உங்கள் வேலைப்பாய்வுகளில் Alibaba Deep Research Agent-ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது
Alibaba Deep Research Agent-ஐ (Qwen-Deep-Research என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) பயன்படுத்துவது, கைமுறையாகத் தோண்டுதல், குறுக்கு-குறிப்பிடுதல் மற்றும் தொகுத்தல் போன்றவற்றை நம்பகமான, மீண்டும் செய்யக்கூடிய வேலைப்பாய்வாக மாற்றும். உங்கள் குழு பல-படி ஆராய்ச்சி கேள்விகளுக்கு பதிலளிப்பதில் நேரத்தை செலவிட்டால் - சந்தை ஸ்கேன்கள், போட்டி பகுப்பாய்வு, இலக்கிய மதிப்புரைகள், தொழில்நுட்ப ஆழமான பகுப்பாய்வு - இந்த வழிகாட்டி முகவரை எவ்வாறு நிறுவுவது, அதை உங்கள் ஸ்டாக்குடன் இணைப்பது மற்றும் வேகமாகவும், கண்டுபிடிக்கக்கூடியதாகவும், பாதுகாப்பாகவும் வைத்திருப்பது எப்படி என்பதைக் காட்டுகிறது.
எழுத்து நடை: நடைமுறை & நேரடியானது. அமைப்பு: படிப்படியான சரிபார்ப்புப் பட்டியல்கள், குறியீடு துணுக்குகள் மற்றும் இறுதி செயல் திட்டத்துடன் கேள்வி தலைமையிலான பிரிவுகள்.
கூடுதலாக, Alibaba-வின் ஆழமான ஆராய்ச்சி திறன் Qwen மாடல் குடும்பத்திலிருந்து வருகிறது, இது பல-படி பகுத்தறிவு மற்றும் ஏஜென்ட் சுழல்களுக்கு உகந்ததாக உள்ளது. Alibaba Cloud-ன் Model Studio மூலம் நிர்வகிக்கப்படும் பதிப்பைப் பயன்படுத்தலாம் அல்லது திறந்த மூல திட்டத்தின் மூலம் உள்நாட்டில்/சுயமாக ஹோஸ்ட் செய்யலாம். Qwen-Deep-Research க்கான அதிகாரப்பூர்வ ஆவணங்களையும், உள்ளூர் பயன்பாட்டு விருப்பங்களுக்கான திறந்த மூல களஞ்சியத்தையும் பார்க்கவும்.
Alibaba Deep Research Agent என்றால் என்ன?
- Deep Research Agent என்பது Qwen மாடல்களைச் சுற்றி கட்டமைக்கப்பட்ட ஒரு AI ஆராய்ச்சி அமைப்பு ஆகும், இது சிக்கலான கேள்விகளைத் தானாகவே உடைத்து, இணைய உள்ளடக்கத்தை உலாவவும், உண்மைகளை பிரித்தெடுக்கவும் மற்றும் மேற்கோள்களுடன் கூடிய சுருக்கங்களை உருவாக்கவும் உதவுகிறது.
- இது ஒரு ஏஜென்ட் சுழற்சியைப் பயன்படுத்துகிறது: திட்டம் → தேடல் → படித்தல் → பகுப்பாய்வு → தொகுத்தல் → மேற்கோள்.
- வழக்கமான வெளியீடுகள்: கட்டமைக்கப்பட்ட அறிக்கைகள், ஆதார அட்டவணைகள், இணைப்பு நிறைந்த சுருக்கங்கள் மற்றும் இடைவெளிகள் அல்லது நிச்சயமற்ற தன்மைக்கான பின்தொடர்தல் கேள்விகள்.
Alibaba Cloud-ன் Model Studio-வில் உள்ள ஏஜென்ட்டின் திறன்களைப் பற்றிய சுருக்கமான கண்ணோட்டத்திற்கு, Qwen-Deep-Research ஆவணங்களைப் பார்க்கவும்.
