तैयार होता है।
AI सिमुलेशन इंजन को हमेशा आपके विशिष्ट व्यावसायिक मामले और डेटा के अनुरूप बनाया जाता है। NetCare इस समाधान को कस्टम-मेड के रूप में प्रदान करता है, जहाँ हम आपके साथ मिलकर यह निर्धारित करते हैं कि कौन सा डेटा, परिदृश्य और सत्यापन सबसे अधिक प्रासंगिक हैं। यह आपकी आवश्यकताओं और कार्य की जटिलता के आधार पर परामर्श या निश्चित मूल्य के रूप में हो सकता है।
क्या आप जानना चाहते हैं कि AI सिमुलेशन इंजन आपके संगठन के लिए क्या कर सकता है? या क्या आप अपने विशिष्ट उद्योग के लिए संभावनाओं पर चर्चा करना चाहते हैं?
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बैकटेस्टिंग: परिभाषा, यह कैसे काम करता है
क्या है डिजिटल ट्विन
ChatGPT, Perplexity और Google के AI ओवरव्यू जैसी AI खोज तकनीक के उदय के साथ, लोग ऑनलाइन जानकारी कैसे खोजते हैं, इसमें मौलिक रूप से बदलाव आ रहा है। पारंपरिक खोज इंजन लिंक की एक सूची दिखाते हैं। AI खोज इंजन सीधे उत्तर देते हैं। इसका वेबसाइट बनाने, बनाए रखने और स्थिति निर्धारित करने पर बड़ा प्रभाव पड़ता है।
क्लासिक वेबसाइट नेविगेशन, एसईओ और रूपांतरण के आसपास संरचित की गई है: एक होमपेज, लैंडिंग पेज, कॉल-टू-एक्शन। लेकिन AI खोजकर्ता उन सभी को छोड़ देते हैं। वे सीधे आपकी सामग्री से जानकारी प्राप्त करते हैं, अक्सर बिना किसी विज़िटर के आपकी साइट पर आए। मध्यवर्ती स्टेशन के रूप में वेबसाइट गायब हो जाती है। जो बचता है वह अंतर्निहित सामग्री है — पाठ, दस्तावेज़, अंतर्दृष्टि — जिसे AI उठाता है और संसाधित करता है।
AI खोज वेबसाइट का अंत नहीं है, बल्कि स्वयं में एक वेबसाइटका अंत है। वेबसाइट एक बुनियादी ढांचा परत बन जाती है। इसकी तुलना बिजली से करें: अदृश्य, लेकिन आवश्यक। कुछ रणनीतिक विकल्प:
हमने एक प्लगइन विकसित किया है जो इसे कई भाषाओं में AI को संरचित तरीके से प्रस्तुत करके मदद कर सकता है। और वह भी मुफ़्त में।
पारंपरिक एसईओ और AI खोज अनुकूलन के बीच क्या अंतर है?
पारंपरिक एसईओ कीवर्ड प्लेसमेंट और बैकलिंक्स पर केंद्रित है। AI खोज मुख्य रूप से सामग्री मूल्य, संरचना और विश्वसनीयता पर ध्यान केंद्रित करती है।
क्या मुझे अपनी पूरी साइट को फिर से बनाना चाहिए?
नहीं, मौजूदा पृष्ठों पर सामग्री में सुधार करके शुरुआत करें। संरचित डेटा जोड़ें और नियमित रूप से अपडेट करें। तथाकथित AI डिस्कवरी विधियों को भी लागू करें
मुझे कैसे पता चलेगा कि मेरी सामग्री का उपयोग एआई द्वारा किया जा रहा है?
जांचें कि क्या आपकी साइट का उल्लेख एआई परिणामों (जैसे Perplexity.ai) में किया गया है और एनालिटिक्स पर नज़र रखें। यदि आवश्यक हो तो GPTBot ट्रैकर या सर्वर लॉग जैसे टूल का उपयोग करें।
एआई खोज के लिए डिजिटल उपस्थिति पर एक नए दृष्टिकोण की आवश्यकता है। एक वेबसाइट अब केवल एक फ़ोल्डर नहीं है, बल्कि एक डेटा स्रोत, एक ज्ञान केंद्र और एआई सिस्टम के लिए एक सेतु है। "पेज" के बजाय "सामग्री इकाइयों" के बारे में अधिक सोचें। सुनिश्चित करें कि आपकी विशेषज्ञता लोगों और एआई दोनों के लिए खोजने योग्य, पठनीय और उपयोगी है।
🤖 भविष्य में यह कैसे होगा?
