এআই ওয়ার্কফ্লো এবং আধুনিক অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন প্যাটার্নস

ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার নকশা ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, কিন্তু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বর্তমান উত্থান পুরো ক্ষেত্রটিকে সম্পূর্ণভাবে উল্টে দিয়েছে। এআই একটি নতুন দৃষ্টান্তের সাথে মিথস্ক্রিয়া একটি নতুন যুগের সূচনা করছে। প্রথাগত ইউজার ইন্টারফেসগুলি একটি কমান্ড-এন্ড-কন্ট্রোল প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়, যেখানে ব্যবহারকারীরা কিছু ব্যবহারকারীর কাজগুলি অর্জনের জন্য কম্পিউটারকে একাধিক কমান্ড বলে। যাইহোক, AI ব্যবহারকারীদের কম্পিউটারের সাথে আরও স্বাভাবিকভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করা সম্ভব করে তুলছে, তারা কি চায়, কিভাবে করতে হবে তা নয়।

এআই-এর সাথে মিথস্ক্রিয়া করার এই নতুন দৃষ্টান্ত, একটি অভিপ্রায়-ভিত্তিক দৃষ্টান্ত হিসাবে পরিচিত, এটি এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে, তবে এটি কম্পিউটারের সাথে আমাদের যোগাযোগের পদ্ধতিতে বিপ্লব করার সম্ভাবনা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন যে আপনি আপনার কম্পিউটারকে বলতে পারবেন, "আমি প্যারিসের জন্য একটি ফ্লাইট বুক করতে চাই" এবং এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেরা ফ্লাইটগুলি খুঁজে পেতে এবং আপনার জন্য সেগুলি বুক করার জন্য। অথবা কল্পনা করুন যে, "আমার ট্যাক্সের ব্যাপারে আমার সাহায্য দরকার" এবং আপনার কম্পিউটার আপনাকে ধাপে ধাপে প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে নিয়ে যেতে পারে। এটি "চূড়ান্ত" UX ডিজাইন করার এবং এটিকে সম্পূর্ণরূপে সামগ্রিক এবং নির্বিঘ্ন করার জন্য অনেকগুলি একেবারে নতুন সুযোগ উন্মুক্ত করে৷

উদ্দেশ্য-ভিত্তিক মিথস্ক্রিয়া তার চ্যালেঞ্জ ছাড়া নয়। আধুনিক ভাষা শেখার মডেলগুলি এলএলএম নামেও পরিচিত, ইতিমধ্যেই প্রাকৃতিক ভাষা বুঝতে খুব ভাল। যাইহোক, UX-এ AI-এর অবস্থা নিখুঁত থেকে অনেক দূরে, বর্তমান চ্যাট-ভিত্তিক ইন্টারঅ্যাকশন শৈলীতে ব্যবহারকারীদের তাদের সমস্যাগুলি গদ্য পাঠ হিসাবে লিখতে হয়, তাই এটি একটি উচ্চ জ্ঞানীয় লোড তৈরি করে।

উপরন্তু, এই ধরনের ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য স্বজ্ঞাত এবং ব্যবহার করা সহজ এমন UI ডিজাইন করা কঠিন হতে পারে। যাইহোক, অভিপ্রায়-ভিত্তিক ইন্টারঅ্যাকশনের সম্ভাব্য সুবিধাগুলি তাৎপর্যপূর্ণ, এবং UX ডিজাইনাররা ইতিমধ্যেই এই নতুন দৃষ্টান্তটি কীভাবে কার্যকর করা যায় তা অন্বেষণ করছে।

এই নিবন্ধে, আমরা উদ্দেশ্য-ভিত্তিক মিথস্ক্রিয়া বৃদ্ধি এবং UX ডিজাইনের জন্য এর প্রভাবগুলি অন্বেষণ করব। আমরা বর্তমানে বিদ্যমান ধরণের AI-চালিত পণ্যগুলি নিয়ে আলোচনা করব, কোন উপায়ে তারা ইনপুট এবং আউটপুট প্যাটার্ন ব্যবহার করে এবং কীভাবে এগুলি এআই পরিবেশে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা আরও ভাল করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

