ഒരു AI സ്റ്റാർട്ടപ്പ് ആരംഭിക്കുന്നത് ഒരേ സമയം തിളക്കമുള്ളതും അൽപ്പം ഭയപ്പെടുത്തുന്നതുമായി തോന്നുന്നു. സന്തോഷവാർത്ത: കാണുന്നതിനേക്കാൾ വ്യക്തമാണ് പാത. അതിലും മികച്ചത്: നിങ്ങൾ ഉപഭോക്താക്കൾ, ഡാറ്റ ലിവറേജ്, വിരസമായ നിർവ്വഹണം എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, മികച്ച ഫണ്ടുള്ള ടീമുകളെ നിങ്ങൾക്ക് മറികടക്കാൻ കഴിയും. പദപ്രയോഗങ്ങളിൽ മുങ്ങാതെ ആശയത്തിൽ നിന്ന് വരുമാനത്തിലേക്ക് നീങ്ങാൻ ആവശ്യമായ തന്ത്രങ്ങളോടെ, ഒരു AI കമ്പനി എങ്ങനെ ആരംഭിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള, ലഘുവായ അഭിപ്രായമുള്ള പ്ലേബുക്കാണിത്.
ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:
🔗 നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടറിൽ ഒരു AI എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാം (പൂർണ്ണ ഗൈഡ്)
നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം AI സിസ്റ്റം പ്രാദേശികമായി നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ട്യൂട്ടോറിയൽ.
🔗 AI-യ്ക്കുള്ള ഡാറ്റ സംഭരണ ആവശ്യകതകൾ: നിങ്ങൾ അറിയേണ്ടത്
AI പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ എത്രമാത്രം ഡാറ്റയും സംഭരണവും ആവശ്യമാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.
🔗 ഒരു സേവനമെന്ന നിലയിൽ AI എന്താണ്?
AIaaS എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും ബിസിനസുകൾ അത് എന്തിനാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെന്നും മനസ്സിലാക്കുക.
🔗 പണം സമ്പാദിക്കാൻ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം
ലാഭകരമായ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളും വരുമാനം ഉണ്ടാക്കുന്ന തന്ത്രങ്ങളും കണ്ടെത്തുക.
വരുമാനം നേടുന്നതിനുള്ള ഒരു ദ്രുത ആശയം 🌀
ഒരു ഖണ്ഡിക മാത്രമേ വായിച്ചിട്ടുള്ളൂ എങ്കിൽ, ഇത് ഇതാക്കി മാറ്റുക. ഒരു AI കമ്പനി എങ്ങനെ ആരംഭിക്കാം എന്നത് ഒരു ഇറുകിയ വിഷയമാണ്:
-
വേദനാജനകവും ചെലവേറിയതുമായ ഒരു പ്രശ്നം തിരഞ്ഞെടുക്കുക,
-
AI ഉപയോഗിച്ച് മികച്ച രീതിയിൽ പരിഹരിക്കുന്ന ഒരു സ്ക്രാപ്പി വർക്ക്ഫ്ലോ അയയ്ക്കുക,
-
ഉപയോഗവും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയും നേടുക,
-
മോഡലും UX ഉം ആഴ്ചതോറും പരിഷ്കരിക്കുക,
-
ഉപഭോക്താക്കൾ പണം നൽകുന്നത് വരെ ഇത് ആവർത്തിക്കുക. ഇത് കുഴപ്പമുള്ളതാണ്, പക്ഷേ വിചിത്രമായി വിശ്വസനീയമാണ്.
ഒരു ദ്രുത ഉദാഹരണ വിജയം: നാല് പേരടങ്ങുന്ന ഒരു ടീം ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള ക്ലോസുകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും എഡിറ്റുകൾ ഇൻ-ലൈൻ ആയി നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു കോൺട്രാക്റ്റ്-ക്യുഎ സഹായിയെ അയച്ചു. അവർ ഓരോ മനുഷ്യ തിരുത്തലും പരിശീലന ഡാറ്റയായി പകർത്തി ഓരോ ക്ലോസിലും "എഡിറ്റ് ദൂരം" അളന്നു. നാല് ആഴ്ചകൾക്കുള്ളിൽ, അവലോകനത്തിനുള്ള സമയം "ഒരു ഉച്ചതിരിഞ്ഞ്" എന്നതിൽ നിന്ന് "ഉച്ചഭക്ഷണത്തിന് മുമ്പ്" എന്നതിലേക്ക് കുറഞ്ഞു, ഡിസൈൻ പങ്കാളികൾ വാർഷിക വിലനിർണ്ണയം ആവശ്യപ്പെടാൻ തുടങ്ങി. ഒന്നും തന്നെയില്ല; ഇറുകിയ ലൂപ്പുകളും ക്രൂരമായ ലോഗിംഗും മാത്രം.
നമുക്ക് കൃത്യമായി പറയാം.
ആളുകൾ ചട്ടക്കൂടുകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ശരി. ഒരു AI കമ്പനി എങ്ങനെ ആരംഭിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു നല്ല സമീപനം ഈ കുറിപ്പുകളാണ്:
-
പണമാണ് പ്രശ്നം - നിങ്ങളുടെ AI ചെലവേറിയ ഒരു ഘട്ടം മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുകയോ പുതിയ വരുമാനം അൺലോക്ക് ചെയ്യുകയോ വേണം, വെറും ഭാവിയെ ലക്ഷ്യം വച്ചുള്ളതായി കാണരുത്.
