হেই সবাই! এবং ঠিক আপনার মতো, আমি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাম্প্রতিক অগ্রগতিতে মুগ্ধ হয়েছি। আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে সমস্ত উন্নয়ন ঘটছে তার সাথে আমার সমান থাকতে হবে, আমি শেখার একটি ব্যক্তিগত যাত্রা শুরু করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি, এইভাবে জন্ম হয়েছিল! এই সিরিজের মাধ্যমে, আমি LLM সম্পর্কে শিখব এবং আমার ব্লগ পোস্টগুলির মাধ্যমে ধারণা, পরীক্ষা, মতামত, প্রবণতা এবং শিক্ষাগুলি শেয়ার করব। আপনি হ্যাকারনুন বা ব্যক্তিগত ওয়েবসাইটের যাত্রা অনুসরণ করতে পারেন। আজকের নিবন্ধে, আমরা GPT-4 এর সাহায্যে একটি শব্দার্থিক কার্নেল তৈরি করতে চাই। , আমি নটরাজ 100 দিনের AI এখানে আমার এই পোস্টে আমরা একটি প্রদত্ত ব্যবসায়িক সমস্যার জন্য ডিজাইন চিন্তা করতে AI কীভাবে ব্যবহার করব তা দেখব। এই উদাহরণের খাতিরে আমরা ডিজাইন চিন্তাকে সংজ্ঞায়িত করি ধাপগুলির একটি সিরিজ হিসাবে নীচে দেখানো হয়েছে৷ আপনি আরও পদক্ষেপ যোগ করতে এবং তাদের জন্য যুক্তি লিখতে এই ধারণাটি প্রসারিত করতে পারেন। প্রসঙ্গ সেট করতে, একটি উদাহরণ নেওয়া যাক যা সম্প্রতি কিছু গ্রাহকের প্রতিক্রিয়া পেয়েছে এবং এটিকে ব্যবহার করে AI ডিজাইনের চিন্তাভাবনা প্রয়োগ করতে এবং ব্যবসার উন্নতির উপায় নিয়ে আসা। কফি শপের আমরা Open AI এর gpt-4 মডেল ব্যবহার করব এবং ডিজাইন চিন্তা করার জন্য মাইক্রোসফটের শব্দার্থিক কার্নেল ব্যবহার করব। পথের পাশাপাশি আমরা অন্বেষণ করব কীভাবে আমরা কার্নেলে প্লাগইন-এর ধারণাটি ব্যবহার করতে পারি যা শব্দার্থিক ফাংশনগুলিকে পুনরায় ব্যবহার করা সহজ করে তোলে। তাই এর মধ্যে পেতে দিন. : ধাপ 1 - কার্নেল সেটআপ করুন প্রথম ধাপ হল স্থানীয় .env ফাইল থেকে Open AI এর গোপন কী লোড করা এবং তারপর নতুন কার্নেল ইনস্ট্যান্স তৈরি করা। তারপর কার্নেলে পরিষেবা যোগ করুন। OpenAIChatCompletion : ধাপ 2 - কফি শপ ব্যবসার ব্যবহারের প্রতিক্রিয়া এবং SWOT বিশ্লেষণ যোগ করুন # SWOT questions strength_questions = ["What unique recipes or ingredients does the coffee shop use?","What are the skills and experience of the staff?","Does the coffee shop have a strong reputation in the local area?","Are there any unique features of the shop or its location that attract customers?", "Does the coffee shop have a strong reputation in the local area?", "Are there any unique features of the shop or its location that attract customers?"] weakness_questions = ["What are the operational challenges of the coffee shop? (eg, slow service, high staff turnover, not having wifi)","Are there financial constraints that limit growth or improvements?","Are there any gaps in the product offering?","Are there customer complaints or negative reviews that need to be addressed?"] opportunities_questions = ["Is there potential for new products or services (eg, delivery, food along with coffee)?","Are there under-served