বিষয়বস্তু ওভারভিউ

• কিভাবে এআই ডিজাইনারের কাজ পরিবর্তন করেছে
• পণ্যগুলিতে প্রধান ধরনের এআই ওয়ার্কফ্লো
  • চ্যাটবট
  • প্রাথমিক (AI-প্রথম)
  • প্রাসঙ্গিক
  • অদৃশ্য
• উপসংহার

কিভাবে এআই ডিজাইনারের কাজ পরিবর্তন করেছে

যেমনটি আমরা ইতিমধ্যেই বুঝতে পেরেছি, ডিজাইনারদের জন্য নতুন চ্যালেঞ্জ, যারা AI পণ্যের সাথে কাজ করছেন, তাদের উদ্দেশ্য-প্রথম প্যারাডাইম ফ্রেমিংয়ে ডিজাইন করা। আপনি যখন ঐতিহ্যবাহী সফ্টওয়্যার সম্পর্কে চিন্তা করেন, আপনি যেভাবে এটির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করছেন, আপনি একটি পছন্দসই আউটপুট পেতে সিস্টেমের ভিতরে কমান্ডের একটি চেইন পাঠাচ্ছেন। আপনার ইনপুট একটি কমান্ড, এটি আপনার স্ক্রিনে ইন্টারেক্টিভ যেকোনো কিছু হতে পারে, যেমন বোতাম, ড্রপডাউন, ফর্ম, ইত্যাদি। আপনার GUI- তে আপনার ক্রিয়াকলাপের সংমিশ্রণ একটি কমান্ড তৈরি করে, যা আপনাকে ধাপে ধাপে আপনার যাত্রাপথে নিয়ে যায়।

ধাপের সেটের পরে, একটি পণ্যে তথ্য আর্কিটেকচার নেভিগেট করার পরে, আপনি অবশেষে আপনার সমস্যার সমাধান পাচ্ছেন, সিস্টেমের আউটপুট। উদাহরণস্বরূপ, যখন আপনি একটি ট্যাক্সি অর্ডার করার চেষ্টা করছেন, আপনি একটি গন্তব্য পয়েন্ট বাছাই করার জন্য কমান্ডের একটি সেট পাঠাচ্ছেন, রাইড প্যারামিটার সেট আপ করতে এবং অবশেষে, একটি ড্রাইভ নিশ্চিত করার জন্য একটি কমান্ড পাঠাচ্ছেন, যখন সিস্টেম আপনার জন্য একজন ড্রাইভার বেছে নেয়।

অভিপ্রায়-ভিত্তিক মিথস্ক্রিয়া ইনপুট-প্রসেসিং-আউটপুট সিস্টেমে সংকুচিত হয়। আপনি আক্ষরিক অর্থে একটি সিস্টেম দেন যা আপনি ফলাফলে পেতে চান (তথাকথিত প্রম্পট), সিস্টেমটি আপনার ইনপুট প্রক্রিয়া করে এবং আপনাকে একটি আউটপুট দেয়। গণনার সমস্ত পদক্ষেপ সিস্টেমে রয়েছে, আপনি যা প্রয়োজন তা পান। ট্যাক্সির সাথে আমাদের উদাহরণে ফিরে যান, উদ্দেশ্য-ভিত্তিক সিস্টেমে, আপনাকে শুধুমাত্র আপনার প্রম্পট দিতে হবে, ("বাড়িতে ট্যাক্সি অর্ডার করুন"), এবং আপনি একটি রাইড পাবেন।

এই দৃষ্টান্তের জন্য এখনও ওয়ার্কফ্লোতে কমান্ডের প্রয়োজন হবে, কারণ মেশিনগুলি ভুল হতে পারে এবং মানুষ কখনও কখনও একটি আউটপুট সংশোধন এবং নিয়ন্ত্রণ করতে বা বিভিন্ন প্রবাহে এটি ব্যবহার করতে চাইতে পারে, যাতে সিস্টেমের আচরণকে তাদের লক্ষ্যে আরও ভালভাবে সেট আপ করতে পারে।