பயன்பாட்டு தேர்வுகள்: கிளவுட் vs. சுய-ஹோஸ்ட்
ஒத்துழைப்பு, தாமதம் மற்றும் செயல்பாட்டு விருப்பங்களின் அடிப்படையில் தேர்வு செய்யவும்.
- நிர்வகிக்கப்பட்டது (Alibaba Cloud Model Studio)
- சிறந்தது: விரைவாகத் தொடங்க, தேவைக்கேற்ப அளவிட மற்றும் செயல்பாடுகளைக் குறைக்க.
- நன்மைகள்: முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும் உள்கட்டமைப்பு, புதுப்பிக்கப்பட்ட மாதிரிகள், ஒருங்கிணைந்த கன்சோல், APIs.
- தீமைகள்: தரவு இருப்பிடம் மற்றும் நெட்வொர்க் வெளியேற்றம் ஆகியவை கிளவுட் பிராந்தியத்தைப் பொறுத்தது.
- குறிப்பு: Qwen-Deep-Research க்கான அதிகாரப்பூர்வ Model Studio பக்கம்.
- சிறந்தது: அதிகபட்ச கட்டுப்பாடு, ஆன்-ப்ரீமைஸ் பயன்பாடு, தனிப்பயன் கருவி சங்கிலிகள்.
- நன்மைகள்: உள்ளூர் தனியுரிமை, சரிசெய்யக்கூடிய மீட்டெடுப்பு, தனிப்பயனாக்கக்கூடிய குழாய்த்திட்டங்கள்.
- தீமைகள்: நீங்கள் இயக்க நேரம், தவழும் விகித வரம்புகள், அளவிடுதல் மற்றும் கண்காணிப்பை நிர்வகிக்கிறீர்கள்.
- குறிப்பு பயன்பாடு: Alibaba-NLP DeepResearch repo.
- உள்ளூர் மீட்டெடுப்பு/குறியீடுகளுடன் நிர்வகிக்கப்படும் அனுமானத்தைப் பயன்படுத்தவும் அல்லது தேடல் மற்றும் சேமிப்பகத்திற்கான கிளவுட் சேவைகளைப் பயன்படுத்தும் போது முகவரை உள்நாட்டில் இயக்கவும்.
உங்களுக்குத் தேவையான முக்கிய கூறுகள்
- LLM: Qwen அல்லது இணக்கமான Qwen-Deep-Research எண்ட்பாயிண்ட். Qwen3 மாதிரிகள் பல-படி நிலைத்தன்மை மற்றும் ஏஜென்ட் சுழல்களை மேம்படுத்துகின்றன, இது ஆராய்ச்சி பணிகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
- இணைய கருவிகள்: தேடல் API(கள்), உலாவி/படிக்கக்கூடிய பிரித்தெடுத்தல், விகித வரம்பு, தற்காலிக சேமிப்பு.
- மீட்டெடுப்பு: பார்வையிட்ட ஆதாரங்களுக்கான இலகுரக திசையன் ஸ்டோர் அல்லது ஆன்-டிஸ்க் கேச்.
- ஆர்கெஸ்ட்ரேட்டர்: ஏஜென்ட் சுழற்சி (திட்டமிடுபவர், கருவி அழைப்பவர், நினைவகம், சரிபார்ப்பவர்).
- கண்காணிப்பு: பதிவுகள், தடயங்கள், டோக்கன் பயன்பாடு, முடிவு ஸ்னாப்ஷாட்கள் மற்றும் மேற்கோள்கள்.
உதவிக்குறிப்பு: நீங்கள் Java அல்லது Spring சூழலியலில் பல-ஏஜென்ட் அல்லது வரைபட வேலைப்பாய்வுகளை உருவாக்குகிறீர்கள் என்றால், Alibaba-வின் ஏஜென்டிக் கட்டமைப்பு ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் வடிவமைப்பை விரைவுபடுத்தும்.
