উত্স: কাঁচপিক্সেল.কম
কথোপকথনমূলক AI হল LLM-এর একটি অ্যাপ্লিকেশন যা অনেক শিল্প ও ব্যবহারের ক্ষেত্রে এর মাপযোগ্যতার কারণে প্রচুর গুঞ্জন এবং মনোযোগের সৃষ্টি করেছে। যদিও কথোপকথন ব্যবস্থা কয়েক দশক ধরে বিদ্যমান, এলএলএমগুলি তাদের বৃহৎ আকারে গ্রহণের জন্য প্রয়োজনীয় গুণগত ধাক্কা নিয়ে এসেছে। এই প্রবন্ধে, আমরা কথোপকথনমূলক AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি (cf. একটি সামগ্রিক মানসিক মডেলের সাথে AI পণ্য তৈরি করা মানসিক মডেলের একটি ভূমিকার জন্য)। বাজারের সুযোগ এবং কথোপকথনমূলক এআই সিস্টেমের ব্যবসায়িক মূল্য বিবেচনা করার পরে, আমরা ডেটা, এলএলএম ফাইন-টিউনিং এবং কথোপকথনমূলক ডিজাইনের পরিপ্রেক্ষিতে অতিরিক্ত "যন্ত্রগুলি" ব্যাখ্যা করব যা কথোপকথনগুলিকে কেবল সম্ভব নয় বরং দরকারী করার জন্য সেট আপ করতে হবে। এবং উপভোগ্য।
1. সুযোগ, মান এবং সীমাবদ্ধতা
প্রথাগত UX ডিজাইনটি অনেক কৃত্রিম UX উপাদান, সোয়াইপ, ট্যাপ এবং ক্লিকের চারপাশে তৈরি করা হয়েছে, প্রতিটি নতুন অ্যাপের জন্য একটি শেখার বক্ররেখা প্রয়োজন। কথোপকথনমূলক AI ব্যবহার করে, আমরা এই ব্যস্ততা দূর করতে পারি, এটিকে প্রাকৃতিকভাবে প্রবাহিত কথোপকথনের মার্জিত অভিজ্ঞতা দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে পারি যেখানে আমরা বিভিন্ন অ্যাপ, উইন্ডো এবং ডিভাইসের মধ্যে পরিবর্তনের কথা ভুলে যেতে পারি। আমরা ভাষা ব্যবহার করি, যোগাযোগের জন্য আমাদের সার্বজনীন এবং পরিচিত প্রোটোকল, বিভিন্ন ভার্চুয়াল সহকারীর (VAs) সাথে যোগাযোগ করতে এবং আমাদের কাজগুলি সম্পন্ন করতে।
কথোপকথনমূলক UI ঠিক নতুন গরম জিনিস নয়। ইন্টারেক্টিভ ভয়েস রেসপন্স সিস্টেম (IVRs) এবং চ্যাটবটগুলি 1990 এর দশক থেকে প্রায় রয়েছে এবং NLP-তে বড় অগ্রগতি ভয়েস এবং চ্যাট ইন্টারফেসের জন্য আশা ও উন্নয়নের তরঙ্গ দ্বারা ঘনিষ্ঠভাবে অনুসরণ করা হয়েছে। যাইহোক, এলএলএম-এর আগে, বেশিরভাগ সিস্টেমগুলি নিয়ম, কীওয়ার্ড এবং কথোপকথনের প্যাটার্নের উপর নির্ভর করে প্রতীকী দৃষ্টান্তে প্রয়োগ করা হয়েছিল। এগুলি "দক্ষতা" এর একটি নির্দিষ্ট, পূর্ব-নির্ধারিত ডোমেনের মধ্যেও সীমাবদ্ধ ছিল এবং ব্যবহারকারীরা এগুলির বাইরে উদ্যোগী হলে শীঘ্রই একটি শেষ পরিণতি হবে৷ সর্বোপরি, এই সিস্টেমগুলি ব্যর্থতার সম্ভাব্য পয়েন্টগুলির সাথে খনন করা হয়েছিল এবং কিছু হতাশাজনক প্রচেষ্টার পরে, অনেক ব্যবহারকারী তাদের কাছে ফিরে আসেনি। নিম্নলিখিত চিত্রটি একটি উদাহরণ সংলাপের চিত্র তুলে ধরে। একজন ব্যবহারকারী যিনি একটি নির্দিষ্ট কনসার্টের জন্য টিকিট অর্ডার করতে চান তিনি ধৈর্য সহকারে একটি বিস্তারিত জিজ্ঞাসাবাদের মাধ্যমে যান, শুধুমাত্র কনসার্টটি বিক্রি হয়ে গেছে তা খুঁজে বের করতে।
একটি সক্ষম প্রযুক্তি হিসাবে, এলএলএম কথোপকথনমূলক ইন্টারফেসগুলিকে গুণমান এবং ব্যবহারকারীর সন্তুষ্টির নতুন স্তরে নিয়ে যেতে পারে। কথোপকথনমূলক সিস্টেমগুলি এখন অনেক বিস্তৃত বিশ্ব জ্ঞান, ভাষাগত দক্ষতা এবং কথোপকথনের ক্ষমতা প্রদর্শন করতে পারে। প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে কাজে লাগিয়ে, এগুলি অনেক কম সময়ের মধ্যেও তৈরি করা যেতে পারে যেহেতু নিয়ম, কীওয়ার্ড এবং সংলাপ প্রবাহ সংকলনের ক্লান্তিকর কাজটি এখন এলএলএম-এর পরিসংখ্যানগত জ্ঞান দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়েছে। আসুন দুটি বিশিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন দেখি যেখানে কথোপকথন AI স্কেলে মান প্রদান করতে পারে:
- গ্রাহক সমর্থন এবং, আরও সাধারণভাবে, অ্যাপ্লিকেশনগুলি যেগুলি বিপুল সংখ্যক ব্যবহারকারী দ্বারা ব্যবহৃত হয় যারা প্রায়শই অনুরূপ অনুরোধ করে। এখানে, গ্রাহক সহায়তা প্রদানকারী কোম্পানির ব্যবহারকারীর উপর একটি সুস্পষ্ট তথ্য সুবিধা রয়েছে এবং আরও স্বজ্ঞাত এবং উপভোগ্য ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা তৈরি করতে এটি ব্যবহার করতে পারে। একটি ফ্লাইট পুনরায় বুকিং এর ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন. আমার জন্য, একটি বরং ঘন ঘন ফ্লাইয়ার, এটি এমন কিছু যা প্রতি বছর 1-2 বার ঘটে। এর মধ্যে, আমি প্রক্রিয়াটির বিশদ বিবরণ ভুলে যাওয়ার প্রবণতা রাখি, একটি নির্দিষ্ট এয়ারলাইনের ব্যবহারকারী ইন্টারফেসের কথা না বলে। বিপরীতে, এয়ারলাইনের গ্রাহক সহায়তা তাদের কার্যক্রমের সামনে এবং কেন্দ্রে পুনরায় বুকিং করার অনুরোধ রাখে। একটি জটিল গ্রাফিকাল ইন্টারফেসের মাধ্যমে রিবুকিং প্রক্রিয়াটি প্রকাশ করার পরিবর্তে, সমর্থনের সাথে যোগাযোগকারী গ্রাহকদের কাছ থেকে এর যুক্তি "লুকানো" হতে পারে এবং তারা তাদের পুনরায় বুকিং করার জন্য একটি প্রাকৃতিক চ্যানেল হিসাবে ভাষা ব্যবহার করতে পারে। অবশ্যই, এখনও কম পরিচিত অনুরোধের একটি "লম্বা লেজ" থাকবে। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্বতঃস্ফূর্ত মুড সুইং কল্পনা করুন যা একজন ব্যবসায়িক গ্রাহককে তার প্রিয় কুকুরটিকে একটি বুক করা ফ্লাইটে অতিরিক্ত লাগেজ হিসাবে যোগ করার জন্য চাপ দেয়। এই আরও ব্যক্তিগত অনুরোধগুলি মানব এজেন্টদের কাছে প্রেরণ করা যেতে পারে বা ভার্চুয়াল সহকারীর সাথে সংযুক্ত একটি অভ্যন্তরীণ জ্ঞান ব্যবস্থাপনা সিস্টেমের মাধ্যমে কভার করা যেতে পারে।
- জ্ঞান ব্যবস্থাপনা যা প্রচুর পরিমাণে ডেটার মধ্যে নিবদ্ধ। অনেক আধুনিক কোম্পানির জন্য, অপারেটিং, পুনরাবৃত্তি এবং শেখার বছর ধরে তারা যে অভ্যন্তরীণ জ্ঞান সঞ্চয় করে তা হল একটি মূল সম্পদ এবং পার্থক্যকারী — যদি এটি একটি দক্ষ উপায়ে সংরক্ষণ, পরিচালনা এবং অ্যাক্সেস করা হয়। সহযোগিতার সরঞ্জাম, অভ্যন্তরীণ উইকি, জ্ঞানের ভিত্তি ইত্যাদিতে লুকানো প্রচুর ডেটার উপর বসে, তারা প্রায়শই এটিকে কার্যকর জ্ঞানে রূপান্তর করতে ব্যর্থ হয়। কর্মচারীরা চলে যাওয়ার সাথে সাথে, নতুন কর্মচারীদের অনবোর্ড করা হয়, এবং আপনি কখনই সেই ডকুমেন্টেশন পৃষ্ঠাটি চূড়ান্ত করতে আসেন না যা আপনি তিন মাস আগে শুরু করেছিলেন, মূল্যবান জ্ঞান এনট্রপির শিকার হয়। অভ্যন্তরীণ ডেটা গোলকধাঁধার মাধ্যমে একটি উপায় খুঁজে বের করা এবং একটি নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক পরিস্থিতিতে প্রয়োজনীয় তথ্যের বিটগুলিতে হাত পেতে এটি আরও কঠিন হয়ে ওঠে। এটি জ্ঞান কর্মীদের জন্য বিশাল দক্ষতার ক্ষতির দিকে পরিচালিত করে। এই সমস্যাটি সমাধান করার জন্য, আমরা অভ্যন্তরীণ ডেটা উত্সগুলিতে শব্দার্থিক অনুসন্ধানের মাধ্যমে এলএলএমগুলিকে বাড়িয়ে তুলতে পারি। এলএলএমগুলি এই ডাটাবেসের বিরুদ্ধে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার জন্য জটিল আনুষ্ঠানিক প্রশ্নের পরিবর্তে প্রাকৃতিক-ভাষার প্রশ্নগুলি ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। ব্যবহারকারীরা এইভাবে তাদের তথ্যের চাহিদার উপর ফোকাস করতে পারে জ্ঞানের ভিত্তির কাঠামো বা SQL এর মত একটি কোয়েরি ভাষার সিনট্যাক্সের উপর নয়। পাঠ্য-ভিত্তিক হওয়ায়, এই সিস্টেমগুলি একটি সমৃদ্ধ শব্দার্থক স্থানে ডেটা নিয়ে কাজ করে, অর্থপূর্ণ সংযোগ তৈরি করে "হুডের নীচে"৷
এই প্রধান অ্যাপ্লিকেশন ক্ষেত্রগুলির বাইরে, টেলিহেলথ, মানসিক স্বাস্থ্য সহকারী এবং শিক্ষামূলক চ্যাটবটগুলির মতো আরও অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যা UX কে স্ট্রীমলাইন করতে পারে এবং তাদের ব্যবহারকারীদের কাছে দ্রুত এবং আরও কার্যকর উপায়ে মূল্য আনতে পারে।