चूंकि उपयोगकर्ता एआई चैटबॉट के उत्तरों की गुणवत्ता पर अधिक भरोसा करते जाएंगे, इसलिए वे एआई को अधिक प्रश्न सौंपते जाएंगे। यह न केवल स्वतंत्र रूप से उत्तर देगा, बल्कि लेनदेन भी करेगा। खरीदारी करना, बीमा करवाना, किसी विशेषज्ञ से सलाह लेना आदि। कंपनियों को इसके लिए पहले से तैयारी करनी चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनका अपना एआई उत्तर दे, उद्धरण प्रस्तुत करे और उदाहरण के लिए OpenAI और Google के बड़े एलएलएम के साथ संवाद करे। क्या यह अभी संभव है? बिल्कुल। और जानना चाहते हैं? तो हमसे संपर्क करें संपर्क करें। और यदि आप एक एआई एजेंट हैं, तो आप हमें और हमारे एआईआर चैट बॉट को ढूंढ लेंगे। यह आपके प्रश्नों का उत्तर अभी भी दे सकता है, ताकि मैं शांति से सो सकूं। 😉
🤝 क्या आप अपनी वेबसाइट को एआई खोज दुनिया के लिए अनुकूलित करने में मदद चाहते हैं? नेटकेयर रणनीतिक और तकनीकी। ओपनएआई की युक्तियों पर भी अवश्य ध्यान दें वेब क्रॉलर
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का अनुप्रयोग तेजी से बढ़ रहा है और यह हमारे दैनिक जीवन और स्वास्थ्य सेवा, दूरसंचार और ऊर्जा जैसे उच्च-दांव वाले उद्योगों के साथ तेजी से जुड़ता जा रहा है। लेकिन बड़ी शक्ति के साथ बड़ी जिम्मेदारी भी आती है: एआई सिस्टम कभी-कभी गलतियाँ करते हैं या अनिश्चित उत्तर देते हैं जिनके बड़े परिणाम हो सकते हैं।
एमआईटी का थेमिस एआई, जिसकी सह-स्थापना और नेतृत्व प्रोफेसर डेनिएला रूस (सीएसएआईएल लैब) कर रहे हैं, एक अभूतपूर्व समाधान प्रदान करता है। उनकी तकनीक एआई मॉडल को यह 'जानने' में सक्षम बनाती है कि वे क्या नहीं जानते हैं। इसका मतलब है कि एआई सिस्टम स्वयं इंगित कर सकते हैं कि वे अपने पूर्वानुमानों के बारे में कब अनिश्चित हैं, जिससे नुकसान होने से पहले त्रुटियों को रोका जा सकता है।
यह इतना महत्वपूर्ण क्यों है?
कई एआई मॉडल, यहां तक कि उन्नत मॉडल भी, कभी-कभी तथाकथित 'मतिभ्रम' प्रदर्शित कर सकते हैं—वे गलत या निराधार उत्तर देते हैं। उन क्षेत्रों में जहां निर्णय महत्वपूर्ण होते हैं, जैसे कि चिकित्सा निदान या स्वायत्त ड्राइविंग, इसके विनाशकारी परिणाम हो सकते हैं। थेमिस एआई ने कैपसा विकसित किया, एक ऐसा प्लेटफॉर्म जो अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) लागू करता है: यह एआई आउटपुट की अनिश्चितता को विस्तृत और विश्वसनीय तरीके से मापता और परिमाणित करता है।
यह कैसे काम करता है?
मॉडल को अनिश्चितता जागरूकता सिखाकर, वे जोखिम या विश्वसनीयता लेबल के साथ आउटपुट प्रदान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए: एक सेल्फ-ड्राइविंग कार इंगित कर सकती है कि वह किसी स्थिति के बारे में निश्चित नहीं है और इसलिए मानवीय हस्तक्षेप को सक्रिय कर सकती है। यह न केवल सुरक्षा बढ़ाता है, बल्कि एआई सिस्टम में उपयोगकर्ताओं का विश्वास भी बढ़ाता है।
capsa_torch.wrapper() जिसमें आउटपुट में भविष्यवाणी और जोखिम दोनों शामिल हैं:
निष्कर्ष
एमआईटी टीम यह दर्शाता है कि एआई का भविष्य केवल अधिक स्मार्ट बनने के बारे में नहीं है, बल्कि सुरक्षित और निष्पक्ष रूप से कार्य करने के बारे में भी है। नेटकेयर में, हम मानते हैं कि जब तक एआई अपनी सीमाओं के बारे में पारदर्शी नहीं होता, तब तक वह वास्तव में मूल्यवान नहीं होता है। कैपसा जैसे उन्नत अनिश्चितता मात्राकरण उपकरणों के साथ, आप उस दृष्टिकोण को व्यवहार में भी ला सकते हैं।
क्या आप चाहते हैं कि सहकर्मियों को उत्पादों, नीतियों, आईटी, प्रक्रियाओं या ग्राहकों के बारे में सवालों के जवाब जल्दी मिलें? फिर अपनी खुद की चैटबॉट के साथ एक आंतरिक ज्ञान प्रणाली आदर्श है। धन्यवाद पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) ऐसी प्रणाली पहले से कहीं अधिक स्मार्ट है: कर्मचारी सामान्य भाषा में प्रश्न पूछते हैं और चैटबॉट तुरंत आपके अपने दस्तावेज़ीकरण में खोज करता है। यह पूरी तरह से सुरक्षित हो सकता है, बाहरी पार्टियों को डेटा लीक किए बिना - भले ही आप OpenAI या Google के बड़े भाषा मॉडल का उपयोग कर रहे हों।
आरएजी का मतलब है कि एक एआई चैटबॉट पहले आपके अपने ज्ञान स्रोत (दस्तावेज़, विकी, मैनुअल, नीतियां) में खोज करता है और फिर उत्तर उत्पन्न करता है। इसके कारण:
आपकी अपनी ज्ञान प्रणाली विभिन्न उत्पादों के साथ स्थापित की जा सकती है, जो आपकी प्राथमिकताओं और गोपनीयता, मापनीयता और उपयोग में आसानी की आवश्यकताओं पर निर्भर करती है।
महत्वपूर्ण:
कई उपकरण, जिनमें OpenWebUI और LlamaIndex शामिल हैं, स्थानीय (ऑन-प्रिमाइसेस) और क्लाउड मॉडल दोनों को जोड़ सकते हैं। जब तक आप न चाहें, आपके दस्तावेज़ और खोजें आपके अपने बुनियादी ढांचे को कभी नहीं छोड़ते हैं!
