एआई का सही इस्तेमाल: कारोबार, उपयोगकर्ताओं, और ग्रह (पृथ्वी) के लिए फ़ायदेमंद

Rachel Lee Nabors

पब्लिश होने की तारीख: 10 नवंबर, 2025

एआई की मदद से वेबसाइटें और वेब ऐप्लिकेशन बनाते समय, आपने शायद ChatGPT, Gemini या Claude जैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का इस्तेमाल करके प्रोटोटाइप बनाया हो. इसके बाद, आपने उस प्रोटोटाइप को प्रोडक्शन में डिप्लॉय किया हो. एलएलएम, एक तरह का फ़ाउंडेशन मॉडल होता है. यह बहुत बड़ा और पहले से ट्रेन किया गया मॉडल होता है. इसमें बहुत ज़्यादा संसाधनों की ज़रूरत होती है और यह महंगा होता है. साथ ही, यह अक्सर काम के लिए सबसे अच्छा टूल नहीं होता है. छोटे, स्थानीय, और टास्क के हिसाब से बनाए गए मॉडल, कम संसाधनों का इस्तेमाल करते हैं. साथ ही, ये अक्सर "एक साइज़ सभी के लिए फ़िट" फ़ाउंडेशन मॉडल की तुलना में कम लागत में बेहतर और तेज़ी से जवाब देते हैं.

बेहतर मॉडल चुनने का मतलब है कि आपने एक ऐसा तरीका चुना है जो लंबे समय तक काम करेगा. इसे हम ज़रूरत के हिसाब से एआई का इस्तेमाल करना कहेंगे. सही साइज़ के एआई से ये फ़ायदे मिलते हैं:

  • मॉडल के स्थानीय तौर पर चलने पर, उपयोगकर्ताओं के लिए कम लेटेन्सी होती है. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि डेटा को दूर के सर्वर पर भेजने और वहां से वापस आने में समय नहीं लगता.
  • एपीआई की लागत कम हो जाती है, क्योंकि इस्तेमाल न की गई सुविधाओं के लिए आपको पैसे नहीं चुकाने पड़ते.
  • ऐप्लिकेशन को ऑफ़लाइन ऐक्सेस करने की सुविधा, क्लाइंट-साइड और डिवाइस पर मौजूद मॉडल के लिए उपलब्ध है. इससे ज़्यादा भरोसेमंद अनुभव मिलते हैं.

फ़ाउंडेशन मॉडल, सामान्य तर्क और बातचीत के लिए बेहतरीन होते हैं. हालांकि, इनका इस्तेमाल खास कामों (जैसे कि टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन या डेटा एक्सट्रैक्शन) के लिए करना, McDonald's जाने के लिए फ़ॉर्मूला 1 कार का इस्तेमाल करने जैसा है. तकनीकी तौर पर ऐसा किया जा सकता है, लेकिन यह बहुत ही असरदार नहीं है. साथ ही, इससे यात्रियों को परेशानी हो सकती है. इसके बजाय, अपनी ज़रूरतों के हिसाब से लागू करें.

एआई के इस्तेमाल के सही तरीके और बेहतरीन उपयोगकर्ता अनुभव, दोनों ही प्राथमिकताएं एक-दूसरे से अलग नहीं हैं. इन दोनों का मतलब एक ही है, लेकिन इन्हें अलग-अलग तरीके से बताया गया है.

एआई से पर्यावरण पर पड़ने वाले असर का आकलन करने का एक तरीका यह है:

  • ट्रेनिंग: मॉडल की शुरुआती ट्रेनिंग के लिए, काफ़ी संसाधनों की ज़रूरत होती है. इस ऑप्टिमाइज़ेशन और "सीखने" की प्रोसेस को मॉडल उपलब्ध कराने वाली कंपनी मैनेज करती है.
  • अनुमान: अनुमान लगाने की प्रोसेस तब होती है, जब किसी ट्रेन किए गए मॉडल को नया इनपुट (प्रॉम्प्ट) दिया जाता है, ताकि वह आउटपुट (जवाब का टेक्स्ट) जनरेट कर सके. ट्रेनिंग की तुलना में, अनुमान लगाने के लिए बहुत कम संसाधनों का इस्तेमाल किया जाता है.