যদি এই গভীর-শিক্ষামূলক সামগ্রী আপনার জন্য কার্যকর হয় তবে আপনি তা করতে পারেন আমাদের এআই গবেষণা মেলিং তালিকার সাবস্ক্রাইব করুন সতর্কতা অবলম্বন করার জন্য যখন আমরা নতুন উপাদান প্রকাশ করি।
2। উপাত্ত
এলএলএমগুলি মূলত সাবলীল ছোট কথাবার্তা বা আরও উল্লেখযোগ্য কথোপকথনে জড়িত হওয়ার জন্য প্রশিক্ষিত নয়। বরং, তারা প্রতিটি অনুমানের ধাপে নিম্নলিখিত টোকেন তৈরি করতে শিখে, অবশেষে একটি সুসংগত পাঠ্যের ফলে। এই নিম্ন-স্তরের উদ্দেশ্য মানুষের কথোপকথনের চ্যালেঞ্জ থেকে ভিন্ন। কথোপকথন মানুষের জন্য অবিশ্বাস্যভাবে স্বজ্ঞাত, কিন্তু আপনি যখন এটি করতে একটি মেশিনকে শেখাতে চান তখন এটি অবিশ্বাস্যভাবে জটিল এবং সংক্ষিপ্ত হয়ে ওঠে। উদাহরণস্বরূপ, আসুন অভিপ্রায়ের মৌলিক ধারণাটি দেখি। যখন আমরা ভাষা ব্যবহার করি, তখন আমরা এটি একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে করি, যা আমাদের যোগাযোগের উদ্দেশ্য - এটি হতে পারে তথ্য প্রকাশ করা, সামাজিকীকরণ করা বা কাউকে কিছু করতে বলা। যদিও প্রথম দুটি এলএলএম-এর জন্য সহজবোধ্য (যতক্ষণ এটি ডেটাতে প্রয়োজনীয় তথ্য দেখেছে), পরবর্তীটি ইতিমধ্যে আরও চ্যালেঞ্জিং। এলএলএম-এর জন্য শুধুমাত্র সংশ্লিষ্ট তথ্যগুলোকে সুসংগতভাবে একত্রিত করা এবং গঠন করাই প্রয়োজন নয়, বরং আনুষ্ঠানিকতা, সৃজনশীলতা, হাস্যরস ইত্যাদির মতো নরম মাপকাঠির পরিপ্রেক্ষিতে সঠিক মানসিক টোনও সেট করতে হবে। এটি কথোপকথনমূলক নকশার জন্য একটি চ্যালেঞ্জ। (cf. বিভাগ 5), যা সূক্ষ্ম-টিউনিং ডেটা তৈরির কাজটির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত।
ধ্রুপদী ভাষা প্রজন্ম থেকে নির্দিষ্ট যোগাযোগমূলক অভিপ্রায়কে চিনতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে রূপান্তর করা হল কথোপকথন ব্যবস্থার আরও ভাল ব্যবহারযোগ্যতা এবং গ্রহণযোগ্যতার দিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। সমস্ত ফাইন-টিউনিং প্রচেষ্টার জন্য, এটি একটি উপযুক্ত ডেটাসেটের সংকলন দিয়ে শুরু হয়।
ফাইন-টিউনিং ডেটা যতটা সম্ভব (ভবিষ্যত) বাস্তব-জগতের ডেটা বিতরণের কাছাকাছি আসা উচিত। প্রথমত, এটি কথোপকথন (সংলাপ) ডেটা হওয়া উচিত। দ্বিতীয়ত, যদি আপনার ভার্চুয়াল সহকারী একটি নির্দিষ্ট ডোমেনে বিশেষায়িত হয়, তাহলে আপনাকে সূক্ষ্ম-টিউনিং ডেটা একত্রিত করার চেষ্টা করা উচিত যা প্রয়োজনীয় ডোমেন জ্ঞানকে প্রতিফলিত করে। তৃতীয়ত, গ্রাহক সহায়তার ক্ষেত্রে যেমন আপনার আবেদনে ঘন ঘন পুনরাবৃত্ত হওয়া সাধারণ প্রবাহ এবং অনুরোধ থাকে, তাহলে আপনার প্রশিক্ষণের ডেটাতে এগুলোর বিভিন্ন উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত করার চেষ্টা করুন। নিম্নলিখিত সারণীটি থেকে কথোপকথনমূলক ফাইন-টিউনিং ডেটার একটি নমুনা দেখায়৷ চ্যাটবটের জন্য 3K কথোপকথন ডেটাসেট, যা Kaggle এ বিনামূল্যে পাওয়া যায়:
ম্যানুয়ালি কথোপকথনমূলক ডেটা তৈরি করা একটি ব্যয়বহুল উদ্যোগে পরিণত হতে পারে — ক্রাউডসোর্সিং এবং LLM ব্যবহার করে ডেটা জেনারেট করার দুটি উপায় হল মাপকাঠি। একবার কথোপকথন তথ্য সংগ্রহ করা হয়, কথোপকথন মূল্যায়ন এবং টীকা করা প্রয়োজন. এটি আপনাকে আপনার মডেলে ইতিবাচক এবং নেতিবাচক উভয় উদাহরণ দেখাতে এবং "সঠিক" কথোপকথনের বৈশিষ্ট্যগুলি বাছাই করার দিকে তা নাড়াতে দেয়৷ মূল্যায়ন হয় পরম স্কোর বা একে অপরের মধ্যে বিভিন্ন বিকল্পের র্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে ঘটতে পারে। পরবর্তী পদ্ধতিটি আরও সঠিক সূক্ষ্ম-টিউনিং ডেটার দিকে নিয়ে যায় কারণ মানুষ সাধারণত বিচ্ছিন্নভাবে মূল্যায়ন করার চেয়ে একাধিক বিকল্পের র্যাঙ্কিংয়ে ভাল।
আপনার ডেটার জায়গায়, আপনি আপনার মডেলকে সূক্ষ্ম-সুর করতে এবং অতিরিক্ত ক্ষমতা দিয়ে এটিকে সমৃদ্ধ করতে প্রস্তুত৷ পরবর্তী বিভাগে, আমরা সূক্ষ্ম-টিউনিং, মেমরি এবং শব্দার্থিক অনুসন্ধান থেকে অতিরিক্ত তথ্য একীভূত করার এবং নির্দিষ্ট কাজগুলি চালানোর জন্য এটিকে শক্তিশালী করার জন্য আপনার কথোপকথনমূলক সিস্টেমে এজেন্টদের সংযুক্ত করার বিষয়ে দেখব।
3. কথোপকথন সিস্টেম একত্রিত করা
একটি সাধারণ কথোপকথনমূলক সিস্টেম একটি কথোপকথনমূলক এজেন্ট দিয়ে তৈরি করা হয় যা সিস্টেমের উপাদান এবং ক্ষমতা যেমন এলএলএম, মেমরি এবং বাহ্যিক ডেটা উত্সগুলিকে অর্কেস্ট্রেট এবং সমন্বয় করে। কথোপকথনমূলক এআই সিস্টেমের বিকাশ একটি অত্যন্ত পরীক্ষামূলক এবং অভিজ্ঞতামূলক কাজ, এবং আপনার ডেভেলপাররা আপনার ডেটা অপ্টিমাইজ করা, ফাইন-টিউনিং কৌশল উন্নত করা, অতিরিক্ত উপাদান এবং বর্ধিতকরণের সাথে খেলা এবং ফলাফল পরীক্ষা করার মধ্যে ক্রমাগত পিছিয়ে থাকবে। . প্রোডাক্ট ম্যানেজার এবং ইউএক্স ডিজাইনার সহ অ-প্রযুক্তিগত দলের সদস্যরাও ক্রমাগত পণ্যটি পরীক্ষা করবে। তাদের গ্রাহক আবিষ্কার কার্যক্রমের উপর ভিত্তি করে, তারা ভবিষ্যত ব্যবহারকারীদের কথোপকথন শৈলী এবং বিষয়বস্তু অনুমান করার জন্য একটি দুর্দান্ত অবস্থানে রয়েছে এবং সক্রিয়ভাবে এই জ্ঞানে অবদান রাখা উচিত।
3.1 আপনার LLM কে কথোপকথনের দক্ষতা শেখানো
ফাইন-টিউনিং এর জন্য, আপনার ফাইন-টিউনিং ডেটা (cf. বিভাগ 2) এবং একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত LLM প্রয়োজন। এলএলএমরা ইতিমধ্যেই ভাষা এবং বিশ্ব সম্পর্কে অনেক কিছু জানে এবং আমাদের চ্যালেঞ্জ হল তাদের কথোপকথনের নীতিগুলি শেখানো। ফাইন-টিউনিং-এ, টার্গেট আউটপুটগুলি পাঠ্য, এবং মডেলটি লক্ষ্যগুলির সাথে যতটা সম্ভব অনুরূপ পাঠ্য তৈরি করতে অপ্টিমাইজ করা হবে। তত্ত্বাবধানে থাকা ফাইন-টিউনিংয়ের জন্য, আপনাকে প্রথমে কথোপকথনমূলক AI টাস্কটি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করতে হবে যা আপনি মডেলটি সম্পাদন করতে চান, ডেটা সংগ্রহ করতে চান এবং সূক্ষ্ম-টিউনিং প্রক্রিয়াটি চালাতে এবং পুনরাবৃত্তি করতে চান।
এলএলএম-এর চারপাশে প্রচারের সাথে সাথে, বিভিন্ন ধরণের সূক্ষ্ম-সুরকরণ পদ্ধতি উদ্ভূত হয়েছে। কথোপকথনের জন্য ফাইন-টিউনিংয়ের একটি বরং ঐতিহ্যগত উদাহরণের জন্য, আপনি LaMDA মডেলের বর্ণনা উল্লেখ করতে পারেন। LaMDA দুটি ধাপে সূক্ষ্ম সুর করা হয়েছে। প্রথমত, কথোপকথনমূলক দক্ষতা মডেল শেখানোর জন্য সংলাপের ডেটা ব্যবহার করা হয় ("উৎপাদনশীল" ফাইন-টিউনিং)। তারপরে, ডেটা মূল্যায়নের সময় টীকাকারদের দ্বারা উত্পাদিত লেবেলগুলি ক্লাসিফায়ারদের প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয় যা পছন্দসই বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে মডেলের আউটপুটগুলি মূল্যায়ন করতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে সংবেদনশীলতা, নির্দিষ্টতা, আকর্ষণীয়তা এবং সুরক্ষা ("বৈষম্যমূলক" সূক্ষ্ম-টিউনিং)। এই ক্লাসিফায়ারগুলিকে এই বৈশিষ্ট্যগুলির প্রতি মডেলের আচরণ পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়।
উপরন্তু, বাস্তবিক ভিত্তি — বিশ্বাসযোগ্য বাহ্যিক তথ্যে তাদের আউটপুটকে ভিত্তি করার ক্ষমতা — এলএলএম-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য। বাস্তবিক ভিত্তি নিশ্চিত করতে এবং হ্যালুসিনেশন কমানোর জন্য, LaMDA-কে একটি ডেটাসেটের সাথে সূক্ষ্ম-টিউন করা হয়েছিল যেটি যখনই বাহ্যিক জ্ঞানের প্রয়োজন হয় তখনই একটি বাহ্যিক তথ্য পুনরুদ্ধার সিস্টেমে কল করা জড়িত। এইভাবে, মডেলটি প্রথমে বাস্তব তথ্য পুনরুদ্ধার করতে শিখেছে যখনই ব্যবহারকারী নতুন জ্ঞানের প্রয়োজন হয় এমন একটি প্রশ্ন করে।