अधिकांश आधुनिक ज्ञान प्रणालियाँ एक सरल अपलोड या सिंक्रनाइज़ेशन फ़ंक्शन प्रदान करती हैं।
यह इस प्रकार काम करता है, उदाहरण के लिए:
उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए:
SharePoint, Google Drive, Dropbox, of een fileserver met LlamaIndex of Haystack via automatische koppelingen goed mogelijk.
चाहे आप अपने मॉडल चुनें या बड़े क्लाउड मॉडल:
संवेदनशील जानकारी के लिए, यह सलाह दी जाती है कि AI मॉडल को ऑन-प्रिमाइसेस या निजी क्लाउड के भीतर उपयोग करें। लेकिन भले ही आप GPT-4 या Gemini का उपयोग कर रहे हों, आप यह सेट कर सकते हैं कि आपके दस्तावेज़ कभी भी प्रशिक्षण डेटा के रूप में उपयोग न किए जाएं या प्रदाता द्वारा स्थायी रूप से संग्रहीत न किए जाएं।
के साथ OpenWebUI आप आसानी से एक सुरक्षित, आंतरिक ज्ञान प्रणाली बना सकते हैं जहाँ कर्मचारी विशेषज्ञ चैटबॉट्स से प्रश्न पूछ सकते हैं। आप दस्तावेज़ अपलोड कर सकते हैं, उन्हें श्रेणियों के अनुसार व्यवस्थित कर सकते हैं, और विभिन्न चैटबॉट्स को उनके संबंधित विशेषज्ञता क्षेत्रों में विशेषज्ञ के रूप में कार्य करने दे सकते हैं। यहाँ जानें कि कैसे!
लाभ: वर्गीकरण करके, सही चैटबॉट (विशेषज्ञ) प्रासंगिक स्रोतों पर ध्यान केंद्रित कर सकता है और आपको हमेशा एक उपयुक्त उत्तर मिलता है।
OpenWebUI आपको कई चैटबॉट बनाने की अनुमति देता है, जिनमें से प्रत्येक की अपनी विशेषज्ञता या भूमिका होती है। उदाहरण:
क्या आप जल्दी से एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट चलाना चाहते हैं? उदाहरण के लिए OpenWebUI और LlamaIndex के साथ, आपके पास अक्सर एक ही दोपहर में एक डेमो ऑनलाइन होता है!
क्या आप इसे पेशेवर रूप से स्थापित करना चाहते हैं, इसे अपने मौजूदा आईटी से जोड़ना चाहते हैं, या क्या इसे वास्तव में सुरक्षित होना चाहिए?