-
ഡാറ്റയുടെ പ്രയോജനം - നിങ്ങളുടെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന സ്വകാര്യ, കോമ്പൗണ്ടിംഗ് ഡാറ്റ. ലൈറ്റ് ഫീഡ്‌ബാക്ക് അനോട്ടേഷനുകൾ പോലും കണക്കിലെടുക്കുന്നു.
-
വേഗത്തിലുള്ള ഷിപ്പിംഗ് വേഗത - നിങ്ങളുടെ പഠന ചക്രത്തെ കൂടുതൽ ശക്തമാക്കുന്ന ചെറിയ റിലീസുകൾ. വേഗത കാപ്പിയുടെ വേഷംമാറിയ ഒരു കിടങ്ങാണ്.
-
വർക്ക്ഫ്ലോ ഉടമസ്ഥാവകാശം - ഒരു API കോൾ പോലും ഇല്ലാതെ, എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ജോലിയുടെ ഉടമസ്ഥത കൈവരിക്കുക. നിങ്ങൾ പ്രവർത്തന സംവിധാനമാകാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
-
രൂപകൽപ്പന പ്രകാരമുള്ള വിശ്വാസവും സുരക്ഷയും - സ്വകാര്യത, സാധൂകരണം, അപകടസാധ്യതകൾ കൂടുതലുള്ള മനുഷ്യ ഇടപെടലുകൾ.
-
നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ എത്തിച്ചേരാൻ കഴിയുന്ന വിതരണം - നിങ്ങളുടെ ആദ്യത്തെ 100 ഉപയോക്താക്കൾ ഇപ്പോൾ താമസിക്കുന്ന ഒരു ചാനൽ, പിന്നീട് സാങ്കൽപ്പികമായിട്ടല്ല.
അവയിൽ മൂന്നോ നാലോ എണ്ണം പരിശോധിക്കാൻ കഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങൾ ഇതിനകം മുന്നിലാണ്.
താരതമ്യ പട്ടിക - AI സ്ഥാപകർക്കുള്ള കീ സ്റ്റാക്ക് ഓപ്ഷനുകൾ 🧰
ഉപകരണങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സ്ക്രാപ്പി ടേബിൾ. ചില പദപ്രയോഗങ്ങൾ മനഃപൂർവ്വം അപൂർണ്ണമാണ്, കാരണം യഥാർത്ഥ ജീവിതം അങ്ങനെയാണ്.
| ഉപകരണം / പ്ലാറ്റ്‌ഫോം | ഏറ്റവും അനുയോജ്യം | വിലനിർണ്ണയം | എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു |
|---|---|---|---|
| ഓപ്പൺഎഐ API | വേഗത്തിലുള്ള പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗ്, വിശാലമായ എൽഎൽഎം ജോലികൾ | ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് | ശക്തമായ മോഡലുകൾ, എളുപ്പമുള്ള രേഖകൾ, വേഗത്തിലുള്ള ആവർത്തനം. |
| ആന്ത്രോപിക് ക്ലോഡ് | ദൈർഘ്യമേറിയ സന്ദർഭ ന്യായവാദം, സുരക്ഷ | ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് | സഹായകരമായ ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ, സങ്കീർണ്ണമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾക്കുള്ള ഉറച്ച ന്യായവാദം. |
| ഗൂഗിൾ വെർട്ടെക്സ് AI | GCP-യിൽ ഫുൾ-സ്റ്റാക്ക് ML | ക്ലൗഡ് ഉപയോഗം + ഓരോ സേവനത്തിനും | പരിശീലനം, ട്യൂണിംഗ്, പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ എന്നിവയെല്ലാം ഒന്നിൽ ഒന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. |
| AWS ബെഡ്‌റോക്ക് | AWS-ൽ മൾട്ടി-മോഡൽ ആക്‌സസ് | ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് | വെണ്ടർ വൈവിധ്യവും ഇടുങ്ങിയ AWS ആവാസവ്യവസ്ഥയും. |
| അസൂർ ഓപ്പൺഎഐ | എന്റർപ്രൈസ് + അനുസരണ ആവശ്യകതകൾ | ഉപയോഗാധിഷ്ഠിതം + അസൂർ ഇൻഫ്രാ | അസൂർ-നേറ്റീവ് സുരക്ഷ, ഭരണം, പ്രാദേശിക നിയന്ത്രണങ്ങൾ. |
| കെട്ടിപ്പിടിക്കുന്ന മുഖം | ഓപ്പൺ മോഡലുകൾ, ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്, കമ്മ്യൂണിറ്റി | സൗജന്യം + പണമടച്ചുള്ള മിശ്രിതം | വമ്പൻ മോഡൽ ഹബ്, ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, ഓപ്പൺ ടൂളിംഗ്. |
| പകർത്തുക | മോഡലുകളെ API-കളായി വിന്യസിക്കുന്നു | ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് | ഒരു മോഡൽ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകൂ, ഒരു എൻഡ്‌പോയിന്റ് നേടൂ - ഒരുതരം മാജിക്. |
| ലാങ്‌ചെയിൻ | എൽഎൽഎം ആപ്പുകൾ ഓർക്കസ്ട്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നു | ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് + പണമടച്ചുള്ള ഭാഗങ്ങൾ | സങ്കീർണ്ണമായ വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കുള്ള ശൃംഖലകൾ, ഏജന്റുകൾ, സംയോജനങ്ങൾ. |
| ലാമഇൻഡക്സ് | വീണ്ടെടുക്കൽ + ഡാറ്റ കണക്ടറുകൾ | ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് + പണമടച്ചുള്ള ഭാഗങ്ങൾ | വഴക്കമുള്ള ഡാറ്റ ലോഡറുകളുള്ള വേഗതയേറിയ RAG നിർമ്മാണം. |
