നിങ്ങളുടെ പോക്കറ്റ് ചോർത്താതെ (അല്ലെങ്കിൽ തല പുണ്ണാക്കാതെ) നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ എങ്ങനെ AI ചേർക്കാമെന്ന് നോക്കാം.
ഒരു Allen wrench ഇല്ലാതെ IKEA ഫർണിച്ചറുകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കാൻ ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടോ? “നിങ്ങളുടെ API കീ ചേർത്ത് ഒരു ബില്ലിംഗ് അക്കൗണ്ട് തുടങ്ങുക” എന്ന് പറയുമ്പോൾ AI ചേർക്കുന്നത് ഏകദേശം അതുപോലെയാണ്. ഉറപ്പായിട്ടും, ഞാൻ ഈ വീട്ടിലെ വയറിംഗ് മാറ്റുകയും ഒരു സാറ്റലൈറ്റ് വിക്ഷേപിക്കുകയും ചെയ്യാം.
സന്തോഷകരമായ വാർത്ത: നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ സ്മാർട്ടും ഉപയോഗപ്രദവുമായ AI ഫീച്ചറുകൾ ചേർക്കാൻ API കീകൾ, ഉപയോഗ ഡാഷ്ബോർഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടാമതൊരു mortgage എന്നിവ ആവശ്യമില്ല. ഈ ഗൈഡിൽ, പ്രായോഗിക രീതികൾ, പ്ലാറ്റ്ഫോം-നേറ്റീവ് ഫീച്ചറുകൾ, കുറച്ച് സൂത്രപ്പണികൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് (API കീകൾ, അധിക ബില്ലിംഗ് എന്നിവ ഇല്ലാതെ) ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിൽ AI എങ്ങനെ ചേർക്കാമെന്ന് നമ്മുക്ക് നോക്കാം. ചുരുക്കത്തിൽ: ഒരാൾ നിങ്ങളുടെ ചാറ്റ് ബോക്സിൽ ഒരു ഉരുളക്കിഴങ്ങിനെക്കുറിച്ച് ഇതിഹാസം എഴുതിയതുകൊണ്ട് രാവിലെ ഉണരുമ്പോൾ 3,842 ഡോളറിൻ്റെ ഇൻവോയ്സ് കാണാതെ തന്നെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് മാന്ത്രികമായി തോന്നുന്ന സഹായകരമായ AI ഫീച്ചറുകൾ നിങ്ങൾക്ക് നൽകാനാകും.
ഇതൊരു hands-on walkthrough ആണ്. സ്മാർട്ട് ഫീച്ചറുകൾ എങ്ങനെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാമെന്നും, കീകൾ ഇല്ലാതെ എവിടെ നിന്ന് മോഡലുകൾ നേടാമെന്നും, on-device AI, സെർവർ-സൈഡ് റാപ്പറുകൾ, കൂടാതെ കുറഞ്ഞ product വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ചിലവുകൾ എങ്ങനെ സീറോയിൽ (അല്ലെങ്കിൽ അടുത്ത്) നിർത്താമെന്നും ഞാൻ നിങ്ങൾക്ക് കാണിച്ചുതരാം.
“API കീകൾ ഇല്ല”, “അധിക ബില്ലിംഗ് ഇല്ല” എന്നതുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്
പെട്ടെന്നുള്ള decoder ring:
- API കീകൾ ഇല്ല: ഉപയോക്താക്കളോട് അവരുടെ സ്വന്തം കീകൾ ഒട്ടിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നില്ല, കൂടാതെ നിങ്ങൾ അവരുടെ പേരിൽ കീകൾ സൂക്ഷിക്കുകയോ മാറ്റുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല.
- അധിക ബില്ലിംഗ് ഇല്ല: നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളെ ടോക്കൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മീറ്ററിലേക്ക് റീഡയറക്ട് ചെയ്യുന്നില്ല. നിങ്ങൾ ഒന്നുകിൽ ഓൺ-ഡിവൈസ് AI പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, നിലവിലുള്ള പ്ലാനിൽ ചിലവുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്ന വലിയ ഫ്രീ ടയറുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
എന്നെന്നേക്കുമായി പണം നൽകാതിരിക്കുക എന്നതല്ല ഇതിൻ്റെ ലക്ഷ്യം. പ്രവചനാതീതവും, സ്വകാര്യവുമായ, CFO ജയിലിൽ എത്തിക്കാത്തതുമായ സ്മാർട്ട് AI ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക എന്നതാണ്.
ഒരു ആപ്ലിക്കേഷന് AI എന്താണ് ചെയ്യേണ്ടത് എന്നതിനായുള്ള checklist:
എന്തെങ്കിലും ചേർക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനെ സംബന്ധിച്ച് “സന്തോഷകരം” എന്നാൽ എന്താണെന്ന് നിർവചിക്കുക:
- വേദനാജനകമായ, പതിവായുള്ള ഒരു ജോലി തൽക്ഷണം പരിഹരിക്കുന്നു. ഒറ്റ ടാപ്പിൽ സംഗ്രഹിക്കൽ. ഒറ്റ ക്ലിക്കിൽ തിരുത്തിയെഴുതൽ. മികച്ച തിരയൽ.
