உரையாடல் அமைப்புகள்: உரையாடல் AI செயல்படுத்துவதற்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

டிஜிட்டல் தொடர்பு மூலம் வரையறுக்கப்பட்ட ஒரு சகாப்தத்தில், மனிதர்களுக்கும் இயந்திரங்களுக்கும் இடையிலான தகவல்தொடர்பு தரம் உலகளவில் வணிகங்களுக்கும் கண்டுபிடிப்பாளர்களுக்கும் ஒரு முக்கியமான வேறுபடுத்தியாக மாறியுள்ளது. இந்த புரட்சியின் மையத்தில் உரையாடல் அமைப்புகள் உள்ளன, இவை நாம் தினமும் தொடர்பு கொள்ளும் உரையாடல் AI ஐ இயக்கும் அதிநவீன என்ஜின்கள்—வாடிக்கையாளர் சேவை சாட்போட்கள் மற்றும் நமது ஸ்மார்ட்போன்களில் உள்ள குரல் உதவியாளர்கள் முதல் சிக்கலான நிறுவன அளவிலான மெய்நிகர் முகவர்கள் வரை. ஆனால் இந்த அறிவார்ந்த அமைப்புகளை உருவாக்க, பயன்படுத்த மற்றும் பராமரிக்க உண்மையில் என்ன தேவை? இந்த வழிகாட்டி உரையாடல் AI செயல்படுத்துதலின் உலகில் ஒரு ஆழமான மூழ்கலை வழங்குகிறது, இது டெவலப்பர்கள், தயாரிப்பு மேலாளர்கள் மற்றும் தொழில்நுட்பத் தலைவர்களுக்கு ஒரு உலகளாவிய கண்ணோட்டத்தை வழங்குகிறது.

உரையாடல் அமைப்புகளின் பரிணாமம்: எலிசாவிலிருந்து பெரிய மொழி மாதிரிகள் வரை

நிகழ்காலத்தைப் புரிந்துகொள்ள கடந்த காலத்தைப் பார்க்க வேண்டும். உரையாடல் அமைப்புகளின் பயணம் தொழில்நுட்ப முன்னேற்றத்தின் ஒரு அற்புதமான கதை, இது எளிய மாதிரி-பொருத்தத்திலிருந்து ஆழமான சூழல், பொதுவான உரையாடல்களுக்கு நகர்கிறது.

ஆரம்ப நாட்கள்: விதி அடிப்படையிலான மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட-நிலை மாதிரிகள்

1960களில் இருந்து பிரபலமான ELIZA நிரல் போன்ற ஆரம்ப உரையாடல் அமைப்புகள், முற்றிலும் விதி அடிப்படையிலானவை. அவை கைவினை விதிகளின் அடிப்படையில் செயல்பட்டன மற்றும் மாதிரி பொருத்தம் (எ.கா., ஒரு பயனர் "நான் சோகமாக உணர்கிறேன்" என்று கூறினால், "ஏன் சோகமாக உணர்கிறீர்கள்?" என்று பதிலளிக்கவும்). அந்தக் காலத்திற்கு அவை முன்னோடியாக இருந்தபோதிலும், இந்த அமைப்புகள் உடையக்கூடியதாக இருந்தன, முன்பே வரையறுக்கப்பட்ட வடிவத்துடன் பொருந்தாத எந்த உள்ளீட்டையும் கையாள முடியவில்லை, மேலும் உரையாடலின் சூழலைப் பற்றிய உண்மையான புரிதல் எதுவும் இல்லை.

புள்ளிவிவர மற்றும் இயந்திர கற்றல் அணுகுமுறைகளின் எழுச்சி

2000 கள் புள்ளிவிவர முறைகளை நோக்கி ஒரு மாற்றத்தைக் கண்டன. கடுமையான விதிகளுக்குப் பதிலாக, இந்த அமைப்புகள் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொண்டன. உரையாடல் மேலாண்மை பெரும்பாலும் ஒரு பகுதி பார்வையிடக்கூடிய மார்கோவ் முடிவெடுக்கும் செயல்முறையாக (POMDP) மாதிரியாக இருந்தது, அங்கு உரையாடல் நிலையைப் பற்றிய நிகழ்தகவு புரிதலின் அடிப்படையில் சிறந்த பதிலை தேர்வு செய்ய அமைப்பு ஒரு 'கொள்கையை' கற்றுக்கொள்ளும். இது அவற்றை மிகவும் வலுவானதாக ஆக்கியது, ஆனால் கணிசமான அளவு லேபிளிடப்பட்ட தரவு மற்றும் சிக்கலான மாடலிங் தேவைப்பட்டது.