customer segments or market areas?","Can new technologies or systems enhance the business operations?","Are there partnerships or local events that can be leveraged for marketing?"] threats_questions = ["Who are the major competitors and what are they offering?","Are there potential negative impacts due to changes in the local area (eg, construction, closure of nearby businesses)?","Are there economic or industry trends that could impact the business negatively (eg, increased ingredient costs)?","Is there any risk due to changes in regulations or legislation (eg, health and safety, employment)?"] # SWOT answers strengths = [ "Unique coffee recipe that wins top awards","Owner trained in Sicily","Strong local reputation","Prime location on university campus" ] weaknesses = [ "High staff turnover","Floods in the area damaged the seating areas that are in need of repair","Absence of popular mocha latte from menu","Negative reviews from younger demographic for lack of hip ingredients" ] opportunities = [ "Untapped work from anywhere potential as they dont have wifi","Growing local tech startup community","Unexplored online presence and order capabilities","Upcoming annual food fair" ] threats = [ "Competition from big coffee chains nearby","There's nearby street construction that will impact foot traffic","Rising cost of coffee beans will increase the cost of coffee","No immediate local regulatory changes but it's election season" ] # Customer comments some positive some negative customer_comments = """ Customer 1: The seats look really raggedy. Customer 2: The americano is the best on this earth. Customer 3: I've noticed that there's a new server every time I visit, and they're clueless. Customer 4: Why aren't there any snacks? Customer 5: I love the coffe blend they use and can't get it anywhere else. Customer 6: The dark roast they have is exceptional. Customer 7: why is there no wifi? Customer 8: Why is the regular coffee so expensive? Customer 9: There's no way to do online ordering. Customer 10: Why is the seating so uncomfortable and dirty? """ : ধাপ 3 - ডিজাইন চিন্তার জন্য প্লাগইন তৈরি করা একটি প্লাগইন কি? শব্দার্থিক কার্নেলের প্লাগইন নামক এই বৈশিষ্ট্যটি রয়েছে যেখানে আপনি শব্দার্থিক ফাংশনগুলিকে তাদের ইনপুটগুলি সংজ্ঞায়িত করতে পারেন এবং সেগুলি বারবার পুনরায় ব্যবহার করতে পারেন। একটি প্লাগ ইন দুটি ফাইলের সমন্বয়ে গঠিত হয় একটি .json (এলএলএম এবং ইনপুট প্যারামের জন্য কনফিগার তথ্য রয়েছে) এবং .txt (একটি কাস্টম প্রম্পট রয়েছে)। ডিজাইন চিন্তাভাবনার ক্ষেত্রে আমরা 4টি প্লাগইন তৈরি করতে যাচ্ছি। আপনি সমস্ত 4টি প্লাগইনের কোড খুঁজে পেতে পারেন। এখানে : গ্রাহকের প্রতিক্রিয়া