- വേഗത വളരെ കൂടുതലായിരിക്കണം. AI ഒരു ലോഡിംഗ് donut പോലെ കറങ്ങുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളെ നഷ്ട്ടപ്പെട്ടു.
- സ്വകാര്യതയെ മാനിക്കുക. അടിസ്ഥാന ഫീച്ചറുകൾക്കായി ഉപയോക്താക്കൾ ഒരു നിഗൂഢ cloud നെ വിശ്വസിക്കേണ്ടതില്ല.
- വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയുന്നത്. “Tone വൃത്തിയാക്കി വ്യാകരണത്തെ ശരിയാക്കി” എന്നപോലെയുള്ള ചെറിയ സൂചനകൾ മാന്ത്രികതയെ വിശ്വാസമാക്കി മാറ്റുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ഫീച്ചർ ആശയം ഈ കാര്യങ്ങൾ പാലിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് AI ആവശ്യമില്ല. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു മയക്കം ആവശ്യമാണ്.
തന്ത്രം #1: On-device AI (അതായത് കീകൾ ഇല്ലാത്ത, ബില്ലുകൾ ഇല്ലാത്ത MVP)
“കീകൾ ഇല്ല, ബില്ലുകൾ ഇല്ല” എന്നതിലേക്ക് എളുപ്പവഴി വേണോ? ഉപയോക്താവിൻ്റെ ഉപകരണത്തിൽ മോഡൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. 12 ഡോളറിൻ്റെ wheatgrass ചേർത്ത സ്മൂത്തി ഓർഡർ ചെയ്യുന്നതിനുപകരം വീട്ടിൽ സ്മൂത്തി ഉണ്ടാക്കുന്നതുപോലെ.
On-device AI വിജയിക്കുന്നിടത്ത്:
- സ്വകാര്യത: ഡാറ്റ ഉപകരണം വിട്ടുപോകുന്നില്ല.
- പ്രവചിക്കാവുന്ന ചിലവ്: ഒരു അഭ്യർത്ഥനയ്ക്ക് 0 ഡോളർ. നിങ്ങളുടെ ചിലവ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് സമയവും, ആപ്ലിക്കേഷൻ സൈസും ആണ്.
- വേഗത: സംഗ്രഹങ്ങൾ, തിരുത്തലുകൾ, വർഗ്ഗീകരണം എന്നിങ്ങനെയുള്ള പല കാര്യങ്ങൾക്കും, ആധുനിക ഉപകരണങ്ങൾ വളരെ വേഗതയുള്ളതാണ്.
പ്രായോഗികമായ ഓപ്ഷനുകൾ:
- പ്ലാറ്റ്ഫോം-നേറ്റീവ് ചട്ടക്കൂടുകൾ ഉപയോഗിക്കുക:
- iOS/macOS: Apple- ൻ്റെ Core ML ചെറിയ language model-മായി. വർഗ്ഗീകരണം, tone മാറ്റങ്ങൾ, ചെറിയ സംഗ്രഹങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് മികച്ചത്.
- Android: ഒതുക്കമുള്ള LLM അല്ലെങ്കിൽ task-specific മോഡലുമായി TensorFlow Lite.
- Desktop/Web: 7B-യും അതിൽ കുറഞ്ഞതുമായ മോഡലുകൾ ബ്രൗസറിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ WebGPU + WebAssembly റൺടൈമുകൾ (അതെ, ശരിക്കും).
- ചെറിയതും എന്നാൽ ശക്തവുമായ മോഡലുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക:
- 3B–7B പാരാമീറ്റർ മോഡലുകൾക്ക് വ്യാകരണപരമായ തിരുത്തലുകൾ, bullet-point സംഗ്രഹങ്ങൾ, അടിസ്ഥാന ചോദ്യോത്തരങ്ങൾ എന്നിവ ചെയ്യാൻ കഴിയും.
- മെമ്മറിയും ലോഡിംഗ് സമയവും കുറയ്ക്കുന്നതിന് quantized version- കൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, 4-bit) ഉപയോഗിക്കുക.
- On-device -ൽ തിളങ്ങുന്ന UX പാറ്റേണുകൾ:
- തിരഞ്ഞെടുക്കാവുന്ന tones ഉപയോഗിച്ച് “Rewrite” ബട്ടൺ: സൗഹൃദപരവും, സംക്ഷിപ്തവും, ഔപചാരികവും.
- ഡോക്യുമെൻ്റുകൾ, ഇമെയിലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കുറിപ്പുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി “Summarize selection”.
- മീറ്റിംഗ് കുറിപ്പുകളിൽ നിന്ന് “Extract action items”.
- “Search this page” semantic finder.
Pro tip: “Quick Mode” (on-device), കൂടാതെ ഒരു ഓപ്ഷണൽ “Power Mode” (cloud) എന്നിവ നൽകുക—കീകൾ ആവശ്യമില്ല. അതിനെക്കുറിച്ച് പിന്നീട് പറയാം.
തന്ത്രം #2: Bring-your-own-model… എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളുടെ കീകൾ വേണ്ട
നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് താക്കോൽ കൊടുക്കാതെ cloud മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങളുടെ സെർവറിൽ കീ ഒളിപ്പിച്ച്, കോൾ നിരക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തി, ചിലവുകൾ പരിധി വെക്കുക. ഉപയോക്താവിൻ്റെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ, API കീ ഇല്ല, നിങ്ങളുടെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ, നിയന്ത്രണാതീതമായ ബില്ലിംഗും ഇല്ല.
ഇത് എങ്ങനെ സുരക്ഷിതമായി ചെയ്യാം:
- സെർവർ-സൈഡ് പ്രോക്സി: നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ നിങ്ങളുടെ സെർവറിനെയും; നിങ്ങളുടെ സെർവർ മോഡൽ ദാതാവിനെയും വിളിക്കുന്നു. ത്രോട്ടിൽ നിങ്ങളുടെ കയ്യിൽ ഒതുങ്ങും.
- Budget guardrails: പ്രതിദിന അല്ലെങ്കിൽ പ്രതിമാസ ചിലവ് പരിധികൾ, ഓരോ ഉപയോക്താവിനുമുള്ള ക്വാട്ടകൾ, കൂടാതെ സമയപരിധികൾ എന്നിവ സജ്ജമാക്കുക.
- കാഷിംഗ്: പതിവായുള്ള പ്രോംപ്റ്റുകളും ഫലങ്ങളും കാഷെ ചെയ്യുന്നത് കോളുകൾ കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കും.
- പരിധികൾ എത്തുമ്പോൾ ഒരു എറർ സ്ക്രീനിന് പകരം on-device -ലേക്ക് മടങ്ങുക.
ഇത് എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം:
- ഒരു ചെറിയ ലോക്കൽ മോഡലിന് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതിലും മികച്ച যুক্তಿ, വലിയ context അല്ലെങ്കിൽ multimodal പിന്തുണ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമാണ്.
- ഒരു കീ വെളിപ്പെടുത്താതെ തന്നെ കൂടുതൽ ഫീച്ചറുകളുള്ള പെയ്ഡ് ടയറുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു ഫ്രീ പ്ലാൻ ലളിതമായി നിലനിർത്താൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
തന്ത്രം #3: ഇൻ്റലിജൻസ് മുൻകൂട്ടി തയ്യാറാക്കുക (ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ടോക്കണുകളെക്കാൾ മികച്ചതാണ്)
എല്ലാ മികച്ച AI പ്രൊഡക്റ്റ് മാനേജർമാരും പഠിക്കുന്ന രഹസ്യം ഇതാ: മിക്ക ഉപയോക്താക്കളും “prompt” ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നില്ല. അവർ ശരിയായ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യുന്ന ബട്ടണുകളാണ് ആഗ്രഹിക്കുന്നത്.
raw chat box- കൾക്ക് പകരം ടെംപ്ലേറ്റുകളും structured ആക്ഷനുകളും ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ AI നിർമ്മിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് മികച്ച ഫലങ്ങളും, കുറഞ്ഞ ടോക്കണുകളും, കുറഞ്ഞ edge case-കളും ലഭിക്കും.
ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന ടെംപ്ലേറ്റ് ഉദാഹരണങ്ങൾ:
- “ഇതിനെ കൂടുതൽ സൗഹൃദപരമാക്കുക, പക്ഷേ അർത്ഥം മാറ്റരുത്.”
- “ഈ ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്ന് തീയതികൾ, പേരുകൾ, action items എന്നിവ എടുക്കുക.”
- “60 അക്ഷരങ്ങളിൽ താഴെയുള്ള മൂന്ന് ബദൽ തലക്കെട്ടുകൾ ഉണ്ടാക്കുക.”
- “ഈ മീറ്റിംഗ് ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റിനെ ഉടമസ്ഥരും നിശ്ചിത തീയതികളുമുള്ള അജണ്ടയാക്കി മാറ്റുക.”
നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ചെറിയ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് on-device -ൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനോ ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ cloud-ലേക്ക് മാറ്റാനോ കഴിയും. ഏത് വിധത്തിലായാലും, നിങ്ങൾ prompt നിയന്ത്രിക്കുന്നു—അതിനാൽ നിങ്ങൾ ചിലവുകളും ഗുണനിലവാരവും നിയന്ത്രിക്കുന്നു.
തന്ത്രം #4: കഠിനാധ്വാനം ചെയ്യാതെ മികച്ചതായി തോന്നാൻ retrieval ഉപയോഗിക്കുക
വലിയ മോഡലുകൾ മിഥ്യാബോധം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ചെറിയ മോഡലുകൾ വേഗത്തിൽ മിഥ്യാബോധം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. Retrieval ഇത് രണ്ടും ഉണ്ടാക്കുന്നത് തടയുന്നു.
- ഉപയോക്താവിൻ്റെ ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ (ഡോക്യുമെൻ്റുകൾ, കുറിപ്പുകൾ, ടിക്കറ്റുകൾ) ഒരു ലോക്കൽ ഇൻഡെക്സ് ഉണ്ടാക്കുക, ആദ്യം semantic തിരയൽ നടത്തുക.