পণ্যগুলিতে প্রধান ধরনের এআই ওয়ার্কফ্লো

আসুন এই নামকরণে একমত হই, যাইহোক, যখন আমরা AI কে ব্যবহারকারীর প্রবাহে একীভূত করি তখন এটি পণ্যের কার্যপ্রবাহ, কাজ, সমস্যা, প্রযুক্তিগত বৈশিষ্ট্য এবং অন্যান্য সীমাবদ্ধতার উপর নির্ভর করে ভিন্নভাবে কাজ করতে পারে। আমাদের গবেষণা এবং বিশ্লেষণের প্রক্রিয়া চলাকালীন, পণ্যগুলিতে নির্দিষ্ট নিদর্শনগুলি দৃশ্যমান হয়, আসুন সেগুলি একবার দেখে নেওয়া যাক। এছাড়াও, আমরা আপনাকে বলব যে কীভাবে এই বা সেই পণ্যটি ইনপুট-প্রসেসিং-আউটপুট প্যাটার্ন ব্যবহার করে, এটি কোন UI সমাধানগুলি ব্যবহার করে এবং কীভাবে এটি AI পণ্যগুলির জন্য ব্যবহারযোগ্যতার সমস্যাগুলি সমাধান করে৷ তাই চলুন শুরু করা যাক.

1. চ্যাটবট

এর সবচেয়ে সুস্পষ্ট উদাহরণ সম্পর্কে কথা বলা যাক. AI এর চারপাশে বর্তমান হাইপ বেশিরভাগই চ্যাটবট এবং তাদের ক্ষমতা সম্পর্কে। এই প্যাটার্নে, এলএলএম ব্যবহার করে, এআই ওয়ার্কফ্লো একটি চ্যাটবট ইন্টারফেসের মাধ্যমে ডায়ালগের সামনে এবং পিছনে ঘটে। ব্যবহারকারী চ্যাটবট এর সাথে কথোপকথন করে তার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে এবং চ্যাটবট ব্যবহারকারীর প্রশ্ন ও প্রম্পটের জবাব দেয়। সাধারণত, এই ধরনের ওয়ার্কফ্লো বিস্তৃত কাজ এবং সমাধান, সর্বাধিক বিস্তৃত অনুরোধ, নতুন বিষয় অধ্যয়ন ইত্যাদির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

যাইহোক, বর্তমান চ্যাট-ভিত্তিক মিথস্ক্রিয়া শৈলী ব্যবহারকারীদের জন্য একটি উচ্চ জ্ঞানীয় লোড তৈরি করে, কারণ এর জন্য তাদের তাদের সমস্যাগুলি গদ্য পাঠ হিসাবে লিখতে হয়। এই সমস্যাটির সমাধান করার জন্য, একটি নতুন ভূমিকা তৈরি করা হয়েছে: "প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ার।" প্রম্পট ইঞ্জিনিয়াররা উপযুক্ত প্রম্পট প্রদান করে ChatGPT থেকে সঠিক ফলাফল বের করার জন্য দায়ী। অন্য কথায়, চ্যাটবটগুলির ব্যবহারযোগ্যতার নকশার প্রতি অনেক মনোযোগ প্রয়োজন।

চ্যাটবট ইনপুট

চ্যাটবট পণ্য সাধারণত টেক্সট প্রম্পটিং ইনপুট প্যাটার্ন ব্যবহার করে। এই পদ্ধতি ব্যবহারকারীদের সিস্টেমে পাঠ্য আকারে যেকোনো অনুরোধ টাইপ করতে এবং পাঠাতে এবং তারা যা চায় তা লিখতে দেয়। এটি ইনপুট এবং আউটপুট ফলাফলের জন্য বিস্তৃত সম্ভাবনা প্রদান করে।

ইউজার প্রম্পটিং প্যাটার্ন সাধারণত টেক্সট ফিল্ড UI এলিমেন্ট হিসেবে দেখা যায়। চ্যাটবটগুলিতে এটি সাধারণত জায়গায় স্থির থাকে।