ஆழ்ந்த கற்றல் புரட்சி

ஆழ்ந்த கற்றலின் வருகையுடன், குறிப்பாக திரும்பத் திரும்ப நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNs) மற்றும் நீண்ட குறுகிய கால நினைவக (LSTM) நெட்வொர்க்குகள், உரையாடல் அமைப்புகள் தொடர்ச்சியான தரவை சிறப்பாக கையாளவும், நீண்ட உரையாடல்களில் சூழலை நினைவில் கொள்ளவும் திறனைப் பெற்றன. இந்த சகாப்தம் மிகவும் அதிநவீன இயற்கை மொழி புரிதல் (NLU) மற்றும் மிகவும் நெகிழ்வான உரையாடல் கொள்கைகளுக்கு வழிவகுத்தது.

தற்போதைய சகாப்தம்: டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் மற்றும் பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs)

இன்று, நிலப்பரப்பில் Google இன் ஜெமினி, OpenAI இன் GPT தொடர் மற்றும் Anthropic இன் Claude போன்ற டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டிடக்கலை மற்றும் பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs) ஆதிக்கம் செலுத்துகின்றன. இந்த மாதிரிகள் இணையத்திலிருந்து வரும் ஏராளமான உரை தரவுகளில் முன் பயிற்சி அளிக்கப்படுகின்றன, இது மொழி, சூழல் மற்றும் பகுத்தறிவு பற்றிய முன்னோடியில்லாத பிடியை அளிக்கிறது. இது செயல்படுத்துதலை அடிப்படையாக மாற்றியுள்ளது, புதிதாக மாதிரிகளை உருவாக்குவதிலிருந்து சக்திவாய்ந்த, ஏற்கனவே உள்ள அடிப்படை மாதிரிகளை நன்றாக ட்யூனிங் செய்தல் அல்லது தூண்டுதல் வரை மாற்றுகிறது.

நவீன உரையாடல் அமைப்பின் முக்கிய கூறுகள்

அடிப்படை தொழில்நுட்பத்தைப் பொருட்படுத்தாமல், ஒரு நவீன உரையாடல் அமைப்பு பொதுவாக பல ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட தொகுதிகளால் ஆனது. ஒவ்வொரு கூறுகளையும் புரிந்துகொள்வது வெற்றிகரமான செயல்படுத்துவதற்கு முக்கியமானது.

1. இயற்கை மொழி புரிதல் (NLU)

NLU கூறு அமைப்பின் 'காதுகள்'. பயனரின் உள்ளீட்டை விளக்கி கட்டமைக்கப்பட்ட அர்த்தத்தை பிரித்தெடுப்பதே இதன் முதன்மை வேலை. இதில் இரண்டு முக்கிய பணிகள் உள்ளன:

• எண்ணம் அங்கீகாரம்: பயனரின் இலக்கை அடையாளம் காண்பது. எடுத்துக்காட்டாக, "டோக்கியோவில் வானிலை எப்படி இருக்கிறது?" என்ற சொற்றொடரில், எண்ணம் 'get_weather'.
• அமைப்பு பிரித்தெடுத்தல்: உள்ளீட்டில் உள்ள தகவல்களின் முக்கிய பகுதிகளை அடையாளம் காண்பது. அதே எடுத்துக்காட்டில், 'டோக்கியோ' என்பது 'இடம்' வகையின் அமைப்பு.

நவீன NLU BERT அல்லது LLM போன்ற மாதிரிகளை மேம்படுத்துகிறது, அவை பழைய முறைகளை விட சூழலை மிகவும் சிறப்பாக புரிந்து கொள்ள முடியும். Rasa NLU, spaCy அல்லது Google, Amazon மற்றும் Microsoft இலிருந்து கிளவுட் சேவைகள் போன்ற கருவிகள் சக்திவாய்ந்த NLU திறன்களை வழங்குகின்றன.

2. உரையாடல் மேலாண்மை (DM)

உரையாடல் மேலாளர் அமைப்பின் 'மூளை'. இது NLU இலிருந்து கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீட்டை எடுத்து, உரையாடலின் நிலையைக் கண்காணித்து, அமைப்பு அடுத்து என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதை தீர்மானிக்கிறது. முக்கிய பொறுப்புகளில் அடங்கும்:

• நிலை கண்காணிப்பு: இதுவரை உரையாடலின் நினைவகத்தை பராமரித்தல், பயனர் எண்ணங்கள், பிரித்தெடுக்கப்பட்ட அமைப்புகள் மற்றும் பல திருப்பங்களில் சேகரிக்கப்பட்ட தகவல்கள் உட்பட. உதாரணமாக, பயனர் ஏற்கனவே 'டோக்கியோவை' குறிப்பிட்டதை அவர்கள் பின்னர் "நாளை என்ன?" என்று கேட்கும்போது நினைவில் கொள்வது.
• கொள்கை கற்றல்: அமைப்புக்கான அடுத்த செயலைத் தேர்ந்தெடுப்பது. இது ஒரு தெளிவுபடுத்தும் கேள்வியைக் கேட்பது, பயனரின் கோரிக்கைக்கு பதிலளிப்பது அல்லது வெளிப்புற API ஐ அழைப்பதன் மூலம் ஒரு வணிக செயல்முறையை செயல்படுத்துவது (எ.கா., வானிலை API).