আরেকটি জনপ্রিয় ফাইন-টিউনিং কৌশল হল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ফ্রম হিউম্যান ফিডব্যাক (RLHF)[2]। RLHF একটি প্রদত্ত যোগাযোগমূলক পরিস্থিতিতে মানুষের পছন্দগুলি শেখার দিকে সরল কিন্তু কৃত্রিম পরবর্তী-টোকেন পূর্বাভাস টাস্ক থেকে LLM-এর শেখার প্রক্রিয়াটিকে "পুনঃনির্দেশ" করে। এই মানুষের পছন্দগুলি সরাসরি প্রশিক্ষণ ডেটাতে এনকোড করা হয়। টীকা প্রক্রিয়া চলাকালীন, মানুষকে প্রম্পট দেওয়া হয় এবং হয় পছন্দসই প্রতিক্রিয়া লিখুন বা বিদ্যমান প্রতিক্রিয়াগুলির একটি সিরিজ র্যাঙ্ক করুন। এলএলএম-এর আচরণ তখন মানুষের পছন্দকে প্রতিফলিত করার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়।
3.2 বহিরাগত ডেটা এবং শব্দার্থিক অনুসন্ধান যোগ করা
মডেলটি সূক্ষ্ম-টিউন করার জন্য কথোপকথন কম্পাইল করার বাইরে, আপনি আপনার সিস্টেমটিকে বিশেষ ডেটা দিয়ে উন্নত করতে চাইতে পারেন যা কথোপকথনের সময় ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনার সিস্টেমের বহিরাগত ডেটা, যেমন পেটেন্ট বা বৈজ্ঞানিক কাগজপত্র, বা অভ্যন্তরীণ ডেটা, যেমন গ্রাহক প্রোফাইল বা আপনার প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশনের অ্যাক্সেস প্রয়োজন হতে পারে। এটি সাধারণত শব্দার্থিক অনুসন্ধানের মাধ্যমে করা হয় (এটি পুনরুদ্ধার-বর্ধিত প্রজন্ম, বা RAG নামেও পরিচিত)[3]। অতিরিক্ত ডেটা শব্দার্থিক এম্বেডিংয়ের আকারে একটি ডাটাবেসে সংরক্ষিত হয় (cf. এই নিবন্ধটি এমবেডিং এবং আরও রেফারেন্সের ব্যাখ্যার জন্য)। যখন ব্যবহারকারীর অনুরোধ আসে, এটি প্রিপ্রসেস করা হয় এবং একটি শব্দার্থিক এম্বেডিং-এ রূপান্তরিত হয়। শব্দার্থিক অনুসন্ধান তারপরে অনুরোধের সাথে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক নথিগুলি সনাক্ত করে এবং প্রম্পটের জন্য প্রসঙ্গ হিসাবে ব্যবহার করে। শব্দার্থক অনুসন্ধানের সাথে অতিরিক্ত ডেটা সংহত করে, আপনি হ্যালুসিনেশন কমাতে পারেন এবং আরও দরকারী, বাস্তবভিত্তিক প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারেন। অবিচ্ছিন্নভাবে এমবেডিং ডাটাবেস আপডেট করার মাধ্যমে, আপনি আপনার ফাইন-টিউনিং প্রক্রিয়াটিকে ক্রমাগত পুনরায় চালু না করে আপনার সিস্টেমের জ্ঞান এবং প্রতিক্রিয়াগুলিকে আপ-টু-ডেট রাখতে পারেন।
3.3 স্মৃতি এবং প্রসঙ্গ সচেতনতা
একটি পার্টিতে যাওয়া এবং পিটার, একজন আইনজীবীর সাথে দেখা করার কল্পনা করুন। আপনি উত্তেজিত হন এবং আপনি বর্তমানে যে আইনি চ্যাটবট তৈরি করার পরিকল্পনা করছেন তা পিচ করা শুরু করুন। পিটার আগ্রহী দেখায়, আপনার দিকে ঝুঁকে পড়ে, উহম এবং মাথা নাড়ায়। কিছু সময়ে, তিনি আপনার অ্যাপ ব্যবহার করতে চান কিনা সে বিষয়ে আপনি তার মতামত চান। একটি তথ্যপূর্ণ বিবৃতির পরিবর্তে যা আপনার বাগ্মীতার জন্য ক্ষতিপূরণ দেবে, আপনি শুনতে পাচ্ছেন: "উহম... এই অ্যাপটি আবার কি করছিল?"
মানুষের মধ্যে যোগাযোগের অলিখিত চুক্তি অনুমান করে যে আমরা আমাদের কথোপকথন অংশীদারদের কথা শুনছি এবং মিথস্ক্রিয়া চলাকালীন আমরা যে প্রেক্ষাপট তৈরি করছি তার উপর আমাদের নিজস্ব বক্তৃতা ক্রিয়া তৈরি করছি। সামাজিক সেটিংসে, এই যৌথ বোঝাপড়ার উত্থান একটি ফলপ্রসূ, সমৃদ্ধ কথোপকথনের বৈশিষ্ট্য। রেস্তোরাঁর টেবিল সংরক্ষণ করা বা ট্রেনের টিকিট কেনার মতো আরও জাগতিক সেটিংসে, কাজটি সম্পন্ন করার জন্য এবং ব্যবহারকারীকে প্রত্যাশিত মূল্য প্রদান করার জন্য এটি একটি পরম প্রয়োজনীয়তা। এটির জন্য আপনার সহকারীকে বর্তমান কথোপকথনের ইতিহাস জানতে হবে, তবে অতীতের কথোপকথনগুলিরও জানতে হবে — উদাহরণস্বরূপ, যখনই তারা একটি কথোপকথন শুরু করেন তখন বারবার ব্যবহারকারীর নাম এবং অন্যান্য ব্যক্তিগত বিবরণ জিজ্ঞাসা করা উচিত নয়৷
প্রসঙ্গ সচেতনতা বজায় রাখার চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল কোরফারেন্স রেজোলিউশন, অর্থাৎ সর্বনাম দ্বারা কোন বস্তুর উল্লেখ করা হয়েছে তা বোঝা। মানুষ যখন ভাষা ব্যাখ্যা করে তখন তারা স্বজ্ঞাতভাবে অনেক প্রাসঙ্গিক ইঙ্গিত ব্যবহার করে — উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি ছোট বাচ্চাকে জিজ্ঞাসা করতে পারেন, "অনুগ্রহ করে লাল বাক্স থেকে সবুজ বলটি বের করুন এবং আমার কাছে আনুন" এবং শিশুটি জানবে যে আপনি বল বলতে চাচ্ছেন। , বাক্স না. ভার্চুয়াল সহকারীর জন্য, এই কাজটি বরং চ্যালেঞ্জিং হতে পারে, যেমনটি নিম্নলিখিত সংলাপ দ্বারা চিত্রিত হয়েছে:
সহকারী: ধন্যবাদ, আমি এখন আপনার ফ্লাইট বুক করব। আপনি কি আপনার ফ্লাইটের জন্য খাবারের অর্ডার দিতে চান?
ব্যবহারকারী: উহম… আমি কি পরে সিদ্ধান্ত নিতে পারি আমি এটা চাই কিনা?
সহকারী: দুঃখিত, এই ফ্লাইটটি পরে পরিবর্তন বা বাতিল করা যাবে না।
এখানে, সহকারী সর্বনামটি চিনতে ব্যর্থ হয় it ব্যবহারকারীর কাছ থেকে ফ্লাইট নয়, খাবারকে বোঝায়, এইভাবে এই ভুল বোঝাবুঝি ঠিক করার জন্য আরেকটি পুনরাবৃত্তি প্রয়োজন।
3.4 অতিরিক্ত গার্ডেল
প্রতিবার এবং তারপরে, এমনকি সেরা এলএলএমও দুর্ব্যবহার করবে এবং হ্যালুসিনেট করবে। অনেক ক্ষেত্রে, হ্যালুসিনেশনগুলি সরল নির্ভুলতার সমস্যা - এবং, ভাল, আপনাকে মেনে নিতে হবে যে কোনও AI 100% নির্ভুল নয়। অন্যান্য AI সিস্টেমের তুলনায়, ব্যবহারকারী এবং AI এর মধ্যে "দূরত্ব" ব্যবহারকারী এবং AI এর মধ্যে বেশ ছোট। একটি সাধারণ নির্ভুলতা সমস্যা দ্রুত এমন কিছুতে পরিণত হতে পারে যা বিষাক্ত, বৈষম্যমূলক বা সাধারণত ক্ষতিকারক হিসাবে বিবেচিত হয়। উপরন্তু, যেহেতু LLM-এর গোপনীয়তার অন্তর্নিহিত বোধগম্যতা নেই, তাই তারা ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তযোগ্য তথ্য (PII) এর মতো সংবেদনশীল ডেটাও প্রকাশ করতে পারে। আপনি অতিরিক্ত গার্ডেল ব্যবহার করে এই আচরণের বিরুদ্ধে কাজ করতে পারেন। Guardrails AI, Rebuff, NeMo Guardrails এবং Microsoft Guidance-এর মতো টুলগুলি আপনাকে LLM আউটপুটগুলিতে অতিরিক্ত প্রয়োজনীয়তা তৈরি করে এবং অবাঞ্ছিত আউটপুটগুলিকে ব্লক করে আপনার সিস্টেমকে ঝুঁকিমুক্ত করতে দেয়।
কথোপকথন AI-তে একাধিক আর্কিটেকচার সম্ভব। নিচের স্কিমাটি একটি সহজ উদাহরণ দেখায় যে কীভাবে সূক্ষ্ম-টিউন করা এলএলএম, বাহ্যিক ডেটা এবং মেমরি একটি কথোপকথন এজেন্ট দ্বারা একত্রিত করা যায়, যা দ্রুত নির্মাণ এবং পাহারার জন্য দায়ী।
4. ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং কথোপকথন নকশা
কথোপকথন ইন্টারফেসের আকর্ষণ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন জুড়ে তাদের সরলতা এবং অভিন্নতার মধ্যে রয়েছে। যদি ইউজার ইন্টারফেসের ভবিষ্যৎ হয় যে সমস্ত অ্যাপ কমবেশি একই রকম দেখায়, তাহলে UX ডিজাইনারের কাজ কি ধ্বংস হয়ে গেছে? অবশ্যই না — কথোপকথন হল একটি শিল্প যা আপনার LLM-কে শেখানো হবে যাতে এটি আপনার ব্যবহারকারীদের জন্য সহায়ক, স্বাভাবিক এবং আরামদায়ক কথোপকথন পরিচালনা করতে পারে। যখন আমরা মানুষের মনস্তত্ত্ব, ভাষাতত্ত্ব এবং UX ডিজাইন সম্পর্কে আমাদের জ্ঞানকে একত্রিত করি তখন ভাল কথোপকথনমূলক নকশার আবির্ভাব ঘটে। নিম্নলিখিতটিতে, একটি কথোপকথন ব্যবস্থা তৈরি করার সময় আমরা প্রথমে দুটি মৌলিক পছন্দ বিবেচনা করব, যেমন আপনি ভয়েস এবং/অথবা চ্যাট ব্যবহার করবেন কিনা, সেইসাথে আপনার সিস্টেমের বৃহত্তর প্রসঙ্গ। তারপর, আমরা নিজেরাই কথোপকথনগুলি দেখব, এবং দেখব কীভাবে আপনি আপনার সহকারীকে সহায়ক এবং সহযোগিতামূলক কথোপকথনে জড়িত থাকতে শেখানোর সময় তার ব্যক্তিত্ব ডিজাইন করতে পারেন।
4.1 ভয়েস বনাম চ্যাট