প্রম্পটের সাথে সংমিশ্রণে, প্রাক-লিখিত প্রম্পটগুলিও প্রায়শই যোগ করা হয়, এইভাবে এই চ্যাটবটটির সাথে কী করতে হবে সে সম্পর্কে ব্যবহারকারীর ভুল বোঝাবুঝি এবং ভুল ধারণাগুলি হ্রাস করে, পরামর্শ প্রদান করে এবং পছন্দগুলি সরল করে৷

এছাড়াও, চ্যাটবটগুলি প্রায়শই টেক্সট ইনপুট ক্ষেত্রটি পূরণ করতে ভয়েস ইনপুট ব্যবহার করার পরামর্শ দেয়, কীবোর্ড টাইপিংয়ের পরিবর্তে আপনার ভয়েস ব্যবহার করতে দেয়। এটি একজন ব্যক্তি এবং একটি কম্পিউটারের মধ্যে প্রায় জৈব ডায়ালগ তৈরি করে।

চ্যাটবট প্রক্রিয়াকরণ

সিস্টেমটি কী অবস্থায় রয়েছে এবং এটি ব্যবহারকারীর অনুরোধ কীভাবে প্রক্রিয়া করে তা দেখানো গুরুত্বপূর্ণ। বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন বিভিন্ন পন্থা ব্যবহার করে। চ্যাটবটের সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি হল রিয়েল-টাইম টেক্সট জেনারেশন। যেহেতু অ্যালগরিদম একটি ফলাফল প্রদান করতে কিছু সময় নিতে পারে, যেতে যেতে পাঠ্য তৈরি দেখানো একটি ভাল অভ্যাস, যা আপনাকে ব্যবহারকারীর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত রাখতে এবং ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যে রূপান্তরটিকে আরও নির্বিঘ্ন করতে দেয়৷

চ্যাটবট আউটপুট

চ্যাটবট অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, আউটপুটের প্রকারগুলি ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে। এটি হতে পারে পাঠ্য, চিত্র (উদাহরণস্বরূপ পাঠ্য ইনপুট দ্বারা উত্পন্ন), বা অন্যান্য ফলাফল যা অ্যাপ্লিকেশনের লক্ষ্য বিষয় এবং এর কার্যকারিতার উপর নির্ভর করে। এটি গুরুত্বপূর্ণ যে আউটপুট কপিরাইটিং ব্যবহারকারীর ইনপুট এবং অ্যাপের পছন্দসই চরিত্র এবং ব্যক্তিত্ব প্রতিফলিত করে (যদি প্রাসঙ্গিক হয়)।

আপনি যদি একটি চ্যাটবট ডিজাইন করতে যাচ্ছেন, তাহলে অন্য অ্যাপগুলি ইতিমধ্যে ব্যবহার করে এমন সেরা অনুশীলনগুলি বিবেচনা করা উচিত।

1. একাধিক আউটপুট। যেহেতু সিস্টেমের ফলাফলগুলি ভিন্ন হতে পারে এবং কখনও কখনও উচ্চ মানের নাও হতে পারে বা সিস্টেম ব্যবহারকারীর অনুরোধকে ভুল বুঝতে পারে, তাই ব্যবহারকারী যে প্রশ্নটি করতে চান তা অনুমান করার সম্ভাবনা বাড়াতে একাধিক আউটপুট যোগ করার জন্য এটি একটি ভাল অভ্যাস। দেখা.

   
   

2. ভুলত্রুটির জন্য ক্ষমাপ্রার্থী। সিস্টেমের মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ভুল ফলাফল তৈরি করতে পারে যা ব্যবহারকারীর জন্য বিভ্রান্তি, আপত্তিকর বিষয়বস্তু বা অস্বস্তির অনুভূতির দিকে পরিচালিত করে। সিস্টেম যে কোনো সম্ভাব্য ভুলত্রুটির জন্য ক্ষমাপ্রার্থী যা হতে পারে।

   
   

