एलएलएम निर्णय पाइपलाइन वे प्रणालियां हैं जो जटिल वर्कफ़्लो को स्वचालित करते हुए कच्चे डेटा को निर्णयों और क्रियाओं में बदलने के लिए AI का उपयोग करती हैं। यहां एक त्वरित ब्रेकडाउन दिया गया है:

• वे क्या करते हैं: डेटा अंतर्ग्रहण, प्रसंस्करण, मॉडल परिनियोजन और निर्णय निष्पादन को संभालें।
• वे क्यों मायने रखते हैं: वे निर्णय लेने में तेजी लाते हैं, मानव इनपुट को कम करते हैं और सटीकता में सुधार करते हैं।
• मुख्य विशेषताऐं:
  • ईमेल या रिपोर्ट जैसे असंरचित डेटा की व्याख्या करने के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग करें।
  • कुशल डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए वेक्टर डेटाबेस जैसे टूल शामिल करें।
  • शीघ्र प्रबंधन और आउटपुट सत्यापन के साथ वर्कफ़्लो का अनुकूलन करें।

क्विक फैक्ट्स

• बाजार की वृद्धि: से 2022 में $10.55 बिलियन एक अपेक्षित के लिए 2032 तक 45.15 बिलियन डॉलर।
• वास्तविक दुनिया के उदाहरण:
  • जेपी मॉर्गनइंडेक्सजीपीटी निवेश मार्गदर्शन के लिए।
  • वीज़ाका AI सिस्टम रोका धोखाधड़ी में $27 बिलियन 2023 में।

एलएलएम पाइपलाइन में तीन मुख्य चरण होते हैं: डेटा अंतर्ग्रहण, शीघ्र प्रबंधन और आउटपुट सत्यापन। प्लेटफ़ॉर्म जैसे: prompts.ai रीयल-टाइम मॉनिटरिंग, आरएजी पाइपलाइन और अनुपालन एकीकरण के लिए उपकरणों के साथ उनकी तैनाती को सरल बनाएं। ये प्रणालियां तेजी से और अधिक स्केलेबल निर्णय लेकर वित्त, स्वास्थ्य सेवा और ग्राहक सहायता जैसे उद्योगों को बदल रही हैं।

एलएलएम डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन क्यों विफल हो जाती है: यूसी बर्कले रिसर्च इनसाइट्स | लैंग चैन बीच में रोकना

एलएलएम निर्णय पाइपलाइनों के मुख्य घटक

प्रभावी एलएलएम निर्णय पाइपलाइनों के निर्माण के लिए कच्चे डेटा को इकट्ठा करने से लेकर सूचित निर्णय लेने तक, तीन मुख्य चरणों के सहज एकीकरण की आवश्यकता होती है।

डेटा अंतर्ग्रहण और प्रीप्रोसेसिंग

किसी भी एलएलएम निर्णय पाइपलाइन में पहला कदम है डेटा अंतर्ग्रहण - विभिन्न स्रोतों से कच्ची जानकारी एकत्र करने और इसे एक प्रारूप में परिवर्तित करने की प्रक्रिया जिसे एलएलएम प्रोसेस कर सकते हैं। यह कदम यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि सार्थक परिणाम देने के लिए सिस्टम के पास सही आधार हो।

इसकी शुरुआत PDF, DOCX फाइल, प्लेन टेक्स्ट या HTML जैसे बाहरी दस्तावेज़ों को लोड करने और उन्हें मैनेज करने योग्य हिस्सों में तोड़ने से होती है। इन हिस्सों को उनके मूल संदर्भ को बनाए रखते हुए LLM की प्रसंस्करण सीमाओं के भीतर फिट होने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

वेक्टर डेटाबेस यहां गेम-चेंजर हैं। सटीक मिलान पर निर्भर पारंपरिक डेटाबेस के विपरीत, वेक्टर स्टोर समानता-आधारित पुनर्प्राप्ति का उपयोग करते हैं, जिससे प्रासंगिक जानकारी ढूंढना आसान हो जाता है, भले ही क्वेरी स्रोत सामग्री से पूरी तरह मेल नहीं खाती हो। क्लाउड-आधारित और स्थानीय रूप से प्रबंधित वेक्टर डेटाबेस के बीच चयन करते समय, संगठनों को ट्रेड-ऑफ का सामना करना पड़ता है: क्लाउड विकल्पों को स्केल करना आसान होता है, लेकिन अतिरिक्त लागतों के साथ आते हैं, जबकि स्थानीय सेटअप अधिक नियंत्रण प्रदान करते हैं लेकिन अधिक रखरखाव की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के लिए, सितंबर 2024 में, लैंगचैन का उपयोग करने वाली एक RAG (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन) प्रणाली ने प्रदर्शित किया कि कैसे विविध डेटा स्रोतों को लोड किया जा सकता है, एम्बेडिंग में परिवर्तित किया जा सकता है और वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत किया जा सकता है। इस सेटअप ने एलएलएम को ज्ञान स्रोतों से प्रासंगिक जानकारी खींचने और संदर्भ से समृद्ध प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने की अनुमति दी।

उचित डेटा अंतर्ग्रहण कुशल खोजों, सटीक अनुशंसाओं और अंतर्दृष्टिपूर्ण विश्लेषण की रीढ़ है। एक बार डेटा तैयार हो जाने के बाद, अगला ध्यान यह प्रबंधित करने पर होता है कि एलएलएम कैसे व्याख्या करता है और संकेतों का जवाब देता है।

शीघ्र प्रबंधन और डिजाइन

डेटा मौजूद होने के साथ, शीघ्र प्रबंधन एलएलएम के व्यवहार को चलाने की कुंजी बन जाती है। यह चरण निर्धारित करता है कि सिस्टम उपयोगकर्ता के प्रश्नों की व्याख्या कैसे करता है और विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करता है।

अच्छी तरह से तैयार किए गए संकेत स्पष्ट होने और एलएलएम को प्रभावी ढंग से मार्गदर्शन करने के लिए पर्याप्त संदर्भ प्रदान करने के बीच संतुलन बनाते हैं। उदाहरण के लिए, जून 2024 में, सेलस एआई ने प्रॉम्प्ट को परिष्कृत करके स्वास्थ्य जांच अनुपालन कार्यों के लिए एलएलएम सटीकता को 80% से बढ़ाकर 95-100% कर दिया। एक अस्पष्ट संकेत जैसे “क्या कॉल एजेंट सुझाव देता है कि परीक्षण एक आवश्यकता है?” को “क्या कॉल एजेंट उपभोक्ता को बताता है कि परीक्षण आवश्यक है?” में संशोधित किया गया था? - एक बदलाव जिसने सटीकता को 69 से 99 प्रतिशत अंक तक बढ़ा दिया। इसके अतिरिक्त, अनुकूलित संकेतों ने 68 प्रतिशत अंकों तक प्रदर्शन में सुधार दिखाया है, जिसमें एकल-प्रश्न संकेतों ने एक और 15-पॉइंट बूस्ट जोड़ा है।

त्वरित प्रबंधन में सर्वोत्तम प्रथाओं में वर्जनिंग और प्रॉम्प्ट को बेहतर सुरक्षा और आसान अपडेट के लिए कोड से अलग रखना शामिल है। पुन: प्रयोज्य घटकों और इंटरपोलेटेड वैरिएबल के साथ निर्मित मॉड्यूलर प्रॉम्प्ट, रखरखाव को आसान बनाते हैं। पुनरावृत्त परीक्षण निरंतर शुद्धिकरण सुनिश्चित करता है, जबकि तकनीकी टीमों, डोमेन विशेषज्ञों और यूज़र के बीच सहयोग समग्र डिज़ाइन को बढ़ाता है।

एक बार प्रॉम्प्ट अनुकूलित हो जाने के बाद, पाइपलाइन एलएलएम के आउटपुट को मान्य करने और परिष्कृत करने के लिए बदल जाती है।

आउटपुट प्रोसेसिंग और वैलिडेशन

पाइपलाइन का अंतिम चरण है आउटपुट प्रोसेसिंग, जो यह सुनिश्चित करता है कि निर्णय लेने के लिए उपयोग किए जाने से पहले एलएलएम की प्रतिक्रियाएं गुणवत्ता मानकों को पूरा करती हैं। सटीकता और विश्वसनीयता बनाए रखने के लिए यह कदम महत्वपूर्ण है।

“मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए मॉडल आउटपुट सत्यापन एक महत्वपूर्ण कदम है।” - नाइटफॉल एआई

आउटपुट का मूल्यांकन करने के लिए दो सामान्य तरीके सांख्यिकीय स्कोरिंग और मॉडल-आधारित स्कोरिंग हैं। सांख्यिकीय स्कोरर निरंतरता प्रदान करते हैं, लेकिन जटिल तर्क के साथ संघर्ष कर सकते हैं, जबकि मॉडल-आधारित स्कोरर सटीकता में उत्कृष्ट हैं लेकिन कम विश्वसनीय हो सकते हैं। कई संगठन अधिक संतुलित मूल्यांकन के लिए इन तरीकों को जोड़ते हैं।

आउटपुट मूल्यांकन के लिए प्रमुख मैट्रिक्स में प्रासंगिकता, कार्य पूर्णता, शुद्धता, मतिभ्रम का पता लगाना, उपकरण सटीकता और प्रासंगिक उपयुक्तता शामिल हैं। विशेषज्ञ दक्षता बनाए रखने के लिए मूल्यांकन पाइपलाइनों को पांच मैट्रिक्स तक सीमित करने की सलाह देते हैं। उदाहरण के लिए, अस्पताल के टेक्स्ट सारांश मामले में, एक DAG स्कोरर ने यह सुनिश्चित किया कि सारांश आवश्यक संरचना का पालन करें, सभी फ़ॉर्मेटिंग मानदंडों को पूरा करने पर ही सही स्कोर प्रदान करें।

“एलएलएम की विश्वसनीयता सुनिश्चित करना सर्वोपरि है, खासकर जब उन्हें वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में एकीकृत किया जाता है जहां सटीकता और सुसंगतता आवश्यक है।” - Antematter.io

निरंतर निगरानी उतनी ही महत्वपूर्ण है। टेलीमेट्री सिस्टम मॉडल के प्रदर्शन, ग्राहक सहभागिता और संतुष्टि को ट्रैक करते हैं, जिससे किसी भी प्रदर्शन समस्याओं को पहचानने और उनका समाधान करने में मदद मिलती है। स्वचालित मेट्रिक्स को मानव निरीक्षण के साथ मिलाने से एलएलएम कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है, इसकी अधिक सूक्ष्म समझ मिलती है।

एलएलएम डिसीजन पाइपलाइन कैसे काम करती है

अब जब हमने मुख्य घटकों को कवर कर लिया है, तो आइए देखें कि ये पाइपलाइन व्यवहार में कैसे काम करती हैं। यह प्रक्रिया तीन चरणों में पूरी होती है, प्रत्येक इमारत आखिरी चरण में होती है, ताकि विश्वसनीय और स्वचालित निर्णय लिए जा सकें।

डेटा तैयार करना और इनपुट

यात्रा विभिन्न स्रोतों से कच्चे डेटा को इकट्ठा करने और इसे एक प्रारूप में आकार देने के साथ शुरू होती है जिसे एलएलएम प्रोसेस कर सकता है। यह चरण सुनिश्चित करता है कि डेटा स्वच्छ, संरचित और रीयल-टाइम विश्लेषण के लिए तैयार हो।

लो अनस्ट्रक्चर्ड एआई उदाहरण के तौर पर। यह PDF और DOCX फ़ाइलों जैसे अर्ध-संरचित दस्तावेज़ों को संरचित आउटपुट में बदल देता है। इसमें तालिकाओं को CSV या Excel स्वरूपों में परिवर्तित करना, सिमेंटिक लेबल के साथ वर्ण निकालना, तार्किक रूप से पाठ को व्यवस्थित करना और त्वरित पुनर्प्राप्ति के लिए वेक्टर डेटाबेस में संख्यात्मक एम्बेडिंग संग्रहीत करना शामिल है।

यहां एक महत्वपूर्ण कदम यह है टोकनाइजेशन, जहां इनपुट टेक्स्ट को छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़ा जाता है। औसतन, एक टोकन लगभग चार अंग्रेज़ी वर्णों का प्रतिनिधित्व करता है।

यह कदम लाइव एप्लिकेशन में महत्वपूर्ण हो जाता है, जहां सिस्टम को विविध इनपुट - जैसे ग्राहक सेवा टिकट, वित्तीय रिपोर्ट, या सेंसर डेटा - को संभालना चाहिए और उन्हें एक मानकीकृत प्रारूप में परिवर्तित करना चाहिए। यह स्थिरता सुनिश्चित करती है कि एलएलएम डेटा को सही तरीके से प्रोसेस कर सकता है, चाहे उसका मूल रूप कुछ भी हो।

एलएलएम प्रोसेसिंग एंड डिसीजन मेकिंग

एक बार डेटा फ़ॉर्मेट हो जाने के बाद, पाइपलाइन प्रोसेसिंग चरण में चली जाती है, जहाँ एलएलएम अपना जादू चलाता है। यहां, मॉडल इनपुट टोकन को कार्रवाई योग्य निर्णयों में बदल देता है, दो चरणों में अपनी अनुमान लगाने की क्षमताओं का लाभ उठाता है: प्रीफ़िल और डीकोड।

“अनुमान लगाने से एलएलएम को संदर्भ सुराग और पृष्ठभूमि ज्ञान से निष्कर्ष निकालने के लिए तर्क करने की अनुमति मिलती है। इसके बिना, एलएलएम केवल पैटर्न स्टोर करेंगे, जो अपने ज्ञान को सार्थक रूप से लागू करने में असमर्थ होंगे।”

के दौरान प्रीफ़िल चरण, सिस्टम उपयोगकर्ता के इनपुट को टोकन में परिवर्तित करता है और फिर संख्यात्मक मानों में मॉडल व्याख्या कर सकता है। द डिकोड चरण इस प्रकार है, जहां मॉडल इनपुट के आधार पर वेक्टर एम्बेडिंग बनाता है और अगले टोकन की भविष्यवाणी करता है।

इसके मूल में, यह प्रक्रिया एक मूलभूत कार्य के इर्द-गिर्द घूमती है: अगले शब्द की भविष्यवाणी करना। लेकिन निर्णय लेना इससे भी आगे जाता है। एलएलएम मुख्य निर्णय चर को फ़िल्टर करने और अनुकूलित समाधानों का प्रस्ताव करने के लिए सांख्यिकीय तर्क, नियम-आधारित अनुमानों और बाहरी उपकरणों को मिलाते हैं [32, 34]।

एक वास्तविक दुनिया का उदाहरण इस प्रक्रिया पर प्रकाश डालता है। एक स्थायी इंफ्रास्ट्रक्चर प्लानिंग केस स्टडी में, एलएलएम ने अलग-अलग दर्शकों के लिए अनुरूप जानकारी प्रदान की। डोमेन विशेषज्ञों के लिए, मॉडल ने पहचान की कि समाधान 404 ने अक्षय ऊर्जा के उपयोग को 15% से बढ़ाकर 55% कर दिया, जिससे पर्यावरणीय प्रभाव स्कोर में 54% से अधिक की कटौती हुई। मध्य स्तर के कर्मचारियों के लिए, इससे पता चला कि समाधान 232 ने लागत दक्षता में सुधार करके 46 यूनिट/$ कर दिया, जिससे पर्यावरणीय प्रभाव स्कोर 1.004 से बढ़कर 0.709 हो गया। निर्णय लेने वालों के लिए, यह बताया गया कि कैसे 25 से 35 वर्षों तक टिकाऊपन बढ़ने से पर्यावरणीय प्रभावों में कमी आई, जबकि लंबी अवधि के लाभों के साथ उच्च लागतों को संतुलित किया गया।

उच्च-वॉल्यूम अनुरोधों को संभालने के लिए, संगठन अक्सर ऐसी तकनीकों का उपयोग करते हैं जैसे मॉडल संपीड़न, परिमाणीकरण, और कुशल स्मृति प्रबंधन। रीयल-टाइम परिदृश्यों में प्रदर्शन को बनाए रखने के लिए ये अनुकूलन आवश्यक हैं।

एक बार जब एलएलएम डेटा को संसाधित कर लेता है और निर्णय लेता है, तो सिस्टम तत्काल उपयोग के लिए परिणाम तैयार करता है।

आउटपुट डिलीवरी और रिपोर्टिंग

अंतिम चरण उन स्वरूपों में निर्णय देने पर केंद्रित है जो कार्रवाई योग्य, पारदर्शी और उपयोगकर्ता और सिस्टम की जरूरतों के अनुरूप हैं।

आउटपुट डिलीवरी को एक साथ विभिन्न ऑडियंस को संबोधित करना चाहिए। उदाहरण के लिए, एक निर्णय को इंजीनियरों के लिए विस्तृत तकनीकी रिपोर्ट, प्रबंधकों के लिए सारांश डैशबोर्ड और एकीकृत सिस्टम के लिए स्वचालित एक्शन ट्रिगर के रूप में प्रस्तुत करने की आवश्यकता हो सकती है। आधुनिक पाइपलाइनें इसके माध्यम से इसे प्राप्त करती हैं मल्टी-फॉर्मेट आउटपुट जनरेशन, विशिष्ट उपयोग के मामलों में फिट होने के लिए जानकारी तैयार करना।