ट्रेनिंग की लागत तय होती है. हालांकि, अनुमान लगाने की लागत, इस्तेमाल के हिसाब से बढ़ती है. इसलिए, मॉडल का चुनाव एक अहम फ़ैक्टर है, जिसे कंट्रोल किया जा सकता है. अपने इस्तेमाल के उदाहरण और पृथ्वी के लिए सोच-समझकर फ़ैसले लिए जा सकते हैं. साथ ही, ज़िम्मेदारी के साथ एआई को डेवलप करने में मदद की जा सकती है.

उपयोगकर्ता को प्राथमिकता देने वाले एआई को लागू करना

मॉडल-फ़र्स्ट एआई बनाने के बजाय, उपयोगकर्ता-फ़र्स्ट एआई बनाएं. सोचें कि एआई कौन-कौनसे टास्क पूरे कर सकता है, ताकि आपके ऐप्लिकेशन को इस्तेमाल करना आसान हो जाए. साथ ही, उपयोगकर्ताओं का वर्कलोड कम हो जाए या उन्हें कॉन्टेक्स्ट स्विच करने की ज़रूरत न पड़े.

उदाहरण के लिए, मान लें कि आपका कारोबार Rewarding Eats नाम से चलता है. यह कारोबार, कुछ रेस्टोरेंट में खाना खाने पर लोगों को पॉइंट देता है. एआई का इस्तेमाल करके, रेस्टोरेंट के नाम और कुल खर्च की जानकारी के लिए रसीद की इमेज को स्कैन किया जा सकता है. इससे, आपके ग्राहकों को यह जानकारी मैन्युअल तरीके से नहीं डालनी पड़ेगी. इस सुविधा से, आपके ऐप्लिकेशन पर उपयोगकर्ताओं को बेहतर अनुभव मिलेगा.

उपयोगकर्ता के लिए एआई बनाते समय:

  1. अपने टास्क से जुड़ी ज़रूरी शर्तें तय करें. एआई को कौनसे टास्क पूरे करने हैं? क्या वे पूरी तरह से टेक्स्ट पर आधारित हैं या उनमें ऑडियो या विज़ुअल कॉम्पोनेंट शामिल हैं?
  2. सही मॉडल चुनें. अलग-अलग मॉडल, अलग-अलग टास्क को बेहतर तरीके से पूरा करते हैं. साथ ही, ये अक्सर कम जगह घेरते हैं.
  3. तैनाती से जुड़ी पाबंदियों के बारे में जानें. मॉडल को कहां होस्ट करना सही रहेगा? डेटा कहां दिखेगा? क्या उपयोगकर्ता के पास भरोसेमंद कनेक्शन होगा?
  4. प्रोग्रेसिव एन्हांसमेंट के साथ लागू करें, ताकि उपयोगकर्ताओं को सबसे तेज़ और सुरक्षित अनुभव मिल सके.

टास्क से जुड़ी ज़रूरी शर्तों के बारे में बताना

"एआई का इस्तेमाल कहां किया जा सकता है" या "एआई की कौनसी सुविधाएं जोड़ी जा सकती हैं" जैसे सवालों के बजाय, आपको यह पूछना चाहिए कि "उपयोगकर्ताओं को बिना किसी रुकावट के कैसा अनुभव मिलेगा?" आपकी कंपनी कितनी बड़ी है, इसके आधार पर आपको प्रॉडक्ट मैनेजर से बातचीत करनी चाहिए.

हमारे उदाहरण ऐप्लिकेशन, Rewarding Eats को लें. सबसे पहले यह सवाल पूछना चाहिए: "क्या हमें इसके लिए एआई की ज़रूरत है?"