3. সংরক্ষিত মিথস্ক্রিয়া. সিস্টেমের মধ্যে ব্যবহারকারীদের সাম্প্রতিক ক্রিয়াকলাপগুলি মনে রাখবেন, আমাদের তাদের আরও সহজে উল্লেখ করার অনুমতি দেয়৷ সাম্প্রতিক গন্তব্য, অনুসন্ধান এবং অন্যান্য ইনপুট দেখানো জ্ঞানীয় লোড সহজ করার জন্য একটি সহায়ক নজ হতে পারে।

2. প্রাথমিক (AI-প্রথম)

এই ধরনের পণ্যটি ভাষা শেখার মডেল দ্বারা চালিত চ্যাটবটগুলির সাথে খুব সাদৃশ্যপূর্ণ, তবে তাদের অবস্থান নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে সংকীর্ণ করা হয় এবং তারা একটি নির্দিষ্ট শিল্পে ছবি থেকে জটিল ইন্টারেক্টিভ উত্তর পর্যন্ত বিভিন্ন ধরণের ফলাফল তৈরি করতে পারে।

এই পণ্যগুলি পূর্ণ-স্ক্রীন মিথস্ক্রিয়া এবং ধাপ-ফর্মের মাধ্যমে তাদের প্রাথমিক কর্মপ্রবাহ হিসাবে AI ব্যবহার করে।

প্রাথমিক প্রকারের জন্য ইনপুট

আমরা আগেই উল্লেখ করেছি, ইনপুট দেখতে চ্যাটবট ইনপুট প্যাটার্নের মতো, যা সাধারণত টেক্সটের জন্য প্রম্পট ফিল্ডের মতো দেখায়। সর্বোত্তম অনুশীলনগুলিও একই রকম রেখে দেওয়া হয়, যেমন প্রম্পট টেমপ্লেট (আপনার চিন্তার প্রক্রিয়া শুরু করতে সহায়তা করার জন্য), এবং ভয়েস ইনপুট।

এছাড়াও, কখনও কখনও ব্যবহারকারীকে সিস্টেমের আউটপুটে প্রয়োগ করা গেলে ব্যবহারকারীকে কিছু পরামিতি সেট আপ করতে দেওয়া বোধগম্য হয়। এর অর্থ মানদণ্ডের স্লাইডার এবং অন্যান্য স্ট্যান্ডার্ড UI প্যাটার্নের ব্যবহার, যা ব্যবহারকারীর কাছে পরিচিত।

প্রাথমিক ধরনের জন্য প্রক্রিয়াকরণ

অন্যান্য ওয়ার্কফ্লো প্রকারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রসেসিং প্যাটার্ন, এখানে সর্বোত্তম অভ্যাস হ'ল যেতে যেতে সিস্টেম আউটপুট তৈরি করা। কিন্তু AI-প্রথম ওয়ার্কফ্লোগুলির জন্য প্রক্রিয়াকরণ ডিজাইন করার সময়, আউটপুটের দিকে মনোযোগ দিন, যদি এটি আংশিকভাবে দেখানো সম্ভব হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ছবি প্রজন্মের প্রক্রিয়ায় দেখানো যেতে পারে, বা আপনার প্রযুক্তি আপনাকে এটি সম্পূর্ণ দেখানোর অনুমতি দেয়।

যদি এটি হয়, গণনার সময় দানাদার অগ্রগতি বার্তা প্রদান করার কথা বিবেচনা করুন।

প্রাথমিক প্রকারের জন্য আউটপুট

AI-প্রথম ওয়ার্কফ্লোতে, আউটপুট প্রকারগুলি ইমেজ থেকে বিভিন্ন UI স্ট্রাকচার (বা এমনকি ডাইনামিক UI উপাদানগুলিতে) পরিবর্তিত হতে পারে, সিস্টেমটি তার ব্যবহারকারীকে কী দেওয়ার চেষ্টা করছে এবং এটি কী সমাধান করার চেষ্টা করছে তার উপর নির্ভর করে।