কথোপকথনমূলক ইন্টারফেসগুলি চ্যাট বা ভয়েস ব্যবহার করে প্রয়োগ করা যেতে পারে। সংক্ষেপে, চ্যাট ব্যবহারকারীদের ব্যক্তিগত থাকতে এবং সমৃদ্ধ UI কার্যকারিতা থেকে উপকৃত হওয়ার সময় ভয়েস দ্রুততর হয়। একটি কথোপকথনমূলক অ্যাপ তৈরি করার সময় আপনি যে প্রথম এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তের মুখোমুখি হবেন তাই এই দুটি বিকল্পের মধ্যে একটু গভীরভাবে ডুব দেওয়া যাক।
দুটি বিকল্পের মধ্যে বেছে নিতে, আপনার অ্যাপটি ব্যবহার করা হবে এমন শারীরিক সেটিং বিবেচনা করে শুরু করুন। উদাহরণস্বরূপ, কেন প্রায় সমস্ত কথোপকথনমূলক সিস্টেমগুলি গাড়িতে থাকে, যেমন নুয়েন্স কমিউনিকেশনগুলি ভয়েসের উপর ভিত্তি করে অফার করে? কারণ ড্রাইভারের হাত ইতিমধ্যেই ব্যস্ত এবং তারা ক্রমাগত স্টিয়ারিং হুইল এবং একটি কীবোর্ডের মধ্যে স্যুইচ করতে পারে না। এটি রান্নার মতো অন্যান্য ক্রিয়াকলাপের ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য, যেখানে ব্যবহারকারীরা আপনার অ্যাপ ব্যবহার করার সময় তাদের কার্যকলাপের প্রবাহে থাকতে চান। গাড়ি এবং রান্নাঘরগুলি বেশিরভাগ ব্যক্তিগত সেটিংস, তাই ব্যবহারকারীরা গোপনীয়তা সম্পর্কে চিন্তা না করে বা অন্যদের বিরক্ত না করে ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশনের আনন্দ উপভোগ করতে পারেন। বিপরীতে, যদি আপনার অ্যাপটি অফিস, লাইব্রেরি বা ট্রেন স্টেশনের মতো পাবলিক সেটিংয়ে ব্যবহার করতে হয়, তাহলে ভয়েস আপনার প্রথম পছন্দ নাও হতে পারে।
শারীরিক সেটিং বোঝার পরে, মানসিক দিক বিবেচনা করুন। স্বর, মেজাজ এবং ব্যক্তিত্বকে প্রেরণ করতে ভয়েস ইচ্ছাকৃতভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে — এটি কি আপনার প্রসঙ্গে মান যোগ করে? আপনি যদি অবসরের জন্য আপনার অ্যাপ তৈরি করেন, তাহলে ভয়েস মজার ফ্যাক্টর বাড়িয়ে দিতে পারে, যখন মানসিক স্বাস্থ্যের জন্য একজন সহকারী আরও সহানুভূতি মিটমাট করতে পারে এবং একজন সম্ভাব্য সমস্যাযুক্ত ব্যবহারকারীকে অভিব্যক্তির একটি বৃহত্তর ডায়াপাসনের অনুমতি দিতে পারে। বিপরীতে, যদি আপনার অ্যাপ ব্যবহারকারীদের ট্রেডিং বা গ্রাহক পরিষেবার মতো পেশাদার সেটিংয়ে সহায়তা করে, তবে আরও বেনামী, পাঠ্য-ভিত্তিক মিথস্ক্রিয়া আরও উদ্দেশ্যমূলক সিদ্ধান্তে অবদান রাখতে পারে এবং আপনাকে অতিরিক্ত আবেগপূর্ণ অভিজ্ঞতা ডিজাইন করার ঝামেলা থেকে বাঁচাতে পারে।
পরবর্তী পদক্ষেপ হিসাবে, কার্যকারিতা সম্পর্কে চিন্তা করুন। টেক্সট-ভিত্তিক ইন্টারফেস আপনাকে অন্যান্য মিডিয়া যেমন ছবি এবং গ্রাফিক্যাল UI উপাদান যেমন বোতামের সাথে কথোপকথনকে সমৃদ্ধ করতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি ই-কমার্স সহকারীতে, একটি অ্যাপ যেটি পণ্যগুলির ছবি এবং কাঠামোগত বিবরণ পোস্ট করে পরামর্শ দেয় সেটি একটির চেয়ে অনেক বেশি ব্যবহারকারী-বান্ধব হবে যা ভয়েসের মাধ্যমে পণ্যগুলি বর্ণনা করে এবং সম্ভাব্যভাবে তাদের শনাক্তকারী প্রদান করে৷
অবশেষে, আসুন ভয়েস UI তৈরির অতিরিক্ত ডিজাইন এবং বিকাশের চ্যালেঞ্জগুলি সম্পর্কে কথা বলি:
- ব্যবহারকারীর ইনপুটগুলি এলএলএম এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) দিয়ে প্রক্রিয়া করার আগে স্পিচ রিকগনিশনের একটি অতিরিক্ত ধাপ রয়েছে।
- ভয়েস হল যোগাযোগের আরও ব্যক্তিগত এবং মানসিক মাধ্যম — এইভাবে, আপনার ভার্চুয়াল সহকারীর পিছনে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ, উপযুক্ত এবং উপভোগ্য ব্যক্তিত্ব ডিজাইন করার প্রয়োজনীয়তাগুলি বেশি, এবং আপনাকে "ভয়েস ডিজাইন" এর অতিরিক্ত কারণগুলি যেমন টিমব্রে বিবেচনা করতে হবে , স্ট্রেস, টোন, এবং কথা বলার গতি।
- ব্যবহারকারীরা আশা করে যে আপনার ভয়েস কথোপকথনটি মানুষের কথোপকথনের মতো একই গতিতে এগিয়ে যাবে। ভয়েসের মাধ্যমে একটি স্বাভাবিক মিথস্ক্রিয়া অফার করতে, আপনার চ্যাটের চেয়ে অনেক কম বিলম্বের প্রয়োজন। মানুষের কথোপকথনে, বাঁকগুলির মধ্যে সাধারণ ব্যবধান হল 200 মিলিসেকেন্ড — এই তাত্ক্ষণিক প্রতিক্রিয়াটি সম্ভব কারণ আমরা আমাদের অংশীদারের বক্তৃতা শোনার সময় আমাদের পালা তৈরি করা শুরু করি। আপনার ভয়েস সহকারীকে ইন্টারঅ্যাকশনে এই মাত্রার সাবলীলতার সাথে মিলিত হতে হবে। বিপরীতে, চ্যাটবটগুলির জন্য, আপনি সেকেন্ডের সময়ের সাথে প্রতিযোগিতা করেন এবং কিছু বিকাশকারী এমনকি কথোপকথনটিকে মানুষের মধ্যে একটি টাইপ করা চ্যাটের মতো মনে করার জন্য একটি অতিরিক্ত বিলম্বও প্রবর্তন করে।
- ভয়েসের মাধ্যমে যোগাযোগ একটি রৈখিক, একমুখী এন্টারপ্রাইজ — যদি আপনার ব্যবহারকারী আপনি যা বলেছেন তা না পান, তাহলে আপনি একটি ক্লান্তিকর, ত্রুটি-প্রবণ স্পষ্টীকরণ লুপের মধ্যে রয়েছেন৷ এইভাবে, আপনার পালা যতটা সম্ভব সংক্ষিপ্ত, পরিষ্কার এবং তথ্যপূর্ণ হতে হবে।
আপনি যদি ভয়েস সমাধানের জন্য যান, নিশ্চিত করুন যে আপনি কেবল চ্যাটের তুলনায় সুবিধাগুলি স্পষ্টভাবে বোঝেন না, তবে এই অতিরিক্ত চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার জন্য আপনার দক্ষতা এবং সংস্থানও রয়েছে৷
4.2 আপনার কথোপকথন AI কোথায় থাকবে?
এখন, আসুন বৃহত্তর প্রেক্ষাপট বিবেচনা করি যেখানে আপনি কথোপকথন AI সংহত করতে পারেন। আমরা সকলেই কোম্পানির ওয়েবসাইটে চ্যাটবটগুলির সাথে পরিচিত — আপনার স্ক্রিনের ডানদিকের সেই উইজেটগুলি যা আমরা যখন কোনও ব্যবসার ওয়েবসাইট খুলি তখন পপ আপ হয়৷ ব্যক্তিগতভাবে, প্রায়শই না, আমার স্বজ্ঞাত প্রতিক্রিয়া হল বন্ধ বোতামটি সন্ধান করা। কেন এমন হল? এই বটগুলির সাথে "কথোপকথন" করার প্রাথমিক প্রচেষ্টার মাধ্যমে, আমি শিখেছি যে তারা আরও নির্দিষ্ট তথ্যের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে পারে না এবং শেষ পর্যন্ত, আমাকে এখনও ওয়েবসাইটের মাধ্যমে চিরুনি করতে হবে। গল্পটির সারাংশ হলো? একটি চ্যাটবট তৈরি করবেন না কারণ এটি দুর্দান্ত এবং ট্রেন্ডি — বরং, এটি তৈরি করুন কারণ আপনি নিশ্চিত যে এটি আপনার ব্যবহারকারীদের জন্য অতিরিক্ত মান তৈরি করতে পারে৷
একটি কোম্পানির ওয়েবসাইটে বিতর্কিত উইজেটের বাইরে, এলএলএম-এর সাথে সম্ভব হয়েছে এমন আরও সাধারণ চ্যাটবটগুলিকে একীভূত করার জন্য বেশ কিছু উত্তেজনাপূর্ণ প্রসঙ্গ রয়েছে:
- কপিলট: এই সহকারীরা আপনাকে নির্দিষ্ট প্রক্রিয়া এবং কাজের মাধ্যমে নির্দেশনা দেয় এবং পরামর্শ দেয়, যেমন প্রোগ্রামিংয়ের জন্য GitHub CoPilot। সাধারণত, কপিলট একটি নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের সাথে "আবদ্ধ" থাকে (বা সম্পর্কিত অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি ছোট স্যুট)।
- সিন্থেটিক মানুষ (এছাড়াও ডিজিটাল মানুষ): এই প্রাণীগুলো ডিজিটাল জগতে প্রকৃত মানুষের "অনুকরণ" করে। তারা মানুষের মতো দেখতে, কাজ করে এবং কথা বলে এবং এইভাবে তাদের সমৃদ্ধ কথোপকথন ক্ষমতাও প্রয়োজন। সিন্থেটিক মানুষ প্রায়ই গেমিং, এবং বর্ধিত এবং ভার্চুয়াল বাস্তবতার মতো নিমজ্জিত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হয়।
- ডিজিটাল যমজ: ডিজিটাল যমজ হল বাস্তব-বিশ্বের প্রক্রিয়া এবং বস্তুর ডিজিটাল "কপি", যেমন কারখানা, গাড়ি বা ইঞ্জিন৷ এগুলি বাস্তব বস্তুর নকশা এবং আচরণকে অনুকরণ, বিশ্লেষণ এবং অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহৃত হয়। ডিজিটাল টুইনদের সাথে প্রাকৃতিক ভাষার মিথস্ক্রিয়া ডেটা এবং মডেলগুলিতে মসৃণ এবং আরও বহুমুখী অ্যাক্সেসের অনুমতি দেয়।