নেয় এবং অনুভূতিকে বিচ্ছিন্ন করে এবং গ্রাহকের দ্বারা প্রকাশিত প্রতিটি অনুভূতির জন্য একটি সংক্ষিপ্ত সারাংশ দেয়। সহানুভূতি : সহানুভূতিমূলক পদক্ষেপ থেকে আউটপুট নেয়, একটি মার্কডাউন টেবিলে বিশ্লেষণকে শ্রেণীবদ্ধ করে। সমস্যা এবং এর সম্ভাব্য উৎস সংজ্ঞায়িত করে। সংজ্ঞায়িত করুন : উপরের ধাপ থেকে আউটপুট নেয় এবং নিম্ন ঝুলন্ত ফল এবং উচ্চ ঝুলন্ত ফল নামে দুটি কলাম সহ একটি মার্কডাউন টেবিলের আকারে ধারণা তৈরি করে। আইডিয়াট : এই প্লাগইনটি পূর্ববর্তী ধাপে উত্পন্ন ধারণাগুলি গ্রহণ করে এবং একটি কম-রেজোলিউশন প্রোটোটাইপ দেয়, তাই সমাধানটি পরীক্ষা করা যেতে পারে। PrototypeWithPaper ধাপ 4 - এটি সব একসাথে আনুন: উল্লেখ্য যে পূর্ববর্তী ধাপে যদিও আমি চারটি প্লাগইনের কোড দিয়েছি, ডিজাইন চিন্তার প্রেক্ষাপটে তারা কী করে তা ব্যাখ্যা করেছি। তারা যে আউটপুট তৈরি করবে তাও আমি প্রদর্শন করেছি। কিন্তু আমরা আসলে আমাদের কোড থেকে সেই প্লাগইনগুলোকে কল করিনি। নিচে দেখানো হিসাবে এখন এটি করা যাক. ## access design thiking plugin pluginsDirectory = "./plugins-sk" pluginDT = kernel.import_semantic_skill_from_directory(pluginsDirectory, "DesignThinking"); async def run_designthinking_async(): my_result = await kernel.run_async(pluginDT["Empathize"], pluginDT["Define"], pluginDT["Ideate"], pluginDT["PrototypeWithPaper"], input_str=customer_comments) display(my_result) asyncio.run(run_designthinking_async()) আপনি ইতিমধ্যেই আউটপুট দেখেছেন যে সমস্ত 4টি ধাপ পূর্ববর্তী ধাপে তৈরি করে। লক্ষ্য করুন যে কার্নেল একটি একক কলে একটির পর অন্যটি কল করা কতটা সহজ করে তোলে৷ উপসংহারে, এখানে আমরা কি করেছি. আমরা কাস্টম প্রম্পট লিখেছিলাম এবং সেগুলিকে প্লাগইন বানিয়েছিলাম এবং নামে একটি ফোল্ডারে রেখেছিলাম। এবং তারপর কফি শপের জন্য SWOT বিশ্লেষণ এবং গ্রাহক প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করে তাদের কল করতে কার্নেল ব্যবহার করে। এখন SWOT বিশ্লেষণ পরিবর্তন করে এবং একটি ভিন্ন ব্যবসায়িক সমস্যার জন্য গ্রাহকের মতামত নেওয়ার মাধ্যমে আপনি ডিজাইন চিন্তা করতে পারেন এবং আপনার সমস্যা সমাধানের জন্য একটি MVP সমাধান নিয়ে আসতে পারেন। plugins-sk যদিও এটির মূল অংশে এটির 4টি কাস্টম প্রম্পট, এই পদ্ধতিটি হাইলাইট করে যে কার্নেল কীভাবে AI এর সাথে জটিল লক্ষ্যগুলিকে প্লাগইনগুলির সাথে সহজ এবং পরিচালনাযোগ্য করে তোলে। এটি AI এর 100 দিনের মধ্যে 10 দিনের জন্য। আমি গড়ের উপরে নামে একটি নিউজলেটার লিখি যেখানে আমি বড় প্রযুক্তিতে ঘটছে এমন সবকিছুর পিছনে দ্বিতীয় ক্রম অন্তর্দৃষ্টি সম্পর্কে কথা বলি। আপনি যদি প্রযুক্তিতে থাকেন এবং গড় হতে না চান তবে । এতে সদস্যতা নিন AI এর 100 দিনের সর্বশেষ আপডেটের জন্য আমাকে , বা ** **-এ অনুসরণ করুন। আপনি যদি প্রযুক্তিতে থাকেন তবে আপনি প্রযুক্তি পেশাদারদের আমার সম্প্রদায়ে যোগদান করতে আগ্রহী হতে পারেন। Twitter LinkedIn HackerNoon এখানে AI এর আগের 100 দিন, দিন 9: AI কি আপনার ব্যবসায়িক ধারণার জন্য একটি SWOT বিশ্লেষণ তৈরি করতে পারে?