- നിങ്ങളുടെ മോഡലിലേക്ക് ഏറ്റവും മികച്ച ഭാഗങ്ങൾ മാത്രം നൽകുക. ചെറിയ prompt, മികച്ച കൃത്യത.
- സ്വകാര്യതക്ക് പ്രാധാന്യം നൽകുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി, ഒന്നും ഉപകരണം വിട്ടുപോകാതിരിക്കാൻ ഇൻഡെക്സ് ലോക്കലായി സൂക്ഷിക്കുക.
ഫലം: നിങ്ങളുടെ മോഡൽ കുറഞ്ഞ ജോലി ചെയ്യുമ്പോൾ തന്നെ നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ മികച്ചതായി തോന്നുന്നു. AI-ക്ക് മുഴുവൻ ലൈബ്രറിയും ഓർമ്മിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നതിന് പകരം ഒരു open-book ടെസ്റ്റ് നൽകുന്നതായി ഇതിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക.
തന്ത്രം #5: ഓപ്ഷണൽ ഓൺലൈൻ സൂപ്പർ പവറുകളുള്ള offline-first ഓഫർ ചെയ്യുക
നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾ വിമാനങ്ങളിലും, ട്രെയിനുകളിലും, ഒരു ബാർ മാത്രമുള്ള നിലവറകളിലുമുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ AI ഓഫ്ലൈനിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. തുടർന്ന്, കണക്ഷൻ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ, opt-in “Power Mode” ഓഫർ ചെയ്യുക.
ഇതെങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കും:
- Offline: On-device മോഡലുകൾ വഴി അടിസ്ഥാനപരമായ തിരുത്തിയെഴുതൽ, സംഗ്രഹിക്കൽ, എക്സ്ട്രാക്ഷൻ.
- Online: നിങ്ങളുടെ സെർവർ പ്രോക്സി വഴി വലിയ context വിൻഡോകൾ, മികച്ച যুক্তಿ, ഇമേജ് മനസ്സിലാക്കൽ.
- UI: “Lightning” ടോഗിൾ ഈ ട്രേഡ്-ഓഫിനെക്കുറിച്ച് വിശദീകരിക്കുന്നു: “വേഗതയേറിയതും സ്വകാര്യവും (offline)” vs “സ്മാർട്ടും എന്നാൽ cloud ഉപയോഗിക്കുന്നു (online).
കീകൾ ആവശ്യമില്ല; സർപ്രൈസ് ബില്ലുകളുമില്ല. ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പ് മാത്രം.
തന്ത്രം #6: സവിശേഷതകളെ നിയമനടപടികൾക്ക് ഇടയാക്കാത്ത രീതിയിൽ മനോഹരമായി നിലനിർത്താനുള്ള Guardrail- കൾ
ഒരു നല്ല ആപ്ലിക്കേഷൻ സഹായകരവും, പ്രവചിക്കാവുന്നതും, സുരക്ഷിതവുമാണ്. Guardrail- കൾ ഉണ്ടാക്കുക:
- Content filter- കൾ: ഏതെങ്കിലും മോഡലിൽ എത്തുന്നതിന് മുമ്പ് ദോഷകരമായ അല്ലെങ്കിൽ policy-ക്ക് വിരുദ്ധമായ prompt- കളെ തടയുക.
- സുതാര്യമായ ലേബലുകൾ: എഡിറ്റ് ഹിസ്റ്ററിയോടുകൂടിയ “AI-generated” ടാഗുകൾ.
- പുനർനിർമ്മാണം: ഫലങ്ങൾ ആവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ (ഉപയോക്താവിൻ്റെ സമ്മതത്തോടെ) prompt- കളും ക്രമീകരണങ്ങളും പ്രാദേശികമായി ലോഗ് ചെയ്യുക.
- പരിശീലനത്തിനായുള്ള Opt-out- കൾ: നിങ്ങൾ എന്തെങ്കിലും മികച്ചതാക്കുകയാണെങ്കിൽ, ചോദിക്കുക. “വേണ്ട” എന്നത് എളുപ്പമുള്ള ബട്ടണാക്കുക.
Blueprint: ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിൽ AI എങ്ങനെ ചേർക്കാം (API കീകൾ ഇല്ല, അധിക ബില്ലിംഗ് ഇല്ല)
ഇതിനെ ഒരു napkin സ്കെച്ച് മുതൽ ഷിപ്പ് ചെയ്ത ഫീച്ചർ വരെയുള്ള ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള രീതിയിലേക്ക് മാറ്റാം.
- ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഒരു ജോലി തിരഞ്ഞെടുക്കുക
- നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾ ദിവസവും ചെയ്യുന്ന ഒരൊറ്റ, പതിവായുള്ള task തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഉദാഹരണം: “തിരഞ്ഞെടുത്ത ടെക്സ്റ്റ് അഞ്ച് പോയിന്റുകളായി സംഗ്രഹിക്കുക.”