- ডেটাবেস: আজকাল, যেকোন বিষয়ে ডেটা পাওয়া যায়, তা বিনিয়োগের সুপারিশ, কোড স্নিপেট বা শিক্ষাগত উপকরণই হোক। একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে ব্যবহারকারীদের প্রয়োজনীয় নির্দিষ্ট ডেটা খুঁজে পাওয়া প্রায়শই কঠিন। ডাটাবেসের গ্রাফিকাল ইন্টারফেসগুলি হয় খুব মোটা দানাদার বা অবিরাম অনুসন্ধান এবং ফিল্টার উইজেট দিয়ে আচ্ছাদিত। এসকিউএল এবং গ্রাফকিউএল-এর মতো বহুমুখী ক্যোয়ারী ভাষা শুধুমাত্র সংশ্লিষ্ট দক্ষতাসম্পন্ন ব্যবহারকারীদের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য। কথোপকথনমূলক সমাধানগুলি ব্যবহারকারীদের প্রাকৃতিক ভাষায় ডেটা জিজ্ঞাসা করতে দেয়, যখন অনুরোধগুলি প্রক্রিয়া করে এমন এলএলএম স্বয়ংক্রিয়ভাবে তাদের সংশ্লিষ্ট ক্যোয়ারী ভাষাতে রূপান্তর করে (cf. এই নিবন্ধটি Text2SQL এর ব্যাখ্যার জন্য)।
4.3 আপনার সহকারীর উপর একটি ব্যক্তিত্ব ছাপানো
মানুষ হিসাবে, আমরা নৃতাত্ত্বিকতার সাথে জড়িত, অর্থাত্ অতিরিক্ত মানবিক বৈশিষ্ট্যের জন্ম দিতে যখন আমরা এমন কিছু দেখি যা অস্পষ্টভাবে একজন মানুষের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ। ভাষা মানবজাতির সবচেয়ে অনন্য এবং আকর্ষণীয় ক্ষমতাগুলির মধ্যে একটি, এবং কথোপকথন পণ্যগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানুষের সাথে যুক্ত হবে। লোকেরা তাদের স্ক্রীন বা ডিভাইসের পিছনে একজন ব্যক্তিকে কল্পনা করবে — এবং এই নির্দিষ্ট ব্যক্তিটিকে আপনার ব্যবহারকারীদের কল্পনার সুযোগে না ছেড়ে দেওয়া ভাল অভ্যাস, বরং এটিকে আপনার পণ্য এবং ব্র্যান্ডের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ ব্যক্তিত্ব ধার দিন। এই প্রক্রিয়াটিকে "পার্সোনা ডিজাইন" বলা হয়।
ব্যক্তিত্ব ডিজাইনের প্রথম ধাপ হল চরিত্রের বৈশিষ্ট্যগুলি বোঝা যা আপনি আপনার ব্যক্তিত্ব প্রদর্শন করতে চান। আদর্শভাবে, এটি ইতিমধ্যে প্রশিক্ষণের ডেটার স্তরে করা হয়েছে — উদাহরণস্বরূপ, RLHF ব্যবহার করার সময়, আপনি মডেলটিকে পক্ষপাতিত্ব করার জন্য সহায়কতা, ভদ্রতা, মজা ইত্যাদির মতো বৈশিষ্ট্য অনুসারে ডেটা র্যাঙ্ক করতে বলতে পারেন পছন্দসই বৈশিষ্ট্য। এই বৈশিষ্ট্যগুলি আপনার ব্র্যান্ডের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে মিলিত হতে পারে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ চিত্র তৈরি করতে যা ক্রমাগত পণ্য অভিজ্ঞতার মাধ্যমে আপনার ব্র্যান্ডিংকে প্রচার করে।
সাধারণ বৈশিষ্ট্যের বাইরে, আপনার ভার্চুয়াল সহকারী কীভাবে "সুখী পথ" এর বাইরে নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে মোকাবেলা করবে সে সম্পর্কেও চিন্তা করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, এটি কীভাবে ব্যবহারকারীর অনুরোধে সাড়া দেবে যা তার সুযোগের বাইরে, নিজের সম্পর্কে প্রশ্নের উত্তর দেবে এবং অপমানজনক বা অশ্লীল ভাষা মোকাবেলা করবে?
আপনার ব্যক্তিত্বে সুস্পষ্ট অভ্যন্তরীণ নির্দেশিকা বিকাশ করা গুরুত্বপূর্ণ যা ডেটা টীকাকার এবং কথোপকথন ডিজাইনারদের দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি আপনাকে আপনার ব্যক্তিত্বকে উদ্দেশ্যমূলকভাবে ডিজাইন করতে এবং এটিকে আপনার দলে এবং সময়ের সাথে সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ রাখতে দেয়, কারণ আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি একাধিক পুনরাবৃত্তি এবং পরিমার্জনার মধ্য দিয়ে যায়।
4.4 "সহযোগিতার নীতি" সহ কথোপকথনগুলিকে সহায়ক করা
আপনি কি কখনো ইটের প্রাচীরের সাথে কথা বলার ছাপ পেয়েছেন যখন আপনি আসলে একজন মানুষের সাথে কথা বলছিলেন? কখনও কখনও, আমরা দেখতে পাই যে আমাদের কথোপকথনের অংশীদাররা কথোপকথনকে সাফল্যের দিকে নিয়ে যেতে আগ্রহী নয়৷ সৌভাগ্যবশত, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, জিনিসগুলি মসৃণ, এবং মানুষ স্বজ্ঞাতভাবে "সহযোগিতার নীতি" অনুসরণ করবে যা ভাষা দার্শনিক পল গ্রিস প্রবর্তন করেছিলেন। এই নীতি অনুসারে, মানুষ যারা সফলভাবে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে তারা চারটি সর্বোচ্চ অনুসরণ করে, যথা পরিমাণ, গুণমান, প্রাসঙ্গিকতা এবং পদ্ধতি।
পরিমাণ সর্বোচ্চ
পরিমাণের সর্বোচ্চ স্পীকারকে তথ্যপূর্ণ হতে এবং প্রয়োজনীয় হিসাবে তাদের অবদানকে তথ্যপূর্ণ করতে বলে। ভার্চুয়াল সহকারীর পাশে, এর অর্থও সক্রিয়ভাবে কথোপকথনটি এগিয়ে নিয়ে যাওয়া। উদাহরণস্বরূপ, একটি ই-কমার্স ফ্যাশন অ্যাপ থেকে এই স্নিপেটটি বিবেচনা করুন:
সহকারী: আপনি কি ধরনের পোশাক আইটেম খুঁজছেন?
ব্যবহারকারী: আমি কমলা একটি পোশাক খুঁজছি.
সহকারী: করবেন না: দুঃখিত, এই মুহূর্তে আমাদের কাছে কমলা রঙের পোশাক নেই।
করুন: দুঃখিত, আমাদের কমলা রঙের পোশাক নেই, তবে আমাদের হলুদ রঙের এই দুর্দান্ত এবং খুব আরামদায়ক পোশাক রয়েছে: …
ব্যবহারকারী একটি উপযুক্ত আইটেম সঙ্গে আপনার অ্যাপ্লিকেশন ছেড়ে আশা. কথোপকথন বন্ধ করা কারণ আপনার কাছে এমন আইটেম নেই যা সঠিক বিবরণের সাথে মানানসই হবে সাফল্যের সম্ভাবনা বন্ধ করে দেয়। যাইহোক, যদি আপনার অ্যাপ বিকল্প আইটেম সম্পর্কে পরামর্শ দেয়, তাহলে এটি আরও সহায়ক হবে এবং একটি সফল ইন্টারঅ্যাকশনের বিকল্প খোলা থাকবে।
বিশেষ করে ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশনে, ব্যবহারকারীর সাফল্যের জন্য প্রয়োজন হতে পারে এমন সমস্ত তথ্য প্রদানের মধ্যে সঠিক ভারসাম্য খুঁজে বের করা গুরুত্বপূর্ণ এবং অপ্রয়োজনীয় তথ্য দিয়ে তাদের অভিভূত না করে যা মিথস্ক্রিয়াকে ক্লাউড করতে পারে।
মানের সর্বোচ্চ
মানের সর্বোচ্চ ভাষীকে সত্যবাদী হতে বলে এবং এমন কিছু না বলে যা তারা বিশ্বাস করে মিথ্যা বা যার জন্য তাদের পর্যাপ্ত প্রমাণ নেই। এখানে অনেক সাবজেক্টিভিটি এবং ব্যক্তিগত বিশ্বাস জড়িত — এইভাবে, এই ম্যাক্সিমটি সরাসরি এলএলএম-এ প্রজেক্ট করা যায় না। যেমনটি আমরা দেখেছি, এলএলএমগুলি হ্যালুসিনেট করার প্রবণতা রাখে এবং এই ঝুঁকি বিশেষত বেশি হয় যখন কথোপকথনটি কম পরিচিত অঞ্চলে চলে যায়। বিভ্রান্তিকর বিবৃতি এড়াতে এবং কথোপকথনটিকে ট্র্যাকে ফিরিয়ে আনতে অতিরিক্ত রেললাইন ব্যবহার করা যেতে পারে।
প্রাসঙ্গিকতার সর্বোচ্চ
প্রাসঙ্গিকতার সর্বোচ্চটি আমাদের হতে বলে — ভাল, প্রাসঙ্গিক। একটি পূর্বশর্ত হিসাবে, ভার্চুয়াল সহকারীকে ব্যবহারকারীর আসল উদ্দেশ্য বুঝতে হবে। এখানে একটি এয়ারলাইন সহকারীর একটি উদাহরণ রয়েছে যা এই নিয়ম লঙ্ঘন করে:
ব্যবহারকারী: আমার আগামীকাল সকালে বার্লিন থেকে জুরিখের একটি ফ্লাইট দরকার।
সহকারী: ঠিক আছে, আমি আগামীকাল সকালে বার্লিন থেকে জুরিখ যাওয়ার নিম্নলিখিত ফ্লাইটগুলি খুঁজে পেয়েছি ফ্লাইট BZ36294 বার্লিন থেকে সকাল 6.30টায় ছেড়ে যায় এবং জুরিখে সকাল 8টায় পৌঁছায়। ফ্লাইট BZ96294 বার্লিন থেকে সকাল 8টায় ছেড়ে যায় এবং 9.30টায় পৌঁছায়। ফ্লাইট BZ96294 সকাল 8 টায় বার্লিন ছেড়ে যায় এবং জুরিখে 9.30 টায় পৌঁছায়। ফ্লাইট BZ95614 বার্লিন থেকে সকাল 11টায় ছেড়ে যায় এবং জুরিখে পৌঁছায় 12.30 টায়। একটি সংযোগকারী ফ্লাইটের সম্ভাবনাও রয়েছে, সেক্ষেত্রে আপনি বার্লিন থেকে 11.45 টায় ছেড়ে যাবেন এবং জুরিখে বিকাল 3 টায় পৌঁছাবেন।
ব্যবহারকারী: দুঃখিত... আপনি আবার এটি পুনরাবৃত্তি করতে পারেন?
সহকারী বিস্তারিত তথ্য দিয়ে ব্যবহারকারীকে অভিভূত করছে যা প্রাসঙ্গিক নাও হতে পারে। এটিকে ভেঙে ফেলার মাধ্যমে এবং ব্যবহারকারীকে তাদের অনুসন্ধানের স্থান সীমিত করার জন্য নির্দেশনা দিয়ে, সংলাপটি হজম করা অনেক সহজ হয়ে যায়:
ব্যবহারকারী: আমার আগামীকাল সকালে বার্লিন থেকে জুরিখের একটি ফ্লাইট দরকার।
সহকারী: ঠিক আছে, আমি 6.30, 8, এবং 11 টায় ফ্লাইট ছাড়তে দেখেছি। আপনি কোন সময় ছেড়ে যেতে চান?