| പൈൻകോൺ | സ്കെയിലിൽ വെക്റ്റർ തിരയൽ | ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് | നിയന്ത്രിതവും, ഘർഷണം കുറഞ്ഞതുമായ സമാനത തിരയൽ. |
| വിയേറ്റ് ചെയ്യുക | ഹൈബ്രിഡ് തിരയലുള്ള വെക്റ്റർ ഡിബി | ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് + ക്ലൗഡ് | സെമാന്റിക് + കീവേഡ് മിശ്രിതത്തിന് നല്ലതാണ്. |
| മിൽവസ് | ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് വെക്റ്റർ എഞ്ചിൻ | ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് + ക്ലൗഡ് | നന്നായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു, CNCF ബാക്കിംഗ് ദോഷം വരുത്തുന്നില്ല. |
| തൂക്കങ്ങളും പക്ഷപാതങ്ങളും | പരീക്ഷണ ട്രാക്കിംഗ് + വിലയിരുത്തലുകൾ | സീറ്റ് + ഉപയോഗം | മോഡൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ സുബോധത്തോടെ നിലനിർത്തുന്നു. |
| മോഡൽ | സെർവർലെസ് GPU ജോലികൾ | ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് | അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ ഒരുക്കാതെ തന്നെ GPU ടാസ്‌ക്കുകൾ സ്പിൻ അപ്പ് ചെയ്യുക. |
| വെർസൽ | ഫ്രണ്ട് എൻഡ് + AI SDK | സൗജന്യ ടയർ + ഉപയോഗം | മനോഹരമായ ഇന്റർഫേസുകൾ വേഗത്തിൽ അയയ്ക്കൂ. |
കുറിപ്പ്: വിലകൾ മാറുന്നു, സ്വതന്ത്ര ശ്രേണികൾ നിലവിലുണ്ട്, കൂടാതെ ചില മാർക്കറ്റിംഗ് ഭാഷകൾ മനഃപൂർവ്വം ശുഭാപ്തിവിശ്വാസം പുലർത്തുന്നു. അത് കുഴപ്പമില്ല. ലളിതമായി തുടങ്ങുക.
മൂർച്ചയുള്ള അരികുകളുള്ള വേദനാജനകമായ പ്രശ്നം കണ്ടെത്തുക 🔎
ആവർത്തിച്ചുള്ള, സമയബന്ധിതമായ, ചെലവേറിയ, അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള: പരിമിതികളുള്ള ഒരു ജോലി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെയാണ് നിങ്ങളുടെ ആദ്യ വിജയം ലഭിക്കുന്നത്. ഇവയ്ക്കായി തിരയുക:
-
ഇമെയിലുകൾ തരംതിരിക്കൽ, കോളുകൾ സംഗ്രഹിക്കൽ, ഡോക്യുമെന്റുകളിലെ ക്വാളിറ്റി അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ തുടങ്ങിയ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യുന്നതിൽ ഉപയോക്താക്കൾ വെറുക്കുന്ന സമയം കുറയുന്നു
-
ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ട് പ്രാധാന്യമുള്ള , അനുസരണ-ഭാരമേറിയ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ
-
നിലവിലെ പ്രക്രിയ 30 ക്ലിക്കുകളും ഒരു പ്രാർത്ഥനയും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ലെഗസി ടൂൾ വിടവുകൾ
പത്ത് പ്രാക്ടീഷണർമാരോട് സംസാരിക്കൂ. ചോദിക്കൂ: ഇന്ന് നിങ്ങളെ ശല്യപ്പെടുത്തിയത് എന്താണ്? സ്ക്രീൻഷോട്ടുകൾ ചോദിക്കൂ. അവർ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് കാണിച്ചുതന്നാൽ, നിങ്ങൾ അടുത്തു.
ലിറ്റ്മസ് ടെസ്റ്റ്: രണ്ട് വാക്യങ്ങളിൽ മുമ്പും ശേഷവും വിവരിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, പ്രശ്നം വളരെ അവ്യക്തമാണ്.
സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റ തന്ത്രം 📈
നിങ്ങൾ അദ്വിതീയമായി സ്പർശിക്കുന്ന ഡാറ്റയിലൂടെയാണ് AI മൂല്യ സംയോജനം നടക്കുന്നത്. അതിന് പെറ്റാബൈറ്റുകളോ മാന്ത്രികവിദ്യയോ ആവശ്യമില്ല. അതിന് ചിന്ത ആവശ്യമാണ്.
-
ഉറവിടം - ഉപഭോക്താവ് നൽകുന്ന ഡോക്യുമെന്റുകൾ, ടിക്കറ്റുകൾ, ഇമെയിലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ലോഗുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് സൂക്ഷിക്കാൻ കഴിയാത്ത ക്രമരഹിതമായ കാര്യങ്ങൾ സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്നത് ഒഴിവാക്കുക.
-
ഘടന - ഇൻപുട്ട് സ്കീമകൾ നേരത്തെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക (owner_id, doc_type, created_at, version, checksum). സ്ഥിരതയുള്ള ഫീൽഡുകൾ പിന്നീട് മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനും ട്യൂണിംഗിനുമായി പാത്ത് വൃത്തിയാക്കുന്നു.
-
ഫീഡ്‌ബാക്ക് - തംബ്‌സ് അപ്പ്/ഡൗൺ, സ്റ്റാർ ചെയ്ത ഔട്ട്പുട്ടുകൾ എന്നിവ ചേർക്കുക, മോഡൽ ടെക്‌സ്‌റ്റിനും അന്തിമ മനുഷ്യൻ എഡിറ്റ് ചെയ്ത ടെക്‌സ്‌റ്റിനും ഇടയിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ പകർത്തുക. ലളിതമായ ലേബലുകൾ പോലും സ്വർണ്ണമാണ്.
-
സ്വകാര്യത - ഡാറ്റ മിനിമൈസേഷനും റോൾ അധിഷ്ഠിത ആക്‌സസും പരിശീലിക്കുക; വ്യക്തമായ PII എഡിറ്റുചെയ്യുക; ലോഗ് റീഡ്/റൈറ്റ് ആക്‌സസും കാരണങ്ങളും. UK ICO യുടെ ഡാറ്റ സംരക്ഷണ തത്വങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുക [1].
-
നിലനിർത്തലും ഇല്ലാതാക്കലും - നിങ്ങൾ എന്താണ് സൂക്ഷിക്കുന്നതെന്നും എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും രേഖപ്പെടുത്തുക; ദൃശ്യമായ ഒരു ഇല്ലാതാക്കൽ പാത നൽകുക. AI കഴിവുകളെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ അവകാശവാദങ്ങൾ ഉന്നയിക്കുകയാണെങ്കിൽ, FTC യുടെ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം അനുസരിച്ച് അവ സത്യസന്ധമായി നിലനിർത്തുക [3].
റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റിനും ഗവേണൻസിനും, നിങ്ങളുടെ സ്കാർഫോൾഡിംഗായി NIST AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിക്കുക; ഇത് ഓഡിറ്റർമാർക്കു മാത്രമല്ല, ബിൽഡർമാർക്കും വേണ്ടി എഴുതിയതാണ് [2].
ബിൽഡ് vs വാങ്ങൽ vs ബ്ലെൻഡ് - നിങ്ങളുടെ മാതൃകാ തന്ത്രം 🧠
അത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാക്കരുത്.
-
ആദ്യ ദിവസം തന്നെ ലേറ്റൻസി, ഗുണനിലവാരം, പ്രവർത്തനസമയം എന്നിവ പ്രധാനമാകുമ്പോൾ വാങ്ങുക
-
നിങ്ങളുടെ ഡൊമെയ്ൻ ഇടുങ്ങിയതും നിങ്ങൾക്ക് പ്രാതിനിധ്യ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉള്ളതുമായിരിക്കുമ്പോൾ ഫൈൻ ട്യൂൺ ചെയ്യുക
-
നിയന്ത്രണം, സ്വകാര്യത, അല്ലെങ്കിൽ ചെലവ് കുറഞ്ഞ കാര്യങ്ങൾ എന്നിവ ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ മോഡലുകൾ തുറക്കുക
-
ബ്ലെൻഡ് - യുക്തിക്ക് ശക്തമായ ഒരു പൊതു മാതൃകയും പ്രത്യേക ജോലികൾക്കോ ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾക്കോ ഒരു ചെറിയ പ്രാദേശിക മാതൃകയും ഉപയോഗിക്കുക.
ചെറിയ തീരുമാന മാട്രിക്സ്:
-
ഉയർന്ന വേരിയൻസ് ഇൻപുട്ടുകൾ, മികച്ച നിലവാരം ആവശ്യമാണ് → ഒരു ടോപ്പ്-ടയർ ഹോസ്റ്റഡ് LLM ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക.
-
സ്ഥിരതയുള്ള ഡൊമെയ്ൻ, ആവർത്തിച്ചുള്ള പാറ്റേണുകൾ → ഒരു ചെറിയ മോഡലിലേക്ക് ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ ഡിസ്റ്റിലിംഗ് ചെയ്യുക.
-
കഠിനമായ ലേറ്റൻസി അല്ലെങ്കിൽ ഓഫ്‌ലൈൻ → ഭാരം കുറഞ്ഞ പ്രാദേശിക മോഡൽ.
-
സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ നിയന്ത്രണങ്ങൾ → സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ വ്യക്തമായ ഡിപി നിബന്ധനകളുള്ള സ്വകാര്യതയെ മാനിക്കുന്ന ഓപ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുക [2].
റഫറൻസ് ആർക്കിടെക്ചർ, സ്ഥാപക പതിപ്പ് 🏗️
വിരസവും നിരീക്ഷിക്കാവുന്നതുമായി നിലനിർത്തുക:
-
ഉൾപ്പെടുത്തൽ - ഫയലുകൾ, ഇമെയിലുകൾ, വെബ്‌ഹുക്കുകൾ എന്നിവ ഒരു ക്യൂവിലേക്ക്.
-
പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് - ചങ്കിംഗ്, റീഡക്ഷൻ, PII സ്‌ക്രബ്ബിംഗ്.
-
സംഭരണം - റോ ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോർ, മെറ്റാഡാറ്റയ്ക്ക് റിലേഷണൽ ഡിബി, വീണ്ടെടുക്കലിനായി വെക്റ്റർ ഡിബി.
-
ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ - പുനഃശ്രമങ്ങൾ, നിരക്ക് പരിധികൾ, ബാക്ക്ഓഫുകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോ എഞ്ചിൻ.
