सुनिये सब लोग! और आपकी तरह, मैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता की हालिया प्रगति से रोमांचित हूं। यह महसूस करते हुए कि मुझे हो रहे सभी विकासों से अवगत रहने की आवश्यकता है, मैंने सीखने की व्यक्तिगत यात्रा शुरू करने का फैसला किया, और इस प्रकार जन्म हुआ! इस श्रृंखला के साथ, मैं एलएलएम के बारे में सीखूंगा और अपने ब्लॉग पोस्ट के माध्यम से विचार, प्रयोग, राय, रुझान और सीख साझा करूंगा। आप HackerNoon या मेरी निजी वेबसाइट पर यात्रा का अनुसरण कर सकते हैं आज के लेख में, हम GPT-4 की सहायता से एक सिमेंटिक कर्नेल बनाने पर विचार करेंगे। , मैं नटराज हूं 100 दिनों के एआई का यहां । इस पोस्ट में हम देखेंगे कि किसी व्यावसायिक समस्या के लिए डिज़ाइन थिंकिंग करने के लिए AI का उपयोग कैसे करें। इस उदाहरण के लिए हम डिज़ाइन सोच को नीचे दिखाए गए चरणों की एक श्रृंखला के रूप में परिभाषित करते हैं। आप अधिक चरण जोड़ने और उनके लिए तर्क लिखने के लिए भी इस विचार का विस्तार कर सकते हैं। संदर्भ स्थापित करने के लिए, आइए एक का उदाहरण लें, जिसे हाल ही में कुछ ग्राहकों की प्रतिक्रिया मिली है और इसका उपयोग एआई डिजाइन सोच को लागू करने और व्यवसाय को बेहतर बनाने के तरीकों के साथ करने के लिए किया जाता है। कॉफी शॉप हम डिज़ाइन सोच के लिए ओपन एआई के जीपीटी-4 मॉडल का उपयोग करेंगे और माइक्रोसॉफ्ट के सिमेंटिक कर्नेल का उपयोग करेंगे। रास्ते में हम यह भी पता लगाएंगे कि हम कर्नेल में प्लगइन्स की अवधारणा का उपयोग कैसे कर सकते हैं जो सिमेंटिक फ़ंक्शंस का पुन: उपयोग करना आसान बनाता है। तो चलिए इसमें शामिल होते हैं। : चरण 1 - कर्नेल सेटअप करें पहला कदम स्थानीय .env फ़ाइल से ओपन एआई की गुप्त कुंजी को लोड करना है, और फिर नया कर्नेल उदाहरण बनाना है। फिर कर्नेल में सेवा जोड़ें। OpenAIChatCompletion : चरण 2 - कॉफ़ी शॉप व्यवसाय का उपयोग फीडबैक और SWOT विश्लेषण जोड़ें # 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? """ : चरण 3 - डिज़ाइन थिंकिंग के लिए प्लगइन्स बनाना प्लगइन क्या है? सिमेंटिक कर्नेल में प्लगइन्स नामक यह सुविधा है जहां आप सिमेंटिक फ़ंक्शंस को उनके इनपुट को परिभाषित कर सकते हैं और उन्हें बार-बार पुन: उपयोग कर सकते हैं। एक प्लग इन दो फ़ाइलों से बना होता है एक .json (इसमें LLM और इनपुट पैरामीटर के लिए कॉन्फ़िगरेशन जानकारी होती है) और .txt (एक कस्टम प्रॉम्प्ट होता है)। डिज़ाइन सोच के उपयोग के मामले में हम 4 प्लगइन्स बनाने जा रहे हैं। आप सभी 4 प्लगइन्स के लिए कोड पा सकते हैं। यहां : ग्राहकों की प्रतिक्रिया लेता है और भावनाओं को अलग करता है और ग्राहक द्वारा व्यक्त की गई प्रत्येक भावना के लिए एक संक्षिप्त सारांश देता है। सहानुभूति : सहानुभूतिपूर्ण चरण से आउटपुट लेता है, विश्लेषण को मार्कडाउन तालिका में वर्गीकृत करता है। समस्याओं और उसके संभावित स्रोत को परिभाषित करता है। परिभाषित करें : उपरोक्त चरण से आउटपुट लेता है और कम लटकने वाले फल और ऊंचे लटकने वाले फल नामक दो कॉलमों के साथ एक मार्कडाउन तालिका के रूप में विचार उत्पन्न करता है। विचार : यह प्लगइन पिछले चरण में उत्पन्न विचारों को लेता है और कम-रिज़ॉल्यूशन वाला प्रोटोटाइप देता है, ताकि समाधान का परीक्षण किया जा सके। प्रोटोटाइपविथपेपर चरण 4 - यह सब एक साथ लाएँ: ध्यान दें कि पिछले चरणों में भले ही मैंने चार प्लगइन्स के लिए कोड दिया है, लेकिन समझाया है कि वे डिज़ाइन थिंकिंग के संदर्भ में क्या करते हैं। मैंने उनके द्वारा उत्पन्न आउटपुट भी प्रदर्शित किया है। लेकिन हमने वास्तव में उन प्लगइन्स को अपने कोड से कॉल नहीं किया है। आइए अब इसे नीचे दिखाए अनुसार करें। ## 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()) आप पिछले चरण में सभी 4 चरणों द्वारा उत्पन्न आउटपुट को पहले ही देख चुके हैं। ध्यान दें कि कर्नेल एक ही कॉल में एक प्लग के बाद दूसरे को कॉल करना कितना आसान बना देता है। निष्कर्ष के तौर पर, हमने यही किया। हमने कस्टम प्रॉम्प्ट लिखे और उन्हें प्लगइन्स बनाया और उन्हें नामक फ़ोल्डर में डाल दिया। और फिर कॉफ़ी शॉप के लिए SWOT विश्लेषण और ग्राहक प्रतिक्रिया का उपयोग करके उन्हें कॉल करने के लिए कर्नेल का उपयोग किया। अब एसडब्ल्यूओटी विश्लेषण को बदलकर और एक अलग व्यावसायिक समस्या के लिए ग्राहक प्रतिक्रिया लेकर आप डिजाइन सोच सकते हैं और अपनी समस्या को ठीक करने के लिए एमवीपी समाधान के साथ आ सकते हैं। प्लगइन्स-एसके हालांकि इसके मूल में इसके 4 कस्टम संकेत हैं, यह विधि इस बात पर प्रकाश डालती है कि कैसे कर्नेल एआई के साथ जटिल लक्ष्यों को विकसित करना आसान और प्लगइन्स के साथ प्रबंधनीय बनाता है। एआई के 100 दिनों के 10वें दिन के लिए बस इतना ही। मैं एबव एवरेज नाम से एक समाचार पत्र लिखता हूं जहां मैं बड़ी तकनीक में होने वाली हर चीज के पीछे दूसरे क्रम की अंतर्दृष्टि के बारे में बात करता हूं। यदि आप टेक में हैं और औसत नहीं बनना चाहते हैं, । तो इसकी सदस्यता लें एआई के 100 दिनों पर नवीनतम अपडेट के लिए मुझे , या ** ** पर फॉलो करें। यदि आप तकनीक में हैं तो आपको तकनीकी पेशेवरों के मेरे समुदाय में शामिल होने में रुचि हो सकती है। ट्विटर लिंक्डइन हैकरनून यहां एआई के पिछले 100 दिन, दिन 9: क्या एआई आपके बिजनेस आइडिया के लिए एक एसडब्ल्यूओटी विश्लेषण उत्पन्न कर सकता है?