ব্যবহারকারী: আমাকে সকাল ৯টার আগে জুরিখে থাকতে হবে।
সহকারী: ঠিক আছে, তাই আপনি ফ্লাইট BZ36294 নিতে পারেন। এটি 6.30 এ ছাড়ে এবং সকাল 8 টায় পৌঁছায়। আমি কি আপনার জন্য টিকিট কিনতে হবে?
ব্যবহারকারী: হ্যা ধন্যবাদ.
পদ্ধতির সর্বোচ্চ
পরিশেষে, পদ্ধতির সর্বোচ্চটি বলে যে আমাদের বক্তৃতা কাজগুলি স্পষ্ট, সংক্ষিপ্ত এবং সুশৃঙ্খল হওয়া উচিত, অস্পষ্টতা এবং অভিব্যক্তির অস্পষ্টতা এড়ানো উচিত। আপনার ভার্চুয়াল সহকারীকে প্রযুক্তিগত বা অভ্যন্তরীণ শব্দবন্ধ এড়ানো উচিত এবং সহজ, সর্বজনীনভাবে বোধগম্য ফর্মুলেশনের পক্ষে থাকা উচিত।
যদিও গ্রিসের নীতিগুলি একটি নির্দিষ্ট ডোমেনের স্বাধীনভাবে সমস্ত কথোপকথনের জন্য বৈধ, তবে কথোপকথনের জন্য বিশেষভাবে প্রশিক্ষিত নয় এমন এলএলএমগুলি প্রায়শই সেগুলি পূরণ করতে ব্যর্থ হয়। এইভাবে, আপনার প্রশিক্ষণের ডেটা কম্পাইল করার সময়, পর্যাপ্ত কথোপকথনের নমুনা থাকা গুরুত্বপূর্ণ যা আপনার মডেলকে এই নীতিগুলি শিখতে দেয়।
কথোপকথন ডিজাইনের ডোমেন বরং দ্রুত বিকাশ করছে। আপনি ইতিমধ্যে AI পণ্য তৈরি করছেন বা AI-তে আপনার কর্মজীবনের পথ সম্পর্কে ভাবছেন কিনা, আমি আপনাকে এই বিষয়ে আরও গভীরভাবে খনন করতে উত্সাহিত করি (cf. [5] এবং [6]-এ চমৎকার ভূমিকা)। যেহেতু AI একটি পণ্যে পরিণত হচ্ছে, একটি প্রতিরক্ষাযোগ্য ডেটা কৌশল সহ ভাল ডিজাইন AI পণ্যগুলির জন্য দুটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্যকারী হয়ে উঠবে।
সারাংশ
আসুন নিবন্ধটি থেকে মূল গ্রহণের সংক্ষিপ্তসার করা যাক। উপরন্তু, চিত্র 5 মূল পয়েন্টগুলির সাথে একটি "চিট শীট" অফার করে যা আপনি একটি রেফারেন্স হিসাবে ডাউনলোড করতে পারেন।
- LLMs কথোপকথনমূলক AI উন্নত করে: Large Language Models (LLMs) বিভিন্ন শিল্প এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে কথোপকথনমূলক AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির গুণমান এবং মাপযোগ্যতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করেছে।
- কথোপকথনমূলক AI প্রচুর অনুরূপ ব্যবহারকারীর অনুরোধের (যেমন, গ্রাহক পরিষেবা) সহ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে অনেক মূল্য যোগ করতে পারে বা যার জন্য প্রচুর পরিমাণে অসংগঠিত ডেটা (যেমন জ্ঞান ব্যবস্থাপনা) অ্যাক্সেস করতে হবে।
- ডেটা: কথোপকথনমূলক কাজের জন্য সূক্ষ্ম-টিউনিং এলএলএমগুলির জন্য উচ্চ-মানের কথোপকথনমূলক ডেটা প্রয়োজন যা বাস্তব-বিশ্বের মিথস্ক্রিয়াগুলিকে ঘনিষ্ঠভাবে প্রতিফলিত করে। ক্রাউডসোর্সিং এবং এলএলএম-উত্পাদিত ডেটা ডেটা সংগ্রহের স্কেলিং করার জন্য মূল্যবান সংস্থান হতে পারে।
- সিস্টেমকে একত্রিত করা: কথোপকথনমূলক এআই সিস্টেমগুলি বিকাশ করা একটি পুনরাবৃত্তিমূলক এবং পরীক্ষামূলক প্রক্রিয়া যার মধ্যে ডেটার অবিচ্ছিন্ন অপ্টিমাইজেশন, সূক্ষ্ম-টিউনিং কৌশল এবং উপাদান একীকরণ জড়িত।
- এলএলএম-কে কথোপকথনের দক্ষতা শেখানো: সূক্ষ্ম-টিউনিং এলএলএম-এর মধ্যে তাদের নির্দিষ্ট যোগাযোগমূলক অভিপ্রায় এবং পরিস্থিতি চিনতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত।
- শব্দার্থিক অনুসন্ধানের সাথে বাহ্যিক ডেটা যুক্ত করা: শব্দার্থিক অনুসন্ধান ব্যবহার করে বাহ্যিক এবং অভ্যন্তরীণ ডেটা উত্সগুলিকে একীভূত করা আরও প্রাসঙ্গিকভাবে প্রাসঙ্গিক তথ্য সরবরাহ করে AI এর প্রতিক্রিয়াগুলিকে উন্নত করে৷
- মেমরি এবং প্রসঙ্গ সচেতনতা: কার্যকর কথোপকথন ব্যবস্থাগুলিকে অর্থপূর্ণ এবং সুসংগত প্রতিক্রিয়া প্রদানের জন্য বর্তমান কথোপকথনের ইতিহাস এবং অতীতের মিথস্ক্রিয়াগুলির ট্র্যাকিং সহ প্রসঙ্গ সচেতনতা বজায় রাখতে হবে।
- গার্ডেল সেট করা: দায়িত্বশীল আচরণ নিশ্চিত করতে, কথোপকথনমূলক এআই সিস্টেমগুলিকে ভুল, হ্যালুসিনেশন এবং গোপনীয়তার লঙ্ঘন রোধ করতে পাহারারেল নিয়োগ করা উচিত।
- ব্যক্তিত্ব ডিজাইন: আপনার কথোপকথন সহকারীর জন্য একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ ব্যক্তিত্ব ডিজাইন করা একটি সমন্বিত এবং ব্র্যান্ডেড ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা তৈরি করার জন্য অপরিহার্য। ব্যক্তিত্বের বৈশিষ্ট্যগুলি আপনার পণ্য এবং ব্র্যান্ডের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সারিবদ্ধ হওয়া উচিত।
- ভয়েস বনাম চ্যাট: ভয়েস এবং চ্যাট ইন্টারফেসের মধ্যে নির্বাচন করা শারীরিক সেটিং, মানসিক প্রেক্ষাপট, কার্যকারিতা এবং ডিজাইন চ্যালেঞ্জের মতো বিষয়গুলির উপর নির্ভর করে। আপনার কথোপকথনমূলক AI এর জন্য ইন্টারফেসের বিষয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় এই বিষয়গুলি বিবেচনা করুন।
- বিভিন্ন প্রসঙ্গে একীকরণ: কথোপকথনমূলক AI বিভিন্ন প্রসঙ্গে একীভূত করা যেতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে কপিলট, সিন্থেটিক মানুষ, ডিজিটাল টুইনস এবং ডেটাবেস, প্রতিটি নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং প্রয়োজনীয়তা সহ।
- সহযোগিতার নীতি পর্যবেক্ষণ: কথোপকথনের পরিমাণ, গুণমান, প্রাসঙ্গিকতা এবং পদ্ধতির নীতিগুলি অনুসরণ করা কথোপকথনমূলক এআই-এর সাথে মিথস্ক্রিয়াকে আরও সহায়ক এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব করে তুলতে পারে।
তথ্যসূত্র
[১] হেং-জে চেন এট আল। 1। LaMDA: সব কিছুর জন্য নিরাপদ, গ্রাউন্ডেড এবং উচ্চ-মানের ডায়ালগ মডেলের দিকে.
[২] OpenAI. 2. ChatGPT: সংলাপের জন্য ভাষার মডেল অপ্টিমাইজ করা. 13 জানুয়ারী, 2022 এ পুনরুদ্ধার করা হয়েছে।
[৩] প্যাট্রিক লুইস এবং অন্যান্য। 3 জ্ঞান-নিবিড় এনএলপি টাস্কের জন্য পুনরুদ্ধার-অগমেন্টেড জেনারেশন.