DM ஆனது கணிக்கக்கூடிய ஓட்டங்களுக்கான எளிய விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகளிலிருந்து நீண்டகால உரையாடல் வெற்றிக்கு உகந்த சிக்கலான வலுவூட்டல் கற்றல் மாதிரிகள் வரை இருக்கலாம்.

3. இயற்கை மொழி உருவாக்கம் (NLG)

உரையாடல் மேலாளர் ஒரு செயலைத் தீர்மானித்தவுடன், NLG கூறு, அல்லது 'வாய்', அந்த கட்டமைக்கப்பட்ட செயலை மனிதனால் படிக்கக்கூடிய பதிலாக மொழிபெயர்க்கிறது. NLG நுட்பங்கள் சிக்கலான தன்மையில் வேறுபடுகின்றன:

• வார்ப்புரு அடிப்படையிலானது: பதில்கள் முன்பே வரையறுக்கப்பட்ட வார்ப்புருக்களில் நிரப்பப்படும் எளிய வடிவம். உதாரணமாக: "{city} இல் வானிலை {temperature} டிகிரி." இது கணிக்கக்கூடியது மற்றும் பாதுகாப்பானது, ஆனால் ரோபோவைப் போல ஒலிக்க முடியும்.
• புள்ளிவிவர/நரம்பியல் உருவாக்கம்: மிகவும் சரளமாகவும் மாறுபட்ட பதில்களை உருவாக்க LSTMs அல்லது Transformers போன்ற மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துதல்.
• பொதுவான LLMs: LLMs NLG இல் சிறந்து விளங்குகின்றன, அதிக ஒத்திசைவான, சூழல் சார்ந்த மற்றும் பாணியில் பொருத்தமான உரையை உருவாக்குகின்றன, இருப்பினும் அவை தலைப்பில் இருக்க கவனமாக தூண்டுதல் மற்றும் பாதுகாப்பு தடைகள் தேவை.

4. துணை கூறுகள்: ASR மற்றும் TTS

குரல் அடிப்படையிலான அமைப்புகளுக்கு, இரண்டு கூடுதல் கூறுகள் அவசியம்:

• தானியங்கி பேச்சு அங்கீகாரம் (ASR): பயனரிடமிருந்து பேசப்பட்ட ஆடியோவை NLU செயலாக்க உரைக்கு மாற்றுகிறது.
• உரையிலிருந்து பேச்சு (TTS): NLG இலிருந்து உரை பதிலை மீண்டும் பயனருக்கான பேசப்பட்ட ஆடியோவாக மாற்றுகிறது.

இந்த கூறுகளின் தரம் Amazon Alexa அல்லது Google Assistant போன்ற குரல் உதவியாளர்களில் பயனர் அனுபவத்தை நேரடியாக பாதிக்கிறது.

உரையாடல் அமைப்பை செயல்படுத்துவதற்கான ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டி

வெற்றிகரமான உரையாடல் AI ஐ உருவாக்குவது ஒரு சுழற்சி செயல்முறையாகும், இது கவனமாக திட்டமிடல், திரும்பத் திரும்ப மேம்பாடு மற்றும் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றம் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. எந்த அளவிலான திட்டங்களுக்கும் பொருந்தக்கூடிய படிப்படியான கட்டமைப்பு இங்கே உள்ளது.

படி 1: பயன்பாட்டு நிகழ்வு மற்றும் நோக்கத்தை வரையறுக்கவும்

இது மிக முக்கியமான படி. தெளிவான குறிக்கோள் இல்லாத ஒரு திட்டம் தோல்வியடைய விதிக்கப்பட்டுள்ளது. அடிப்படை கேள்விகளைக் கேளுங்கள்:

• இந்த அமைப்பு எந்த சிக்கலை தீர்க்கும்? இது வாடிக்கையாளர் ஆதரவு ஆட்டோமேஷன், லீட் ஜெனரேஷன், உள் IT ஹெல்ப் டெஸ்க்ஸ் அல்லது சந்திப்புகளை முன்பதிவு செய்வதற்காகவா?
• பயனர்கள் யார்? பயனர் நபர்களை வரையறுக்கவும். நிபுணர் பொறியாளர்களுக்கான உள் அமைப்பு, ஒரு சில்லறை பிராண்டிற்கான பொது நோக்குநிலை போட்டை விட வித்தியாசமான மொழி மற்றும் தொடர்பு முறைகளைக் கொண்டிருக்கும்.
• இது பணி நோக்குநிலையா அல்லது திறந்த களமா? பணி நோக்குநிலை போட் ஒரு குறிப்பிட்ட இலக்கைக் கொண்டுள்ளது (எ.கா., ஒரு பீட்சாவை ஆர்டர் செய்வது). திறந்த களம் சாட்போட் பொது உரையாடலுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது (எ.கா., ஒரு துணை போட்). பெரும்பாலான வணிக பயன்பாடுகள் பணி நோக்குநிலை கொண்டவை.
• 'மகிழ்ச்சியான பாதையை' வரையறுக்கவும்: சிறந்த, வெற்றிகரமான உரையாடல் ஓட்டத்தை வரைபடமாக்கவும். பின்னர், பொதுவான விலகல்கள் மற்றும் சாத்தியமான தோல்வி புள்ளிகளைக் கவனியுங்கள். 'உரையாடல் வடிவமைப்பு' என்று அழைக்கப்படும் இந்த செயல்முறை, ஒரு நல்ல பயனர் அனுபவத்திற்கு முக்கியமானது.