नेटकेयर हर कदम पर मदद करता है: चयन सहायता से लेकर कार्यान्वयन, एकीकरण और प्रशिक्षण तक।
संपर्क करें संपर्क एक गैर-बाध्यकारी परामर्श या डेमो के लिए।
NetCare – AI, ज्ञान और डिजिटल सुरक्षा में आपका मार्गदर्शक
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ने प्रोग्रामिंग के हमारे तरीके को मौलिक रूप से बदल दिया है। AI एजेंट कोड उत्पन्न कर सकते हैं, उसे अनुकूलित कर सकते हैं, और डिबगिंग में भी सहायता कर सकते हैं। फिर भी, कुछ सीमाएँ हैं जिन्हें AI के साथ काम करते समय प्रोग्रामर को ध्यान में रखना चाहिए।
पहली नज़र में, ऐसा लगता है कि AI आसानी से कोड लिख सकता है। सरल फ़ंक्शन और स्क्रिप्ट अक्सर बिना किसी समस्या के उत्पन्न होते हैं। लेकिन जैसे ही कोई प्रोजेक्ट कई फ़ाइलों और फ़ोल्डरों से बना होता है, समस्याएँ उत्पन्न होती हैं। AI को बड़े कोडबेस में स्थिरता और संरचना बनाए रखने में कठिनाई होती है। इससे फ़ाइलों के बीच लापता या गलत लिंक और फ़ंक्शन कार्यान्वयन में असंगति जैसी समस्याएं हो सकती हैं।
AI एजेंटों को कोड के सही क्रम में कठिनाई होती है। उदाहरण के लिए, वे किसी फ़ाइल के अंत में आरंभीकरण (initializations) रख सकते हैं, जिससे रनटाइम त्रुटियाँ होती हैं। इसके अलावा, AI बिना किसी हिचकिचाहट के किसी प्रोजेक्ट के भीतर एक ही क्लास या फ़ंक्शन के कई संस्करण परिभाषित कर सकता है, जिससे भ्रम और टकराव होता है।
इसका एक समाधान AI-कोड प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करना है जो मेमोरी और प्रोजेक्ट संरचनाओं का प्रबंधन कर सकते हैं। यह जटिल परियोजनाओं में स्थिरता बनाए रखने में मदद करता है। दुर्भाग्य से, इन सुविधाओं को हमेशा लगातार लागू नहीं किया जाता है। इसके परिणामस्वरूप, AI प्रोजेक्ट की सुसंगतता खो सकता है और प्रोग्रामिंग के दौरान अवांछित डुप्लिकेट या गलत निर्भरताएँ पेश कर सकता है।
अधिकांश AI कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म तथाकथित 'टूल्स' के साथ काम करते हैं जिन्हें लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) कॉल कर सकता है। वे टूल्स एक खुले मानक प्रोटोकॉल (MCP) पर आधारित होते हैं। इसलिए, विज़ुअल कोड जैसे IDE को AI कोडिंग एजेंट से जोड़ना भी संभव है। वैकल्पिक रूप से, आप स्थानीय रूप से एक LLM सेट कर सकते हैं llama या ollama और एक MCP सर्वर के साथ एकीकृत करने के लिए चुनें। मॉडल यहाँ पाए जा सकते हैं huggingface.
AI-जनरेटेड कोड को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए, डेवलपर्स IDE एक्सटेंशन का उपयोग कर सकते हैं जो कोड की शुद्धता की निगरानी करते हैं। लिंटर्स, टाइप चेकर्स और उन्नत कोड विश्लेषण टूल जैसे उपकरण त्रुटियों को जल्दी पहचानने और ठीक करने में मदद करते हैं। वे गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए AI-जनरेटेड कोड के लिए एक आवश्यक पूरक हैं।
AI एजेंटों द्वारा त्रुटियों को दोहराते रहने के मुख्य कारणों में से एक यह है कि AI API की व्याख्या कैसे करता है। प्रभावी कोड उत्पन्न करने के लिए AI मॉडल को संदर्भ और एक स्पष्ट भूमिका विवरण की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि प्रॉम्प्ट पूरी तरह से होने चाहिए: उनमें न केवल कार्यात्मक आवश्यकताएं शामिल होनी चाहिए, बल्कि अपेक्षित परिणाम और सीमा शर्तों को भी स्पष्ट रूप से बताना चाहिए। इसे आसान बनाने के लिए, आप प्रॉम्प्ट को मानक प्रारूप (MDC) में सहेज सकते हैं और उन्हें AI को डिफ़ॉल्ट रूप से भेज सकते हैं। यह उन सामान्य प्रोग्रामिंग नियमों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिनका आप पालन करते हैं, साथ ही कार्यात्मक और तकनीकी आवश्यकताओं और आपकी परियोजना की संरचना के लिए भी।
जैसे उत्पाद FAISS और LangChain एआई को संदर्भ के साथ बेहतर ढंग से निपटने के लिए समाधान प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, FAISS प्रासंगिक कोड स्निपेट को कुशलतापूर्वक खोजने और पुनर्प्राप्त करने में मदद करता है, जबकि LangChain एआई-जनरेटेड कोड को संरचित करने और एक बड़ी परियोजना के भीतर संदर्भ बनाए रखने में मदद करता है। लेकिन यहां भी, आप इसे RAC डेटाबेस के साथ स्थानीय रूप से स्वयं स्थापित कर सकते हैं।
AI is een krachtige tool voor programmeurs en kan helpen bij het versnellen van ontwikkelingsprocessen. Toch is het nog niet echt in staat om zelfstandig een complexere codebase te ontwerpen en te bouwen zonder menselijke controle. Programmeurs moeten AI beschouwen als een assistent die taken kan automatiseren en ideeën kan genereren, maar die nog altijd begeleiding en correctie nodig heeft om tot een goed resultaat te komen.
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Artificial Intelligence (AI) blijft zich in 2025 verder ontwikkelen en heeft een steeds grotere impact op ons dagelijks leven en het bedrijfsleven. De belangrijkste trends in AI laten zien hoe deze technologie nieuwe hoogten bereikt. Hier bespreken we enkele kernontwikkelingen die de toekomst van AI zullen bepalen.