फ़ाउंडेशन मॉडल, रसीद से खर्च की जानकारी का मसौदा तैयार कर सकता है. इसके लिए, उसे कुछ निर्देश देने होंगे. हालांकि, इस काम को ज़्यादा बेहतर तरीके से करने के लिए, बड़े मॉडल की ज़रूरत नहीं होती. ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) का इस्तेमाल करके, इमेज से टेक्स्ट को पार्स करें. इसके बाद, इसे टास्क के हिसाब से बनाए गए मॉडल, जैसे कि टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन मॉडल को पास करें. इससे पार्स किए गए टेक्स्ट से आइटम और उनकी कीमत की पहचान की जा सकेगी. यह काम उपयोगकर्ता के डिवाइस पर किया जा सकता है. इसके लिए, सर्वर पर कोई डेटा नहीं भेजा जाता.

ज़्यादातर मामलों में, अगर आपको लगता है कि आपको फ़ाउंडेशन मॉडल की ज़रूरत है, तो शायद आपको समस्या को अलग-अलग टास्क में बांटना होगा.

अपनी ज़रूरत के हिसाब से मॉडल चुनना

आपको जो टास्क पूरे करने हैं उनके बारे में जानने के बाद, टास्क के हिसाब से सही मॉडल टाइप और मॉडल चुना जा सकता है. फ़ाउंडेशन मॉडल का इस्तेमाल करना आसान होता है. हालांकि, छोटे मॉडल से काम जल्दी और कम खर्च में हो जाता है. अपने टास्क को समझने के बाद, काम को मैनेज करने के लिए, टास्क के हिसाब से सही छोटा मॉडल चुना जा सकता है.

कई तरह के मॉडल टाइप और मॉडल उपलब्ध हैं. इसलिए, मॉडल चुनने के बारे में ज़्यादा जानकारी पढ़ें, ताकि आपको अपने प्रोजेक्ट के लिए सही मॉडल चुनने में मदद मिल सके.

अपने मॉडल के लिए सही जगह चुनना

फ़ाउंडेशन मॉडल इतने बड़े होते हैं कि इन्हें सबसे ज़्यादा क्षमता वाले डेस्कटॉप पर भी नहीं चलाया जा सकता. हालांकि, छोटे एलएलएम, छोटे लैंग्वेज मॉडल (एसएलएम), और टास्क के हिसाब से बनाए गए मॉडल को कई डिवाइसों पर चलाया जा सकता है.

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स्मॉल लैंग्वेज मॉडल (एसएलएम) सुझाया गया सुझाया गया सुझाया गया
फ़ाउंडेशन मॉडल इसका इस्तेमाल करने का सुझाव नहीं दिया जाता इसका इस्तेमाल करने का सुझाव नहीं दिया जाता सुझाया गया

एसएलएम का इस्तेमाल करना आसान होता है, लेकिन इनका इस्तेमाल कम किया जाता है. दुनिया में अरबों मोबाइल फ़ोन हैं. इनमें से सिर्फ़ नए और महंगे मॉडल में ही स्थानीय एसएलएम काम करते हैं. यह मार्केट का एक छोटा हिस्सा है.

अपने मॉडल के लिए सबसे सही जगह तय करने के लिए, इस मैट्रिक्स का इस्तेमाल करें:

मेट्रिक क्लाइंट-साइड / लोकल सर्वर-साइड / रिमोट
कनेक्टिविटी ऑफ़लाइन मोड की ज़रूरत, नेटवर्क की समस्या, सुरक्षित सुविधाएं हमेशा ऑनलाइन रहने वाले एनवायरमेंट
डेटा लोकेशन उपयोगकर्ता की फ़ोटो, टेक्स्ट इनपुट, और निजी फ़ाइलें प्रोसेस करना सर्वर-साइड दस्तावेज़ों और डेटाबेस के साथ काम करना
इस्तेमाल का पैटर्न ज़्यादा फ़्रीक्वेंसी वाले कॉल (चैट का अनुवाद, रीयल-टाइम में विश्लेषण) कभी-कभी मुश्किल टास्क
बैंडविथ मोबाइल उपयोगकर्ता, ग्रामीण इलाके, बड़ी फ़ाइलें अनलिमिटेड ब्रॉडबैंड, छोटे जवाब
निजता और सुरक्षा रेगुलेट किया गया डेटा (स्वास्थ्य सेवा, फ़ाइनेंस), नियमों का सख्ती से पालन करना कारोबार का स्टैंडर्ड डेटा, सुरक्षा के लिए तय किया गया इंफ़्रास्ट्रक्चर
बैटरी पर असर डेस्कटॉप ऐप्लिकेशन, बैटरी की खपत कम करने वाले इस्तेमाल के उदाहरण बैटरी कम होने पर मोबाइल ऐप्लिकेशन