படி 2: தரவு சேகரிப்பு மற்றும் தயாரிப்பு

உயர்தர தரவு எந்த நவீன உரையாடல் அமைப்புக்கும் எரிபொருள். உங்கள் மாதிரி அது பயிற்சி பெற்ற தரவைப் போலவே நல்லது.

• தரவு ஆதாரங்கள்: ஏற்கனவே உள்ள அரட்டை பதிவுகள், வாடிக்கையாளர் ஆதரவு மின்னஞ்சல்கள், அழைப்பு டிரான்ஸ்கிரிப்டுகள், அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள் மற்றும் அறிவு அடிப்படை கட்டுரைகளிலிருந்து தரவைச் சேகரிக்கவும். தரவு எதுவும் இல்லையென்றால், நீங்கள் வடிவமைத்த உரையாடல் ஓட்டங்களின் அடிப்படையில் செயற்கை தரவை உருவாக்குவதன் மூலம் தொடங்கலாம்.
• அங்குறித்தல்: இது உங்கள் தரவை லேபிளிங் செய்யும் செயல்முறையாகும். ஒவ்வொரு பயனர் கூற்றுக்கும், நீங்கள் எண்ணத்தை லேபிளிட்டு தொடர்புடைய அனைத்து அமைப்புகளையும் அடையாளம் காண வேண்டும். இந்த லேபிளிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பு உங்கள் NLU மாதிரிக்கு பயிற்சி அளிக்க பயன்படுத்தப்படும். அங்குறிப்பில் துல்லியம் மற்றும் நிலைத்தன்மை மிக முக்கியம்.
• தரவு விரிவாக்கம்: உங்கள் மாதிரியை மிகவும் வலுவானதாக மாற்ற, பயனர்கள் அதே எண்ணத்தை வெளிப்படுத்தக்கூடிய வெவ்வேறு வழிகளை உள்ளடக்குவதற்கு உங்கள் பயிற்சி சொற்றொடர்களின் மாறுபாடுகளை உருவாக்கவும்.

படி 3: சரியான தொழில்நுட்ப அடுக்குதல் தேர்வு செய்தல்

தொழில்நுட்பத்தின் தேர்வு உங்கள் அணியின் நிபுணத்துவம், பட்ஜெட், அளவிடுதல் தேவைகள் மற்றும் உங்களுக்குத் தேவையான கட்டுப்பாட்டின் அளவைப் பொறுத்தது.

• திறந்த மூல கட்டமைப்புகள் (எ.கா., Rasa): அதிகபட்ச கட்டுப்பாடு மற்றும் தனிப்பயனாக்கத்தை வழங்குகின்றன. உங்கள் தரவு மற்றும் மாதிரிகளை நீங்கள் சொந்தமாக வைத்திருக்கிறீர்கள். பிரைவேட் கிளவுடில் அல்லது ஆன்-ப்ரீமிஸில் பயன்படுத்த வேண்டிய வலுவான இயந்திர கற்றல் நிபுணத்துவம் கொண்ட அணிகளுக்கு ஏற்றது. இருப்பினும், அவற்றை அமைத்து பராமரிக்க அதிக முயற்சி தேவைப்படுகிறது.
• கிளவுட் அடிப்படையிலான தளங்கள் (எ.கா., Google Dialogflow, Amazon Lex, IBM Watson Assistant): இவை மேம்பாட்டு செயல்முறையை எளிதாக்கும் நிர்வகிக்கப்படும் சேவைகள். அவர்கள் எண்ணங்கள், அமைப்புகள் மற்றும் உரையாடல் ஓட்டங்களை வரையறுக்க பயனர் நட்பு இடைமுகங்களை வழங்குகிறார்கள். அவை விரைவான முன்மாதிரி மற்றும் ஆழமான ML அனுபவம் இல்லாத அணிகளுக்கு சிறந்தவை, ஆனால் விற்பனையாளர் பூட்டுதலுக்கு வழிவகுக்கும் மற்றும் அடிப்படை மாதிரிகள் மீதான கட்டுப்பாடு குறைவாக இருக்கும்.
• LLM-இயங்கும் APIs (எ.கா., OpenAI, Google Gemini, Anthropic): இந்த அணுகுமுறை முன் பயிற்சி பெற்ற LLMs இன் சக்தியை மேம்படுத்துகிறது. மேம்பாடு நம்பமுடியாத வேகமானதாக இருக்கலாம், பெரும்பாலும் பாரம்பரிய NLU பயிற்சியை விட அதிநவீன தூண்டுதலை ('தூண்டுதல் பொறியியல்') நம்பியுள்ளது. இது சிக்கலான, பொதுவான பணிகளுக்கு ஏற்றது, ஆனால் செலவுகள், தாமதம் மற்றும் மாதிரி 'பிரமைகள்' (தவறான தகவல்களை உருவாக்குதல்) சாத்தியக்கூறுகளை கவனமாக நிர்வகிக்க வேண்டும்.

