ಇವಾಲ್ಸ್ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ AI ನಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ಅಧ್ಯಾಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತವೆ

ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಒಂದು ಮಿಲಿಯನ್ ವ್ಯವಹಾರಗಳು⁠ ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ ಸೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ. ಆದರೆ ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅವರು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಹೆಣಗುತ್ತಿವೆ. ಅಂತರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತಿರುವುದು ಏನು?

OpenAIನಲ್ಲಿ ನಾವು ನಮ್ಮ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ನಾವು ಬಳಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕರಗಳೆಂದರೆ ಇವಾಲ್ಸ್, ಅಂದರೆ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು. 

ಉತ್ಪನ್ನ ಅಗತ್ಯ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳಂತೆಯೇ, ಇವಾಲ್ಸ್ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಮೂರ್ತ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಇವಾಲ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮುಖಾಮುಖಿಯಾಗುವ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ ಸಾಧನವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಸಬಹುದು, ಹೆಚ್ಚಿನ ತೀವ್ರತೆಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ತೊಂದರೆಯ ಅಪಾಯದಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ROI ಗೆ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. 

OpenAI ನಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ನಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಾಗಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಮ್ಮ ಸಂಶೋಧಕರು ವಿಭಿನ್ನ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಕಠಿಣ ಅಗ್ರಮಟ್ಟದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು⁠(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ) ¹ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಫ್ರಾಂಟಿಯರ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಉತ್ತಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ರವಾನಿಸಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯವಹಾರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಆಂತರಿಕ ತಂಡಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನೊಳಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಿವೆ. ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ವ್ಯವಹಾರ ನಾಯಕರು ತಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯಬೇಕು. 

ತಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಬಯಸುವ ವ್ಯವಹಾರ ನಾಯಕರಿಗೆ ಇದು ಪ್ರೈಮರ್ ಆಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಸಂಸ್ಥೆಯ ವಿಶೇಷ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಕ್ರಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಇನ್ನೂ ಹೊರಹೊಮ್ಮಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಫಲವಾಗಿ, ಈ ಲೇಖನವು ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ನಾವು ಕಂಡಿರುವ ವಿಶಾಲವಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯವಹಾರ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ, AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಗ್ರಾಹಕ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಆಂತರಿಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು. ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾದ ಚೌಕಟ್ಟು ಎರಡೂ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನೀವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಂಬುತ್ತೇವೆ.

ನಿಮ್ಮ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯಬಹುದಾದ ಸಣ್ಣ, ಸಬಲೀಕೃತ ತಂಡದ ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ: "ಬ್ರಾಂಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವಾಗ ಅರ್ಹ ಒಳಬರುವ ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಗದಿತ ಡೆಮೊಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ."

ಈ ತಂಡವು ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮಿಶ್ರಣವಾಗಿರಬೇಕು (ನೀಡಿದ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನೀವು ತಂಡದಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟ ತಜ್ಞರನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ). ಅವರು ಅಳೆಯಲು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೇಳಲು, ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರೂಪರೇಷೆ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಎದುರಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಧಾರ ಬಿಂದುವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು. ಆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ, ತಂಡದ ಯಶಸ್ಸು ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಡಜನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಉದಾಹರಣೆ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ. (ಇನ್‌ಬೌಂಡ್ ಇಮೇಲ್‌ಗಳು) ಅವರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಯಸುವ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಗೆ. ಫಲಿತಾಂಶದ ಸುವರ್ಣ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಸೆಟ್, "ಶ್ರೇಷ್ಠ" ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿಮ್ಮ ಅತ್ಯಂತ ನುರಿತ ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಅಭಿರುಚಿಯ ಜೀವಂತ, ಅಧಿಕೃತ ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿರಬೇಕು.

ನಿಧಾನ ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಭಯಭೀತಾರಾಗಬೇಡಿ ಅಥವಾ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಮ್ಮೆಗೇ ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಡಿ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾಗಿದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರೋಟೋಟೈಪಿಂಗ್ ಅಪಾರ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಆರಂಭಿಕ ಆವೃತ್ತಿಯಿಂದ 50 ರಿಂದ 100 ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ "ದೋಷ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿರುವಂತೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ವಿಭಿನ್ನ ದೋಷಗಳ (ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಆವರ್ತನೆಗಳು) ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲ - ಇದು ಅಡ್ಡ-ಕಾರ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಿಸಿನೆಸ್ ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಯಾವುದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನ, ಮಾರಾಟ ಅಥವಾ ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲದಂತಹ ಇತರ ತಂಡಗಳ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ತಾಂತ್ರಿಕ ತಂಡಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಕೇಳಬಾರದು. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು, ತಾಂತ್ರಿಕ ನಾಯಕರು ಮತ್ತು ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ಹಿತಾಸಕ್ತರು ಮಾಲೀಕತ್ವವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. 

ಮುಂದಿನ ಹಂತ ಅಳೆಯುವುದಾಗಿದೆ. ಮಾಪನದ ಗುರಿಯು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಸ್ಪಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೊರತರುವುದಾಗಿದೆ. ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಮೀಸಲಾದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಿ - ಕೇವಲ ಡೆಮೊ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮೈದಾನ. ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಎದುರಿಸುವ ಅದೇ ಒತ್ತಡಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಗೋಲ್ಡನ್ ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ದೋಷ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.

ರೂಬ್ರಿಕ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಹೊರಬರುವ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವಾಗ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ತರಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಒಟ್ಟಾರೆ ಗುರಿಗಳ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ಮಟ್ಟದ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಒತ್ತು ನೀಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಇನ್ನೂ, ಕೆಲವು ಗುಣಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಕಷ್ಟ ಅಥವಾ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಬಿಸಿನೆಸ್ ಮಾಪನಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ. ಇತರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನೀವು ಹೊಸ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ವಿಷಯ ತಜ್ಞರನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾದ್ಯಂತ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುತ್ತಿರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಿಗಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿ.

ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗಲೆಲ್ಲ ನಿಜ ಜಗತ್ತಿನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಮತ್ತು ಅಪರೂಪವಾದ, ಆದರೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿದರೆ ದುಬಾರಿಯಾಗುವ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಅಥವಾ ಆವಿಷ್ಕರಿಸಿ. 

ಕೆಲವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು LLM ಗ್ರೇಡರ್ ಬಳಸಿ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು, ಇದು ತಜ್ಞರು ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವ AI ಮಾಡೆಲ್ ಆಗಿದೆ; ಆದರೂ, ಮನುಷ್ಯನನ್ನು ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಡುವುದು ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು LLM ಗ್ರೇಡರ್‌ಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಂನ ನಡವಳಿಕೆಯ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. 

ಇವಾಲ್ಸ್‌ಗಳು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವಾಗ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವು ಪ್ರಾರಂಭದ ನಂತರ ನಿಲ್ಲುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ನಿಜವಾದ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ನಿಜವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅಳೆಯಬೇಕು. ಯಾವುದೇ ಉತ್ಪನ್ನದಂತೆ, ನಿಮ್ಮ ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ (ಬಾಹ್ಯ ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ) ಬರುವ ಸಂಕೇತಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಬೇಕು.

ಕೊನೆಯ ಹಂತವೆಂದರೆ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು. ನಿಮ್ಮ ಇವಾಲ್ಸ್ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಅನೇಕ ರೂಪಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವುದು, ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು, ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಇವಲ್ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಇತ್ಯಾದಿ. ನೀವು ಹೊಸ ರೀತಿಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಂತೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ದೋಷ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯು ಹಿಂದಿನದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ: ಹೊಸ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಡವಳಿಕೆಯ ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ಹೊಸ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸೂಕ್ಷ್ಮ, ಹಠಾತ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ಈ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು, ಡೇಟಾ ಫ್ಲೈವ್ಹೀಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು, ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ; ಆ ಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ಒಂದು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಮಾದರಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಥವಾ ದುಬಾರಿ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ತಜ್ಞ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಸಿ. ಈ ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ದೋಷ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸೇರಿಸಿ, ನಂತರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಟೂಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಈ ಲೂಪ್ ಮೂಲಕ ನೀವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೀರಿ, ಆ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತೀರಿ, ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತೀರಿ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ದೊಡ್ಡ, ವಿಭಿನ್ನ, ಸಂದರ್ಭ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ನಕಲಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ—ನಿಮ್ಮ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಆಸ್ತಿ. 

ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ನಿಮ್ಮ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಆದರೆ ಹೊಸ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು Business ಗುರಿಗಳು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಇವಾಲ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು, ವಿಸ್ತರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಒತ್ತಡ-ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು.

ಬಾಹ್ಯ-ಮುಖದ ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಇವಾಲ್ಸ್ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎ/ಬಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಪರಸ್ಪರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿದ್ದು, ನೀವು ಮಾಡುವ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. 

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಬದಲಾವಣೆಯು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪುನಃ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಬೃಹತ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ, OKR ಗಳು ಮತ್ತು KPI ಗಳಂತಹ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ Business ನಲ್ಲಿ "ಮುಖ್ಯವಾದದ್ದನ್ನು ಅಳೆಯುವ" ಸುತ್ತ ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿವೆ. ಇವಾಲ್ಸ್‌ಗಳು AI ಯುಗದ ಮಾಪನದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಸ್ತರಣೆ.

ಸಂಭಾವ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ರಾಜಿ-ವಹಿವಾಟುಗಳ ಆಳವಾದ ಪರಿಗಣನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನಾಯಕರು ಯಾವಾಗ ನಿಖರತೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯವೋ, ಯಾವಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದೋ ಮತ್ತು ವೇಗ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಬೇಕೋ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು.

ಉತ್ತಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ ಎಂಬ ಅದೇ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ; ಅವುಗಳಿಗೆ ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ರುಚಿ ಬೇಕು. ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ವಿಭಿನ್ನತೆಯಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾಹಿತಿ ಉಚಿತವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಅನುಕೂಲವು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ದೃಢವಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸುಧಾರಿಸಿದಂತೆ ಸಂಯುಕ್ತ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ. 

ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು Business ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಗಳ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ. ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ "ಶ್ರೇಷ್ಠ" ಎಂದರೆ ಏನು ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ. ಈ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು AI ಯುಗದ ಪ್ರಮುಖ ಪಾಠವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ: ನಿರ್ವಹಣಾ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು AI ಕೌಶಲ್ಯಗಳಾಗಿವೆ. ಸ್ಪಷ್ಟ ಗುರಿಗಳು, ನೇರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ವಿವೇಕಯುತ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮೌಲ್ಯ ಪ್ರತಿಪಾದನೆ, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಬಹುಶಃ ಎಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಈ ಮಧ್ಯೆ, ನಾವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಯಾವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರನ್ನು, ನಿಮ್ಮ ಸಣ್ಣ ತಂಡವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ನಮ್ಮ API ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನಮ್ಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಡಾಕ್ಸ್⁠(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ) ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.

ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಗಾಗಿ ಆಶಿಸಬೇಡಿ. ಅದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ, ಅಳೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ.