ការកសាងស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលដំណើរការ៖ មេរៀនពី MVPs ជាមួយ LLMs

បច្ចេកវិជ្ជាដែលកំពុងរីកចម្រើនដូចជា Artificial Intelligence (AI) ត្រូវបានកំណត់ឱ្យមានភាពលេចធ្លោនៅពេលដែលទសវត្សរ៍បន្ត។ ជាលទ្ធផល អាជីវកម្មកំពុងផ្លាស់ប្តូរទៅប្រព័ន្ធរួមបញ្ចូលគ្នា ដែលកាត់បន្ថយកិច្ចការសំខាន់ៗដែលមនុស្សជួបប្រទះនៅកន្លែងធ្វើការ។ អាផារីមេយ៉ា តាណេចា ដែលជាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអ្នកជំនាញផ្នែកវិស្វកម្ម បានចំណាយដំណោះស្រាយក្នុងការកសាងអាជីពរបស់គាត់ទាំងក្នុងកម្រិត និងនៅពេលចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម។ ដោយគូរលើបទពិសោធន៍របស់គាត់នៅ DoorDash និង Fulcrum Tech គាត់បង្ហាញពីបញ្ហាប្រឈមជាក់ស្តែង និងឱកាសនៃការធ្វើមាត្រដ្ឋានស្វ័យប្រវត្តិកម្មពី MVPs ទៅនឹងដំណោះស្រាយភ្នាក់ងារដែលបានដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់យ៉ាងពេញលេញ។

ការណែនាំអំពី Tech Expert Aparimeya Taneja

អាផារីមេយ៉ា តាណេចា

នៅវិទ្យាល័យ Aparimeya បានបង្ហាញការសន្យានៅក្នុង STEM ដែលនាំឱ្យគាត់បន្តអាជីពផ្នែកវិស្វកម្ម។ បន្ទាប់មក Aparimeya នឹងចាប់ផ្តើមអាជីពវិស្វកម្មរបស់គាត់ជាផ្លូវការបន្ទាប់ពីបញ្ចប់ការសិក្សាពីសាកលវិទ្យាល័យ Duke ។ ភ្លាមៗបន្ទាប់ពីបញ្ចប់ការសិក្សារបស់គាត់ គាត់នឹងចូលរួមជាមួយអង្គការបញ្ឈរថ្មីរបស់ DoorDash ដែលជាផ្នែកមួយនៃក្រុមបទពិសោធន៍ស្វែងរក។

Aparimeya នឹងចំណាយពេលមួយឆ្នាំនៅក្នុងក្រុមនេះ មុនពេលប្តូរទៅក្រុម Verticals Machine Learning (ML) ថ្មី ជាកន្លែងដែលគាត់បានលើកកំពស់ជំនាញបច្ចេកទេសរបស់គាត់ និងបានរួមចំណែកដល់គម្រោងស្វ័យប្រវត្តិកម្មអស់រយៈពេលជាង 6 ខែ មុនពេលផ្លាស់ទៅក្រុមកាតាឡុកបញ្ឈរថ្មីសម្រាប់រយៈពេលប្រាំមួយខែទៀត។

បន្ទាប់ពីទទួលបានបទពិសោធន៍ពីការងារនៅអង្គការធំមួយ គាត់បានចូលរួមជាមួយ Paraform ដែលជាការចាប់ផ្តើមមួយផ្តោតលើដំណោះស្រាយជ្រើសរើសបុគ្គលិកសម្រាប់ឧស្សាហកម្មដូចជា ការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី និងសេវាកម្មហិរញ្ញវត្ថុ។

បន្ទាប់មកគាត់បានចូលរួម Fulcrum ក្នុងនាមជាវិស្វករស្ថាបនិក ដើម្បីអនុវត្តជំនាញស្វ័យប្រវត្តិកម្មរបស់គាត់ចំពោះឧស្សាហកម្មធានារ៉ាប់រង។ Fulcrum ផ្តល់ជូននូវផលិតផល AI សុវត្ថិភាពដែលអនុញ្ញាតឱ្យឈ្មួញកណ្តាលធ្វើមាត្រដ្ឋានគណនីរបស់ពួកគេដោយមិនចាំបាច់រាប់ក្បាល។ ការផ្តល់អាទិភាពរបស់ Aparimeya នៃដំណោះស្រាយស្វ័យប្រវត្តិកម្មបានគាំទ្រដល់ការរីកចម្រើនជាបន្តបន្ទាប់របស់ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យា។

