OpenAI ਵਿੱਚ ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਯੋਗ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ

ਇਹ ਸਾਡੀ ਉਸ ਲੜੀ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ OpenAI ਆਪਣੀ ਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ APIs ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਹਨ, ਸਿਰਫ਼ OpenAI ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਕਿ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਸਾਡੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਵੀ ਸਾਂਝੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਹੋਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਸਕੇ ਕਿ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਸਾਡੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਮੁਕੰਮਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡੀਲ ਨਾਲ ਇੱਕ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤਾ ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਇਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤਾਰੀਖਾਂ, ਬਿਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਨਵੀਨੀਕਰਨ ਕਲੌਜ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.

ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੰਭਾਲਣਯੋਗ ਸੀ: ਇਕ-ਇਕ ਲਾਈਨ ਪੜ੍ਹੋ, ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਟਾਈਪ ਕਰੋ, ਅੱਗੇ ਵਧੋ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਮਾਤਰਾ ਦੁੱਗਣੀ ਹੋਈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਦੁੱਗਣੀ ਹੋ ਗਈ, ਇਹ ਹੱਥੋਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ ਟੁੱਟ ਗਿਆ.

“ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਟੀਮ ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਸੈਂਕੜਿਆਂ ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹਜ਼ਾਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਈ। ਫਿਰ ਵੀ ਅਸੀਂ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਹੀ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਕੇਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕੇਗੀ,” AI ਇੰਜੀਨੀਅਰ Wei An Lee ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ.

ਸਮੱਸਿਆ ‘ਤੇ ਹੋਰ ਲੋਕ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਇ, ਸਾਡੀਆਂ ਫਾਇਨੈਂਸ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਡਾਟਾ ਏਜੰਟ ਬਣਾਇਆ। ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ ਸਧਾਰਣ ਸੀ: ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਦੁਹਰਾਵਾਂ ਹਟਾਓ, ਅਤੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ.

ਏਜੰਟ ਤਿੰਨ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• ਡਾਟਾ ਇਨਜੈਸਟ ਕਰਨਾ: PDFs, ਸਕੈਨ ਕੀਤੀਆਂ ਕਾਪੀਆਂ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਹੱਥ ਨਾਲ ਕੀਤੀਆਂ ਸੋਧਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਫੋਨ ਫੋਟੋਆਂ ਵੀ। ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਦਰਜਨਾਂ ਅਸੰਗਤ ਫਾਈਲਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਸਨ, ਹੁਣ ਇੱਕੋ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਵਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ.
• ਪ੍ਰੌੰਪਟਿੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ: retrieval-augmented prompting ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਸਿਸਟਮ ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਪਾਰਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਜ਼ਾਰ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸੁੱਟਦਾ; ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਬੰਧਤ ਹੋਵੇ, ਉਸ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ.
• ਸਮੀਖਿਆ: ਫਾਇਨੈਂਸ ਮਾਹਿਰ ਸੰਰਚਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗੈਰ-ਮਿਆਰੀ ਸ਼ਰਤ ਲਈ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਏਜੰਟ ਉਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਧਾਰਣ ਹੈ; ਫਿਰ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਐਸਾ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਹੈ ਜੋ ਫਾਇਨੈਂਸ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਤੁਰੰਤ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੈ। ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਘੰਟਿਆਂ ਲੈਂਦਾ ਸੀ, ਉਹ ਹੁਣ ਰਾਤੋਂ-ਰਾਤ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਸਮੇਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਿਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੱਥੋਂ ਦਾਖਲਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਫ਼ੈਸਲਾਤਮਕ ਜੱਜਮੈਂਟ ਵੱਲ ਸਰਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.

ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਭਰੋਸਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਸੰਰਚਿਤ, ਤਰਕਸੰਗਤ ਡਾਟਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਹੀ ਮਾਹਰਤਾ ਦਿਸ਼ਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ.

ਨਤੀਜੇ:

• ਤੇਜ਼ ਟਰਨਅਰਾਊਂਡ. ਸਮੀਖਿਆ ਸਮਾਂ ਅੱਧਾ ਹੋ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਰਾਤੋਂ-ਰਾਤ ਤਿਆਰ.
• ਵੱਧ ਸਮਰੱਥਾ. ਹੈਡਕਾਊਂਟ ਨੂੰ ਉਸੇ ਅਨੁਪਾਤ ਵਿੱਚ ਨਾ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੇ ਗਏ.
• ਹੋਰ ਸਮਝਦਾਰ ਸੰਦਰਭ. ਗੈਰ-ਮਿਆਰੀ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨਾਲ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ.
• ਪੁੱਛਗਿੱਛਯੋਗ ਨਤੀਜੇ. ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਿੱਚ ਟੇਬੂਲਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਹੋਰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.

ਮਨੁੱਖੀ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਹਰ ਚੱਕਰ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਹੋਰ ਨਿਖਾਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹਰ ਸਮੀਖਿਆ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਹੀ ਬਣਦੀ ਹੈ.

“ਜਿਵੇਂ OpenAI ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਵੀ ਕੇਵਲ ਇਸੇ ਰਾਹੀਂ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ,” Wei An ਨੇ ਕਿਹਾ। “ਇਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਵੀ ਰੇਖੀਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਧਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋਏ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸੁਗਠਿਤ ਰੱਖਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.”

ਇਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੁਣ ਪ੍ਰੋਕਿਊਰਮੈਂਟ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਅੰਤਲੇ ਕਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਵੀ ਸਮਰਥਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਹੀ ਸਿਧਾਂਤ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫ਼ੈਸਲਾਤਮਕ ਜੱਜਮੈਂਟ ‘ਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ.

ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਸ ਨੂੰ “ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੱਥੋਂ ਕੰਮ” ਵਜੋਂ ਵੇਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਫ਼ੈਸਲੇ ਬਦਲੇ ਜਾਣ ਵਜੋਂ। ਫਾਇਨੈਂਸ ਟੀਮਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਲਿਖਦੀਆਂ ਹਨ; ਏਜੰਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣਾ ਦਿਨ ਬਹੁਤ ਮਿਹਨਤ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨਾ ਗੁਜ਼ਾਰਣ.

ਜੋ ਕੰਮ ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹੱਲ ਵਜੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਉਹ ਫਾਇਨੈਂਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਪਾਰਸਿੰਗ ਰਾਤੋਂ-ਰਾਤ ਚੱਲਦੀ ਹੈ। ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨੇਤਾ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਉਸੇ ਅਨੁਪਾਤ ਵਿੱਚ ਵਧਾਏ ਬਿਨਾਂ, ਵਾਧੇ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਡਾਟਾ ਏਜੰਟ ਇਸ ਗੱਲ ਲਈ ਇੱਕ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਹੈ ਕਿ AI ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਿਤ, ਉੱਚ-ਦਾਅਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਮਾਹਿਰ ਸਮਝਦਾਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕੀ ਸੰਭਵ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਹੋਰ ਲਾਭ, ਹੋਰ ਭਰੋਸਾ, ਅਤੇ ਉਸ ਕੰਮ ‘ਤੇ ਹੋਰ ਸਮਾਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ.