AI शब्दावली की व्याख्या - भाग 3

आप इस वीडियो श्रृंखला का चौथा भाग यहां पा सकते हैं >> भाग चार

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अब तक आपने सीखा है कि AI कैसे सोचता है और उसके साथ प्रभावी बातचीत कैसे की जाती है। लेकिन अब तक यह सब सामान्य, तैयार AI ही रहा है। यह एक ऐसे प्रतिभाशाली नए कर्मचारी को नियुक्त करने जैसा है जो अभी तक आपके ब्रांड की आवाज़, आपके उत्पादों या आपकी प्रक्रियाओं से वाकिफ़ नहीं है। असली ताकत तब मिलती है जब आप इसे अपने व्यवसाय का विशेषज्ञ बनाने के लिए अनुकूलित करते हैं।
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🎯 फ़ाइन-ट्यूनिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें एआई को आपकी कंपनी की शैली और ज्ञान सिखाया जाता है। आप उसे पिछले मार्केटिंग ईमेल, ग्राहक सहायता चैट या तकनीकी दस्तावेज़ जैसे उदाहरण देते हैं। इसके बाद एआई आपकी भाषा, आपके उत्पाद का विवरण और आपके संवाद करने के तरीके को सीखता है, ताकि जब आप उसे कुछ लिखने के लिए कहें तो वह आपके जैसा लगे।
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📊 रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) आपके AI को अपडेट रखता है। हर बार डेटा बदलने पर इसे फिर से प्रशिक्षित करने के बजाय, आप इसे अपने लाइव डेटाबेस से जोड़ते हैं। जब कोई ग्राहक स्टॉक के बारे में पूछता है, तो यह सबसे पहले नवीनतम जानकारी प्राप्त करता है, फिर पूरी सटीकता के साथ उत्तर देता है।
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📑 संदर्भ इंजीनियरिंग, एआई को काम करने से पहले सही जानकारी देने का कौशल है। इसे एक ब्रीफिंग दस्तावेज़ लिखने जैसा समझें। उदाहरण के लिए, एआई से सहायता ईमेल लिखने के लिए कहने से पहले ग्राहक का खरीदारी इतिहास बताएँ। संदर्भ जितना बेहतर होगा, परिणाम उतने ही बेहतर होंगे।
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🛠️ ओपन-सोर्स मॉडल आपको अधिकतम लचीलापन प्रदान करते हैं। ये ऐसे मॉडल हैं जिनमें अंतर्निहित कोड स्वतंत्र रूप से उपलब्ध होता है। आप इन्हें अपने सर्वर पर फाइन-ट्यून कर सकते हैं, अपने डेटा की सुरक्षा कर सकते हैं, और किसी एक कंपनी के प्लेटफ़ॉर्म से बंधे रहने से बच सकते हैं।
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कुल मिलाकर: फ़ाइन-ट्यूनिंग AI को आपके ब्रांड की आवाज़ देती है, RAG इसे रीयल-टाइम बिज़नेस डेटा से जोड़ता है, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग यह सुनिश्चित करती है कि इसे सही ब्रीफ़िंग मिले, और ओपन-सोर्स मॉडल आपको लचीलापन और नियंत्रण प्रदान करते हैं। इस तरह आप एक सामान्य AI को एक ऐसे विशेषज्ञ में बदल देते हैं जो आपके व्यवसाय की ज़रूरतों के अनुसार काम करता है।

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