-
എൽഎൽഎം ലെയർ - പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ, ഉപകരണങ്ങൾ, വീണ്ടെടുക്കൽ, ഫംഗ്ഷൻ കോളിംഗ്. ആക്രമണാത്മകമായി കാഷെ ചെയ്യുക (നോർമലൈസ് ചെയ്ത ഇൻപുട്ടുകളിൽ കീ; ഒരു ചെറിയ ടിടിഎൽ സജ്ജമാക്കുക; സുരക്ഷിതമായ സ്ഥലത്ത് ബാച്ച്).
-
വാലിഡേഷൻ - JSON സ്കീമ പരിശോധനകൾ, ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്സ്, ലൈറ്റ്‌വെയ്റ്റ് ടെസ്റ്റ് പ്രോംപ്റ്റുകൾ. ഉയർന്ന സ്റ്റേക്കുകൾക്കായി ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് ചേർക്കുക.
-
നിരീക്ഷണക്ഷമത - ലോഗുകൾ, ട്രെയ്‌സുകൾ, മെട്രിക്സ്, മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ. ഓരോ അഭ്യർത്ഥനയ്ക്കും ചെലവ് ട്രാക്ക് ചെയ്യുക.
-
ഫ്രണ്ട് എൻഡ് - വ്യക്തമായ ചെലവുകൾ, എഡിറ്റ് ചെയ്യാവുന്ന ഔട്ട്പുട്ടുകൾ, ലളിതമായ കയറ്റുമതികൾ. ഡിലൈറ്റ് ഓപ്ഷണൽ അല്ല.
സുരക്ഷയും സുരക്ഷയും ഒരു ദിവസം മാത്രം നിലനിൽക്കുന്ന ഒന്നല്ല. കുറഞ്ഞത്, LLM ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള OWASP ടോപ്പ് 10 നെതിരെ ഭീഷണി-മോഡൽ LLM-നിർദ്ദിഷ്ട അപകടസാധ്യതകൾ (പ്രോംപ്റ്റ് ഇഞ്ചക്ഷൻ, ഡാറ്റ എക്സ്ഫിൽട്രേഷൻ, സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത ഉപകരണ ഉപയോഗം), കൂടാതെ ലഘൂകരണങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ NIST AI RMF നിയന്ത്രണങ്ങളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക [4][2].
വിതരണം: നിങ്ങളുടെ ആദ്യത്തെ 100 ഉപയോക്താക്കൾ 🎯
ഉപയോക്താക്കളില്ല, സ്റ്റാർട്ടപ്പില്ല. ഒരു AI കമ്പനി എങ്ങനെ ആരംഭിക്കാം എന്നത് ഒരു വിതരണ എഞ്ചിൻ എങ്ങനെ ആരംഭിക്കാം എന്നതാണ്.
-
പ്രശ്നമുള്ള കമ്മ്യൂണിറ്റികൾ - നിച് ഫോറങ്ങൾ, സ്ലാക്ക് ഗ്രൂപ്പുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ വ്യവസായ വാർത്താക്കുറിപ്പുകൾ. ആദ്യം ഉപയോഗപ്രദമാകുക.
-
സ്ഥാപകൻ നയിക്കുന്ന ഡെമോകൾ - യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുള്ള 15 മിനിറ്റ് ലൈവ് സെഷനുകൾ. റെക്കോർഡ് ചെയ്യുക, തുടർന്ന് എല്ലായിടത്തും ക്ലിപ്പുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
-
PLG ഹുക്കുകൾ - സൗജന്യ വായന-മാത്രം ഔട്ട്പുട്ട്; കയറ്റുമതി ചെയ്യുന്നതിനോ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനോ പണം നൽകുക. മൃദുലമായ ഘർഷണം പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
-
പങ്കാളിത്തങ്ങൾ - നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾ ഇതിനകം താമസിക്കുന്നിടത്ത് സംയോജിപ്പിക്കുക. ഒരു സംയോജനം ഒരു ഹൈവേ ആകാം.
-
ഉള്ളടക്കം - മെട്രിക്സോടുകൂടിയ സത്യസന്ധമായ കീറിമുറിക്കൽ പോസ്റ്റുകൾ. അവ്യക്തമായ ചിന്താ നേതൃത്വത്തേക്കാൾ ആളുകൾ പ്രത്യേകതകൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
പൊങ്ങച്ചം പറയാവുന്ന ചെറിയ വിജയങ്ങൾ പ്രധാനമാണ്: സമയം ലാഭിക്കുന്ന ഒരു കേസ് പഠനം, വിശ്വസനീയമായ ഒരു ഘടകത്തോടുകൂടിയ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തൽ.
മൂല്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന വിലനിർണ്ണയം 💸
ലളിതവും വിശദീകരിക്കാവുന്നതുമായ ഒരു പദ്ധതിയിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക:
-
ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് : അഭ്യർത്ഥനകൾ, ടോക്കണുകൾ, പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത മിനിറ്റുകൾ. ന്യായബോധത്തിനും നേരത്തെയുള്ള ദത്തെടുക്കലിനും മികച്ചത്.
-
സീറ്റ് അധിഷ്ഠിതം : സഹകരണവും ഓഡിറ്റും പ്രധാനമാകുമ്പോൾ.
-
ഹൈബ്രിഡ് : അടിസ്ഥാന സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷനും മീറ്റർ ചെയ്ത അധിക സൗകര്യങ്ങളും. സ്കെയിൽ ചെയ്യുമ്പോൾ ലൈറ്റുകൾ ഓണാക്കി നിർത്തുന്നു.
പ്രോ ടിപ്പ്: മോഡലിനോടല്ല, ജോലിയുമായി വില ബന്ധിപ്പിക്കുക. 5 മണിക്കൂർ കഠിനാധ്വാനം ഒഴിവാക്കിയാൽ, സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്ന മൂല്യത്തിനടുത്തായിരിക്കും വില. ടോക്കണുകൾ വിൽക്കരുത്, ഫലങ്ങൾ വിൽക്കുക.
വിലയിരുത്തൽ: വിരസമായ കാര്യങ്ങൾ അളക്കുക 📏
അതെ, വിലയിരുത്തലുകൾ നിർമ്മിക്കുക. ഇല്ല, അവ പൂർണതയുള്ളതായിരിക്കണമെന്നില്ല. ട്രാക്ക്:
-
ടാസ്‌ക് വിജയ നിരക്ക് - ഔട്ട്പുട്ട് സ്വീകാര്യതാ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിച്ചോ?
-
എഡിറ്റ് ദൂരം - മനുഷ്യർ ഔട്ട്പുട്ടിൽ എത്രമാത്രം മാറ്റം വരുത്തി?
-
ലേറ്റൻസി - p50 ഉം p95 ഉം. മനുഷ്യർ വിറയൽ ശ്രദ്ധിക്കുന്നു.
-
ഓരോ പ്രവൃത്തിക്കുമുള്ള ചെലവ് - ഓരോ ടോക്കണിനും മാത്രമല്ല.
-
നിലനിർത്തലും സജീവമാക്കലും - ആഴ്ചതോറുമുള്ള സജീവ അക്കൗണ്ടുകൾ; ഓരോ ഉപയോക്താവിനും വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
ലളിതമായ ലൂപ്പ്: ~20 യഥാർത്ഥ ടാസ്‌ക്കുകളുടെ ഒരു "ഗോൾഡൻ സെറ്റ്" സൂക്ഷിക്കുക. ഓരോ റിലീസിലും, അവ ഓട്ടോ-റൺ ചെയ്യുക, ഡെൽറ്റകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക, എല്ലാ ആഴ്ചയും 10 റാൻഡം ലൈവ് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ റോഡ്മാപ്പ് യാഥാർത്ഥ്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് ഹാലുസിനേഷൻ , ടോൺ , ഫോർമാറ്റ്
തലവേദനയില്ലാതെ വിശ്വാസം, സുരക്ഷ, അനുസരണം 🛡️
നിങ്ങളുടെ നയ രേഖയിൽ മാത്രമല്ല, നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തിലും സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക:
-
വ്യക്തമായ ദുരുപയോഗം തടയുന്നതിനുള്ള ഇൻപുട്ട് ഫിൽട്ടറിംഗ്
-
സ്കീമകൾക്കും ബിസിനസ് നിയമങ്ങൾക്കുമെതിരെ ഔട്ട്പുട്ട് സാധൂകരണം
-
ഉയർന്ന ആഘാതമുണ്ടാക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങൾക്കുള്ള മനുഷ്യ അവലോകനം
-
വ്യക്തമായ വെളിപ്പെടുത്തലുകൾ . നിഗൂഢമായ സോസ് അവകാശവാദങ്ങളൊന്നുമില്ല.
ന്യായബോധം, സുതാര്യത, ഉത്തരവാദിത്തം എന്നിവയ്ക്കായി OECD AI തത്വങ്ങളെ നിങ്ങളുടെ വടക്കൻ നക്ഷത്രമായി ഉപയോഗിക്കുക; FTC യുടെ മാനദണ്ഡങ്ങളുമായി മാർക്കറ്റിംഗ് ക്ലെയിമുകൾ വിന്യസിക്കുക; നിങ്ങൾ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ICO യുടെ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശത്തിനും ഡാറ്റ-മിനിമൈസേഷൻ മാനസികാവസ്ഥയ്ക്കും അനുസൃതമായി പ്രവർത്തിക്കുക [5][3][1].
30-60-90 ദിവസത്തെ ലോഞ്ച് പ്ലാൻ, ആകർഷകമല്ലാത്ത പതിപ്പ് ⏱️
ദിവസം 1–30
-
10 ലക്ഷ്യ ഉപയോക്താക്കളെ അഭിമുഖം ചെയ്യുക; 20 യഥാർത്ഥ പുരാവസ്തുക്കൾ ശേഖരിക്കുക.
-
ഒരു സ്പഷ്ടമായ ഔട്ട്പുട്ടിൽ അവസാനിക്കുന്ന ഒരു ഇടുങ്ങിയ വർക്ക്ഫ്ലോ നിർമ്മിക്കുക.
-
5 അക്കൗണ്ടുകളിലേക്ക് ഒരു അടച്ച ബീറ്റ അയയ്ക്കുക. ഒരു ഫീഡ്‌ബാക്ക് വിജറ്റ് ചേർക്കുക. എഡിറ്റുകൾ സ്വയമേവ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുക.
-
അടിസ്ഥാന വിലയിരുത്തലുകൾ ചേർക്കുക. ചെലവ്, ലേറ്റൻസി, ടാസ്‌ക് വിജയം എന്നിവ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക.
ദിവസം 31–60
-
പ്രോംപ്റ്റുകൾ ശക്തമാക്കുക, വീണ്ടെടുക്കൽ ചേർക്കുക, ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കുക.
-
ഒരു ലളിതമായ പ്ലാൻ ഉപയോഗിച്ച് പേയ്‌മെന്റുകൾ നടപ്പിലാക്കുക.