स्वचालित रिपोर्टिंग यहां एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, खासकर स्वास्थ्य सेवा, वित्त और कानूनी सेवाओं जैसे उद्योगों के लिए, जहां अनुपालन गैर-परक्राम्य है। सिस्टम निर्णय के औचित्य, विश्वास स्कोर और सहायक डेटा को लॉग करता है, जिससे ऑडिट ट्रेल बनाया जाता है जो विनियामक आवश्यकताओं को पूरा करता है।

मार्च 2025 में, थॉटवर्क्स लगातार प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए मूल्यांकन को परिनियोजन पाइपलाइनों में एकीकृत करने के महत्व पर जोर दिया। ये मूल्यांकन परिनियोजन से पहले मॉडल की विश्वसनीयता को प्रमाणित करते हैं और इसके पूरे जीवनचक्र में गुणवत्ता बनाए रखते हैं।

“evals को बाद के विचार के रूप में न मानें - मजबूत, उपयोगकर्ता-केंद्रित AI एप्लिकेशन बनाने के लिए उन्हें अपनी विकास प्रक्रिया की आधारशिला बनाएं।”

निर्णय अंतिम उपयोगकर्ताओं तक पहुंचने से पहले, रीयल-टाइम सत्यापन चरण - जैसे सामग्री मॉडरेशन, सटीकता जांच और अनुपालन समीक्षा - यह सुनिश्चित करते हैं कि आउटपुट गुणवत्ता मानकों को पूरा करते हैं। यह स्तरित दृष्टिकोण उत्पादन में त्रुटियों के जोखिम को कम करता है।

prompts.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म इस संपूर्ण वर्कफ़्लो को सरल बनाते हैं। वे टोकनाइज़ेशन ट्रैकिंग, मल्टी-मोडल प्रोसेसिंग और स्वचालित रिपोर्टिंग के लिए टूल प्रदान करते हैं, ये सभी पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग मॉडल को बनाए रखते हैं, जो उपयोग के साथ स्केल करता है।

फिर भी, कई संगठनों को इन पाइपलाइनों को लागू करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। एक सर्वेक्षण में पाया गया कि 55% कंपनियों ने अभी तक एमएल मॉडल लागू नहीं किया है, जिसका मुख्य कारण डेटा वर्कफ़्लो के प्रबंधन और परिनियोजन की जटिलता है। हालांकि, जो लोग इन तीन-चरण की पाइपलाइनों को सफलतापूर्वक लागू करते हैं, उनमें अक्सर निर्णय की गति, स्थिरता और मापनीयता में बड़े सुधार देखने को मिलते हैं।

स्वचालन और एकीकरण के तरीके

अपने वर्कफ़्लो में एलएलएम निर्णय पाइपलाइनों को एकीकृत करने के लिए सावधानीपूर्वक योजना बनाने की आवश्यकता होती है, खासकर जब ऑर्केस्ट्रेशन टूल और स्केलिंग रणनीतियों का चयन किया जाता है जो आपके व्यवसाय के विकास के साथ संरेखित होती हैं।

फ्रेमवर्क और ऑर्केस्ट्रेशन टूल

आधुनिक एलएलएम ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क विभिन्न आवश्यकताओं के अनुरूप मॉड्यूलर समाधान प्रदान करते हैं। सबसे लोकप्रिय में से एक है लैंग चैन, 83,800 GitHub सितारों का दावा करते हुए। यह अपने मॉड्यूलर डिज़ाइन, प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट और वेक्टर डेटाबेस के साथ सहज एकीकरण के लिए सबसे अलग है, जो इसे जटिल AI वर्कफ़्लो के लिए आदर्श बनाता है। लामा इंडेक्स, 31,200 सितारों के साथ, डेटा एकीकरण और पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) पर केंद्रित है, जो 160 से अधिक डेटा स्रोतों के लिए कनेक्टर्स की पेशकश करता है।

सही फ्रेमवर्क चुनना आपके विशिष्ट उपयोग के मामले पर निर्भर करता है। LangChain डायनामिक टूल इंटीग्रेशन और एजेंट व्यवहार के लिए एकदम सही है, जबकि LLAMaIndex बड़े दस्तावेज़ सेट से कुशल डेटा पुनर्प्राप्ति की आवश्यकता वाले वर्कफ़्लो में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।

फ्रेमवर्क गिटहब स्टार्स लैंगचैन 83,800 ऑटोजेन 38,700 लामा इंडेक्स 31,200 क्रेवाई 25,900 हेस्टैक 19,000

प्रत्येक ढांचे की अपनी खूबियां होती हैं। LangChain मॉड्यूलर वर्कफ़्लोज़ का समर्थन करता है, AutoGen एजेंट संचार पर ध्यान केंद्रित करता है, LLaMaindex RAG अनुप्रयोगों में माहिर है, CreWai भूमिका-विशिष्ट असाइनमेंट को संभालता है, और Haystack सिमेंटिक खोज और दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति प्रदान करता है।

हालांकि, विशेषज्ञ उत्पादन वातावरण में इन ढांचे पर अधिक भरोसा करने के खिलाफ चेतावनी देते हैं। एजेंटिक एआई के सलाहकार रिचर्ड ली कहते हैं:

“उनका मूल्य यह है कि यह एक आसान अनुभव है - आप एक ट्यूटोरियल और बूम का अनुसरण करते हैं, आपके पास पहले से ही टिकाऊ निष्पादन है, और बूम, आपके पास पहले से ही मेमोरी है। लेकिन सवाल यह है कि, आप किस बिंदु पर ऐसा करने जा रहे हैं, 'अब मैं इसे उत्पादन में चला रहा हूं, और यह बहुत अच्छी तरह से काम नहीं करता है? ' यही सवाल है”।

इसका समाधान करने के लिए, जैसे प्लेटफ़ॉर्म prompts.ai एक अलग रास्ता अपनाएं। आपको एक फ्रेमवर्क में लॉक करने के बजाय, prompts.ai सक्षम करता है इंटरऑपरेबल एलएलएम वर्कफ़्लोज़ जो कई मॉडलों को सहजता से एकीकृत करता है। इसकी मल्टी-मोडल क्षमताएं टेक्स्ट प्रोसेसिंग से लेकर स्केच-टू-इमेज प्रोटोटाइप तक सब कुछ संभालती हैं, जबकि वेक्टर डेटाबेस इंटीग्रेशन बिना वेंडर लॉक-इन के RAG एप्लिकेशन का समर्थन करता है।

लागत दक्षता एक अन्य महत्वपूर्ण कारक है। चूंकि टोकनकरण सीधे लागत को प्रभावित करता है - प्रत्येक टोकन लगभग चार अंग्रेजी वर्णों का प्रतिनिधित्व करता है - सटीक टोकन ट्रैकिंग बेहतर बजट और उपयोग अनुकूलन सुनिश्चित करती है।

व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए, वेब डेवलपर और AI इंजीनियर, विन्सेंट श्मालबैक, सरलता की सलाह देते हैं:

“ज्यादातर लोग एलएलएम वर्कफ़्लो को जटिल बनाते हैं। मैं प्रत्येक मॉडल को एक मूल उपकरण की तरह मानता हूं - डेटा अंदर जाता है, कुछ बाहर आता है। जब मुझे एक साथ काम करने वाले कई एलएलएम की आवश्यकता होती है, तो मैं आउटपुट को एक से दूसरे में पाइप करता हूं”।

अक्टूबर 2024 के एक उल्लेखनीय उदाहरण में AI कोड समीक्षा कार्रवाई को CI पाइपलाइन में एकीकृत करना शामिल था। इस सेटअप ने OpenAI कुंजी के साथ Ubuntu पर कॉन्फ़िगर किए गए AI कोड समीक्षा कार्य का उपयोग करके शैली अनुरूपता, सुरक्षा कमजोरियों, प्रदर्शन अनुकूलन और दस्तावेज़ीकरण पूर्णता की जाँच की। यह दर्शाता है कि एलएलएम कैसे संपूर्ण सिस्टम ओवरहाल की आवश्यकता के बिना वर्कफ़्लो को बढ़ा सकते हैं।

एक माइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर एकीकरण के लिए अक्सर सबसे अच्छा तरीका है। यह एलएलएम मॉड्यूल को अलग करता है, जिससे वह स्वतंत्र रूप से स्केल कर सकता है। यह सुनिश्चित करता है कि AI घटक के साथ अपडेट या समस्याएँ पूरे सिस्टम को बाधित नहीं करेंगी।

ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क के साथ, अगले चरण में इन वर्कफ़्लो को प्रभावी ढंग से स्केल करना और बनाए रखना शामिल है।

स्केलिंग और रखरखाव

एलएलएम निर्णय पाइपलाइनों को स्केल करने के लिए विचारशील वास्तुकला और सक्रिय रखरखाव की आवश्यकता होती है। एक अच्छा आरंभिक बिंदु है स्वचालित LLMOps वर्कफ़्लोज़ डेटा प्रीप्रोसेसिंग और परिनियोजन जैसे कार्यों को प्रबंधित करने के लिए।

क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म जैसे एडब्ल्यूएस, गूगल क्लाउड, और नीलाकाश स्केलेबल इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करें, लेकिन लागत और प्रदर्शन को संतुलित करना महत्वपूर्ण है। कार्यान्वित करना एलएलएम के लिए तैयार की गई CI/CD पाइपलाइन यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करते समय अपडेट का परीक्षण और कुशलता से तैनात किया जाए।

उपकरण जैसे क्यूबफ्लो, एमएलफ्लो, और एयरफ्लो एलएलएम जीवनचक्र घटकों के ऑर्केस्ट्रेशन को सरल बनाएं। वे समस्या निवारण को आसान बनाते हैं, स्केलेबिलिटी को बढ़ाते हैं, और मौजूदा सिस्टम के साथ मूल रूप से एकीकृत होते हैं।

प्रदर्शन अनुकूलन बहुत जरूरी है। मॉडल डिस्टिलेशन, टोकन बजटिंग और संदर्भ की लंबाई कम करने जैसी तकनीकें दक्षता में सुधार कर सकती हैं। उच्च दांव वाले वातावरण के लिए, इसमें शामिल करना मानव-इन-द-लूप फ़ीडबैक एलएलएम आउटपुट का सत्यापन और परिशोधन सुनिश्चित करता है।

निगरानी और अवलोकन आवश्यक हैं। प्रतिक्रिया समय, टोकन उपयोग, त्रुटि दर, और मतिभ्रम दर जैसे प्रमुख मीट्रिक समस्याओं को जल्दी पहचानने और निरंतर सुधार का मार्गदर्शन करने में मदद करते हैं।

स्केलिंग से सुरक्षा आवश्यकताएं भी बढ़ जाती हैं। सर्वोत्तम प्रथाओं में इनपुट सैनिटाइज़ेशन, API कुंजी सुरक्षा और LLM लॉग का एन्क्रिप्शन शामिल है। कई उद्योगों को अनुपालन उपायों की भी आवश्यकता होती है, जैसे कि PII या आपत्तिजनक सामग्री के लिए फ़िल्टर करना और AI- जनरेट की गई प्रतिक्रियाओं को लेबल करना।

छोटे से शुरू करना और धीरे-धीरे स्केलिंग करना अक्सर सबसे प्रभावी रणनीति होती है। सीमित उपयोग के मामले पर ध्यान केंद्रित करके, टीमें तेज़ी से काम कर सकती हैं, शुरुआती परिणामों से सीख सकती हैं और प्रदर्शन के आधार पर विस्तार कर सकती हैं। महत्वपूर्ण परिवर्तनों के लिए मानवीय निरीक्षण और अनुमोदन द्वार नियंत्रित स्केलिंग प्रक्रिया को सुनिश्चित करते हैं।

निरंतर सुधार जरूरी है। फीडबैक तंत्र के साथ संकेतों और विविध परीक्षण इनपुटों का A/B परीक्षण, सटीकता को ट्रैक करने और विकास की गति पर प्रभाव को मापने में मदद करता है। यह सुनिश्चित करता है कि सिस्टम समय के साथ सकारात्मक रूप से विकसित हो।

