GPT‑6.1 Sol से DevRev की स्वायत्त स्व-सेवा

DevRev⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) ने Computer और Operator बनाए हैं, ताकि सेवा और संचालन टीमें ग्राहकों और कर्मचारियों के सबसे कठिन अनुरोधों को भी पूरा कर सकें. Computer और Operator को इस तरह बनाया गया है कि वे लगातार अपडेट होते डेटा के आधार पर तर्क कर सकें. DevRev के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी अहमद बशीर बताते हैं कि की गई कार्रवाइयों को वापस लिया जा सकता है और जवाबों में उनके स्रोतों के संदर्भ दिए जाते हैं.

DevRev, GPT‑6 Astra और GPT‑6.1 Sol सहित OpenAI के मॉडल को अपने हार्नेस के साथ जोड़ता है. इससे कंपनी की जानकारी को एक साथ लाने और एजेंट की कार्रवाइयों पर टीमों को नियंत्रण देने में मदद मिलती है. DevRev का मानना है कि OpenAI के मॉडल रीज़निंग और विश्वसनीयता देने के साथ-साथ ग्राहकों और कर्मचारियों को सेवा देने के लिए ज़रूरी गति और उपयुक्त लागत भी प्रदान करते हैं.

Computer और Operator, दोनों में रीज़निंग, योजना बनाने और टूल चुनने की क्षमताएँ OpenAI के मॉडल से मिलती हैं. DevRev के Agent Studio में उपयोगकर्ता AI से बातचीत करके बता सकते हैं कि वे किसी टूल से किस तरह काम करवाना चाहते हैं. वे तय नियमों से उसके व्यवहार के कुछ पहलू भी निर्धारित कर सकते हैं.

DevRev मॉडल को उस सॉफ़्टवेयर के साथ परखता है जो कंपनी का संदर्भ उपलब्ध कराता है, अनुमतियाँ लागू करता है और कार्रवाइयों को नियंत्रित करता है. इसका Enterprise-Bench मानक परीक्षण जाँचता है कि वे तब कितनी अच्छी तरह काम करते हैं, जब डेटा के कई संस्करण हों, जानकारी अलग-अलग प्रणालियों में हो और जानकारी तक पहुँच व्यक्ति की भूमिका पर निर्भर हो.

अहमद कहते हैं कि GPT‑6.1 Sol इन मूल्यांकनों में अच्छा प्रदर्शन करता है. जब कोई ग्राहक या कर्मचारी किसी AI एजेंट से बातचीत करता है, तो मॉडल को अनुरोध की बारीकियाँ समझकर तुरंत जवाब देना होता है. साथ ही, इसकी लागत ऐसी होनी चाहिए जिसे व्यवसाय लगातार वहन कर सके. अहमद कहते हैं, “मेरे हिसाब से यह एकदम सही संतुलन बनाता है.”

DevRev के इंजीनियरों ने सॉफ़्टवेयर बनाने के सबसे अच्छे तरीके को लेकर अपनी पसंद साफ़ कर दी है. अहमद कहते हैं, “हमारी पूरी टीम Codex का इस्तेमाल करती है.” इंजीनियरों के कई कोडिंग टूल आज़माने के बाद, Codex का इस्तेमाल अपने आप बढ़ता गया. साक्षात्कार के समय तक DevRev पूरी तरह Codex अपना चुका था और उसने Cursor के लाइसेंस छोड़ दिए थे.

अहमद के मुताबिक, इससे पता चलता है कि डेवलपर किसे अहमियत देते हैं: “डेवलपर असल में बस सबसे अच्छा टूल चाहते हैं, और आप उन्हें बेवकूफ़ नहीं बना सकते.” उनके इंजीनियरों ने साफ़ कहा कि वे Codex का इस्तेमाल जारी रखना चाहते हैं.

DevRev के बिक्री इंजीनियर भी अंतरराष्ट्रीय सम्मेलनों में कंपनी के स्टॉल के लिए डेमो बनाने में GPT‑6 Astra का इस्तेमाल करते हैं.

जब कोई ग्राहक या कर्मचारी मदद माँगता है, तो अनुरोध के अनुसार Operator को समस्या समझनी पड़ सकती है, स्वीकृत कार्रवाई करनी पड़ सकती है या अनुरोध Computer को भेजना पड़ सकता है, ताकि सही व्यक्ति को कार्रवाई के लिए तैयार किया जा सके. अहमद को लगता है कि Decisions API और Ultrafast इन कार्यप्रवाहों को जल्दी पूरा करने में मदद कर सकते हैं, ताकि हर चरण में गहन रीज़निंग की ज़रूरत न पड़े.

इनमें से कुछ फ़ैसलों को तय नियमों में बाँधना मुश्किल और महँगा पड़ता है, ख़ासकर तब, जब वे जिस जानकारी पर निर्भर हों वह लगातार बदलती रहती हो. अहमद चाहते हैं कि समाधान बनाने वाले लोग बातचीत के ज़रिए इस निर्णय-प्रक्रिया का ज़्यादा हिस्सा समझा सकें और हर काम के लिए सही तरह की बुद्धिमत्ता चुन सकें. वे कहते हैं, “ये काम अपने आप शुरू होकर मिनटों में नहीं, बल्कि सेकंडों में पूरे होने चाहिए.”

DevRev का अगला लक्ष्य है कि Operator ग्राहकों और कर्मचारियों के ऐसे अनुरोध भी सँभाले जिनमें ज़्यादा समय और मेहनत लगती है. साथ ही, कार्रवाइयों का रिकॉर्ड बना रहे, वे अनुमति के दायरे में हों और उन्हें वापस लिया जा सके.

अहमद के लिए ज्ञान-भंडार से जवाब ढूँढ़ना, प्लान अपग्रेड करना या पैसे वापस पाना जैसे आम सहायता कार्य सिर्फ़ शुरुआत हैं. वे कहते हैं, “हम स्व-सेवा के उस वादे को सचमुच साकार करना चाहते हैं.”

OpenAI की अत्याधुनिक बुद्धिमत्ता के साथ DevRev इस दिशा में काम कर रहा है कि Computer और Operator अधिक जटिल अनुरोधों का भी समाधान कर सकें. इसके लिए उनके पास कंपनी की जानकारी और किसी व्यक्ति की ओर से कार्रवाई करने के ज़रूरी नियंत्रण होंगे.