Hieronder staan de 7 belangrijkste trends op het gebied van Artificial Intelligence voor 2025
Agentic AI verwijst naar systemen die in staat zijn om zelfstandig beslissingen te nemen binnen vooraf gedefinieerde grenzen. In 2025 worden AI-systemen steeds autonomer, met toepassingen in bijvoorbeeld autonome voertuigen, supply chain management en zelfs in de gezondheidszorg. Deze AI-agenten zijn niet alleen reactief maar ook proactief, waardoor ze menselijke teams ontlasten en efficiëntie verhogen.
Met de groei van AI-applicaties in real-time omgevingen, zoals spraakherkenning en augmented reality, wordt inference time compute een cruciale factor. In 2025 wordt er veel aandacht besteed aan hardware- en software-optimalisaties om AI-modellen sneller en energiezuiniger te maken. Denk hierbij aan gespecialiseerde chips zoals tensor processing units (TPU’s) en neuromorfische hardware die inference met minimale vertraging ondersteunen.
Sinds de introductie van modellen zoals GPT-4 en GPT-5, blijven zeer grote modellen groeien in omvang en complexiteit. In 2025 worden deze modellen niet alleen groter, maar ook geoptimaliseerd voor specifieke taken, zoals juridische analyses, medische diagnostiek en wetenschappelijk onderzoek. Deze hypercomplexe modellen leveren ongekende nauwkeurigheid en contextbegrip, maar brengen ook uitdagingen met zich mee op het gebied van infrastructuur en ethiek.
Aan de andere kant van het spectrum zien we een trend van बहुत छोटे मॉडल जो विशेष रूप से एज कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। इन मॉडलों का उपयोग IoT उपकरणों, जैसे स्मार्ट थर्मोस्टेट और पहनने योग्य स्वास्थ्य उपकरणों में किया जाता है। मॉडल प्रूनिंग और क्वांटिज़ेशन जैसी तकनीकों के कारण, ये छोटे एआई सिस्टम कुशल, सुरक्षित और अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ हैं।
2025 में एआई अनुप्रयोग पारंपरिक क्षेत्रों जैसे छवि और आवाज पहचान से आगे निकल जाएंगे। रचनात्मक प्रक्रियाओं का समर्थन करने वाले एआई के बारे में सोचें, जैसे फैशन, वास्तुकला और यहां तक कि संगीत रचना का डिजाइन। इसके अलावा, हम क्वांटम रसायन विज्ञान जैसे क्षेत्रों में सफलताओं को देखते हैं, जहां एआई नई सामग्री और दवाओं की खोज में मदद करता है। लेकिन संपूर्ण आईटी सिस्टम, सॉफ्टवेयर विकास और साइबर सुरक्षा के प्रबंधन में भी।
क्लाउड प्रौद्योगिकी और उन्नत डेटा प्रबंधन प्रणालियों के एकीकरण के माध्यम से, एआई सिस्टम लगभग अनंत स्मृति तक पहुंच रखते हैं। यह लंबी अवधि के संदर्भ को बनाए रखना संभव बनाता है, जो व्यक्तिगत आभासी सहायकों और जटिल ग्राहक सेवा प्रणालियों जैसे अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक है। यह क्षमता एआई को लंबी अवधि में सुसंगत और संदर्भ-जागरूक अनुभव प्रदान करने में सक्षम बनाती है। वास्तव में, एआई आपके साथ हुई सभी बातचीत को याद रखता है। सवाल यह है कि क्या आप वास्तव में ऐसा चाहते हैं, इसलिए पूरे या कुछ हिस्सों को रीसेट करने का विकल्प भी होना चाहिए।
हालांकि एआई तेजी से स्वायत्त होता जा रहा है, मानवीय कारक महत्वपूर्ण बना हुआ है। ह्यूमन-इन-द-लूप ऑग्मेंटेशन यह सुनिश्चित करता है कि निर्णय लेने के महत्वपूर्ण चरणों में मानवीय पर्यवेक्षण के माध्यम से एआई सिस्टम अधिक सटीक और विश्वसनीय हों। यह विमानन, स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे क्षेत्रों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां मानवीय अनुभव और निर्णय महत्वपूर्ण बने रहते हैं। अजीब बात यह है कि 50 डॉक्टरों द्वारा किए गए निदान के परीक्षणों से पता चलता है कि एआई इसे बेहतर करता है और एआई की मदद से भी बेहतर करता है। इसलिए हमें मुख्य रूप से सही सवाल पूछना सीखना होगा।