[৪] পল গ্রিস। 4. স্টাডিস ইন দ্য ওয়ে অফ ওয়ার্ডস।
[৫] ক্যাথি পার্ল। 5. ভয়েস ইউজার ইন্টারফেস ডিজাইন করা।
[৬] মাইকেল কোহেন ইত্যাদি। 6. ভয়েস ইউজার ইন্টারফেস ডিজাইন।
দ্রষ্টব্য: সমস্ত ছবি লেখকের, অন্যথায় উল্লেখ করা ছাড়া।
এই নিবন্ধটি মূলত উপর প্রকাশ করা হয়েছিল ডেটা সায়েন্সের দিকে এবং লেখকের অনুমতি নিয়ে TOPBOTS এ আবার প্রকাশিত।
এই নিবন্ধটি উপভোগ করবেন? আরও এআই গবেষণা আপডেটের জন্য সাইন আপ করুন।
আমরা যখন এর মতো আরও সংক্ষিপ্ত নিবন্ধগুলি প্রকাশ করি তখন আমরা আপনাকে জানাব।
সংশ্লিষ্ট
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.topbots.com/redefining-conversational-ai-with-large-language-models/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 11
- 110
- 12
- 125
- 13
- 14
- 17
- 200
- 2016
- 2020
- 2022
- 30
- 32
- 35%
- 41
- 65
- 7
- 70
- 8
- 9
- a
- ক্ষমতার
- ক্ষমতা
- সম্পর্কে
- পরম
- সমর্থন দিন
- গ্রহণযোগ্যতা
- প্রবেশ
- অ্যাক্সেসড
- প্রবেশযোগ্য
- মিটমাট করা
- সম্পাদন
- অনুযায়ী
- হিসাব
- স্তূপাকার করা
- সঠিকতা
- সঠিক
- দিয়ে
- আইন
- সক্রিয়ভাবে
- ক্রিয়াকলাপ
- কার্যকলাপ
- কাজ
- প্রকৃতপক্ষে
- যোগ
- যোগ
- অতিরিক্ত
- অতিরিক্ত তথ্য
- উপরন্তু
- ঠিকানা
- গ্রহণ
- অগ্রগতি
- সুবিধা
- সুবিধাদি
- পরামর্শ
- পর
- আবার
- বিরুদ্ধে
- প্রতিনিধি
- এজেন্ট
- পূর্বে
- AI
- আইআই গবেষণা
- এআই সিস্টেমগুলি
- এয়ারলাইন
- AL
- শ্রেণীবদ্ধ করা
- প্রান্তিককৃত
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- প্রায়
- বরাবর
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- বিকল্প
- বিকল্প
- am
- অস্পষ্টতা
- মধ্যে
- an
- বিশ্লেষণ করা
- এবং
- নামবিহীন
- অন্য
- কহা
- কোন
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রদর্শিত
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রযোজ্য
- অভিগমন
- যথাযথ
- অ্যাপস
- রয়েছি
- এলাকার
- কাছাকাছি
- পৌঁছাবে
- শিল্প
- প্রবন্ধ
- প্রবন্ধ
- কৃত্রিম
- AS
- জিজ্ঞাসা করা
- জিজ্ঞাসা
- পরিমাপ করা
- মূল্যায়ন
- মূল্যায়ন
- সম্পদ
- সাহায্য
- সহায়ক
- সহায়ক
- যুক্ত
- At
- প্রচেষ্টা
- মনোযোগ
- বৈশিষ্ট্যাবলী
- বৃদ্ধি
- উদ্দীপিত
- লেখক
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- সহজলভ্য
- এড়াতে
- এড়ানো
- সচেতনতা
- দূরে
- পিছনে
- ছন্দে ফেরা
- ভারসাম্য
- বল
- ভিত্তি
- ভিত্তি
- মৌলিক
- BE
- কারণ
- পরিণত
- হয়ে
- হয়েছে
- আগে
- পিছনে
- হচ্ছে
- বিশ্বাস
- বিশ্বাস করা
- দয়িত
- সুবিধা
- বার্লিন
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- উত্তম
- মধ্যে
- তার পরেও
- পক্ষপাত
- বিট
- রোধক
- বই
- উভয়
- বট
- বক্স
- তরবার
- দাগী
- ব্র্যান্ডিং
- ভঙ্গের
- ব্রেকিং
- আনা
- বৃহত্তর
- আনীত
- নির্মাণ করা
- একটি চ্যাটবট তৈরি করুন
- ভবন
- নির্মিত
- ব্যবসায়
- ব্যস্ত
- কিন্তু
- বোতাম
- বোতাম
- কেনা
- ক্রয়
- by
- নামক
- কল
- মাংস
- CAN
- বাতিল করা হয়েছে
- না পারেন
- ক্ষমতা
- পেশা
- কার
- কেস
- মামলা
- ক্যাথি
- কেন্দ্র
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জিং
- সুযোগ
- পরিবর্তিত
- চ্যানেল
- চরিত্র
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- chatbot
- chatbots
- চ্যাটজিপিটি
- চেন
- শিশু
- পছন্দ
- পছন্দ
- নির্বাচন
- পরিষ্কার
- পরিষ্কারভাবে
- ঘনিষ্ঠ
- ঘনিষ্ঠভাবে
- বস্ত্র
- মেঘ
- কোড
- কোহেন
- সমন্বিত
- সংহত
- সহযোগিতা
- সংগ্রহ
- মেশা
- আসা
- আসে
- আরামপ্রদ
- পণ্য
- যোগাযোগ
- যোগাযোগ
- যোগাযোগমন্ত্রী
- কোম্পানি
- কোম্পানি
- তুলনা
- প্রতিদ্বন্দ্বিতা করা
- জটিল
- উপাদান
- উপাদান
- সঙ্গীতানুষ্ঠান
- সংক্ষিপ্ত
- আচার
- সংযুক্ত
- সংযোজক
- সংযোগ
- বিবেচনা
- বিবেচনা করা
- সঙ্গত
- ধ্রুব
- প্রতিনিয়ত
- নির্মাতা
- নির্মাণ
- যোগাযোগ
- বিষয়বস্তু
- প্রসঙ্গ
- প্রসঙ্গ
- বর্ণনাপ্রাসঙ্গিক
- একটানা
- চুক্তি
- বিপরীত হত্তয়া
- অবদান
- অবদান
- অবদান
- বিতর্কমূলক
- কথোপকথন
- কথ্য
- কথোপকথন এআই
- কথোপকথন ইন্টারফেস
- কথোপকথন
- রান্না
- শীতল
- সহযোগিতা
- সমবায়
- মূল
- অনুরূপ
- পারা
- দম্পতি
- পথ
- আবৃত
- সৃষ্টি
- তৈরি করা হচ্ছে
- সৃজনশীলতা
- প্রাণী
- বিশ্বাসযোগ্য
- নির্ণায়ক
- ভিড় উৎপাদক
- বর্তমান
- এখন
- বাঁক
- ক্রেতা
- গ্রাহক সেবা
- গ্রাহক সমর্থন
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- তথ্য কৌশল
- ডেটাবেস
- ডাটাবেস
- মৃত
- লেনদেন
- কয়েক দশক ধরে
- সিদ্ধান্ত নেন
- সিদ্ধান্ত নিচ্ছে
- সিদ্ধান্ত
- গভীর
- নির্ধারণ করা
- স্পষ্টভাবে
- ডিগ্রী
- বিলম্ব
- নির্ভর করে
- বিবরণ
- নকশা
- ডিজাইনার
- ডিজাইনার
- ফন্দিবাজ
- আকাঙ্ক্ষিত
- বিশদ
- বিস্তারিত
- বিকাশ
- উন্নত
- ডেভেলপারদের
- উন্নয়নশীল
- উন্নয়ন
- যন্ত্র
- ডিভাইস
- কথোপকথন
- সংলাপ
- বিভিন্ন
- পার্থক্যকারী
- কঠিন
- খনন করা
- পরিপাক করা
- ডিজিটাল
- ডিজিটাল যমজ
- ডিজিটাল ওয়ার্ল্ড
- সরাসরি
- আবিষ্কার
- প্রদর্শন
- বিতরণ
- ডুব
- do
- ডকুমেন্টেশন
- কাগজপত্র
- না
- কুকুর
- করছেন
- ডোমেইন
- সম্পন্ন
- Dont
- দণ্ডপ্রাপ্ত
- ডাউনলোড
- চালক
- কারণে
- সময়
- e
- ই-কমার্স
- E&T
- প্রতি
- সহজ
- শিক্ষাবিষয়ক
- কার্যকর
- দক্ষতা
- দক্ষ
- পারেন
- উপাদান
- এম্বেডিং
- উদিত
- উত্থান
- আবির্ভূত হয়
- সহমর্মিতা
- কর্মচারী
- ক্ষমতাপ্রদান করা
- সক্রিয়
- উত্সাহিত করা
- শেষ
- প্রচেষ্টা
- অবিরাম
- চুক্তিবদ্ধ করান
- ইঞ্জিন
- উন্নত করা
- উন্নত বৈশিষ্ট্য
- বাড়ায়
- উপভোগ্য
- যথেষ্ট
- সমৃদ্ধ করা
- সমৃদ্ধ
- সমৃদ্ধ করা
- নিশ্চিত করা
- উদ্যোগ
- বিশেষত
- অপরিহার্য
- ইত্যাদি
- মূল্যায়নের
- এমন কি
- অবশেষে
- কখনো
- প্রমান
- ঠিক
- উদাহরণ
- উদাহরণ
- চমত্কার
- ছাড়া
- বাড়তি
- উত্তেজিত
- উত্তেজনাপূর্ণ
- এক্সিকিউট
- বিদ্যমান
- আশা করা
- প্রত্যাশিত
- ব্যয়বহুল
- অভিজ্ঞতা
- পরীক্ষামূলক
- ব্যাখ্যা করা
- ব্যাখ্যা
- অভিব্যক্তি
- বহিরাগত
- মুখ
- গুণক
- কারখানা
- কারণের
- বাস্তবিক
- ব্যর্থ
- ব্যর্থ
- ব্যর্থতা
- ঝরনা
- মিথ্যা
- পরিচিত
- চটুল
- ফ্যাশন
- দ্রুত
- প্রতিক্রিয়া
- মনে
- ব্যক্তিত্ব
- ছাঁকনি
- পাকা করা
- আবিষ্কার
- প্রথম
- ফিট
- ঠিক করা
- ফ্লাইট
- উড়ান
- প্রবাহ
- প্রবাহিত
- প্রবাহ
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ করা
- অনুসৃত
- অনুসরণ
- জন্য
- ফর্ম
- আনুষ্ঠানিকভাবে
- প্রণয়ন
- ভাগ্যক্রমে
- অগ্রবর্তী
- পাওয়া
- চার
- ঘন
- ঘনঘন
- থেকে
- সদর
- হতাশাজনক
- মেটান
- মজা
- কার্যকারিতা
- মৌলিক
- অধিকতর
- ভবিষ্যৎ
- দূ্যত
- ফাঁক
- সংগ্রহ করা
- সাধারণ
- সাধারণত
- উত্পাদন করা
- প্রজন্ম
- পাওয়া
- GitHub
- প্রদত্ত
- Go
- Goes
- চালু
- ভাল
- গ্রাফিক্যাল
- মহান
- Green
- স্থল
- পথপ্রদর্শন
- কৌশল
- নির্দেশিকা
- ছিল
- হাত
- ঘটা
- এরকম
- কঠিন
- ক্ষতিকর
- আছে
- he
- স্বাস্থ্য
- শোনা
- সাহায্য
- সহায়ক
- তার
- এখানে
- গোপন
- উচ্চ
- উচ্চ গুনসম্পন্ন
- ঊর্ধ্বতন
- অত্যন্ত
- তার
- ইতিহাস
- আঘাত
- হোলিস্টিক
- আশা
- আশা
- গরম
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- প্রচুর
- মানবীয়
- মানুষেরা
- ধাত
- প্রতারণা
- i
- আদর্শভাবে
- সনাক্তকারী
- শনাক্ত
- if
- প্রকাশ
- ভাবমূর্তি
- চিত্র
- কল্পনার
- কল্পনা করা
- ইমারসিভ
- বাস্তবায়িত
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত
- উন্নতি
- in
- গভীর
- অন্তর্ভুক্ত করা
- সুদ্ধ
- নিগমবদ্ধ
- বৃদ্ধি
- অবিশ্বাস্যভাবে
- স্বাধীনভাবে
- স্বতন্ত্র
- শিল্প
- হানা
- তথ্য
- তথ্যপূর্ণ
- সহজাত
- প্রারম্ভিক
- আরম্ভ করা
- ইনপুট
- পরিবর্তে
- সম্পূর্ণ
- সংহত
- একীভূত
- ইন্টিগ্রেশন
- অভিপ্রায়
- ইচ্ছাকৃতভাবে
- গর্ভনাটিকা
- মিথষ্ক্রিয়া
- পারস্পরিক ক্রিয়ার
- ইন্টারেক্টিভ
- ইন্টারেক্টিভ ভয়েস প্রতিক্রিয়া সিস্টেম
- আগ্রহী
- ইন্টারফেস
- ইন্টারফেসগুলি
- অভ্যন্তরীণ
- বিজড়িত
- মধ্যে
- প্রবর্তন করা
- উপস্থাপিত
- ভূমিকা
- ভূমিকা
- স্বজ্ঞাত
- বিনিয়োগ
- বিনিয়োগ সুপারিশ
- জড়িত
- জড়িত