படி 4: மாதிரி பயிற்சி மற்றும் மேம்பாடு

உங்கள் தரவு மற்றும் தளம் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டவுடன், முக்கிய மேம்பாடு தொடங்குகிறது.

• NLU பயிற்சி: எண்ணம் மற்றும் அமைப்பு அங்கீகார மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளிக்க உங்கள் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கட்டமைப்பில் உங்கள் குறிக்கப்பட்ட தரவை உள்ளிடவும்.
• உரையாடல் ஓட்ட வடிவமைப்பு: உரையாடல் தர்க்கத்தை செயல்படுத்தவும். பாரம்பரிய அமைப்புகளில், இது 'கதைகள்' அல்லது ஓட்ட வரைபடங்களை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது. LLM அடிப்படையிலான அமைப்புகளில், இது மாதிரியின் நடத்தையை வழிநடத்தும் தூண்டுதல்கள் மற்றும் கருவி பயன்பாட்டு தர்க்கத்தை வடிவமைப்பதை உள்ளடக்கியது.
• பின்னணி ஒருங்கிணைப்பு: APIs மூலம் உங்கள் உரையாடல் அமைப்பை பிற வணிக அமைப்புகளுடன் இணைக்கவும். இதுதான் சாட்போட்டை உண்மையிலேயே பயனுள்ளதாக ஆக்குகிறது. உங்கள் இருக்கும் தரவுத்தளங்கள் மற்றும் சேவைகளுடன் தொடர்புகொள்வதன் மூலம் கணக்கு விவரங்களை மீட்டெடுக்க, சரக்குகளைச் சரிபார்க்க அல்லது ஆதரவு டிக்கெட்டை உருவாக்க இது தேவைப்படுகிறது.

படி 5: சோதனை மற்றும் மதிப்பீடு

கடுமையான சோதனை பேச்சுவார்த்தைக்குட்பட்டது அல்ல. இறுதி வரை காத்திருக்க வேண்டாம்; மேம்பாட்டு செயல்முறை முழுவதும் தொடர்ந்து சோதிக்கவும்.

• கூறு நிலை சோதனை: NLU மாதிரியின் துல்லியம், துல்லியம் மற்றும் நினைவு கூர்மையை மதிப்பீடு செய்யவும். இது எண்ணங்களையும் அமைப்புகளையும் சரியாக அடையாளம் காட்டுகிறதா?
• இறுதி முதல் இறுதி சோதனை: உரையாடல் ஓட்டங்கள் எதிர்பார்த்தபடி வேலை செய்வதை உறுதிப்படுத்த அமைப்புக்கு எதிராக முழு உரையாடல் ஸ்கிரிப்ட்களை இயக்கவும்.
• பயனர் ஏற்றுக்கொள்ளும் சோதனை (UAT): பொது வெளியீட்டிற்கு முன், உண்மையான பயனர்கள் அமைப்புடன் தொடர்பு கொள்ளட்டும். பயன்பாட்டு சிக்கல்கள் மற்றும் எதிர்பாராத உரையாடல் பாதைகளை வெளிப்படுத்த அவர்களின் கருத்து விலைமதிப்பற்றது.
• முக்கிய அளவீடுகள்: பணி நிறைவு விகிதம் (TCR), உரையாடல் ஆழம், ஃபால்பேக் விகிதம் ("எனக்குப் புரியவில்லை" என்று போட் எவ்வளவு அடிக்கடி சொல்கிறது) மற்றும் பயனர் திருப்தி மதிப்பெண்கள் போன்ற அளவீடுகளைக் கண்காணிக்கவும்.

படி 6: பயன்பாடு மற்றும் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றம்

அமைப்பைத் தொடங்குவது ஒரு ஆரம்பம் மட்டுமே. வெற்றிகரமான உரையாடல் அமைப்பு தொடர்ந்து கற்று மேம்படுத்தும் ஒன்றாகும்.

• பயன்பாடு: பொது கிளவுட், பிரைவேட் கிளவுட் அல்லது ஆன்-ப்ரீமிஸ் சேவையகங்கள் எதுவாக இருந்தாலும், நீங்கள் தேர்ந்தெடுத்த உள்கட்டமைப்பில் அமைப்பைப் பயன்படுத்தவும். எதிர்பார்க்கப்படும் பயனர் சுமையை கையாளும் அளவுக்கு இது அளவிடக்கூடியது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
• கண்காணிப்பு: நிகழ்நேரத்தில் உரையாடல்களை தீவிரமாகக் கண்காணிக்கவும். செயல்திறன் அளவீடுகளை கண்காணிக்கவும் மற்றும் தோல்வியின் பொதுவான புள்ளிகளை அடையாளம் காணவும் பகுப்பாய்வு டாஷ்போர்டுகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• கருத்து சுழற்சி: வாழ்க்கைச் சுழற்சியின் மிக முக்கியமான பகுதி இது. மேம்பாட்டிற்கான பகுதிகளைக் கண்டறிய உண்மையான பயனர் உரையாடல்களை (தனியுரிமையை மதிக்கும்போது) பகுப்பாய்வு செய்யவும். கூடுதல் பயிற்சித் தரவைச் சேகரிக்க, தவறான வகைப்பாடுகளை சரிசெய்ய மற்றும் உங்கள் உரையாடல் ஓட்டங்களை செம்மைப்படுத்த இந்த நுண்ணறிவுகளைப் பயன்படுத்தவும். கண்காணிப்பு, பகுப்பாய்வு மற்றும் மீண்டும் பயிற்சி செய்யும் இந்த சுழற்சி ஒரு சிறந்த உரையாடல் AI ஐ ஒரு சாதாரண AI இலிருந்து வேறுபடுத்துகிறது.

கட்டிடக்கலை முன்னுதாரணங்கள்: உங்கள் அணுகுமுறையைத் தேர்வு செய்தல்

கூறுகளுக்கு அப்பால், ஒட்டுமொத்த கட்டிடக்கலை அமைப்பின் திறன்களையும் வரம்புகளையும் தீர்மானிக்கிறது.

விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகள்

அவை எவ்வாறு வேலை செய்கின்றன: `if-then-else` தர்க்கத்தின் ஓட்ட வரைபடத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது. ஒவ்வொரு சாத்தியமான உரையாடல் திருப்பமும் வெளிப்படையாக ஸ்கிரிப்ட் செய்யப்பட்டுள்ளது. நன்மை: மிகவும் கணிக்கக்கூடியது, 100% கட்டுப்பாடு, எளிய பணிகளுக்கு பிழைத்திருத்தம் செய்வது எளிது. குறைபாடுகள்: மிகவும் உடையக்கூடியது, எதிர்பாராத பயனர் உள்ளீட்டை கையாள முடியாது, மேலும் சிக்கலான உரையாடல்களுக்கு அளவிடுவது சாத்தியமில்லை.

மீட்பு அடிப்படையிலான மாதிரிகள்

அவை எவ்வாறு வேலை செய்கின்றன: பயனர் ஒரு செய்தியை அனுப்பும்போது, ஒரு பெரிய தரவுத்தளத்திலிருந்து (எ.கா., ஒரு FAQ அறிவு அடிப்படை) மிகவும் ஒத்த முன் எழுதப்பட்ட பதிலை கண்டுபிடிக்க அமைப்பு திசையன் தேடல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. நன்மை: அங்கீகரிக்கப்பட்ட பதில்களை மட்டுமே பயன்படுத்த முடியும் என்பதால் பாதுகாப்பானது மற்றும் நம்பகமானது. கேள்வி பதில் போட்களுக்கு சிறந்தது. குறைபாடுகள்: புதிய உள்ளடக்கத்தை உருவாக்க முடியாது மற்றும் பல திருப்பங்கள், சூழல் உரையாடல்களுடன் போராடுகிறது.

பொதுவான மாதிரிகள் (LLMs)

அவை எவ்வாறு வேலை செய்கின்றன: இந்த மாதிரிகள் அவற்றின் பெரிய பயிற்சி தரவிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளும் முறைகளின் அடிப்படையில் சொல் மூலம் பதில்களை உருவாக்குகின்றன. நன்மை: நம்பமுடியாத நெகிழ்வானது, பரந்த அளவிலான தலைப்புகளைக் கையாள முடியும், மேலும் குறிப்பிடத்தக்க வகையில் மனிதனைப் போன்ற, சரளமான உரையை உருவாக்க முடியும். குறைபாடுகள்: உண்மையான தவறுகளுக்கு ஆளாகிறது ('பிரமைகள்'), கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாக இருக்கலாம், மேலும் நேரடி கட்டுப்பாட்டு பற்றாக்குறை பாதுகாப்பு தடைகளால் சரியாக நிர்வகிக்கப்படாவிட்டால் ஒரு பிராண்ட் பாதுகாப்பு ஆபத்தாக இருக்கலாம்.

கலப்பின அணுகுமுறைகள்: இரு உலகங்களிலும் சிறந்தது

பெரும்பாலான நிறுவன பயன்பாடுகளுக்கு, ஒரு கலப்பின அணுகுமுறை உகந்த தீர்வாகும். இந்த கட்டிடக்கலை வெவ்வேறு முன்னுதாரணங்களின் பலத்தை ஒருங்கிணைக்கிறது:

• அவற்றின் பலங்களுக்காக LLMs ஐப் பயன்படுத்தவும்: சிக்கலான பயனர் வினவல்களைப் புரிந்துகொள்ள அவர்களின் உலகத்தரம் வாய்ந்த NLU ஐ மேம்படுத்தவும் மற்றும் இயற்கையான பதில்களை உருவாக்க அவர்களின் சக்திவாய்ந்த NLG ஐப் பயன்படுத்தவும்.
• கட்டுப்பாட்டிற்காக ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட உரையாடல் மேலாளரைப் பயன்படுத்தவும்: உரையாடலை வழிநடத்த, APIs ஐ அழைக்க மற்றும் வணிக தர்க்கம் சரியாகப் பின்பற்றப்படுவதை உறுதிப்படுத்த ஒரு உறுதியான, நிலை அடிப்படையிலான DM ஐப் பராமரிக்கவும்.

இந்த கலப்பின மாதிரி, அதன் புதிய CALM அணுகுமுறையுடன் Rasa போன்ற கட்டமைப்புகளில் அல்லது தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அமைப்புகளில் அடிக்கடி காணப்படுகிறது, போட் புத்திசாலித்தனமாகவும் நம்பகத்தன்மையுடனும் இருக்க அனுமதிக்கிறது. LLM இன் நெகிழ்வுத்தன்மையைப் பயன்படுத்தி எதிர்பாராத பயனர் விலகல்களை அது அழகாகக் கையாள முடியும், ஆனால் DM எப்போதும் உரையாடலை அதன் முதன்மை பணியை முடிக்க சரியான பாதையில் கொண்டு வர முடியும்.

செயல்படுத்துதலில் உலகளாவிய சவால்கள் மற்றும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை

ஒரு உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கான உரையாடல் அமைப்பை பயன்படுத்துவது தனித்துவமான மற்றும் சிக்கலான சவால்களை அறிமுகப்படுத்துகிறது.

பன்மொழி ஆதரவு

இது எளிய இயந்திர மொழிபெயர்ப்பை விட மிகவும் சிக்கலானது. ஒரு அமைப்பு புரிந்து கொள்ள வேண்டும்:

• கலாச்சார நுணுக்கங்கள்: முறைமை அளவுகள், நகைச்சுவை மற்றும் சமூக மரபுகள் கலாச்சாரங்களிடையே வியத்தகு அளவில் வேறுபடுகின்றன (எ.கா., ஜப்பான் மற்றும் அமெரிக்கா).
• இலக்கியங்கள் மற்றும் ஸ்லாங்: ஒரு பழமொழியை நேரடியாக மொழிபெயர்ப்பது பெரும்பாலும் முட்டாள்தனத்திற்கு வழிவகுக்கிறது. அமைப்பு பிராந்திய குறிப்பிட்ட மொழியில் பயிற்சி பெற வேண்டும்.
• குறியீடு-மாற்றுதல்: உலகின் பல பகுதிகளில், பயனர்கள் ஒரு வாக்கியத்தில் இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மொழிகளை கலப்பது பொதுவானது (எ.கா., இந்தியாவில் 'ஹிங்கிலிஷ்'). இது NLU மாதிரிகளுக்கு ஒரு பெரிய சவால்.

தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு

உரையாடல்களில் முக்கியமான தனிப்பட்ட முறையில் அடையாளம் காணக்கூடிய தகவல் (PII) இருக்கலாம். ஒரு உலகளாவிய செயல்படுத்தல் ஒழுங்குமுறைகளின் சிக்கலான வலையை வழிநடத்த வேண்டும்:

• ஒழுங்குமுறைகள்: ஐரோப்பாவில் GDPR, கலிபோர்னியாவில் CCPA மற்றும் பிற பிராந்திய தரவு பாதுகாப்பு சட்டங்களுடன் இணங்குவது கட்டாயமாகும். இது தரவு சேகரிக்கப்படும், சேமிக்கப்படும் மற்றும் செயலாக்கப்படும் விதத்தை பாதிக்கிறது.
• தரவு குடியிருப்பு: சில நாடுகள் தங்கள் குடிமக்களின் தரவு நாட்டின் எல்லைகளுக்குள் உள்ள சேவையகங்களில் சேமிக்கப்பட வேண்டும் என்று கூறும் சட்டங்களைக் கொண்டுள்ளன.
• PII நீக்கம்: கிரெடிட் கார்டு எண்கள், கடவுச்சொற்கள் மற்றும் உடல்நலத் தகவல்களை பதிவுகளிலிருந்து தானாகக் கண்டறிந்து நீக்குவதற்கு வலுவான வழிமுறைகளை செயல்படுத்தவும்.

நெறிமுறை AI மற்றும் சார்பு

AI மாதிரிகள் அவை பயிற்சி பெறும் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கின்றன. பயிற்சி தரவு சமூக சார்புகளை பிரதிபலித்தால் (பாலினம், இனம் அல்லது கலாச்சாரம் தொடர்பாக), AI அமைப்பு அந்த சார்புகளைக் கற்றுக்கொண்டு நிலைநிறுத்தும். இதை நிவர்த்தி செய்ய வேண்டும்:

• தரவு தணிக்கை: சார்புக்கான சாத்தியமான ஆதாரங்களுக்காக பயிற்சி தரவை கவனமாக ஆராய்வது.
• சார்பு தணிப்பு நுட்பங்கள்: மாதிரி பயிற்சி செய்யும் போதும் அதற்குப் பின்னரும் சார்புகளைக் குறைக்க அல்காரிதம் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துதல்.
• வெளிப்படைத்தன்மை: அமைப்பின் திறன்கள் மற்றும் வரம்புகள் குறித்து பயனர்களுக்கு தெளிவாக இருப்பது.

உரையாடல் அமைப்புகளின் எதிர்காலம்

உரையாடல் AI இன் புலம் மூச்சடைக்கக்கூடிய வேகத்தில் உருவாகி வருகிறது. அடுத்த தலைமுறை உரையாடல் அமைப்புகள் இன்னும் ஒருங்கிணைந்த, புத்திசாலித்தனமான மற்றும் மனிதனைப் போன்றவையாக இருக்கும்.

• பல்முனைமை: உரையாடல்கள் உரை அல்லது குரலுக்கு மட்டுப்படுத்தப்படாது. அமைப்புகள் பார்வை (எ.கா., பயனர் பதிவேற்றிய படத்தை பகுப்பாய்வு செய்தல்), ஆடியோ மற்றும் பிற தரவு ஸ்ட்ரீம்களை உரையாடலில் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கும்.
• முன்னேற்ற மற்றும் தன்னாட்சி முகவர்கள்: பயனர் உள்ளீட்டிற்கு பதிலளிப்பதற்கு பதிலாக, AI முகவர்கள் செயல்முறையைத் தொடங்குவார்கள். அவர்கள் உரையாடல்களைத் தொடங்குவார்கள், சூழலின் அடிப்படையில் பயனர் தேவைகளை எதிர்பார்த்து, பயனரின் சார்பாக சிக்கலான பல-படி பணிகளைத் தன்னிச்சையாகச் செய்வார்கள்.
• உணர்ச்சி நுண்ணறிவு: எதிர்கால அமைப்புகள் உரை மற்றும் குரலிலிருந்து பயனர் உணர்வு, தொனி மற்றும் உணர்ச்சிகளைக் கண்டறிவதில் சிறப்பாக இருக்கும், இது அதிக பச்சாதாபம் மற்றும் பொருத்தத்துடன் பதிலளிக்க அனுமதிக்கிறது.
• உண்மையான தனிப்பயனாக்கம்: உரையாடல் அமைப்புகள் அமர்வு அடிப்படையிலான நினைவகத்திற்கு அப்பால் நகர்ந்து நீண்டகால பயனர் சுயவிவரங்களை உருவாக்கும், கடந்த தொடர்புகள், விருப்பத்தேர்வுகள் மற்றும் சூழலை நினைவில் வைத்து ஆழமான தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவத்தை வழங்கும்.

முடிவுரை

ஒரு உரையாடல் அமைப்பை செயல்படுத்துவது ஒரு பன்முக பயணமாகும், இது மொழியியல், மென்பொருள் பொறியியல், தரவு அறிவியல் மற்றும் பயனர் அனுபவ வடிவமைப்பை கலக்கிறது. ஒரு தெளிவான பயன்பாட்டு நிகழ்வை வரையறுத்தல் மற்றும் தரமான தரவைச் சேகரிப்பது முதல் சரியான கட்டிடக்கலையைத் தேர்ந்தெடுப்பது மற்றும் உலகளாவிய நெறிமுறை சவால்களை வழிநடத்துவது வரை, ஒவ்வொரு படியும் வெற்றிக்கு முக்கியமானது. LLMs இன் எழுச்சி சாத்தியமானதை வியத்தகு முறையில் துரிதப்படுத்தியுள்ளது, ஆனால் நல்ல வடிவமைப்பின் அடிப்படை கொள்கைகள்—தெளிவான குறிக்கோள்கள், வலுவான சோதனை மற்றும் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றத்திற்கான அர்ப்பணிப்பு—எப்போதும் இருந்ததை விட முக்கியமானதாக இருக்கிறது. ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட அணுகுமுறையை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலமும், பயனர் அனுபவத்தில் இடைவிடாமல் கவனம் செலுத்துவதன் மூலமும், நிறுவனங்கள் உரையாடல் AI இன் மகத்தான திறனை உலகெங்கிலும் உள்ள தங்கள் பயனர்களுடன் மிகவும் திறமையான, ஈடுபாடு மற்றும் அர்த்தமுள்ள இணைப்புகளை உருவாக்க திறக்க முடியும்.