जैसे-जैसे उपयोग बढ़ता है, लागत प्रबंधन तेजी से महत्वपूर्ण होता जाता है। prompts.ai जैसे Pay-as-You-Go प्लेटफ़ॉर्म अनावश्यक ओवरहेड से बचते हुए, वास्तविक उपयोग के साथ लागतों को संरेखित करते हैं। टोकन ट्रैकिंग के साथ, यह दृष्टिकोण लागत ड्राइवरों में पारदर्शिता प्रदान करता है और अनुकूलन के लिए क्षेत्रों पर प्रकाश डालता है।

अंत में, ओपन-सोर्स मॉडल जैसे मिस्ट्रल, फाल्कन, या लामा बनाम ओपनएआई, एंथ्रोपिक, या कोहेरे जैसे वाणिज्यिक एपीआई का उपयोग करने का निर्णय विलंबता, अनुपालन, अनुकूलन और लागतों को प्रभावित करता है। प्रत्येक विकल्प में ट्रेड-ऑफ़ होते हैं जो सिस्टम स्केल के रूप में अधिक स्पष्ट हो जाते हैं।

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अनुप्रयोग और उपयोग के मामले

एलएलएम निर्णय पाइपलाइन व्यावहारिक समाधान प्रदान करके उद्योगों को फिर से आकार दे रही हैं जहां गति, सटीकता और मापनीयता महत्वपूर्ण हैं। आइए उन कुछ प्रमुख क्षेत्रों में गोता लगाएँ जहाँ ये पाइपलाइन वास्तविक प्रभाव डाल रही हैं।

प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस

चौंका देने वाले 94% संगठन बिजनेस एनालिटिक्स को विकास के लिए आवश्यक मानते हैं, जिसमें 57% सक्रिय रूप से अपनी रणनीतियों को आकार देने के लिए डेटा एनालिटिक्स का लाभ उठाते हैं। डेटाबेस से स्ट्रक्चर्ड डेटा के साथ-साथ ईमेल और सपोर्ट टिकट जैसे असंरचित इनपुट दोनों को प्रोसेस करके कच्चे डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने में एलएलएम पाइपलाइन उत्कृष्ट हैं। यह एक व्यापक दृष्टिकोण बनाता है जो व्यवसायों को बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है।

लो सेल्सफोर्स, उदाहरण के लिए। वे ऐतिहासिक खरीद पैटर्न और ग्राहक सहायता इंटरैक्शन का विश्लेषण करके ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी करने के लिए एलएलएम का उपयोग करते हैं। इससे वे जोखिम वाले ग्राहकों को पहचान सकते हैं और उन्हें बनाए रखने के लिए सक्रिय कदम उठा सकते हैं। उनका आइंस्टीन GPT CRM कार्यों जैसे पूर्वानुमान और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण से निपटने के लिए कई LLM को एकीकृत करता है।

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स में एलएलएम को जो चीज अलग करती है, वह है पैटर्न, सहसंबंधों और विसंगतियों का पता लगाने की उनकी क्षमता, जिन्हें पारंपरिक मॉडल नजरअंदाज कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, GPT-4 ने वित्तीय पूर्वानुमान में 60% सटीकता दर का प्रदर्शन किया है, जो मानव विश्लेषकों से बेहतर प्रदर्शन कर रहा है।

“संक्षेप में, AI डेटा पाइपलाइन वह तरीका है जिससे AI मॉडल को फीड किया जाता है, जो सही समय पर, सही प्रारूप में सही डेटा प्रदान करता है, ताकि बुद्धिमान निर्णय लेने में मदद मिल सके।” - डेविड लिपोविट्ज़, वरिष्ठ निदेशक, सेल्स इंजीनियरिंग, मैटिलियन

हालांकि, सफलता कठोर सफाई और सत्यापन प्रक्रियाओं के माध्यम से उच्च गुणवत्ता वाले डेटा को बनाए रखने पर निर्भर करती है। बड़े पैमाने पर, रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग को संभालने के लिए व्यवसायों को मजबूत बुनियादी ढांचे, जैसे क्लाउड स्टोरेज या डिस्ट्रिब्यूटेड कंप्यूटिंग में भी निवेश करना चाहिए। पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें दूर करने के लिए नियमित ऑडिट महत्वपूर्ण होते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि मानव निरीक्षण परिणामों को निष्पक्ष और प्रासंगिक बनाए रखता है।

एलएलएम पाइपलाइन न केवल एनालिटिक्स को बढ़ाती हैं - वे ग्राहक सहायता में भी क्रांति लाती हैं।

ऑटोमेटेड कस्टमर सपोर्ट

ग्राहक सहायता में, एलएलएम निर्णय पाइपलाइन मूर्त लागत बचत और परिचालन क्षमता प्रदान कर रही हैं। उदाहरण के लिए, चैटबॉट का उपयोग करने वाले खुदरा विक्रेताओं ने ग्राहक सेवा लागत में 30% की कमी दर्ज की है। डेल्टा एयरलाइंस का “आस्क डेल्टा” चैटबॉट ग्राहकों को फ्लाइट चेक-इन और लगेज ट्रैकिंग जैसे कार्यों में मदद करता है, जिसके कारण कॉल सेंटर वॉल्यूम में 20% की गिरावट आई है।

इन प्रणालियों को लागू करने के लिए सावधानीपूर्वक योजना की आवश्यकता होती है। एक ब्रॉडकास्टर ने आधिकारिक दस्तावेज़ों से जानकारी खींचकर सरकारी कार्यक्रमों के बारे में प्रश्नों की सहायता करने के लिए AWS का उपयोग करके एक चैटबॉट को सफलतापूर्वक लॉन्च किया। मल्टी-एजेंट सिस्टम, जहां व्यक्तिगत एलएलएम विशिष्ट कार्यों को संभालते हैं, विलंबता को कम करने और प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करते हैं। रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) जैसी तकनीकें बाहरी ज्ञान को प्रतिक्रियाओं में शामिल करके सटीकता को और बढ़ाती हैं।

विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए, व्यवसायों को इन प्रणालियों की निरंतर निगरानी करनी चाहिए और विसंगतियों को जल्दी से दूर करने के लिए फीडबैक लूप स्थापित करना चाहिए। कार्यान्वयन के दौरान जोखिमों को कम करने के लिए कैनरी डिप्लॉयमेंट और शैडो टेस्टिंग जैसी तकनीकें भी प्रभावी हैं।

ग्राहक सहायता से परे, एलएलएम पाइपलाइन सामग्री निर्माण और वर्कफ़्लो स्वचालन में प्रगति कर रही हैं।

कंटेंट जनरेशन और वर्कफ़्लो ट्रिगर्स

prompts.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म व्यवसायों को मल्टी-मोडल वर्कफ़्लो के साथ संचालन को कारगर बनाने में सक्षम कर रहे हैं जो एकीकरण और लागत प्रबंधन को सरल बनाते हैं। सामग्री निर्माण एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ LLM पाइपलाइनें लहरें बना रही हैं। इसके मुताबिक मैकिन्से, जनरेटिव एआई खुदरा क्षेत्र में सालाना $240—$390 बिलियन जोड़ सकता है, जैसी कंपनियों के साथ द वॉशिंगटन पोस्ट लेखों का मसौदा तैयार करने, सुर्खियां सुझाने और प्रासंगिक जानकारी देने के लिए पहले से ही एलएलएम का उपयोग कर रहे हैं।

Shopify कोड परिवर्तनों से रिलीज़ नोट्स बनाने के लिए एलएलएम-संचालित प्रणाली का उपयोग करता है, जिससे तैनाती प्रक्रियाओं में काफी तेजी आती है। सर्वेक्षणों से पता चलता है कि AI टूल का उपयोग करने वाले डेवलपर्स को कोडिंग दक्षता में 55% की वृद्धि दिखाई देती है। इसी तरह, हे ने अपने निजी एलएलएम, ईवाईक्यू को 400,000 कर्मचारियों में तैनात किया है, जिससे उत्पादकता में 40% की वृद्धि हुई है।

अन्य उल्लेखनीय अनुप्रयोगों में शामिल हैं अमेज़नग्राहकों की संतुष्टि का आकलन करने के लिए भावना विश्लेषण के लिए एलएलएम का उपयोग और ऋण आवेदनों और वित्तीय विवरणों जैसे दस्तावेजों को वर्गीकृत करने के लिए जेपी मॉर्गन चेस द्वारा एलएलएम की तैनाती।

“एलएलएम सिर्फ टेक्स्ट जेनरेट नहीं कर रहे हैं - वे एंटरप्राइज़ सिस्टम में कोर इंटेलिजेंस को एकीकृत कर रहे हैं।” - Sciforce

हेल्थकेयर के लिए MedGPT और कानून के लिए LegalGPT जैसे उद्योग-विशिष्ट LLM भी उभर रहे हैं, सटीक जानकारी प्रदान कर रहे हैं और त्रुटि दर को कम कर रहे हैं। आगे देखते हुए, भविष्य के सिस्टम टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और ऑडियो को आसानी से प्रोसेस करेंगे, गहन विश्लेषण को सक्षम करेंगे और यहां तक कि सिमुलेशन टूल को भी शामिल करेंगे।

prompts.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म लचीले वर्कफ़्लो के साथ इन प्रगति का समर्थन करना जारी रखते हैं जो टेक्स्ट प्रोसेसिंग से लेकर स्केच-टू-इमेज प्रोटोटाइप तक सब कुछ संभालते हैं। उनका पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग मॉडल और टोकन ट्रैकिंग लागत पारदर्शिता प्रदान करते हैं, जिससे ये टूल व्यवसाय के पैमाने के रूप में सुलभ हो जाते हैं।

ये उदाहरण इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि कैसे एलएलएम पाइपलाइन उद्योगों के संचालन के तरीके को फिर से परिभाषित कर रही हैं, जिससे और भी अधिक नवाचार का मार्ग प्रशस्त हो रहा है।

निष्कर्ष

एलएलएम निर्णय पाइपलाइन तेजी से, डेटा-संचालित समाधानों की पेशकश करके व्यवसायों के संचालन के तरीके को फिर से आकार दे रही हैं। उदाहरण के लिए, JPMorgan का AI सिस्टम प्रति सेकंड 12,000 से अधिक लेनदेन को संभालता है, जिससे धोखाधड़ी का पता लगाने की सटीकता लगभग 50% बढ़ जाती है। हेल्थकेयर में, एलएलएम तीन सेकंड के भीतर आश्चर्यजनक रूप से 200 मिलियन पेज के मेडिकल डेटा को प्रोसेस कर सकते हैं। इस तरह की गति और पैमाना उद्योगों में निर्णय लेने में क्रांति ला रहा है।

हालांकि, एलएलएम को एकीकृत करना पार्क में टहलना नहीं है। यह एक जटिल प्रक्रिया है जो कई विषयों तक फैली हुई है। जैसा कि प्रीतेश पटेल बताते हैं:

“एलएलएम एकीकरण एक प्लग-एंड-प्ले प्रक्रिया नहीं है - यह एक बहु-विषयक प्रयास है जो वास्तुकला, सुरक्षा, नैतिकता, उत्पाद डिजाइन और व्यावसायिक रणनीति को छूता है। सही तरीके से किया गया, एलएलएम उपयोगकर्ता अनुभव में काफी सुधार कर सकते हैं, लागत कम कर सकते हैं और नवाचार के लिए नए अवसर खोल सकते हैं”।

इस जटिलता का मतलब है कि व्यवसायों को एक विचारशील और रणनीतिक दृष्टिकोण की आवश्यकता है। छोटे से शुरू करना महत्वपूर्ण है - ऐसे उपयोग के मामलों पर ध्यान दें जो समर्थन लागत को कम करते हैं या असंरचित डेटा को व्यवस्थित करते हैं। मानव-इन-द-लूप फ़ीडबैक को शामिल करना और प्रतिक्रिया समय, टोकन उपयोग और उपयोगकर्ता संतुष्टि जैसे मेट्रिक्स को ट्रैक करना, इन प्रणालियों को समय के साथ परिशोधित करने में मदद कर सकता है।

एलएलएम पाइपलाइनों के वित्तीय प्रभाव को नजरअंदाज करना मुश्किल है। उदाहरण के लिए, Amazon की अनुशंसा प्रणाली, इसकी कुल बिक्री का लगभग 35% उत्पन्न करती है। एलएलएम द्वारा संचालित पूर्वानुमानित रखरखाव उपकरण के डाउनटाइम में 50% तक की कटौती कर सकता है और मशीन के जीवन को 20-40% तक बढ़ा सकता है। 4Degrees से AlexanderFish इस बात पर प्रकाश डालता है कि कैसे LLM समय बचाते हैं और दक्षता में सुधार करते हैं:

“एलएलएम डील सोर्सिंग, पिच डेक की प्रारंभिक स्क्रीनिंग, बाजार और प्रतिस्पर्धी अनुसंधान, दस्तावेज़ सारांश, निवेश ज्ञापन का मसौदा तैयार करने और उचित परिश्रम कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं, विश्लेषकों को सप्ताह में 5-10 घंटे बचा सकते हैं और तेज़, डेटा-संचालित निर्णय सक्षम कर सकते हैं"।

prompts.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म व्यवसायों के लिए LLM-संचालित पाइपलाइनों को अपनाना आसान बना रहे हैं। उनके टूल - जैसे कि मल्टी-मोडल वर्कफ़्लो, लागत पारदर्शिता के लिए टोकन ट्रैकिंग, और पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग - कंपनियों को भारी अग्रिम निवेश के बिना प्रयोग करने की अनुमति देते हैं।

पूछे जाने वाले प्रश्न

एलएलएम निर्णय पाइपलाइन वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों में गति और सटीकता को कैसे बढ़ावा देती हैं?

एलएलएम-संचालित निर्णय पाइपलाइनें एक नया स्तर लाती हैं रफ़्तार और यथार्थता वास्तविक समय में बड़े पैमाने पर डेटासेट का विश्लेषण करके डेटा प्रोसेसिंग के लिए। यह क्षमता वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों को मानवीय त्रुटियों में कटौती करते हुए तेजी से, सुविचारित निर्णय लेने में मदद करती है।

वित्त क्षेत्र में, ये प्रणालियां बाजार पूर्वानुमान और जोखिम मूल्यांकन जैसे कार्यों के लिए विस्तृत जानकारी प्रदान करती हैं। इस बीच, स्वास्थ्य सेवा में, वे डेटा-समर्थित अनुशंसाएं प्रदान करके नैदानिक निर्णय लेने में सहायता करते हैं, जिससे रोगी की बेहतर देखभाल और अधिक कुशल संसाधन प्रबंधन होता है। पूर्वाग्रहों और त्रुटियों को कम करके, एलएलएम पाइपलाइन इन महत्वपूर्ण क्षेत्रों में बेहतर, अधिक भरोसेमंद विकल्पों को सक्षम बनाती हैं।

एलएलएम निर्णय पाइपलाइनों को अपनाते समय संगठनों को किन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, और वे उन्हें कैसे संबोधित कर सकते हैं?

संगठन कब अपनाते हैं एलएलएम निर्णय पाइपलाइन, उन्हें अक्सर कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। इनमें भारी कार्यान्वयन लागत, आउटपुट सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करना, डेटा गोपनीयता संबंधी चिंताओं का प्रबंधन करना और स्केलेबिलिटी और हार्डवेयर आवश्यकताओं जैसे तकनीकी मुद्दों को नेविगेट करना शामिल हो सकता है।

इन बाधाओं को दूर करने के लिए, व्यवसाय कई कदम उठा सकते हैं। वे लागत कम करने के लिए मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने, सटीकता बढ़ाने के लिए कठोर सत्यापन और परीक्षण प्रक्रियाओं को स्थापित करने और संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए मजबूत डेटा सुरक्षा उपायों को लागू करने पर काम कर सकते हैं। इसके अलावा, स्केलेबल इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश करना और मॉडल को अपडेट रखना सुनिश्चित करता है कि पाइपलाइन कुशल बनी रहे और उभरती जरूरतों के अनुरूप रहे।

शीघ्र प्रबंधन और आउटपुट सत्यापन एलएलएम निर्णय पाइपलाइनों की विश्वसनीयता में सुधार कैसे करते हैं?

प्रॉम्प्ट मैनेजमेंट और आउटपुट वैलिडेशन की भूमिका

शीघ्र प्रबंधन बनाए रखने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है स्थिरता और स्पष्टता जब संरचना बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) निर्णय वर्कफ़्लो के भीतर संकेत देती है। संकेतों को सावधानीपूर्वक व्यवस्थित और ठीक करने से, यह प्रतिक्रियाओं में परिवर्तनशीलता को कम करता है, यह सुनिश्चित करता है कि आउटपुट अधिक पूर्वानुमेय और भरोसेमंद हों।

दूसरी ओर, आउटपुट सत्यापन का आकलन करके विश्वसनीयता की एक और परत जोड़ता है सटीकता, सुरक्षा और प्रासंगिकता जेनरेट की गई सामग्री का। यह कदम निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को प्रभावित करने से पहले गलतियों, गलत सूचनाओं या अनुचित सामग्री को पकड़ने और उन्हें दूर करने में मदद करता है।

संयुक्त होने पर, ये प्रथाएं एलएलएम-संचालित प्रणालियों में विश्वास का एक ठोस आधार बनाती हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि जेनरेट किए गए आउटपुट विश्वसनीय हों और उपयोगकर्ता की जरूरतों के अनुरूप हों।

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