ការកសាង MVPs សម្រាប់ស្វ័យប្រវត្តិកម្មជាមួយ LLMs

ក្នុងអំឡុងពេលរបស់គាត់នៅ DoorDash Aparimeya បានដឹកនាំកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងដើម្បីអភិវឌ្ឍ MVPs សម្រាប់ស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃភារកិច្ចដែលត្រូវបានផ្តល់ទៅឱ្យ BPOs ។ ការរួមចំណែករបស់គាត់បាននាំឱ្យមានឱកាសមួយដើម្បីសហការជាមួយក្រុម ML និង Automation របស់ក្រុមហ៊ុន។ គាត់បានឃើញសក្តានុពលរបស់ LLMs ដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មការងារខាងក្រៅដោយដៃ ដែលអង្គការជាច្រើនជាធម្មតាចំណាយប្រាក់រាប់លានដុល្លារ។ DoorDash បានអនុញ្ញាតឱ្យគាត់ធ្វើការលើគម្រោងដែលដំណើរការដោយ LLM ដើម្បីសម្រួលដំណើរការអាជីវកម្មផ្សេងៗ។

Aparimeya គឺជាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដំបូងគេនៅ DoorDash ដែលស្នើឱ្យប្រើស្វ័យប្រវត្តិកម្ម រកប្រាក់ចំណូល ការលើកឡើងគួរឱ្យកត់សម្គាល់ សម្រាប់ការខិតខំរបស់គាត់។ ដោយប្រើ LLMs គាត់បានធ្វើការជាមួយក្រុមអ្នកជំនាញដែលមានគំនិតដូចគ្នាដើម្បីបង្កើតចំណេះដឹងអំពីផលិតផលសម្រាប់ក្រុមហ៊ុន។

ការងាររបស់គាត់រួមមានការកសាងប្រព័ន្ធចំណេះដឹងអំពីផលិតផលដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវការកំណត់ផ្ទាល់ខ្លួន ការជ្រើសរើស និងការបំពេញ។ តាមរយៈការដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមដូចជាទិន្នន័យមិនពេញលេញ និងហេតុផលអសកម្ម Aparimeya បានជួយបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការរបស់ DoorDash ។

ខណៈពេលដែលគាត់មានតួនាទីសំខាន់ក្នុងគម្រោងជាច្រើននេះ Aparimeya បានជួបប្រទះបញ្ហាប្រឈមជាច្រើនដែលជំរុញ MVP ទៅមុខនៅក្នុងអង្គការធំមួយដូចជា DoorDash ។ បន្ទាប់ពីការជំរុញឱ្យបង្កើតដំណោះស្រាយស្វ័យប្រវត្តិកម្មសម្រាប់ក្រុមហ៊ុន និងធ្វើការលើ MVP មួយចំនួន គាត់ត្រូវបានគេតម្រូវឱ្យត្រឡប់ទៅគម្រោងធម្មតាវិញ។

ឧបសគ្គនៃអង្គការធំមួយបានកំណត់សមត្ថភាពរបស់គាត់ក្នុងការមើលឃើញគម្រោងទាំងនេះរហូតដល់ការបញ្ចប់។ នេះបានជួយឱ្យ Aparimeya ដឹងថាគាត់ចង់ធ្វើការនៅក្នុងការចាប់ផ្តើមដំណាក់កាលដំបូង ដែលធ្វើឱ្យគាត់ងាកទៅរក Fulcrum Tech ជាកន្លែងដែលគាត់ដឹកនាំគម្រោងជាមួយបុគ្គលិកបច្ចេកទេសរបស់ក្រុមហ៊ុន។

នៅ Fulcrum បញ្ហាដូចជាការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ និងការធ្វើមាត្រដ្ឋានបានចាប់ផ្តើមកើតឡើង។ បញ្ហាទាំងនេះច្រើនតែមានភាពស្មុគ្រស្មាញ និងជាបញ្ហាប្រឈមផ្នែកបច្ចេកទេស សូម្បីតែអ្នកជំនាញដូចជា Aparimeya ក៏ដោយ។ ថ្វីបើមានឧបសគ្គទាំងនេះក៏ដោយ គាត់បានធ្វើការដោយមិននឿយហត់ក្នុងការធ្វើឱ្យដំណើរការដោយដៃដោយស្វ័យប្រវត្តិដែលបង្កឱ្យឈ្មួញកណ្តាលធ្វើឱ្យពួកគេសម្របខ្លួនបានកាន់តែច្រើន ខណៈពេលដែលកាត់បន្ថយការចំណាយ និងកាត់បន្ថយពេលវេលាសម្រាប់កិច្ចការពីម៉ោងទៅនាទី។

ការអនុវត្តល្អបំផុតសម្រាប់ការកសាងដំណោះស្រាយស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន។

