Decagon နှင့် OpenAI သည် အတိုင်းအတာကြီးမားစွာတွင် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်၊ အပြည့်အဝ အလိုအလျောက် ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုကို ပေးအပ်သည်

2023 ခုနှစ်တွင် စတင်ခဲ့သော Decagon⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) သည် Curology, BILT, Duolingo, Eventbrite, Notion နှင့် Substack ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများအတွက် ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု အလိုအလျောက်စနစ်တွင် အဓိကပါဝင်သူတစ်ဦးအဖြစ် လျင်မြန်စွာ ဖြစ်လာခဲ့သည်။ OpenAI ၏ မော်ဒယ်များသည် လူ၏ဝင်ရောက်မ हस्तक्षेपဘဲ မြန်ဆန်၍ ယုံကြည်စိတ်ချရသော တုံ့ပြန်မှုများ ပေးနိုင်ခြင်းအတွက် အရေးပါသည်။

လုပ်ငန်းကြီးများမှ နည်းပညာဦးဆောင် startup များအထိ Decagon သည် ကမ္ဘာတစ်ဝန်းရှိ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအား အရည်အသွေး သို့မဟုတ် အမြန်နှုန်းကို မလျှော့ချဘဲ ပံ့ပိုးမှုစကားဝိုင်း သန်းပေါင်းများစွာကို ကိုင်တွယ်နိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။ ကုမ္ပဏီသည် OpenAI ၏ မော်ဒယ်များပေါင်းစပ်မှုတစ်ခု—GPT‑3.5, 4, 4o, 4 Turbo နှင့် OpenAI o1‑mini အပါအဝင်—ကို အသုံးပြုပြီး တုံ့ပြန်မှုထုတ်လုပ်မှုကိုသာမက ဖောက်သည်ဘဝစက်ဝန်းတစ်ခုလုံးကို ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်သော အေးဂျင့်ပုံစံ bot များကို ပေးအပ်သည်။

Decagon ၏ ဖောက်သည်များသည် ရှုပ်ထွေးသော မေးမြန်းမှုများကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည့်၊ အတိုင်းအတာချဲ့နိုင်သော အရည်အသွေးမြင့် ပံ့ပိုးမှုကို လိုအပ်ကြသည်။ ယခင်က AI ကုမ္ပဏီများကို အောင်မြင်စွာ exit လုပ်ခဲ့သော တည်ထောင်သူနှစ်ဦးသည် အခြေခံ အလိုအလျောက်စနစ်ထက် ကျော်လွန်ပြီး အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု အများအပြားတစ်လျှောက် အသေးစိတ်နက်နဲသော်လည်း မြန်ဆန်သော တုံ့ပြန်မှုများ ပေးနိုင်မည့် ပံ့ပိုးမှုဖြေရှင်းချက်တစ်ခု လိုအပ်ကြောင်း သိရှိခဲ့သည်။

“latency က ဖောက်သည်စိတ်ကျေနပ်မှုအပေါ် တိုက်ရိုက် သက်ရောက်မှုရှိတယ်ဆိုတာ ကျွန်တော်တို့ သိပါတယ်။ real-time ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုကို ကိုင်တွယ်နေတဲ့အခါ စက္ကန့်တိုင်းက အရေးကြီးပါတယ်” ဟု Decagon ၏ ပူးတွဲတည်ထောင်သူနှင့် CTO ဖြစ်သူ Ashwin Sreenivas က ပြောသည်။

သို့သော် တိကျမှန်ကန်မှုကို သေချာစေစဉ် အလိုအလျောက်ဆောင်ရွက်မှု အဆင့်မြင့်မားစွာ ထိန်းသိမ်းရန်မှာ ရိုးရာ automation tools များသာ မလုံလောက်ဘဲ၊ ရှုပ်ထွေးသော အလုပ်များကို ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော အဆင့်မြင့် AI မော်ဒယ်များ လိုအပ်ခဲ့သည်။ OpenAI ၏ မော်ဒယ်များဖြင့် Decagon အဖွဲ့သည် ဖောက်သည်များအား ၎င်းတို့လိုအပ်ချက်များအတိုင်း workflow များကို အပြည့်အဝ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်စေသော ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်နိုင်ခဲ့သည်။

Decagon သည် OpenAI ၏ GPT မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးမှုရှိစွာ ပေါင်းစပ်အသုံးပြုပြီး Decagon ၏ ဖောက်သည်များ၏ ကွဲပြားသော လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းရန် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှုနှင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်မှုကို ပေးသည်။ OpenAI ၏ platform သည်လည်း Decagon အဖွဲ့အား အလုပ်အမျိုးမျိုးတစ်လျှောက် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးသည်။ “မော်ဒယ်တစ်ခုစီမှာ မတူညီတဲ့ အားသာချက်တွေ ရှိတယ်ဆိုတာ ကျွန်တော်တို့ တွေ့ခဲ့ပါတယ်” ဟု Sreenivas က မှတ်ချက်ပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့် Decagon သည် retrieval-augmented generation (RAG) workflow များထဲ မဝင်မီ ဖောက်သည်မေးခွန်းများကို ပြန်ရေးရန် GPT‑3.5 ကို fine-tune လုပ်ခဲ့သည်။ “တခြား မော်ဒယ် configuration အမျိုးမျိုးကို ကျွန်တော်တို့ စမ်းကြည့်ခဲ့ပြီး ဖောက်သည်မေးခွန်းများအတွက်တော့ GPT‑3.5 ကို fine-tune လုပ်ခြင်းက အမြင့်ဆုံး စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးခဲ့ပါတယ်” ဟု Sreenivas က ပြောသည်။