क्लाइंट-साइड इन्फ़रेंस, प्रोग्रेसिव एन्हांसमेंट, और हाइब्रिड

TensorFlow.js, Transformers.js, और ONNX.js जैसी लाइब्रेरी की मदद से, आपके ऐप्लिकेशन, उपयोगकर्ता के डेटा के साथ क्लाइंट-साइड इन्फ़रेंस कर सकते हैं. अपने मॉडल को सही फ़ॉर्मैट में बदलें. इसके बाद, इसे रिमोटली होस्ट करें या सीधे तौर पर अपने ऐप्लिकेशन में एम्बेड करें. बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव के लिए, पहले से लोड किए गए, डाउनलोड किए जा सकने वाले, और रिमोट मॉडल का इस्तेमाल करें. इससे उपयोगकर्ता बिना किसी रुकावट के काम कर पाएंगे.

सुरक्षा या साइज़ की ज़रूरतों के लिए, रिमोट और क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल का इस्तेमाल करना बेहतर होता है. हालांकि, कनेक्टिविटी न होने पर, ज़रूरत के हिसाब से लोकल मॉडल उपलब्ध कराने से, बेहतर अनुभव मिल सकता है.

मॉडल डिप्लॉयमेंट के तीन तरीके होते हैं. अपनी ज़रूरतों के हिसाब से सबसे सही विकल्प चुनें.

  • लोकल-फ़र्स्ट: ऐप्लिकेशन को ऑफ़लाइन इस्तेमाल करने की ज़रूरत होती है, इसका इस्तेमाल बार-बार किया जाता है, और इसमें संवेदनशील डेटा होता है.
  • रिमोट-फ़र्स्ट: मुश्किल तर्क, बड़े मॉडल, कम इस्तेमाल.
  • हाइब्रिड तरीका: एपीआई का इस्तेमाल करते समय छोटे मॉडल डाउनलोड करें और जब ज़रूरत हो, तब स्विच करें.

आपके अगले चरण

टेक्नोलॉजी अक्सर लागू करने के बाद आती है. डेवलपर के लिए, इंडस्ट्री को बेहतर दिशा में ले जाने का सबसे सही तरीका यह है कि वे:

  • टास्क के हिसाब से सही टूल चुनें. छोटे मॉडल, कम संसाधनों का इस्तेमाल करते हैं. साथ ही, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की मदद से, अक्सर बड़े मॉडल की तरह ही परफ़ॉर्म करते हैं. इनमें इंतज़ार का समय कम होता है.
  • अनुमान लगाने और ट्रेनिंग देने की लागत के बारे में पारदर्शिता ज़रूरी है. अपनी कंपनी से ऐसे मॉडल को प्राथमिकता देने के लिए कहें जो इन नंबरों का खुलासा करते हैं.
  • सर्वर पर राउंड-ट्रिप की लागत कम करने के लिए, मॉडल को डेटा के पास रखें.
  • पहले से उपलब्ध कॉन्टेंट का इस्तेमाल करें. अगर डिवाइस पर पहले से ही मॉडल मौजूद हैं, तो सबसे पहले उन मॉडल का इस्तेमाल करें.

संसाधन

अगर आपको इन विषयों के बारे में ज़्यादा जानकारी चाहिए, तो मैंने इस लेख को लिखने के लिए यहां दिए गए संसाधनों का इस्तेमाल किया है. ये पढ़ने में बहुत अच्छे लगते हैं.

मॉडल की परफ़ॉर्मेंस और रिसर्च

लागू करने और डेवलपमेंट के टूल