ការងាររបស់ Aparimeya នៅ DoorDash និង Fulcrum បានពង្រឹងដំណើរការអាជីវកម្មតាមរយៈដំណោះស្រាយស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។ គាត់កត់សម្គាល់ថាការធ្វើមាត្រដ្ឋានពី MVPs ទៅកម្មវិធីពិភពពិតអនុញ្ញាតឱ្យឈ្មួញកណ្តាលធ្វើសមតុល្យការចំណាយ បង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងបង្កើនការអនុម័តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ទីបំផុតសម្រួលលំហូរការងាររបស់ពួកគេ។

ដោយទាញចេញពីបទពិសោធន៍របស់គាត់ Aparimeya តស៊ូមតិសម្រាប់វិធីសាស្រ្តជាយុទ្ធសាស្រ្តក្នុងការកសាងដំណោះស្រាយស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន។ ការអនុវត្តល្អបំផុតសម្រាប់គាត់រួមមាន:

តម្លៃសមតុល្យធៀបនឹងតម្លៃដែលបានផ្តល់

នៅក្នុងបទពិសោធន៍របស់ Aparimeya ដំណោះស្រាយស្វ័យប្រវត្តិកម្មជាធម្មតាត្រូវបានកំណត់តម្លៃក្នុងមួយលទ្ធផល/លទ្ធផលដល់អតិថិជនចុងក្រោយ ដូច្នេះវាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការធ្វើឱ្យប្រាកដថាតម្លៃប្រតិបត្តិការរបស់អ្នកសម្រាប់ការដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិកម្មមិនមានអវិជ្ជមានក្នុងមួយឯកតាសេដ្ឋកិច្ច។

តម្លៃដែលបានបង្កើតសម្រាប់អតិថិជនរបស់អ្នកគឺជាភាពខុសគ្នារវាងអ្វីដែលវានឹងធ្វើឱ្យពួកគេចំណាយពេលវេលា គុណភាព និងការចំណាយដើម្បីឈានដល់ទិន្នផលដូចគ្នាដោយគ្មានស្វ័យប្រវត្តិកម្មរបស់អ្នកទល់នឹងដំណោះស្រាយរបស់អ្នក។ ដូច្នេះ អ្នកគួរតែមានគំនិតច្បាស់លាស់អំពីរបៀបដែលអ្នកកំពុងបង្កើតតម្លៃសម្រាប់ខ្លួនអ្នក និងអតិថិជនរបស់អ្នកនៅពេលបង្កើតផលិតផល AI ។

ការរក្សាទុកទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធនៅមាត្រដ្ឋាន

Aparimeya សង្កត់ធ្ងន់ថា នៅពេលគិតអំពីការផ្ទុកទិន្នន័យ វត្ថុសំខាន់ដែលត្រូវដោះស្រាយគឺ៖

1. ប្រព័ន្ធ​ផ្ទុក​ទិន្នន័យ​ដ៏​រឹងមាំ​ជាមួយ​នឹង​ការ​ប្រើ​ឡើងវិញ​និង​ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ​ដើម្បី​គាំទ្រ​លទ្ធភាព​ធ្វើ​មាត្រដ្ឋាន។ នេះធានាថាអាជីវកម្មអាចចូលប្រើ ការពារ និងសង្គ្រោះព័ត៌មានដោយសុវត្ថិភាព។ សេវាកម្ម SQL ថ្នាក់សហគ្រាសគឺជាដំណោះស្រាយដ៏ល្អដើម្បីចាប់ផ្តើម។

   
   

2. ក្រាហ្វចំណេះដឹងបន្ថែម ដើម្បីបង្កើតមុខងារ និងដំណើរការការងារនៅលើកំពូល។ វានឹងអាស្រ័យលើដែនដែលអ្នកកំពុងបង្កើតដំណោះស្រាយសម្រាប់ និងទាមទារការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីរបៀបដែលអ្នកប្រើប្រាស់របស់អ្នកធ្វើលំហូរការងាររបស់ពួកគេដោយដៃនៅថ្ងៃនេះ។ ជាទូទៅ វាតែងតែមានប្រយោជន៍ជាងក្នុងការទាញយកចំណុចទិន្នន័យសំខាន់ៗ ហើយរក្សាទុកវាតាមរបៀបដែលពួកវាងាយស្រួលក្នុងការធ្វើលិបិក្រម ជំនួសឱ្យការបោះចោលទិន្នន័យទាំងអស់ជាវត្ថុផ្ទុក ឬ JSON blobs ។