விரைவு தொடக்கம்: நிர்வகிக்கப்படும் பயன்பாடு (Model Studio)
குறைந்தபட்ச செயல்பாடுகளுடன் Deep Research-ஐ ஒரு வேலைப்பாய்வில் சேர்க்க கீழே ஒரு வழக்கமான வரிசை உள்ளது.
- Model Studio பணி இடத்தை உருவாக்கவும் அல்லது தேர்ந்தெடுக்கவும்.
- Qwen-Deep-Research ஐ இயக்கி, எண்ட்பாயிண்ட் + API சான்றுகளைக் குறித்துக்கொள்ளவும்.
- ஆராய்ச்சி அமைப்புகளை உள்ளமைக்கவும்
- அதிகபட்ச படிகள், தேடல் ஆழம், டொமைன்கள் அனுமதி பட்டியல்/மறுப்பு பட்டியல்.
- வெளியீட்டு நடை: சுருக்கம், புல்லட் சுருக்கம், மேற்கோள்களுடன் கூடிய முழு அறிக்கை.
- பாதுகாப்பு: வெளிப்படையான உள்ளடக்க வடிப்பான்கள், PII கையாளுதல்.
- ஒரு ஆராய்ச்சி கேள்வி, கட்டுப்பாடுகள் (நேர வரம்பு, பகுதிகள்) மற்றும் விரும்பிய வடிவமைப்பை வழங்கவும்.
- API ஒத்திசைவற்றதாக இருந்தால், ஒரு கால்பேக் URL-ஐச் சேர்க்கவும் அல்லது வேலை நிலைக்கு வாக்களிக்கவும்.
- நீங்கள் தேர்ந்தெடுத்த LLM எண்ட்பாயிண்ட் மற்றும் தேடல் வழங்குநர்களுக்கான விசைகளை அமைக்கவும்.
- Docker-ல் அல்லது Python-ல் நேரடியாக ஏஜென்ட் சேவையைத் தொடங்கவும்.
- அதனால் தேடவும், பக்கங்களை எடுக்கவும், அறிக்கை எழுதவும் முடியுமா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
- ஏஜென்ட் சுழற்சியைத் தனிப்பயனாக்கவும்
- திட்டமிடல்: ஏஜென்ட் பணிகளை எவ்வாறு சிதைக்கிறது என்பதை சரிசெய்யவும்.
- கருவிகள்: உங்கள் உலாவி, RAG ஸ்டோர் அல்லது சுருக்கத்தை மாற்றவும்.
- சரிபார்ப்பு: உண்மை சரிபார்ப்பு பாஸ்கள், மேற்கோள் சரிபார்ப்பு மற்றும் நகல் நீக்கம் ஆகியவற்றைச் சேர்க்கவும்.
- உற்பத்தி கடினப்படுத்துதல்
- கண்காணிப்பைச் சேர்க்கவும்: கட்டமைக்கப்பட்ட பதிவுகள், அளவீடுகள் மற்றும் தடயங்கள்.
- தேடல்/தவழுதலுக்கான விகித வரம்புகள் மற்றும் பின்வாங்கலை செயல்படுத்தவும்.
- மறுஉருவாக்கத்திற்காக பார்வையிட்ட பக்கங்கள் மற்றும் இடைநிலை குறிப்புகளை தற்காலிகமாக சேமிக்கவும்.
வேலைப்பாய்வு முறைகள் வேலை செய்கின்றன
ஏற்கனவே உள்ள செயல்முறைகளை உடைக்காமல் முகவரை ஒருங்கிணைக்க இந்த முறைகளைப் பயன்படுத்தவும்.
- பிரச்சினை கண்காணிப்பாளருக்கு ஆராய்ச்சி சுருக்கம்
- தூண்டுதல்: PM ஒரு டிக்கெட்டைத் திறக்கிறது “ஆராய்ச்சி: {topic}”.
- செயல்: ஏஜென்ட் இயங்குகிறது, மேற்கோள்களுடன் ஒரு Markdown சுருக்கத்தை இடுகிறது.