O1 के आगमन के साथ, OpenAI ने तर्कसंगत LLM की दिशा में पहला कदम उठाया। यह कदम जल्द ही O3 द्वारा पार कर लिया गया। लेकिन अप्रत्याशित कोने से भी प्रतिस्पर्धा आ रही है डीपसीक आर1। एक ओपन-सोर्स रीजनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग मॉडल जो अमेरिकी प्रतिस्पर्धियों की तुलना में ऊर्जा की खपत और हार्डवेयर के उपयोग दोनों के मामले में बहुत सस्ता है। चूंकि इसका सभी एआई संबंधित कंपनियों के शेयर मूल्य पर सीधा असर पड़ा, इसलिए 2025 के लिए टोन सेट कर दी गई है।
नेटकेयर इस विषय में कैसे मदद कर सकता है
NetCare के पास डिजिटल नवाचारों को लागू करने का एक सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड है जो व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बदल देते हैं। प्रबंधित आईटी सेवाओं, आईटी सुरक्षा, क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर और डिजिटल परिवर्तन सहित आईटी सेवाओं और समाधानों में अपने व्यापक अनुभव के साथ, हम व्यवसायों को उनकी एआई पहलों में सहायता करने के लिए अच्छी तरह से सुसज्जित हैं।
हमारे दृष्टिकोण में शामिल हैं:
लक्ष्य निर्धारण
एआई को लागू करते समय, स्पष्ट और प्राप्य लक्ष्य निर्धारित करना महत्वपूर्ण है जो आपकी समग्र व्यावसायिक रणनीति के साथ संरेखित हों। इन लक्ष्यों को परिभाषित करने में आपकी सहायता करने के लिए यहां कुछ चरण दिए गए हैं:
इन चरणों का पालन करके और NetCare जैसे अनुभवी भागीदार के साथ सहयोग करके, आप एआई के लाभों को अधिकतम कर सकते हैं और अपने संगठन को भविष्य की सफलता के लिए तैयार कर सकते हैं।
2025 में एआई में रुझान दिखाते हैं कि यह तकनीक हमारे दैनिक जीवन में कैसे अधिक एकीकृत हो रही है और कुछ साल पहले अकल्पनीय तरीकों से जटिल समस्याओं का समाधान कर रही है। उन्नत एजेंटिक एआई से लेकर लगभग असीमित मेमोरी क्षमता तक, ये विकास एक ऐसे भविष्य का वादा करते हैं जहां एआई हमारा समर्थन करेगा, हमें समृद्ध करेगा और हमें नई सीमाओं को आगे बढ़ाने में सक्षम करेगा। के नए एलएलएम के बारे में आकर्षक समाचार भी अवश्य पढ़ें OpenAI O3
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) हमारे काम करने और नवाचार करने के तरीके पर एक बड़ा प्रभाव डालना जारी रखे हुए है। OpenAI O3 के साथ एक अभूतपूर्व नई तकनीक पेश कर रहा है जो व्यवसायों को अधिक स्मार्ट, तेज़ और अधिक कुशलता से काम करने में सक्षम बनाती है। इस प्रगति का आपके संगठन के लिए क्या मतलब है, और आप इस तकनीक का लाभ कैसे उठा सकते हैं? जानने के लिए आगे पढ़ें।
OpenAI O3, OpenAI के उन्नत AI प्लेटफ़ॉर्म की तीसरी पीढ़ी है। यह अत्याधुनिक भाषा मॉडल, शक्तिशाली स्वचालन और उन्नत एकीकरण क्षमताओं को जोड़ता है। जहाँ पिछले संस्करण पहले से ही प्रभावशाली थे, वहीं O3 निम्नलिखित पर ध्यान केंद्रित करके प्रदर्शन को अगले स्तर पर ले जाता है:
OpenAI O3 को व्यावसायिक प्रक्रियाओं की एक विस्तृत श्रृंखला में मूल्य जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यहाँ कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे इसका उपयोग किया जा सकता है:
आप ग्राहकों की सहायता के लिए बुद्धिमान चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट तैनात करने के लिए O3 का उपयोग कर सकते हैं। ये सिस्टम पहले से कहीं बेहतर प्राकृतिक भाषा को समझते हैं, जिससे वे ग्राहकों की तेज़ी से और अधिक प्रभावी ढंग से सहायता कर सकते हैं।
कंपनियां डेटा की बड़ी मात्रा का विश्लेषण करने, रिपोर्ट तैयार करने और अंतर्दृष्टि साझा करने के लिए O3 का उपयोग कर सकती हैं। यह डेटा-संचालित निर्णय लेना आसान बनाता है।
O3 मार्केटर्स को ब्लॉग पोस्ट से लेकर विज्ञापनों तक, प्रेरक सामग्री तैयार करने में मदद करता है। यह मॉडल उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के आधार पर व्यक्तिगत सिफारिशें भी कर सकता है।
लार्ज लैंग्वेज मॉडल सॉफ्टवेयर विकसित करने में बहुत अच्छे हैं