ការវាយតម្លៃការទទួលយកអ្នកប្រើប្រាស់

ពេញមួយការងាររបស់គាត់ Aparimeya បានទទួលស្គាល់ថាការអនុម័តរបស់អ្នកប្រើគឺជាធាតុផ្សំដ៏សំខាន់មួយផ្សេងទៀតសម្រាប់ការអនុវត្តដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិដែលទទួលបានជោគជ័យ។ គំនិតផ្តួចផ្តើមដូចជាកម្មវិធីបណ្តុះបណ្តាលមានសារៈសំខាន់ក្នុងការបំពាក់ឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់នូវសមត្ថភាពក្នុងការដំណើរការដំណើរការដែលបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងប្រកបដោយទំនុកចិត្ត និងអាចលើកកម្ពស់មុខងាររបស់ដំណោះស្រាយស្វ័យប្រវត្តិកម្មបន្ថែមទៀត។ អាជីវកម្មអាចថ្លឹងថ្លែងការទទួលយករបស់អ្នកប្រើប្រាស់ដោយការប្រមូលមតិកែលម្អ និងកែសម្រួលចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើប្រាស់តាមបំណង ខណៈពេលដែលអាចរួមបញ្ចូលកម្មវិធីភាគីទីបី។ ក្នុងករណី Fulcrum Aparimeya និងក្រុមរបស់គាត់រួមបញ្ចូលដោយផ្ទាល់ជាមួយ AMS (ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងទីភ្នាក់ងារ) របស់អតិថិជនរបស់ពួកគេ។

មធ្យោបាយដ៏មានប្រសិទ្ធភាពមួយផ្សេងទៀតក្នុងការចូលប្រើប្រាស់បរិមាណនៃការចូលរួមរបស់អ្នកប្រើប្រាស់គឺតាមរយៈតេឡេមេទ្រីតាមរយៈកម្មវិធីរបស់អ្នកដែលកត់ត្រាវគ្គអ្នកប្រើប្រាស់ ក៏ដូចជាបង្កើតស្ថិតិប្រើប្រាស់ ដើម្បីសង្កេតមើលនិន្នាការនៃការប្រើប្រាស់តាមពេលវេលានៅពេលដែលអ្នកដឹកជញ្ជូនមុខងារកាន់តែច្រើន។

ការរក្សាល្បឿន

ខណៈពេលដែលប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិកម្មអាចសម្រួលដំណើរការការងារ ពួកវាច្រើនតែងាយនឹងផ្ទុកលើសទម្ងន់ ហើយដោយសារកង្វះភាពមើលឃើញអាចមើលទៅយឺតចំពោះអ្នកប្រើប្រាស់។ ដូច្នេះ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការព្យាយាមធ្វើកិច្ចការស្របគ្នាឱ្យបានច្រើនតាមតែអាចធ្វើទៅបាន ដើម្បីបញ្ចប់ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ហើយប្រើជួរដ៏រឹងមាំសម្រាប់ដោះស្រាយការងារដែលកំពុងដំណើរការយូរ។ អ្នកក៏អាចបង្កើនល្បឿនដោយកាត់បន្ថយការងារស្ទួន និងផ្តល់ធនធានបន្ថែមទៀត។

Aparimeya ជឿជាក់លើការរចនាស្ថាបត្យកម្មកម្មវិធីដែលបញ្ហាស្ទះនៃប្រព័ន្ធមិនស្ថិតនៅចំណុចសំខាន់ណាមួយឡើយ ហើយធនធាននោះក៏មិននៅទំនេរ ឬតែងតែផ្ទុកលើសទម្ងន់។

ការសង្កេតនិងការធ្វើឱ្យប្រសើរ

ប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិកម្មទាមទារឱ្យមានការត្រួតពិនិត្យជាប្រចាំ ដើម្បីប្រាកដថាដំណើរការទាំងអស់ដំណើរការដូចការរំពឹងទុក។ ការត្រួតពិនិត្យលំហូរការងារដោយស្វ័យប្រវត្តិអាចអនុញ្ញាតឱ្យអាជីវកម្មកំណត់យ៉ាងងាយស្រួលនូវសមាសធាតុដែលជាឧបសគ្គដល់ដំណើរការទាំងមូល ក៏ដូចជាដឹងពីសុខភាពរបស់សេវាកម្មមីក្រូផ្សេងៗទាំងអស់នៅពេលណាមួយផងដែរ។ នៅពេលដែលក្រុមហ៊ុនត្រួតពិនិត្យដំណើរការប្រព័ន្ធរបស់ខ្លួនជាទៀងទាត់ វាអាចបង្កើតវិធីដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិកម្មរយៈពេលវែង។