এই ধরণের ওয়ার্কফ্লো ডিজাইন করার সময়, একাধিক আউটপুট ফলাফল ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন, ব্যবহারকারীকে পছন্দসই ফলাফল পেতে একটি আউটপুটকে ফাইন-টিউনিং করার অনুমতি দিন, পুনরায় প্রম্পট করার অনুমতি দিন এবং সিস্টেমের কাজ সম্পর্কে প্রতিক্রিয়া যোগ করার সম্ভাবনা প্রদান করুন।

3. প্রাসঙ্গিক

এই প্রকারে, এআই ওয়ার্কফ্লো ট্রিগার এবং প্রাসঙ্গিক ক্রিয়াগুলির মাধ্যমে বিদ্যমান প্রাথমিক কর্মপ্রবাহের উপরে যোগ করা হয়। LLM ব্যবহার করে, এটি বিভিন্ন UI উপাদানের মাধ্যমে প্রাসঙ্গিক কাজগুলির সমাধান প্রদান করে।

প্রাসঙ্গিক কর্মপ্রবাহের জন্য ইনপুট

প্রাসঙ্গিক কর্মপ্রবাহের ইনপুটগুলি কাজের প্রকারের উপর নির্ভর করে এবং ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে। এটি একটি পাঠ্য ইনপুট, প্রম্পট টেমপ্লেট বা নির্দিষ্ট কাজগুলি সক্রিয় করার জন্য বোতাম হতে পারে, যেমন পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ।

এই পদ্ধতি ব্যবহার করার সময়, অ্যাক্টিভেশন/ডিঅ্যাক্টিভেশন প্রসেস ডিজাইন করার কথা বিবেচনা করুন, যেভাবে ব্যবহারকারী এই প্রম্পট বা কমান্ড ট্রিগার করে।

প্রম্পট বিল্ডিং

এই প্যাটার্নটি নির্দেশিত উইজার্ড হিসাবে প্রদর্শিত হয় যা ব্যবহারকারীদের তাদের না লিখে বিস্তারিত প্রম্পট তৈরি করতে সাহায্য করে এবং বিভিন্ন UI ইনপুট উপাদান ব্যবহার করে, যেমন পাঠ্য ক্ষেত্র, ড্রপডাউন, রেডিও বোতাম এবং অন্যান্য। এই সমস্তগুলি ফর্ম স্ট্রাকচারে একত্রিত হয়, যা কাজের প্রসঙ্গের সাথে খাপ খাইয়ে নেয় এবং একটি জটিল প্রম্পটকে ছোট লজিক্যাল অংশে বিভক্ত করার অনুমতি দেয়, ব্যবহারকারীর উপর লোড হ্রাস করে এবং তাকে ফর্ম্যাট সম্পর্কে অনেক চিন্তা করার প্রয়োজন থেকে মুক্ত করে। শীঘ্র. এটি বিশেষভাবে উপযোগী হতে পারে যখন আপনার একই কাঠামোর সাথে একটি ঘন ঘন পুনরাবৃত্তি হয়, তারপর আপনি ব্যবহারকারীকে শুধুমাত্র পরিবর্তিত অংশগুলি পূরণ করতে দিতে পারেন, যাতে প্রতিবার একটি নতুন প্রম্পট লিখতে বিরক্ত না হয়।

প্রাসঙ্গিক কর্মপ্রবাহের জন্য প্রক্রিয়াকরণ

আশ্চর্যের বিষয় নয়, প্রাসঙ্গিক সিস্টেমগুলির জন্য ডিজাইন প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি প্রাসঙ্গিক পদ্ধতির প্রয়োজন। আবার, সঠিক উপায়টি সম্পূর্ণ করার জন্য সফ্টওয়্যারটির প্রয়োজনীয় কাজের ধরণের উপর নির্ভর করে, তবে সাধারণ অনুশীলনগুলি একই থাকে। যদি সম্ভব হয়, ফলাফলের আউটপুট দেখান যেমন তারা তৈরি হয়। যদি না হয়, অ্যালগরিদম বর্তমানে কাজ করছে এমন ধাপ এবং প্রক্রিয়াকরণের একটি সুস্পষ্ট সূচক (লোডিং আইকন বা অগ্রগতি বার) দেখান