सबसे खास विशेषताओं में से एक OpenAI O3 उपयोग में आसानी पर ध्यान केंद्रित करता है। व्यापक तकनीकी विशेषज्ञता के बिना भी कंपनियां AI की शक्ति का लाभ उठा सकती हैं। व्यापक दस्तावेज़ीकरण, एपीआई समर्थन और प्रशिक्षण मॉड्यूल के कारण कार्यान्वयन सरल है।
इसके अलावा, नैतिक दिशानिर्देशों पर भी बहुत ध्यान दिया गया है। OpenAI ने दुरुपयोग को रोकने के लिए नई सुविधाएँ जोड़ी हैं, जैसे सामग्री फ़िल्टर और मॉडल के आउटपुट पर सख्त नियंत्रण।
NetCare में, हम समझते हैं कि आपकी कंपनी की सफलता के लिए प्रौद्योगिकी कितनी महत्वपूर्ण है। इसलिए हम निम्नलिखित में सहायता प्रदान करते हैं:
हमारी विशेषज्ञता के साथ, हम सुनिश्चित करते हैं कि आपका संगठन OpenAI O3 द्वारा प्रदान किए गए अवसरों से तुरंत लाभान्वित हो।
OpenAI O3 AI प्रौद्योगिकी में एक नया मील का पत्थर दर्शाता है। चाहे वह ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाना हो, प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करना हो, या नई अंतर्दृष्टि उत्पन्न करना हो, संभावनाएं अनंत हैं। क्या आप जानना चाहते हैं कि OpenAI O3 आपके व्यवसाय को कैसे मजबूत कर सकता है? संपर्क करें संपर्क NetCare से और आधुनिक AI की शक्ति की खोज करें।
संगठनों का भविष्य डिजिटल ट्विन्स से बना है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ परिवर्तन करें और स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे क्षेत्रों को मजबूत करें। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) केवल ChatGPT से कहीं अधिक है। हालाँकि 2023 में OpenAI के चैटबॉट की सफलता के कारण AI सार्वजनिक चेतना में आया, AI दशकों से चुपचाप विकसित हो रहा है, चमकने के लिए सही समय का इंतजार कर रहा है। आज, यह एक बहुत अलग तरह की तकनीक है—अनुकरण करने, बनाने, विश्लेषण करने और यहाँ तक कि लोकतंत्रीकरण करने में सक्षम है, जो लगभग हर उद्योग में क्या संभव है, इसकी सीमाओं को आगे बढ़ा रही है।
लेकिन AI वास्तव में क्या कर सकता है, और कंपनियों को इसे अपनी रणनीतियों में कैसे एकीकृत करना चाहिए? आइए IT रणनीतिक दृष्टिकोण से AI की क्षमता, उपयोग के मामलों और चुनौतियों पर गहराई से विचार करें।
AI अविश्वसनीय प्रदर्शन करने में सक्षम है, जैसे वास्तविकता का अनुकरण करना (डीप लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से), नई सामग्री बनाना (GPT और GANs जैसे मॉडल के साथ), और विशाल डेटासेट का विश्लेषण करके परिणामों की भविष्यवाणी करना। स्वास्थ्य सेवा, वित्त और सुरक्षा जैसे क्षेत्रों पर पहले से ही इसका प्रभाव महसूस हो रहा है:
ये उदाहरण केवल हिमशैल का सिरा हैं। रियल एस्टेट और बीमा से लेकर ग्राहक सेवा और न्याय प्रणाली तक, AI में हमारे जीवन के लगभग हर पहलू में क्रांति लाने की क्षमता है।
AI के सबसे आकर्षक अनुप्रयोगों में से एक का निर्माण है डिजिटल ट्विन्स। परिचालन डेटा के साथ वास्तविकता का अनुकरण करके, कंपनियां बड़े पैमाने पर तैनाती से पहले AI के प्रभाव का सुरक्षित रूप से पता लगा सकती हैं। डिजिटल ट्विन्स एक पायलट, न्यायाधीश या यहां तक कि एक डिजिटल क्रेडिट स्कोरर का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, जिससे कंपनियों को जोखिम कम करने और धीरे-धीरे AI को अपने संचालन में एकीकृत करने की अनुमति मिलती है।
जब कंपनियां AI को अपनाना चाहती हैं, तो उन्हें ऐसे प्रश्न पूछने चाहिए जैसे 'खरीदें, ओपन सोर्स का उपयोग करें, या स्वयं बनाएं?' और 'हम AI उपकरणों के साथ अपने वर्तमान कर्मचारियों को कैसे सशक्त बना सकते हैं?' AI को मानव कौशल को बढ़ाने—उन्हें बदलने के लिए नहीं—के तरीके के रूप में देखना महत्वपूर्ण है। अंतिम लक्ष्य ऐसे संवर्धित सलाहकार (augmented advisors) बनाना है जो मानवीय पहलू का बलिदान किए बिना निर्णय लेने का समर्थन करते हैं।
बड़ी शक्ति के साथ बड़ी जिम्मेदारी आती है। ईयू एआई एक्ट, जो 2024 में लागू हुआ, का उद्देश्य मौलिक अधिकारों और सुरक्षा के साथ नवाचार को संतुलित करना है। कंपनियों को AI मॉडल में पूर्वाग्रह, डेटा गोपनीयता और ऐसी तकनीकों को तैनात करने के नैतिक निहितार्थों के बारे में सक्रिय रूप से सोचना चाहिए।