အခြား workflow များတွင် ကုမ္ပဏီသည် API request များနှင့် အခြား ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ဆောင်မှုများကို ထိရောက်စွာ ကိုင်တွယ်နိုင်ရန် GPT‑4 ကို ရှုပ်ထွေးသော ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှု အလုပ်များအတွက် အသုံးပြုသည်။

Decagon ၏ ချဉ်းကပ်ပုံသည် ဖောက်သည် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု pipeline ၏ အစိတ်အပိုင်းတိုင်းကို သက်ဆိုင်ရာ အလုပ်အတွက် အသင့်တော်ဆုံး မော်ဒယ်က ပံ့ပိုးပေးနေကြောင်း သေချာစေပြီး အမြန်နှုန်းနှင့် တိကျမှု နှစ်မျိုးလုံးကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ Decagon ၏ ပူးတွဲတည်ထောင်သူနှင့် CEO ဖြစ်သူ Jesse Zhang က “ဒီလိုလုပ်နိုင်တာကြောင့် ကျွန်တော်တို့က ဖောက်သည်တွေရဲ့ business logic ကို ဖမ်းယူနိုင်သလို LLM မတိုင်ခင်က မဖြစ်နိုင်ခဲ့တဲ့ အေးဂျင့်ပတ်လည်က software surface area အားလုံးကိုလည်း ဖန်တီးနိုင်ပါတယ်” ဟု ပြောသည်။

OpenAI ၏ မော်ဒယ်များကို Decagon ၏ စိတ်ကြိုက် workflow များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းအားဖြင့် ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏ ဖောက်သည်များအတွက် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု အလိုအလျောက်စနစ်၏ အရည်အသွေးကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးခဲ့သည်။ “ကျွန်ုပ်တို့၏ အကြီးဆုံး ဖောက်သည်တစ်ဦးအတွက် ကမ္ဘာတစ်ဝန်း ပံ့ပိုးမှုအားလုံး၏ 91% ကို လူမပါဘဲ ကိုင်တွယ်ပေးနေပါတယ်” ဟု Sreenivas က ပြောသည်။

OpenAI ၏ မော်ဒယ်များဖြင့် Decagon platform ၏ ပြင်ဆင်နိုင်စွမ်းသည် ဖောက်သည်တစ်ဦးချင်းစီ၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီအောင် ချိန်ညှိနိုင်စေပြီး အမြင့်ဆုံး စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ချောမွေ့သော ပေါင်းစည်းမှုကို သေချာစေသည်။

အဓိက အားသာချက်တစ်ခုမှာ Decagon သည် မော်ဒယ်အသစ်များကို လျင်မြန်စွာ အကဲဖြတ်၍ ပေါင်းစည်းနိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။

“မော်ဒယ်အသစ်တစ်ခု ထွက်လာတိုင်း ကျွန်ုပ်တို့က ၎င်းကို အကဲဖြတ်မှုများထဲ အရမ်းမြန်မြန် ထည့်ပြီး စမ်းသပ်နိုင်ပါတယ်” ဟု Sreenivas က ပြောသည်။ ဤပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှုက Decagon ကို ရှေ့တန်းတွင် ဆက်ရှိနေစေပြီး ၎င်းတို့၏ platform သည် အမြဲတမ်း ရနိုင်သမျှ အတိကျဆုံးနှင့် အထိရောက်ဆုံး မော်ဒယ်များကို လည်ပတ်အသုံးပြုနေကြောင်း သေချာစေသည်။

Decagon သည် ဆက်လက်တိုးတက်လာနေသဖြင့် ဖောက်သည်လိုအပ်ချက် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အမျိုးအစားများကို ပံ့ပိုးနိုင်ရန် ၎င်း၏ စွမ်းရည်များကို တိုးချဲ့ရန် အာရုံစိုက်နေသည်။ ကုမ္ပဏီသည် OpenAI ၏ မော်ဒယ်ဗားရှင်းအသစ်များနှင့်လည်း အလုပ်လုပ်နေပြီး ၎င်းတို့သည် AI စွမ်းအားသုံး ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို လျင်မြန်စွာ ဖြန့်ကျက်နိုင်စွမ်းအတွက် Decagon အတွက် အရေးပါသည်။ “ဖောက်သည်အသစ်များအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ အဓိက infrastructure သည် ရက်ပိုင်းအတွင်း စတင်လည်ပတ်နိုင်ပါတယ်” ဟု Sreenivas က ပြောသည်။

ရှေ့ကိုကြည့်လျှင် Decagon သည် အသံစွမ်းရည်များဖြင့် ၎င်း၏ AI အေးဂျင့် များကို ပိုမိုတိုးမြှင့်နိုင်မည့် နည်းလမ်းများကို စူးစမ်းနေပြီး၊ အသံအခြေပြု ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများကို တူညီသော အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် တိကျမှုအဆင့်ဖြင့် ကိုင်တွယ်နိုင်ရန် ရည်ရွယ်ထားသည်။

OpenAI ၏ နောက်ဆုံးပေါ် နည်းပညာဖြင့် ၎င်း၏ platform ကို အဆက်မပြတ် စွမ်းအားဖြည့်နေခြင်းအားဖြင့် Decagon သည် AI စွမ်းအားသုံး ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတွင် နောက်ထပ် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုလှိုင်းကို ဦးဆောင်ရန် ကောင်းစွာ နေရာယူထားသည်။