প্রাসঙ্গিক কর্মপ্রবাহের জন্য আউটপুট

ইন্টিগ্রেটেড AI ওয়ার্কফ্লোগুলির জন্য আউটপুট ডিজাইন করার সময়, একজন ব্যবহারকারীকে প্রাথমিক ওয়ার্কফ্লোতে প্রয়োগ করার আগে প্রেক্ষাপটে আউটপুট পরীক্ষা করার অনুমতি দিন। এটি ব্যবহারকারীকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা উত্পন্ন ফলাফলের সঠিকতা যাচাই করতে এবং ভুল ফলাফলের ক্ষেত্রে এটি মুছে ফেলতে বা পরিবর্তন করার অনুমতি দেবে।

উভয় কমান্ড-ভিত্তিক এবং অভিপ্রায়-ভিত্তিক মিথস্ক্রিয়া পদ্ধতির সুবিধা একত্রিত করুন। আপনার পণ্য সমাধানের কাজটির উপর নির্ভর করে, ব্যবহারকারীদের তাদের লক্ষ্য অর্জনের জন্য প্রদত্ত আউটপুট পরিবর্তন করতে এবং ব্যবহার করতে দিন। যতটা সম্ভব মসৃণ এবং সহজ প্রবাহ প্রদান করুন।

উদাহরণস্বরূপ, এমন পরিস্থিতিতে যেখানে প্রচুর বডি টেক্সট রয়েছে, জ্ঞানীয় বা সাক্ষরতার সমস্যাযুক্ত ব্যবহারকারীরা পুরো পাঠ্যটি না পড়েই সেই বিষয়বস্তুর মধ্যে কী রয়েছে তা জানতে চান। ব্যবহারকারী একটি AI দ্বারা তৈরি করা পাঠ্যের একটি সংক্ষিপ্ত এবং সরলীকৃত সংস্করণ দেখতে ক্লিক করতে পারেন।

প্রয়োজনে আপনাকে দ্রুত তাদের কাছে ফিরে যেতে অনুমতি দেওয়ার জন্য সাম্প্রতিক প্রশ্নগুলি সঞ্চয় করা এবং প্রদর্শন করাও একটি ভাল অভ্যাস।

4. অদৃশ্য

অদৃশ্য এআই ওয়ার্কফ্লোগুলিকে সবচেয়ে ঐতিহ্যগত হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। এই প্রকারগুলি দীর্ঘকাল ধরে চলে আসছে এবং এগুলি ভাষার মডেলগুলির সাম্প্রতিক হাইপের অনেক আগে উপস্থিত হয়েছিল। "অদৃশ্য" এআই আক্ষরিক অর্থে অদৃশ্য কারণ সিস্টেমটি ব্যাকগ্রাউন্ড মোডে ব্যবহারকারীর ক্রিয়াকলাপ প্রক্রিয়া করে। স্বায়ত্তশাসিতভাবে কাজ করে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রাসঙ্গিক বিষয়বস্তু খুঁজে বের করার, প্রম্পটগুলিকে উন্নত করার এবং আচরণের গণনা ও বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করে। অদৃশ্য সিস্টেমে টাচপয়েন্ট এবং মিথস্ক্রিয়া কম করা হয়

অদৃশ্য সিস্টেমগুলি ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন কাজ সম্পন্ন করতে, তাদের কর্মপ্রবাহকে বাধাগ্রস্ত করতে সহায়তা করতে পারে। যেতে যেতে পরামর্শ এবং স্বয়ংসম্পূর্ণতা এই ধারণাটি বাস্তবে রূপায়িত করার উপায়। স্বয়ংসম্পূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি একবারে একাধিক পরামর্শ প্রদান করে ভুলগুলি কমানোর একটি উপায় এবং যখন AI সিস্টেম নিশ্চিত না হয় যে একজন ব্যবহারকারী কী চায়, ব্যবহারকারীকে তাদের একটি বিকল্প খাওয়ানোর পরিবর্তে একটি নির্বাচিত লাইন-আপ থেকে বেছে নেওয়ার অনুমতি দেয়। তবুও, মনোযোগ দিন, এমনকি যদি নির্দিষ্ট AI-জ্বালানি সংশোধনগুলি বুদ্ধিমান হয়, তবুও সেগুলি ভুল হতে পারে এবং সেগুলিকে ওভাররাইড করা কঠিন হবে না৷ তাই এআই পরামর্শ গ্রহণ, সম্পাদনা বা প্রত্যাখ্যান করার অনুমতি দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