पूर्वाग्रह को दूर करने के लिए GANs द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डेटा का उपयोग करने पर विचार करें, और अधिक व्याख्या योग्य AI सिस्टम बनाने के लिए SHAP या LIME जैसे टूल का लाभ उठाएं। हमें ऐसे AI की आवश्यकता है जो मानवीय लक्ष्यों और मूल्यों का समर्थन करे—ऐसी तकनीक जो जीवन को खतरे में डालने के बजाय उसमें सुधार कर सके।
AI पहले से ही हमारे जीने और काम करने के तरीके को निर्धारित कर रहा है। गार्टनर के अनुसार, दस में से छह प्रमुख 2024 के लिए तकनीकी रुझान एआई से संबंधित। Forrester भविष्यवाणी करता है कि 2030 तक एआई बाजार का मूल्य $227 बिलियन तक पहुंच जाएगा। व्यवसायों को अब यह पता लगाना होगा कि एआई को प्रयोगशालाओं से निकालकर व्यावहारिक उपयोग के मामलों में कैसे लागू किया जाए।
भविष्य लोगों को बदलने के बारे में नहीं है, बल्कि एक ऐसी दुनिया बनाने के बारे में है जहाँ व्यक्तिगत AI व्यावसायिक AI के साथ सहयोग करते हैं, मानवीय क्षमताओं को बढ़ाया जा सके और उद्योगों को रूपांतरित किया जा सके। दृष्टिकोण स्पष्ट है—जिम्मेदारी से AI को अपनाएं और अधिक कुशल और समृद्ध भविष्य के लिए इसकी शक्ति का उपयोग करें।
नेटकेयर इस विषय में कैसे मदद कर सकता है
NetCare ने इस रणनीति की कल्पना की और इसे विकसित किया। इससे बहुत पहले जब Oracle और Microsoft जैसी बड़ी कंपनियों ने इस विचार के बारे में सोचा। यह गति, दृष्टिकोण और भविष्य की दृष्टि के मामले में एक रणनीतिक लाभ प्रदान करता है।
लक्ष्य निर्धारण
डिजिटल ट्विन को लागू करते समय, स्पष्ट और मापने योग्य लक्ष्य निर्धारित करना महत्वपूर्ण है। निम्नलिखित चरणों पर विचार करें:
NetCare क्यों
NetCare AI को ग्राहक-केंद्रित दृष्टिकोण और IT में गहन विशेषज्ञता के साथ जोड़कर खुद को अलग करता है। ध्यान आपके संगठन की अनूठी जरूरतों के अनुरूप अनुकूलित समाधान प्रदान करने पर है। NetCare के साथ साझेदारी करके, आप भरोसा कर सकते हैं कि आपकी AI पहलें रणनीतिक रूप से नियोजित और प्रभावी ढंग से निष्पादित की जाएंगी, जिससे स्थायी सुधार और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलेगा।
तेज़, बेहतर और टिकाऊ सॉफ्टवेयर विकास की दुनिया में, पुरानी कोड नवाचार और विकास में बाधा बन सकती है। लेगेसी कोड अक्सर दशकों के पैच, वर्कअराउंड और अपडेट से बना होता है, जो कभी कार्यात्मक थे, लेकिन अब बनाए रखने में मुश्किल हैं।
सौभाग्य से, एक नया खिलाड़ी है जो विकास टीमों को इस कोड को आधुनिक बनाने में मदद कर सकता है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)। एआई की बदौलत, कंपनियाँ लेगेसी कोड को तेज़ी से, अधिक कुशलता से और अधिक सटीकता से साफ़ कर सकती हैं, दस्तावेज़ बना सकती हैं और यहाँ तक कि इसे आधुनिक प्रोग्रामिंग भाषाओं में भी बदल सकती हैं।
पुरानी भाषाओं या पुरानी संरचनाओं में लिखे गए लेगेसी कोड में कई चुनौतियाँ हैं:
एआई के साथ लेगेसी कोड का आधुनिकीकरण कंपनियों को न केवल नई तकनीकों का लाभ उठाने का अवसर देता है, बल्कि जोखिमों को कम करने और लागत बचाने का भी मौका देता है। एआई के साथ, अंतर्निहित कार्यक्षमता को खोए बिना, लेगेसी कोडबेस को चरणबद्ध तरीके से एक आधुनिक, भविष्य-प्रूफ बुनियादी ढांचे में बदलना संभव है।
एक ऐसी दुनिया में जहाँ तकनीक तेज़ी से विकसित हो रही है, एआई के माध्यम से कंपनियाँ पुरानी कोड को नवीनीकृत करके और अपने क्षेत्र में नवीन खिलाड़ियों के रूप में खुद को स्थापित करके एक मूल्यवान बढ़त बना सकती हैं। लेगेसी कोड का आधुनिकीकरण अब न केवल संभव है, बल्कि लागत और समय दोनों की दृष्टि से भी कुशल है।
लेगेसी कोड को आधुनिक बनाने के लिए एआई को प्रशिक्षित करने और लागू करने में सहायता चाहिए? संपर्क फ़ॉर्म भरें और मुझे विस्तार से बताने में खुशी होगी। औसतन, एआई के साथ आधुनिकीकरण की प्रक्रिया एआई के बिना की तुलना में 5 गुना तेज़ होती है। यह नो-कोड प्लेटफॉर्मों से भी कहीं बेहतर है।