- വിജയത്തെക്കുറിച്ച് ലളിതമായ ഇംഗ്ലീഷിൽ എഴുതുക: “ഉപയോക്താവ് ടെക്സ്റ്റ് ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുന്നു, സംഗ്രഹിക്കുക എന്നത് ടാപ്പ് ചെയ്യുന്നു, രണ്ട് സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ വ്യക്തമായ അഞ്ച് പോയിന്റുകൾ ലഭിക്കുന്നു.”
- നിങ്ങളുടെ footprint തിരഞ്ഞെടുക്കുക: on-device ആദ്യം
- ചെറിയ quantized മോഡലിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. പേലോഡുകൾ ചെറുതായി സൂക്ഷിക്കുക, ആദ്യ റണ്ണിന് ശേഷം മോഡൽ കാഷെ ചെയ്യുക.
- കൃത്യമായ ടോക്കൺ പരിധി വെക്കുക. ടെക്സ്റ്റ് വലുതാണെങ്കിൽ, അതിനെ ഭാഗങ്ങളാക്കി ഓരോ ഭാഗവും സംഗ്രഹിക്കുക.
- ഒരു ടെംപ്ലേറ്റ് ഉണ്ടാക്കുക, chat box അല്ല
- കൃത്യമായ കുറച്ച് ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നിർദ്ദേശം ഹാർഡ്-കോഡ് ചെയ്യുക. tone, length എന്നിങ്ങനെയുള്ള പ്രധാനപ്പെട്ട ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള കാര്യങ്ങൾ മാത്രം നൽകുക.
- ഫലങ്ങളിലേക്ക് ഒരു വിശദീകരണ ലൈൻ ചേർക്കുക: “വ്യക്തതയ്ക്കായി ചുരുക്കി. filler നീക്കം ചെയ്തു.”
- Context- നായി retrieval ചേർക്കുക
- മറ്റ് ഡോക്യുമെൻ്റുകളെ പരാമർശിക്കുന്ന ഒരു ഡോക്യുമെൻ്റ് സംഗ്രഹിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് പ്രാദേശികമായി ഇൻഡെക്സ് ചെയ്യുകയും, ബന്ധപ്പെട്ട ഭാഗങ്ങൾ എടുക്കുകയും ചെയ്യുക.
- ടാപ്പ് ചെയ്യാവുന്ന citation- കളോടൊപ്പം ഉറവിടങ്ങൾ കാണിക്കുക. വിശ്വാസ്യത ഒരു ഫീച്ചറാണ്.
- Power Mode രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക (ഓപ്ഷണൽ)
- Edge case- കളിൽ offline ഫലങ്ങൾ ദുർബലമാണെങ്കിൽ, ഒരു cloud “Power Mode” ചേർക്കുക.
- നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താവിൻ്റെ കീയിലൂടെയല്ല, നിങ്ങളുടെ സെർവറിലൂടെ റൂട്ട് ചെയ്യുക. ക്വാട്ടകളും പ്രതിദിന പരിധികളും ചേർക്കുക.
- കൃത്യത മാത്രമല്ല, ആനന്ദത്തിനായി പരീക്ഷിക്കുക
- Time-to-first-token, പൂർത്തിയാകാൻ എടുക്കുന്ന സമയം എന്നിവ അളക്കുക.
- A/B ടെസ്റ്റ് കോപ്പി: “Rewrite” vs “Polish”. Spoiler: വാക്കുകൾ പ്രധാനമാണ്.
- AI ഔട്ട്പുട്ടിന് ശേഷമുള്ള ഉപയോക്താവിൻ്റെ എഡിറ്റുകൾ (സമ്മതത്തോടെ) ലോഗ് ചെയ്യുക. എല്ലാവരും ആദ്യത്തെ bullet എഡിറ്റ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ടെംപ്ലേറ്റിനാണ് പ്രശ്നം, വലിയ മോഡലിനല്ല.
- അധിക ബില്ലിംഗ് നാടകങ്ങളില്ലാതെ വിലയിടുക
- നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള പ്ലാനുകളിൽ AI ഫീച്ചർ ഉൾപ്പെടുത്തുക.
- Soft limit ഉപയോഗിക്കുക: “Pro-യിൽ 20 Power Mode റൺസ്/ദിവസം.”
- പരിധിയില്ലാത്ത offline റൺസ് ഓഫർ ചെയ്യുക—കാരണം on-device സൗജന്യമാണ്.
യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങൾ
ഈ മാസം നിങ്ങൾക്ക് ഷിപ്പ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന മൂന്ന് bite-size പാചകക്കുറിപ്പുകൾ, അടിസ്ഥാന അനുഭവത്തിനായി കീകൾ ആവശ്യമില്ല:
- ജോലി: ഇമെയിലുകളിലെയും സന്ദേശങ്ങളിലെയും tone വൃത്തിയാക്കുക.
- എങ്ങനെ: അർത്ഥം നിലനിർത്താനും, വ്യാകരണ പ്രശ്നങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യാനും, tone ക്രമീകരിക്കാനും ഫിക്സഡ് prompt-ഓടുകൂടിയ on-device മോഡൽ.
- UX: സൗഹൃദപരവും, ഔപചാരികവും, സംക്ഷിപ്തവുമായ ടോഗിളോടുകൂടിയ ഇൻലൈൻ എഡിറ്റ് പ്രിവ്യൂ. ഉപയോക്താക്കൾ പഠിക്കാൻ ഒരു diff കാണിക്കുക.
- ജോലി: മീറ്റിംഗ് കുറിപ്പുകളെ action item- കളാക്കി മാറ്റുക.
- എങ്ങനെ: On-device-ൽ chunked സംഗ്രഹവും, തുടർന്ന് വലിയ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകൾക്കായി ഓപ്ഷണൽ Power Mode-ഉം.
- UX: നിശ്ചിത തീയതി നിർദ്ദേശങ്ങളുള്ള ഉടമസ്ഥൻ അനുസരിച്ച് തരം തിരിച്ച ഫലങ്ങൾ. നിങ്ങളുടെ task ടൂളിലേക്ക് പകർത്താൻ ടാപ്പ് ചെയ്യാവുന്നതാണ്.
- ജോലി: ഒരു ഉപയോക്താവിൻ്റെ ഡോക്യുമെൻ്റുകളിൽ ഉടനീളം പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക.
- എങ്ങനെ: സിന്തസിസിനായുള്ള ലോക്കൽ വെക്റ്റർ ഇൻഡെക്സും, shallow LLM-ഉം.
- UX: ഉറവിട ലിങ്കുകളുള്ള ഹൈലൈറ്റുകളും “ഈ ഫലം എന്തുകൊണ്ട്?” എന്ന കുറിപ്പും. Ctrl+F PhD നേടിയതുപോലെ തോന്നും.
നിങ്ങളുടെ AI dial-up പോലെ തോന്നാതിരിക്കാനുള്ള performance ടിപ്പുകൾ
- ആദ്യത്തെ അഭ്യർത്ഥന മന്ദഗതിയിലാകാതിരിക്കാൻ ആപ്ലിക്കേഷൻ ആരംഭിക്കുമ്പോൾ ഒരു ചെറിയ dummy inference ഉപയോഗിച്ച് മോഡലിനെ warm up ചെയ്യുക.
- കാഷെ embedding- കളും ഭാഗിക ഫലങ്ങളും; സെഷനുകൾക്കിടയിൽ അവ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കുക.
- റെസ്പോൺസുകൾ സ്ട്രീം ചെയ്യുകയും ലൈൻ ബൈ ലൈൻ റെൻഡർ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക. മനുഷ്യർക്ക് പുരോഗതി അറിയാൻ ഇഷ്ടമാണ്, അത് വെറും മൂന്ന് കുത്തുകൾ നൃത്തം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ പോലും.
- Prompt- കൾ നിയന്ത്രണത്തിൽ നിർത്തുക. ടെംപ്ലേറ്റുകൾ > ലേഖനങ്ങൾ.
10 പേജുള്ള പ്രകടനപത്രിക ഇല്ലാത്ത സ്വകാര്യത
- പ്രാദേശിക പ്രോസസ്സിംഗിലേക്ക് സ്ഥിരസ്ഥിതിയാക്കുക. ഓരോ ഫീച്ചറിനും cloud പ്രോസസ്സിംഗ് opt-in ആക്കുക.
- ഒരു വാക്യത്തിൽ വിശദീകരിക്കുക: “ഇത് നിങ്ങളുടെ ഉപകരണത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഒന്നും അപ്ലോഡ് ചെയ്യുന്നില്ല.” അല്ലെങ്കിൽ: “ഇത് ഞങ്ങളുടെ സെർവർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അജ്ഞാതമാക്കി, ഒരിക്കലും വിൽക്കുന്നില്ല.”
- ഒരു ടാപ്പിൽ ഡാറ്റ ഡിലീറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള ബട്ടൺ നൽകുക. 2021-ൽ നിന്നുള്ള പലചരക്ക് ലിസ്റ്റ് മായ്ക്കാൻ ആരും ഇമെയിൽ ചെയിൻ ഉണ്ടാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നില്ല.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: ഈ യാത്രയിലെ ഒരു സഹായകരമായ സഹ-പൈലറ്റ്
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: നിങ്ങൾ prompt- കൾക്ക് മാതൃക ഉണ്ടാക്കുമ്പോൾ ഒരു AI sanity check വേണമെങ്കിൽ, Sider.AI HOA നിയമങ്ങൾ വായിക്കുന്ന ഒരു നല്ല അയൽക്കാരനെപ്പോലെ നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസറിൽ ഇരിക്കും. ഡാഷ്ബോർഡുകൾ ഉപയോഗിക്കാതെ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് prompt- കൾ തയ്യാറാക്കാനും, ഔട്ട്പുട്ടുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാനും, ടെംപ്ലേറ്റുകൾ വേഗത്തിൽ ആവർത്തിക്കാനും കഴിയും. ഇതൊരു പരസ്യമല്ല; ഒരു കുറുക്കുവഴിയാണ്. അഞ്ച് മിനിറ്റിനുള്ളിൽ സംയോജിപ്പിക്കാനുള്ള പ്ലാൻ (നിങ്ങളുടെ sticky note)
- ഒരു ജോലിയിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. ഏറ്റവും ചെറിയ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന പതിപ്പ് ഷിപ്പ് ചെയ്യുക.
- ഒതുക്കമുള്ള, quantized മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് on-device-ൽ റൺ ചെയ്യുക.
- Chat box-ന് പകരം ഒരു ടെംപ്ലേറ്റിൽ പൊതിയുക.
- സൈക്കിക്ക് ആകാതെ മികച്ചതായി തോന്നാൻ retrieval ചേർക്കുക.
- നിങ്ങളുടെ സെർവർ വഴി hard cap- കളുള്ള Power Mode ഓഫർ ചെയ്യുക.
- എല്ലാം വ്യക്തമായി ലേബൽ ചെയ്യുക. സ്വകാര്യത ആദ്യം. ആനന്ദം രണ്ടാമത്. ബാക്കിയെല്ലാം മൂന്നാമത്.
നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഒരു AI ഇൻഫോമെർഷ്യലായി മാറാതിരിക്കാൻ ഒഴിവാക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ
- The Magic Wand trap: “ഒരു മനുഷ്യനെപ്പോലെ എഴുതുന്നു” എന്ന് വാഗ്ദാനം ചെയ്യരുത്. അത് കാപ്പികുടിച്ച AI-യെപ്പോലെ എഴുതും.
- പരിധിയില്ലാത്ത അവകാശവാദങ്ങൾ: ടോക്കൺ മീറ്ററുകൾ ഒരു നല്ല ദിവസത്തെ നശിപ്പിക്കാൻ ഒരു വഴി കണ്ടെത്തും.
- അവസാന ഉപയോക്താക്കൾക്കുള്ള Prompt playground- കൾ: ഡെമോകൾക്ക് മികച്ചത്, ദൈനംദിന ഉപയോഗത്തിന് ശരാശരി.
- എല്ലാവർക്കും ചേരുന്ന മോഡലുകൾ: ജോലി ചെയ്യുന്ന ഏറ്റവും ചെറിയ കാര്യം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. വലുപ്പം പ്രധാനമല്ല; മികച്ചതാണ് പ്രധാനം.
സംശയാലുക്കളായ പ്രൊഡക്റ്റ് മാനേജർക്കുള്ള ദ്രുത ചോദ്യോത്തരങ്ങൾ
- “API കീകൾ ഇല്ലാതെ ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?” ഉണ്ട്. On-device ആദ്യം, സെർവർ-പ്രോക്സി ഓപ്ഷണൽ. ഉപയോക്താക്കൾ ഒരിക്കലും കീകൾ കാണുന്നില്ല.
- “ഗുണനിലവാരത്തെക്കുറിച്ച്?” ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന task- കൾക്ക്, ചെറിയ മോഡലുകൾ മികച്ചതാണ്—പ്രത്യേകിച്ച് retrieval, ടെംപ്ലേറ്റുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്.
- “ഞങ്ങൾ പ്രാദേശിക മോഡലുകളെ മറികടക്കുമോ?” സാധ്യതയുണ്ട്. അതിനുള്ളതാണ് Power Mode. ഇത് നിങ്ങളുടെ പ്ലാനുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക, നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താവിൻ്റെ ക്രെഡിറ്റ് കാർഡുമായിട്ടല്ല.
- “ആശ്ചര്യങ്ങൾ എങ്ങനെ തടയാം?” Cap- കൾ, കാഷിംഗ്, വ്യക്തമായ offline സ്ഥിരസ്ഥിതി. നിങ്ങൾ മുതിർന്ന ആളാണ്.
മൂന്ന് ഖണ്ഡികകളിലുള്ള ഒരു ചെറിയ കേസ് പഠനം
ഒരു ചെറിയ കുറിപ്പ് ആപ്ലിക്കേഷൻ ഒരു on-device “Summarize” ബട്ടൺ ചേർത്തു. ഇത് ഫിക്സഡ് ടെംപ്ലേറ്റും 500-ടോക്കൺ cap-ഉമുള്ള 4-bit 3B മോഡൽ പ്രവർത്തിപ്പിച്ചു. ശരാശരി പ്രതികരണ സമയം: പുതിയ ഫോണുകളിൽ 1.6 സെക്കൻഡ്.
ദിവസേനയുള്ള ചെറിയ ഭാഗങ്ങൾക്കായി ഉപയോക്താക്കൾക്കിത് ഇഷ്ടപ്പെട്ടു, പക്ഷേ വലിയ ഗവേഷണ കുറിപ്പുകളെക്കുറിച്ച് പരാതിപ്പെട്ടു. ഓരോ ഉപയോക്താവിനും പ്രതിദിന ക്വാട്ടകളുള്ള അവരുടെ സെർവറിലൂടെ റൂട്ട് ചെയ്ത ഒരു ഓപ്ഷണൽ Power Mode ടീം ചേർത്തു. സംതൃപ്തി വർധിച്ചു, ചിലവുകൾ പ്രവചനാതീതമായി തുടർന്നു.
പ്രധാന കാര്യം: കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ API കീകൾ ഇല്ലാത്തതിനാലും, “എനിക്ക് 27 ഡോളർ ചാർജ് ചെയ്തത് എന്തുകൊണ്ട്?” എന്ന ഇമെയിലുകളില്ലാത്തതിനാലും, ഭയപ്പെടുത്തുന്ന rate-limit സ്ക്രീനുകൾ ഇല്ലാത്തതിനാലും സപ്പോർട്ട് ടിക്കറ്റുകൾ കുറഞ്ഞു.
ചുരുക്കത്തിൽ: നിങ്ങളുടെ നല്ല AI ആപ്ലിക്കേഷൻ, ബില്ലിംഗ് തലവേദനയില്ലാത്തത്
ഇതാണ് വഴി: offline-ൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു AI ഫീച്ചർ ഉണ്ടാക്കുക. ഉപയോക്താക്കൾക്ക് മനസ്സിലാകുന്ന ഒരു ടെംപ്ലേറ്റിൽ പൊതിയുക. Retrieval ഉപയോഗിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്തുക. നിങ്ങളുടെ സെർവർ നിയന്ത്രിക്കുന്ന ഒരു capped Power Mode ഓഫർ ചെയ്യുക. സ്വകാര്യതയെക്കുറിച്ച് സത്യസന്ധത പുലർത്തുക. നിങ്ങളുടെ ജോലിയാണെന്ന് കരുതി സന്തോഷത്തിനായി ടെസ്റ്റ് ചെയ്യുക—കാരണം അത് തന്നെയാണ് സത്യം.
അങ്ങനെ API കീകൾ ഇല്ലാതെ, അധിക ബില്ലിംഗ് ഇല്ലാതെ ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിൽ AI ചേർക്കാം. IKEA ഒരു quantized Allen wrench ഷിപ്പ് ചെയ്തിരുന്നെങ്കിൽ എന്ന് ഞാൻ ആശിച്ചുപോകുന്നു.
FAQ
Q1: ഉപയോക്താക്കളോട് API കീകൾ ചോദിക്കാതെ എനിക്ക് AI ഫീച്ചറുകൾ ചേർക്കാൻ കഴിയുമോ?
ഉണ്ട്. പ്രധാന ഫീച്ചറുകൾക്കായി ചെറിയ on-device മോഡലുകൾ റൺ ചെയ്യുക, ആവശ്യമെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സെർവർ പ്രോക്സി വഴി cloud കോളുകൾ പരിധികളോടെ റൂട്ട് ചെയ്യുക. ഉപയോക്താക്കൾ ഒരിക്കലും കീകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല, നിങ്ങളുടെ ചിലവ് പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും.
Q2: എന്റെ ആപ്ലിക്കേഷന് on-device AI മതിയായ കൃത്യതയുള്ളതായിരിക്കുമോ?
തിരുത്തിയെഴുതുക, സംഗ്രഹിക്കുക, എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ, കോംപാക്റ്റ് മോഡലുകൾ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു—പ്രത്യേകിച്ച് ടെംപ്ലേറ്റുകളും retrieval-ഉം ഉപയോഗിച്ച്. സങ്കീർണ്ണമായ যুক্তി അല്ലെങ്കിൽ വലിയ context ഓപ്ഷണൽ Power Mode-നായി സംരക്ഷിക്കുക.
Q3: അധിക ബില്ലിംഗ് ഇല്ലാതെ AI ചിലവുകൾ എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാം?
സ്ഥിരമായി on-device പ്രോസസ്സിംഗിലേക്ക് മാറ്റുകയും കൂടുതൽ കാഷെ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക. Cloud ബൂസ്റ്റുകൾക്കായി, സെർവർ-സൈഡ് ക്വാട്ടകൾ, പ്രതിദിന പരിധികൾ, സമയപരിധികൾ എന്നിവ സജ്ജമാക്കുക—തുടർന്ന് പ്രാദേശിക ഫലങ്ങളിലേക്ക് മടങ്ങുക.
Q4: ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന AI-ക്കുള്ള മികച്ച UX ഏതാണ്?
ഒരു ജോലി നന്നായി ചെയ്യുന്ന ബട്ടണുകൾ open-ended ചാറ്റിംഗിനെക്കാൾ മികച്ചതാണ്. വ്യക്തമായ ടോണുകളും ലെങ്ത്തുകളുമുള്ള ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, ഒരു diff അല്ലെങ്കിൽ വിശദീകരണം കാണിക്കുക, സ്വകാര്യത ലേബൽ ചെയ്യുക: offline vs. cloud Power Mode.
Q5: AI എങ്ങനെ സ്വകാര്യവും പാലിക്കുന്നതുമായി നിലനിർത്താം?
സ്ഥിരമായി പ്രാദേശികമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക, നിങ്ങൾ cloud ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ വെളിപ്പെടുത്തുക, ഒരു ടാപ്പിൽ ഡാറ്റ ഡിലീറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള സൗകര്യം നൽകുക. സ്വകാര്യതയെക്കുറിച്ച് ഒരു നോവൽ എഴുതുന്നതിന് പകരം വിശ്വാസം വളർത്താൻ ഉള്ളടക്ക ഫിൽട്ടറുകൾ ചേർക്കുകയും ഉറവിടങ്ങൾ ഉദ്ധരിക്കുകയും ചെയ്യുക.