- ঘটিত
- বিচ্ছিন্নতা
- সমস্যা
- সমস্যা
- IT
- আইটেম
- পুনরাবৃত্তির
- পুনরাবৃত্তি
- এর
- নিজেই
- আইভিআর
- জানুয়ারী
- অপভাষা
- কাজ
- যৌথ
- JPG
- মাত্র
- রাখা
- চাবি
- কীওয়ার্ড
- নিহত
- রকম
- জানা
- জ্ঞান
- জ্ঞান ব্যবস্থাপনা
- পরিচিত
- লেবেলগুলি
- গোলকধাঁধা
- রং
- ভাষা
- ভাষাসমূহ
- বড়
- বড় আকারের
- বৃহত্তর
- অদৃশ্যতা
- পরে
- আইনজীবী
- নেতৃত্ব
- বিশালাকার
- শিখতে
- জ্ঞানী
- শিক্ষা
- ত্যাগ
- ছোড়
- উত্তরাধিকার
- আইনগত
- ধার
- কম
- দিন
- উচ্চতা
- মাত্রা
- লেভারেজ
- leveraged
- উপজীব্য
- লুইস
- লাইব্রেরি
- মিথ্যা
- মত
- LIMIT টি
- সীমিত
- ভাষাবিদ্যা
- শ্রবণ
- জীবিত
- যুক্তিবিদ্যা
- দীর্ঘ
- দেখুন
- খুঁজছি
- সৌন্দর্য
- লোকসান
- অনেক
- প্রচুর
- মেশিন
- প্রণীত
- মেইলিং
- প্রধান
- বজায় রাখা
- বজায় রাখার
- মুখ্য
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- ব্যবস্থাপনা পদ্ধতি
- পরিচালকের
- পদ্ধতি
- অনেক
- বাজার
- বাজারের সুযোগ - সুবিধা সমূহ
- ম্যাচ
- মিলেছে
- উপাদান
- উপকরণ
- সর্বোচ্চ প্রস্থ
- বচন
- me
- গড়
- অর্থপূর্ণ
- মানে
- মিডিয়া
- মধ্যম
- সাক্ষাৎ
- সদস্য
- স্মৃতি
- মানসিক
- মানসিক সাস্থ্য
- পদ্ধতি
- মাইকেল
- মাইক্রোসফট
- হতে পারে
- মিলিসেকেন্ড
- খনিত
- বিভ্রান্তিকর
- ভুল বুঝা
- মডেল
- মডেল
- আধুনিক
- মুহূর্ত
- মাসের
- মেজাজ
- মনোবল
- অধিক
- আরো দক্ষ
- সকাল
- সেতু
- অধিকাংশ ক্ষেত্রে
- চলন্ত
- অনেক
- বহু
- বৃন্দ
- অবশ্যই
- my
- নিজেকে
- নাম
- যথা
- প্রাকৃতিক
- স্বভাবিক ভাষা
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- প্রয়োজনীয়
- অপরিহার্যতা
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেতিবাচক
- না
- নতুন
- নতুন অ্যাপ
- পরবর্তী
- NLP
- না।
- অ-প্রযুক্তিগত
- না
- স্বাভাবিকভাবে
- সুপরিচিত
- ধারণা
- এখন
- সামান্য পার্থক্য
- সংখ্যা
- অনেক
- বাদামের খোলা
- লক্ষ্য
- উদ্দেশ্য
- বস্তু
- of
- বন্ধ
- অর্পণ
- প্রদত্ত
- অফার
- দপ্তর
- প্রায়ই
- on
- একদা
- ONE
- কেবল
- খোলা
- OpenAI
- অপারেটিং
- অপারেশনস
- অভিমত
- সুযোগ
- সুযোগ
- অপ্টিমাইজেশান
- অপ্টিমিজ
- অপ্টিমাইজ
- সর্বোচ্চকরন
- পছন্দ
- অপশন সমূহ
- or
- কমলা
- ক্রম
- মূলত
- অন্যান্য
- অন্যরা
- অন্যভাবে
- আমাদের
- বাইরে
- আউটপুট
- বাহিরে
- শেষ
- অতিমাত্রায়
- অভিভূতকারী
- নিজের
- পৃষ্ঠা
- কাগজপত্র
- দৃষ্টান্ত
- অংশীদারদের
- পার্টি
- গৃহীত
- গত
- পেটেন্ট
- পথ
- অকাতরে
- প্যাট্রিক
- নিদর্শন
- পল
- সম্প্রদায়
- প্রতি
- অনুভূত
- সম্পাদন করা
- অনুমতি
- ব্যক্তি
- ব্যক্তিগত
- ব্যক্তিত্ব
- ব্যক্তিগতভাবে
- পিটার
- শারীরিক
- বাছাই
- ছবি
- pii
- নিক্ষেপ
- জায়গা
- সমভূমি
- পরিকল্পনা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- কেলি
- বিন্দু
- পয়েন্ট
- দরিদ্র
- পপ
- জনপ্রিয়
- অবস্থান
- ধনাত্মক
- সম্ভাবনা
- সম্ভব
- সম্ভাব্য
- সম্ভাব্য
- অনুশীলন
- চর্চা
- ভবিষ্যদ্বাণী
- পছন্দগুলি
- উপস্থাপন
- প্রতিরোধ
- নীতি
- নীতিগুলো
- গোপনীয়তা
- ব্যক্তিগত
- এগিয়ে
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাত
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- প্রযোজনা
- পণ্য
- পণ্য
- পেশাদারী
- প্রোফাইল
- প্রোগ্রামিং
- অভিক্ষিপ্ত
- বিশিষ্ট
- প্রচার
- প্রোটোকল
- প্রদান
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- মনোবিজ্ঞান
- প্রকাশ্য
- প্রকাশিত
- উদ্দেশ্য
- ধাক্কা
- পাহাড় জমে
- গুণ
- পরিমাণ
- প্রশ্নের
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- মর্যাদাক্রম
- রাঙ্কিং
- বরং
- প্রতিক্রিয়া
- প্রস্তুত
- বাস্তব
- বাস্তব জগতে
- বাস্তবতা
- স্বীকার
- চেনা
- স্বীকৃতি
- সুপারিশ
- আবৃত্ত
- লাল
- redefining
- হ্রাস করা
- পড়ুন
- উল্লেখ
- রেফারেন্স
- উল্লেখ করা
- বোঝায়
- প্রতিফলিত করা
- প্রতিফলিত
- শক্তিবৃদ্ধি শেখার
- সংশ্লিষ্ট
- মুক্তি
- প্রাসঙ্গিকতা
- প্রাসঙ্গিক
- নির্ভর
- থাকা
- পুনরাবৃত্তি
- প্রতিস্থাপিত
- রিপ্লাই
- অনুরোধ
- অনুরোধ
- প্রয়োজনীয়
- আবশ্যকতা
- প্রয়োজন
- গবেষণা
- বর্ণনার অনুরূপ
- সমাধান
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- উত্তরদায়ক
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিক্রিয়া
- দায়ী
- রেস্টুরেন্ট
- ফলে এবং
- ফলাফল
- প্রকাশ করা
- ধনী
- অধিকার
- ঝুঁকি
- নিয়ম
- নিয়ম
- চালান
- নিরাপদ
- নিরাপত্তা
- বলেছেন
- একই
- সন্তোষ
- সংরক্ষিত
- বলা
- স্কেলেবিলিটি
- স্কেল
- আরোহী
- বৈজ্ঞানিক
- সুযোগ
- স্কোর
- স্ক্রিন
- সার্চ
- দ্বিতীয়
- সেকেন্ড
- অধ্যায়
- দেখ
- দেখা
- সংবেদনশীল
- ক্রম
- সেবা
- সেট
- বিন্যাস
- সেটিংস
- বিভিন্ন
- উচিত
- প্রদর্শনী
- প্রদর্শিত
- শো
- পাশ
- চিহ্ন
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- অনুরূপ
- সহজ
- সরলতা
- থেকে
- অধিবেশন
- অবস্থা
- পরিস্থিতিতে
- দক্ষতা
- ছোট
- বাধামুক্ত
- টুকিটাকি
- So
- সামাজিক
- সমাজতান্ত্রিক করা
- কোমল
- বিক্রীত
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- কেউ
- কিছু
- কখনও কখনও
- শীঘ্রই
- সোর্স
- স্থান
- ঘটনাকাল
- কথা বলা
- বক্তা
- ভাষাভাষী
- ভাষী
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- বিশেষভাবে
- নির্দিষ্টতা
- বক্তৃতা
- কন্ঠ সনান্তকরণ
- স্পীড
- এসকিউএল
- শুরু
- শুরু
- শুরু
- বিবৃতি
- বিবৃতি
- যুক্তরাষ্ট্র
- স্টেশন
- পরিসংখ্যানসংক্রান্ত
- থাকা
- হাল ধরা
- চালনা
- স্টিয়ারিং হুইল
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- এখনো
- বাঁধন
- সঞ্চিত
- গল্প
- অকপট
- কৌশল
- কৌশল
- স্ট্রিমলাইন
- জোর
- গঠন
- কাঠামোবদ্ধ
- গবেষণায়
- শৈলী
- সারগর্ভ
- সাফল্য
- সফল
- সফলভাবে
- এমন
- প্রস্তাব
- উপযুক্ত
- অনুসরণ
- সংক্ষিপ্ত করা
- সংক্ষিপ্তসার
- সমর্থন
- নিশ্চিত
- দোল
- সুইচ
- সাঙ্কেতিক
- বাক্য গঠন
- কৃত্রিম
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- টেবিল
- গ্রহণ করা
- takeaways
- আলাপ
- কথা বলা
- কল
- লক্ষ্য
- লক্ষ্যমাত্রা
- কার্য
- কাজ
- শেখানো
- শিক্ষাদান
- টীম
- দলের সদস্যরা
- কারিগরী
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- telehealth
- শর্তাবলী
- অঞ্চল
- পরীক্ষামূলক
- পাঠ
- চেয়ে
- ধন্যবাদ
- যে
- সার্জারির
- ভবিষ্যৎ
- তথ্য
- বিশ্ব
- তাদের
- তাহাদিগকে
- নিজেদের
- তারপর
- সেখানে।
- এইগুলো
- তারা
- কিছু
- মনে
- চিন্তা
- তৃতীয়
- এই
- সেগুলো
- তিন
- দ্বারা
- এইভাবে
- টিকিট
- টিকেট
- সময়
- বার
- থেকে
- একসঙ্গে
- টোকেন
- আগামীকাল
- স্বন
- অত্যধিক
- সরঞ্জাম
- শীর্ষস্থানীয়
- বিষয়
- দিকে
- প্রতি
- পথ
- অনুসরণকরণ
- লেনদেন
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- রুপান্তর
- রুপান্তরিত
- রূপান্তর
- ট্রানজিশন
- প্রেরণ করা
- আলোড়ন সৃষ্টি
- সত্য
- চেষ্টা
- চালু
- বাঁক
- পালা
- মিথুনরাশি
- দুই
- টিপিক্যাল
- ui
- ক্ষয়ের
- বোঝা
- বোধগম্য
- বোধশক্তি
- অনন্য
- সার্বজনীন
- সর্বজনীনভাবে
- আলোচ্য সময় পর্যন্ত
- আপডেট
- আপডেট
- us
- ব্যবহারযোগ্যতা
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা
- ব্যবহারকারী ইন্টারফেস
- ব্যবহারকারী ইন্টারফেস ডিজাইন
- ব্যবহারকারী বান্ধব
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- ux
- ইউএক্স ডিজাইন
- ইউক্স ডিজাইনার
- ইউক্স ডিজাইনার
- বৈধ
- দামি
- মূল্য
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- বহুমুখ কর্মশক্তিসম্পন্ন
- বনাম
- খুব
- মাধ্যমে
- শিকার
- ভার্চুয়াল
- ভার্চুয়াল সহকারী
- ভার্চুয়াল বাস্তবতা
- কণ্ঠস্বর
- ভয়েস সহকারী
- vs
- অভদ্র
- W3
- প্রাচীর
- প্রয়োজন
- চায়
- ছিল
- ঢেউখেলানো
- উপায়..
- উপায়
- we
- ধন
- ওয়েবসাইট
- ওয়েবসাইট
- আমরা একটি
- ছিল
- কি
- চাকা
- কখন
- যখনই
- কিনা
- যে
- যখন
- হু
- কেন
- ইচ্ছা
- জানালা
- সঙ্গে
- ছাড়া
- শব্দ
- হয়া যাই ?
- শ্রমিকদের
- বিশ্ব
- উদ্বেজক
- would
- লেখা
- বছর
- বছর
- হলুদ
- আপনি
- তরুণ
- আপনার
- zephyrnet
- জুরিখ