-
2 മിനിറ്റ് ദൈർഘ്യമുള്ള ഒരു ഡെമോ വീഡിയോ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പൊതു വെയിറ്റ്‌ലിസ്റ്റ് സമാരംഭിക്കുക. പ്രതിവാര റിലീസ് നോട്ടുകൾ ആരംഭിക്കുക.
-
ഒപ്പിട്ട പൈലറ്റുമാരുമായി ലാൻഡ് 5 ഡിസൈൻ പങ്കാളികൾ.
ദിവസങ്ങൾ 61–90
-
ഓട്ടോമേഷൻ ഹുക്കുകളും കയറ്റുമതിയും പരിചയപ്പെടുത്തുക.
-
നിങ്ങളുടെ ആദ്യത്തെ 10 പണമടയ്ക്കൽ ലോഗോകൾ ലോക്ക് ചെയ്യുക.
-
2 ചെറിയ കേസ് പഠനങ്ങൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുക. അവ വ്യക്തമായി പറയുക, അനാവശ്യമായി ഒന്നും പറയരുത്.
-
മോഡൽ സ്ട്രാറ്റജി v2 തീരുമാനിക്കുക: അത് വ്യക്തമായി പ്രതിഫലം നൽകുന്നിടത്ത് ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ വാറ്റിയെടുക്കുക.
ഇത് പെർഫെക്റ്റ് ആണോ? ഇല്ല. ട്രാക്ഷൻ ലഭിക്കാൻ ഇത് മതിയോ? തീർച്ചയായും.
ഫണ്ട് റൈസിംഗ് വേണോ വേണ്ടയോ, അതിനെക്കുറിച്ച് എങ്ങനെ സംസാരിക്കണം 💬
നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് അനുമതി ആവശ്യമില്ല. എന്നാൽ നിങ്ങൾ ഉയർത്തുകയാണെങ്കിൽ:
-
ആഖ്യാനം : വേദനാജനകമായ പ്രശ്നം, മൂർച്ചയുള്ള ആക്കം, ഡാറ്റ നേട്ടം, വിതരണ പദ്ധതി, ആരോഗ്യകരമായ ആദ്യകാല മെട്രിക്സ്.
-
ഡെക്ക് : പ്രശ്നം, പരിഹാരം, ആർക്കാണ് പ്രാധാന്യം, ഡെമോ സ്ക്രീൻഷോട്ടുകൾ, ജിടിഎം, സാമ്പത്തിക മാതൃക, റോഡ്മാപ്പ്, ടീം.
-
ഉത്സാഹം : സുരക്ഷാ നിലപാട്, സ്വകാര്യതാ നയം, പ്രവർത്തന സമയം, ലോഗിംഗ്, മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ, വിലയിരുത്തൽ പദ്ധതി [2][4].
നിങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നില്ലെങ്കിൽ:
-
വരുമാനം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ധനകാര്യം, പ്രീപേയ്‌മെന്റുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ ചെറിയ കിഴിവുകളുള്ള വാർഷിക കരാറുകൾ എന്നിവയെ ആശ്രയിക്കുക.
-
ലീൻ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ തിരഞ്ഞെടുത്ത് ബേൺ മിതമായി നിലനിർത്തുക. മോഡൽ അല്ലെങ്കിൽ സെർവർലെസ് ജോലികൾ വളരെക്കാലം മതിയാകും.
ഏത് വഴിയായാലും ശരി. പ്രതിമാസം കൂടുതൽ പഠനം നേടാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
വെള്ളം പിടിച്ചു നിർത്തുന്ന കിടങ്ങുകൾ 🏰
AI-യിൽ, കിടങ്ങുകൾ വഴുക്കലുള്ളവയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങൾക്ക് അവ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും:
-
വർക്ക്ഫ്ലോ ലോക്ക്-ഇൻ - പശ്ചാത്തല API അല്ല, ദൈനംദിന ശീലമായി മാറുക.
-
സ്വകാര്യ പ്രകടനം - മത്സരാർത്ഥികൾക്ക് നിയമപരമായി ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത കുത്തക ഡാറ്റയിൽ ട്യൂണിംഗ്.
-
വിതരണം - ഒരു പ്രത്യേക പ്രേക്ഷകർ, സംയോജനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ചാനൽ ഫ്ലൈ വീൽ സ്വന്തമാക്കൽ.
-
സ്വിച്ചിംഗ് ചെലവുകൾ - ഉപയോക്താക്കൾ നിസ്സാരമായി ഉപേക്ഷിക്കാത്ത ടെംപ്ലേറ്റുകൾ, ഫൈൻ-ട്യൂണുകൾ, ചരിത്രപരമായ സന്ദർഭം.
-
ബ്രാൻഡ് വിശ്വാസം - സുരക്ഷാ നിലപാട്, സുതാര്യമായ രേഖകൾ, പ്രതികരണാത്മക പിന്തുണ. ഇത് സംയുക്തങ്ങളാണ്.
സത്യം പറഞ്ഞാൽ, ചില കിടങ്ങുകൾ ആദ്യം കുളങ്ങൾ പോലെയാണ്. അത് കുഴപ്പമില്ല. കുളത്തെ ഒട്ടിപ്പിടിപ്പിക്കുക.
AI സ്റ്റാർട്ടപ്പുകളെ തടയുന്ന സാധാരണ തെറ്റുകൾ 🧯
-
ഡെമോയിൽ മാത്രം ചിന്തിക്കുന്നവർ - സ്റ്റേജിൽ കൂൾ, പ്രൊഡക്ഷനിൽ ദുർബലർ. വീണ്ടും ശ്രമിക്കൽ, ഇഡെംപോട്ടൻസി, മോണിറ്ററുകൾ എന്നിവ നേരത്തെ ചേർക്കുക.