- மதிப்பாய்வு: மனிதன் கையொப்பமிடுகிறான் அல்லது பிரிவுகளை விரிவாக்க ஏஜென்ட்டைக் கேட்கிறான்.
- இலக்கு போட்டியாளர்கள் பற்றிய புதுப்பிப்புகளுக்கான இரவு நேர திட்டமிடப்பட்ட ஏஜென்ட் ஸ்கேன்கள்.
- தயாரிப்பு வெளியீடுகள், நிதி, பணியமர்த்தல்கள் மற்றும் வாடிக்கையாளர் மதிப்புரைகளுக்கான வடிப்பான்கள்.
- இணைப்புகள் மற்றும் நம்பிக்கை மதிப்பெண்களுடன் ஒரு டாஷ்போர்டை வெளியிடுகிறது.
- பொறியாளர்கள்/விஞ்ஞானிகளுக்கான இலக்கிய ஆய்வு
- ஏஜென்ட் கல்வி ஆதாரங்களை வினவுகிறது, முக்கிய கண்டுபிடிப்புகளைப் பிரித்தெடுக்கிறது.
- சுருக்கங்கள், வழிமுறை மற்றும் வரம்புகளுடன் ஒரு சான்று அட்டவணையை உருவாக்குகிறது.
- மனித தீர்வுக்காக முரண்பாடான முடிவுகளை எடுத்துக்காட்டுகிறது.
- விற்பனை செயல்படுத்தல் ஒரு பக்கங்கள்
- பொது பிணையம் மற்றும் வழக்கு ஆய்வுகளை உட்கொள்ளுங்கள்.
- ஏஜென்ட் பேச்சு புள்ளிகள் மற்றும் ஆதாரங்களுடன் ஒரு பங்கு அடிப்படையிலான ஒரு பக்கத்தை தொகுக்கிறது.
பாதுகாப்பு: தரம், வேகம் மற்றும் பாதுகாப்பு
- நோக்கக் கட்டுப்பாடு: விலகலைக் குறைக்க நேர சாளரங்கள், டொமைன்கள் மற்றும் அதிகபட்ச படிகளை கட்டுப்படுத்துங்கள்.
- மேற்கோள் அமலாக்கம்: கூற்றுக்கு மேற்கோள் தேவைப்படும் வரம்பை (எ.கா., ஒவ்வொரு 2-3 கூற்றுகளுக்கும்) மற்றும் இணைப்புகளை சரிபார்க்கவும்.
- ஹாலுசினேஷன் எதிர்ப்பு: மனித மதிப்பாய்வுக்காக ஆதாரங்கள் இல்லாத அறிக்கைகளைக் குறிக்கும் சரிபார்ப்பு பாஸைச் சேர்க்கவும்.
- செலவு/தாமத வரம்புகள்: ஒரு ரன்னுக்கு டோக்கன் வரம்புகள் மற்றும் ஒரு படி பட்ஜெட்டை அமைக்கவும்; பெறுதல் முடிவுகளை தற்காலிகமாக சேமிக்கவும்.
- ஒத்துழைப்பு: robots.txt-ஐ மதிக்கவும், புவி மற்றும் தரவு வைத்திருத்தல் கொள்கைகளைப் பயன்படுத்தவும், தேவைக்கேற்ப PII-ஐ திருத்தவும்.
ஆழமான ஆராய்ச்சி அமைப்புகள் பற்றிய தொழில்துறை கருத்து, வலுவான திட்டமிடல், சான்று கண்காணிப்பு மற்றும் சுழற்சி நம்பகத்தன்மையின் முக்கியத்துவத்தை வலியுறுத்துகிறது - முறைகள் மற்றும் குறைபாடுகளுக்கான சமீபத்திய ஆய்வுகள் மற்றும் தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வுகளைப் பார்க்கவும்.
மாடல் தேர்வுகள் மற்றும் அமைப்புகள்
- அடிப்படை vs. பகுத்தறிவு: ஆராய்ச்சி பணிகளுக்கான பகுத்தறிவு மற்றும் கருவி பயன்பாட்டிற்காக சரிசெய்யப்பட்ட Qwen மாதிரிகளை விரும்புகிறேன்; Qwen-ன் சமீபத்திய மறு செய்கைகள் பல-படி சுழல்களில் நிலைத்தன்மையில் கவனம் செலுத்துகின்றன.
- வெப்பநிலை: உண்மையான எழுத்தில் மாறுபாட்டைக் குறைக்க குறைவாக (0.1–0.4) வைக்கவும்.
- அதிகபட்ச படிகள்: 10–20 உடன் தொடங்கவும்; பணிகள் பரந்ததாகவோ அல்லது தெளிவற்றதாகவோ இருந்தால் உயர்த்தவும்.
- மீட்டெடுப்பு: தாமதத்தைக் குறைக்க அடிக்கடி குறிப்பிடப்படும் டொமைன்களை உட்பொதித்து தற்காலிகமாக சேமிக்கவும்.
- சுருக்கம்: பக்க வகைப்படுத்தலுக்கு ஒரு சிறிய மாதிரியைப் பயன்படுத்தவும்; தொகுப்புக்கு முக்கிய மாதிரியை ஒதுக்கவும்.
வரைபட-பாணி பல-ஏஜென்ட் வேலைப்பாய்வுகளை உருவாக்கும் Java கடைகளுக்கு, Alibaba-வின் Spring AI Alibaba கட்டமைப்பு திட்டமிடுபவர்→பணியாளர்→சரிபார்ப்பவர் வரைபடங்களை மாதிரியாகக் கொள்ளவும் உங்கள் கருவி சங்கிலியுடன் ஒருங்கிணைக்கவும் உதவும்.
ஆராய்ச்சி குழாய்த்திட்டங்களுக்கான CI/CD
முகவரை ஒரு சேவையாக நடத்துங்கள்:
- Git உடன் தூண்டுதல்கள் மற்றும் உள்ளமைவுகளை பதிப்பு செய்யவும்.
- மறுஉருவாக்கத்திற்காக வெளியீடுகள், ஆதாரங்கள் மற்றும் ஹாஷ்களின் ஸ்னாப்ஷாட்.
- திட்டமிடுபவருக்கு யூனிட் சோதனைகளை எழுதுங்கள் (எ.கா., “குறைந்தபட்சம் N துணை கேள்விகளை உருவாக்க வேண்டும்”).
- பணிகளின் ஒரு சிறிய துணைக்குழுவில் புதிய உள்ளமைவுகளை கேனரி செய்யவும்.
- கண்காணிக்கவும்: நிறைவு விகிதம், சராசரி படிகள், மேற்கோள் அடர்த்தி, அறிக்கை ஒன்றுக்கு தனித்துவமான ஆதாரங்கள் மற்றும் மனித-ஏற்பு விகிதம்.
பொதுவான குறைபாடுகள் (மற்றும் திருத்தங்கள்)
- மிகவும் பரந்த தூண்டுதல்கள் → கட்டுப்பாடுகளைச் சேர்க்கவும் (நேர வரம்பு, புவியியல், தொழில்கள், மறைக்க வேண்டிய நிறுவனங்களின் பட்டியல்).
- அதிகப்படியான ஆதாரங்கள் → டொமைன் மற்றும் உள்ளடக்க ஹாஷ் மூலம் நகல் நீக்கவும்; டொமைன் ஒன்றுக்கு மேற்கோள்களை வரம்பிடவும்.
- மெதுவான ஓட்டங்கள் → அதிகபட்ச படிகளை இறுக்குங்கள், எடுப்புகளை தற்காலிகமாக சேமிக்கவும், சுருக்கங்களுக்கு ஒரு வகை மாதிரி பயன்படுத்தவும்.
- பலவீனமான மேற்கோள்கள் → குறைந்தபட்ச மேற்கோள் அடர்த்தியை அமல்படுத்தவும் மற்றும் மேற்கோள்கள்/துணுக்குகள் தேவை.
- கருத்தில் சறுக்கல் → சான்று ஆதரவு அறிக்கைகள் மற்றும் நம்பிக்கை குறிச்சொற்கள் தேவை.
குறிப்பிடத்தக்கது: ஏஜென்ட்களை இயக்க Sider.AI-ஐப் பயன்படுத்தவும்
உங்கள் குழு தூண்டுதல்களை தரப்படுத்தவும், ஒப்பீடுகளை இயக்கவும், பதிப்புடன் பல-படி வேலைப்பாய்வுகளை தானியங்குபடுத்தவும் ஒரு AI பணி இடத்தை விரும்பினால், Sider.AI ஏஜென்டிக் வேலைப்பாய்வுகளுக்கு ஒரு கூட்டுச் சூழலை வழங்குகிறது - தூண்டுதல் வேறுபாடுகள், மதிப்பாய்வு சுழற்சிகள் மற்றும் மையப்படுத்தப்பட்ட நிர்வாகத்திற்கு உதவியாக இருக்கும். Sider.AI-இல் மேலும் அறிக. ஆழமான ஏஜென்ட்-கட்டுமான நடைமுறைகளுக்கு (ஒப்பந்தங்கள், கருவி, ஸ்கீமா நம்பகத்தன்மை), அவர்களின் நடைமுறை வழிகாட்டியைப் பார்க்கவும். செயல் திட்டம்: ஒரு வாரத்தில் பயன்படுத்தவும்
நாள் 1–2
- பயன்பாட்டு முறையைத் தேர்வு செய்யவும் (Model Studio vs. சுய-ஹோஸ்ட்).
- சான்றுகளை அமைத்து, மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுத்து, ஒரு தேடல் API-ஐ இணைக்கவும்.
நாள் 3–4
- உங்கள் ஆராய்ச்சி ஒப்பந்தத்தை (JSON விவரக்குறிப்பு) மற்றும் ஏஜென்ட் அமைப்புகளை செயல்படுத்தவும்.
- தற்காலிக சேமிப்பு, விகித வரம்புகள் மற்றும் அடிப்படை சரிபார்ப்பு பாஸ்களைச் சேர்க்கவும்.
நாள் 5–6
- 5–10 உண்மையான பணிகளில் பைலட்; நேரம், படி எண்ணிக்கை மற்றும் ஏற்றுக்கொள்ளலை சேகரிக்கவும்.
- ஒரு நடை வார்ப்புருவை உருவாக்கவும் (சுருக்கம் vs. முழு அறிக்கை) மற்றும் மேற்கோள் விதிகளை அமைக்கவும்.
நாள் 7
- கண்காணிப்பைச் சேர்க்கவும், வேலைகளைத் திட்டமிடவும், முதல் குழுவைச் சேர்க்கவும்.
- ஒரு விளையாட்டு புத்தகத்தை ஆவணப்படுத்தவும்: மனித தலைமையிலான ஆராய்ச்சிக்கு எதிராக ஏஜென்ட்டை எப்போது பயன்படுத்துவது.
முக்கிய குறிப்புகள்
- வேகத்திற்காக நிர்வகிக்கப்பட்டதைத் தொடங்கவும்; உங்களுக்கு கட்டுப்பாடு தேவைப்பட்டால் சுய-ஹோஸ்டுக்கு மாறவும்.
- தரம் மற்றும் மறுஉருவாக்கத்தை அமல்படுத்த ஒரு ஒப்பந்தமாக ஆராய்ச்சியை குறியிடவும்.
- பாதுகாப்பு—மேற்கோள்கள், சரிபார்ப்பு, தற்காலிக சேமிப்பு—பேச்சுவார்த்தைக்குட்பட்டது அல்ல.
- முகவரை ஒரு சேவையாக நடத்துங்கள்: சோதனை, கண்காணிப்பு மற்றும் மீண்டும் செய்யவும்.
- தூண்டுதல்கள், ரன்புக்குகள் மற்றும் பல-குழு தத்தெடுப்பை நிர்வகிக்க ஒரு பணி இடத்தை பயன்படுத்தவும்.
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்
Q1:Alibaba-வின் Deep Research Agent என்றால் என்ன, அது எப்படி வேலை செய்கிறது?
இது Qwen மாதிரிகளில் கட்டப்பட்ட ஒரு ஏஜென்ட் ஆகும், இது திட்டமிடுகிறது, தேடுகிறது, படிக்கிறது மற்றும் மேற்கோள்களுடன் சான்று ஆதரவு அறிக்கைகளை தொகுக்கிறது. இது ஒரு சுழற்சியை இயக்குகிறது—திட்டம், உலாவுதல், பிரித்தெடுத்தல், சரிபார்த்தல் மற்றும் எழுதுதல்—எனவே நீங்கள் மீண்டும் செய்யக்கூடிய, தணிக்கை செய்யக்கூடிய ஆராய்ச்சி வெளியீடுகளைப் பெறுவீர்கள்.
Q2:நான் Model Studio-வைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா அல்லது Deep Research-ஐ சுய-ஹோஸ்ட் செய்ய வேண்டுமா?
விரைவான தொடக்கம் மற்றும் நிர்வகிக்கப்படும் அளவிடுதலுக்கு Model Studio-வைப் பயன்படுத்தவும்; இறுக்கமான தரவு கட்டுப்பாடு மற்றும் தனிப்பயன் கருவி சங்கிலிகளுக்கு சுய-ஹோஸ்டிங்கைத் தேர்வு செய்யவும். பல குழுக்கள் நிர்வகிக்கப்பட்டதைத் தொடங்கி, தேவைகள் உருவாகும்போது பகுதிகளை ஆன்-ப்ரீமைஸுக்கு மாற்றுகின்றன.
Q3:உயர் தரம், ஹாலுசினேஷன் அல்லாத முடிவுகளை நான் எவ்வாறு உறுதி செய்வது?
மேற்கோள் அடர்த்தியை அமல்படுத்தவும், ஆதாரமற்ற கூற்றுகளைக் குறிக்க சரிபார்ப்பு பாஸை இயக்கவும் மற்றும் நம்பகமான ஆதாரங்களுக்கு டொமைன்களை கட்டுப்படுத்தவும். வெப்பநிலையை குறைவாக வைத்து, கண்டுபிடிப்புக்காக மூல பக்கங்களை தற்காலிகமாக சேமிக்கவும்.
Q4:நான் முகவரை தினசரி வேலைப்பாய்வுகளில் எவ்வாறு ஒருங்கிணைப்பது?
டிக்கெட்டுகள் அல்லது அரட்டையிலிருந்து ஆராய்ச்சியைத் தூண்டவும், இரவு நேர டைஜஸ்ட்களைத் திட்டமிடவும் மற்றும் Slack/Teams அல்லது உங்கள் விக்கிக்கு வெளியீடுகளை இடுகையிடவும். குழுக்கள் கண்டுபிடிப்புகளை மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய வகையில் கட்டமைக்கப்பட்ட JSON/Markdown-ஐ இணைப்புகளுடன் சேமிக்கவும்.
Q5:எந்த அமைப்புகள் செலவையும் வேகத்தையும் அதிகம் பாதிக்கின்றன?
அதிகபட்ச படிகள், பக்க எண்ணிக்கை மற்றும் தொகுப்பு டோக்கன்கள் செலவு மற்றும் தாமதத்தை ஆதிக்கம் செலுத்துகின்றன. பக்க சுருக்கங்களுக்கு ஒரு வகை மாதிரியைப் பயன்படுத்தவும், முடிவுகளை தற்காலிகமாக சேமிக்கவும் மற்றும் டொமைன் ஒன்றுக்கு மூல எண்ணிக்கையை வரம்பிடவும்.