Aparimeya តស៊ូមតិថាប្រភេទនៃការត្រួតពិនិត្យនេះក៏គួរតែពង្រីកដល់លទ្ធផលចុងក្រោយដែលអ្នកប្រើប្រាស់របស់អ្នកឃើញ ដូច្នេះអ្នកតែងតែរំលឹកឡើងវិញលើបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់។

រង្វិលជុំមតិយោបល់ផលិតផល

លក្ខណៈពិសេសនៃការដឹកជញ្ជូន និងស្វ័យប្រវត្តិកម្មគឺត្រឹមតែពាក់កណ្តាលនៃអ្វីដែលវេទិកាដំណោះស្រាយដ៏ល្អគួរធ្វើ។ រាល់ពេលដែលមុខងារថ្មី ឬលំហូរការងារត្រូវបានចេញផ្សាយ ក្រៅពីការធ្វើតេស្តខាងក្នុង វាគួរតែត្រូវបានដាក់ឱ្យដំណើរការដើម្បីជ្រើសរើសអ្នកប្រើប្រាស់ដំបូង។ បន្ទាប់មក មតិកែលម្អលម្អិតគួរតែត្រូវបានប្រមូលពីក្រុមអ្នកបើកយន្តហោះនេះ ដោយផ្អែកលើមូលដ្ឋាននៃការធ្វើម្តងទៀតនាពេលអនាគតគួរតែត្រូវបានកែលម្អ។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការថែរក្សាផែនទីបង្ហាញផ្លូវផលិតផលរបស់អ្នក ទោះបីជាមតិរបស់អ្នកប្រើប្រាស់គួរត្រូវបានពិចារណាជានិច្ចនៅពេលសម្រេចចិត្តថាអ្វីដែលសំខាន់បំផុតដើម្បីដំណើរការ។

ដំបូន្មានរបស់ Aparimeya Taneja សម្រាប់វិស្វករដែលចូលក្នុងលំហស្វ័យប្រវត្តិកម្ម

Aparimeya Taneja លើកទឹកចិត្តដល់វិស្វករដែលប្រាថ្នាចង់បង្កើតមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំមួយក្នុងផ្នែកកុំព្យូទ័រ ឬវិស្វកម្ម នៅពេលពួកគេឈានជើងចូលទៅក្នុងពិភពនៃបច្ចេកវិទ្យាស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។ លោក​បញ្ជាក់​ថា​ជំនាញ​សរសេរ​កម្មវិធី និង​ការ​អភិវឌ្ឍ​កម្មវិធី​ខ្លាំង​អាច​ពង្រឹង​ជោគជ័យ​យ៉ាង​ខ្លាំង។ ការយល់ដឹងអំពីដែននៃអ្វីដែលអ្នកនឹងធ្វើដោយស្វ័យប្រវត្តិគឺចាំបាច់ផងដែរ ព្រោះចំណេះដឹងនោះនឹងជួយអ្នកឱ្យផ្តល់នូវដំណោះស្រាយបច្ចេកទេសយ៉ាងជ្រាលជ្រៅ ដែលផ្តល់នូវតម្លៃច្រើនជាងគ្រាន់តែជាការជជែកកំសាន្ត។

បន្ថែមពីលើជំនាញបច្ចេកទេស វិស្វករគួរតែផ្តល់អាទិភាពដល់ការរចនាចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើ (UI) និងបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ (UX) នៅពេលបង្កើតដំណោះស្រាយស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។ ការធានានូវភាពងាយស្រួល និងភាពងាយស្រួលនៃការប្រើប្រាស់អាចធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវប្រសិទ្ធភាព និងការទទួលយកឧបករណ៍ទាំងនេះ។ Aparimeya ក៏បង្ហាញពីសារៈសំខាន់នៃការគិតប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតក្នុងការអនុវត្តប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ដើម្បីបង្កើនសក្តានុពលរបស់ពួកគេ។

សម្លឹងទៅមុខ Aparimeya Taneja ស្រមៃមើលអនាគតមួយដែលស្វ័យប្រវត្តិកម្មត្រូវបានរួមបញ្ចូលយ៉ាងរលូនទៅក្នុងដំណើរការអាជីវកម្ម ដោយកាត់បន្ថយការងារដដែលៗសម្រាប់កម្មករមនុស្ស។ តាមរយៈការចែករំលែកជំនាញរបស់គាត់ គាត់សង្ឃឹមថានឹងធ្វើឱ្យស្វ័យប្រវត្តិកម្មក្លាយជាការអនុវត្តស្តង់ដារនៅទូទាំងឧស្សាហកម្មនាពេលអនាគត។