-
അവ്യക്തമായ പ്രശ്നം - നിങ്ങളെ ദത്തെടുത്തതിനുശേഷം എന്ത് മാറിയെന്ന് നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താവിന് പറയാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ കുഴപ്പത്തിലാണ്.
-
ബെഞ്ച്മാർക്കുകളിലേക്ക് അമിതമായി യോജിക്കൽ - നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താവ് ശ്രദ്ധിക്കാത്ത ഒരു ലീഡർബോർഡിനോടുള്ള അമിതമായ ആസക്തി.
-
UX അവഗണിക്കൽ - AI ശരിയാണെങ്കിലും വിചിത്രമായി തോന്നിയാലും അത് പരാജയപ്പെടുന്നു. പാതകൾ ചെറുതാക്കുക, ആത്മവിശ്വാസം പ്രകടിപ്പിക്കുക, എഡിറ്റുകൾ അനുവദിക്കുക.
-
ചെലവ് ചലനാത്മകത അവഗണിക്കുന്നു - കാഷിംഗിന്റെ അഭാവം, ബാച്ചിംഗ് ഇല്ല, വാറ്റിയെടുക്കൽ പദ്ധതിയില്ല. മാർജിനുകൾ പ്രധാനമാണ്.
-
നിയമപരമായ അവസാനത്തേത് - സ്വകാര്യതയും ക്ലെയിമുകളും ഓപ്ഷണൽ അല്ല. അപകടസാധ്യത ഘടനപ്പെടുത്തുന്നതിന് NIST AI RMF ഉം ആപ്പ്-ലെവൽ ഭീഷണികൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് OWASP LLM ടോപ്പ് 10 ഉം ഉപയോഗിക്കുക [2][4].
ഒരു സ്ഥാപകന്റെ പ്രതിവാര ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് 🧩
-
ഉപഭോക്താവിന് കാണാൻ കഴിയുന്ന എന്തെങ്കിലും ഷിപ്പ് ചെയ്യുക.
-
10 റാൻഡം ഔട്ട്പുട്ടുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുക; 3 മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ശ്രദ്ധിക്കുക.
-
3 ഉപയോക്താക്കളോട് സംസാരിക്കൂ. വേദനാജനകമായ ഒരു ഉദാഹരണം ചോദിക്കൂ.
-
ഒരു വാനിറ്റി മെട്രിക് കൊല്ലുക.
-
റിലീസ് നോട്ടുകൾ എഴുതുക. ഒരു ചെറിയ വിജയം ആഘോഷിക്കൂ. കാപ്പി കുടിക്കൂ, ഒരുപക്ഷേ അത് വളരെ കൂടുതലായിരിക്കും.
ഒരു AI കമ്പനി എങ്ങനെ ആരംഭിക്കാം എന്നതിന്റെ അപ്രസക്തമായ രഹസ്യം ഇതാണ്. സ്ഥിരത മിഴിവിനെ മറികടക്കുന്നു, ഇത് വിചിത്രമായി ആശ്വാസകരമാണ്.
TL;DR 🧠✨
ഒരു AI കമ്പനി എങ്ങനെ ആരംഭിക്കാം എന്നത് വിദേശ ഗവേഷണത്തെക്കുറിച്ചല്ല. പണത്തിന്റെ പിന്നിലുള്ള ഒരു പ്രശ്നം തിരഞ്ഞെടുക്കുക, വിശ്വസനീയമായ ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ ശരിയായ മോഡലുകൾ പൊതിയുക, സ്തംഭനാവസ്ഥയോട് അലർജിയുള്ളതുപോലെ ആവർത്തിക്കുക എന്നിവയാണ് ഇതിന്റെ ലക്ഷ്യം. വർക്ക്ഫ്ലോ സ്വന്തമാക്കുക, ഫീഡ്‌ബാക്ക് ശേഖരിക്കുക, ലൈറ്റ് ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ നിർമ്മിക്കുക, നിങ്ങളുടെ വില ഉപഭോക്തൃ മൂല്യവുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുക. സംശയമുണ്ടെങ്കിൽ, പുതിയ എന്തെങ്കിലും പഠിപ്പിക്കുന്ന ഏറ്റവും ലളിതമായ കാര്യം അയയ്ക്കുക. അടുത്ത ആഴ്ചയും അടുത്ത ആഴ്ചയും അത് വീണ്ടും ചെയ്യുക.
നിങ്ങൾക്ക് ഇത് മനസ്സിലായി. ഇവിടെ എവിടെയെങ്കിലും ഒരു രൂപകം തകർന്നു പോയാൽ കുഴപ്പമില്ല - സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ ഇൻവോയ്‌സുകളുള്ള കുഴപ്പമില്ലാത്ത കവിതകളാണ്.
അവലംബം
-
ICO - UK GDPR: ഡാറ്റ സംരക്ഷണത്തിലേക്കുള്ള ഗൈഡ്: കൂടുതല് വായിക്കുക
-
NIST - AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക്: കൂടുതൽ വായിക്കുക
-
FTC - AI, പരസ്യ ക്ലെയിമുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ബിസിനസ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം: കൂടുതൽ വായിക്കുക
-
OWASP - ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള ടോപ്പ് 10: കൂടുതല് വായിക്കുക
-
OECD - AI തത്വങ്ങൾ: കൂടുതല് വായിക്കുക