অদৃশ্য অভিজ্ঞতা তৈরি করার সময়, নিশ্চিত করুন যে সিস্টেমটি ব্যবহারকারীর বর্তমান কার্যকলাপের উপর ভিত্তি করে প্রাসঙ্গিক তথ্য প্রদর্শন করে এবং ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশগুলিকে অগ্রাধিকার দেয়৷ দ্রুত এবং প্রায়ই প্রস্তাবনাগুলি আপডেট করুন।

ব্যবহারকারীকে সুপারিশগুলি দেখানো, ডেটার উত্স পরিষ্কারভাবে বর্ণনা করুন এবং ব্যাখ্যা করুন কেন একটি নির্দিষ্ট ফলাফলের পূর্বাভাস বা প্রস্তাব করা হয়েছিল৷

AI সিস্টেমের ব্যবহারকারীদের জন্য নিয়মিত মিথস্ক্রিয়া মাধ্যমে তাদের পছন্দ প্রকাশ করা সম্ভব করুন। ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া স্বীকার করুন এবং যখন সমন্বয় করা হবে তখন তাদের জানান। ব্যবহারকারীদেরকে ধন্যবাদ জানানোর পরিবর্তে, তাদের প্রতিক্রিয়া কীভাবে তাদের উপকার করবে তা ব্যাখ্যা করুন। এটি তাদের আবার প্রতিক্রিয়া প্রদানের সম্ভাবনা বাড়িয়ে তুলবে। যখন একজন ব্যবহারকারী অপছন্দ বোতামে ট্যাপ করেন, তখন সিস্টেমের অবিলম্বে প্রতিক্রিয়া প্রদান করা উচিত এবং নিশ্চিত করা উচিত যে তারা ভবিষ্যতে এই ধরনের সামগ্রী কম দেখতে পাবে।

উপসংহার

এআই অবশ্যই কম্পিউটার সিস্টেমের সাথে আমাদের যোগাযোগের উপায় পরিবর্তন করবে। যাইহোক, এআই ওয়ার্কফ্লো ডিজাইন করার জন্য তৈরি করা ওয়ার্কফ্লো এবং টার্গেট ব্যবহারকারীর ধরন সম্পর্কে সতর্কতার সাথে বিবেচনা করা প্রয়োজন। আপনার AI সিস্টেম চ্যাট-ভিত্তিক, প্রাসঙ্গিক, অদৃশ্য বা প্রাথমিক হোক না কেন, অন্যান্য অনুরূপ AI সিস্টেমগুলি থেকে উদ্ভূত সেরা অনুশীলনগুলি মনে রাখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। একাধিক আউটপুট বিকল্প প্রদান করা, ভুলত্রুটির জন্য ক্ষমাপ্রার্থী, এবং ব্যবহারকারীদের তাদের পছন্দগুলি প্রকাশ করার অনুমতি দেওয়া হল সেরা অনুশীলনের কয়েকটি উদাহরণ যা প্রতিষ্ঠিত হয়েছে। উপরন্তু, কর্মপ্রবাহের ইনপুট, প্রসেসিং এবং আউটপুট পর্যায়গুলি বিবেচনা করা এবং সেগুলিকে এমনভাবে ডিজাইন করা যা ব্যবহারকারীর জন্য নির্বিঘ্ন এবং সহজে বোঝা যায়। এই সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি অনুসরণ করে এবং আপনার ব্যবহারকারীদের অনন্য চাহিদা বিবেচনা করে, আপনি AI পণ্যগুলি তৈরি করতে পারেন যা কার্যকর, দক্ষ এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব।