AI দিয়ে তৈরি করার আগে, আপনাকে এটি কোন প্ল্যাটফর্মে হোস্ট করা হয়েছে তা বেছে নিতে হবে। আপনার পছন্দ আপনার AI সিস্টেমের গতি, খরচ, স্কেলেবিলিটি এবং বিশ্বাসযোগ্যতার উপর প্রভাব ফেলে। আপনি নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে একটি বেছে নিতে পারেন:
- ক্লায়েন্ট-সাইড এআই : সরাসরি ব্রাউজারে চলে। এর অর্থ হল ডেটা ব্যবহারকারীর ডিভাইসে গোপন রাখা যেতে পারে এবং কোনও নেটওয়ার্ক ল্যাটেন্সি থাকে না। তবে, ভাল পারফর্ম করার জন্য, ক্লায়েন্ট-সাইড এআই-এর অত্যন্ত নির্দিষ্ট, সুনির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রয়োজন।
- সার্ভার-সাইড এআই : ক্লাউডে চলে। এটি অত্যন্ত সক্ষম এবং স্কেলেবল, তবে লেটেন্সি এবং খরচের দিক থেকে এটি আরও ব্যয়বহুল।
প্রতিটি বিকল্পের সাথেই লেনদেন করা হয় এবং সঠিক সেটআপ আপনার ব্যবহারের ধরণ, দলের দক্ষতা এবং সংস্থানগুলির উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি স্থানীয়ভাবে চালিত একটি সারসংক্ষেপ সরঞ্জাম অফার করতে পারেন যাতে ব্যবহারকারীরা ব্যক্তিগতভাবে সনাক্তযোগ্য তথ্য (PII) পরিচালনা না করেই ব্যক্তিগত প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারেন। তবে, একজন গ্রাহক সহায়তা এজেন্ট ক্লাউড-ভিত্তিক মডেল ব্যবহার করে আরও কার্যকর উত্তর দিতে পারেন যার সম্পদের একটি বৃহৎ ডাটাবেসে অ্যাক্সেস রয়েছে।
এই মডিউলে, আপনি শিখবেন কিভাবে:
- ক্লায়েন্ট এবং সার্ভার-সাইড এআই-এর মধ্যে লেনদেনের তুলনা করুন।
- আপনার প্ল্যাটফর্মটিকে আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং দলের ক্ষমতার সাথে মিলিয়ে নিন।
- আপনার পণ্যের সাথে বিকাশের জন্য, ক্লায়েন্ট এবং সার্ভারে AI অফার করে এমন হাইব্রিড সিস্টেম ডিজাইন করুন।
বিকল্পগুলি পর্যালোচনা করুন
স্থাপনার জন্য, দুটি প্রাথমিক অক্ষ বরাবর AI প্ল্যাটফর্মের কথা ভাবুন। আপনি বেছে নিতে পারেন:
- মডেলটি কোথায় চলে : এটি কি ক্লায়েন্ট-সাইড নাকি সার্ভার-সাইড?
- কাস্টমাইজেবিলিটি : মডেলের জ্ঞান এবং ক্ষমতার উপর আপনার কতটা নিয়ন্ত্রণ আছে? যদি আপনি মডেলটি নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন, অর্থাৎ আপনি মডেলের ওজন পরিবর্তন করতে পারেন, তাহলে আপনি আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য এর আচরণ কাস্টমাইজ করতে পারেন।
ক্লায়েন্ট-সাইড এআই
ক্লায়েন্ট-সাইড এআই ব্রাউজারে চলে এবং ব্যবহারকারীর ডিভাইসে স্থানীয়ভাবে গণনা করা হয়। আপনাকে ইনফারেন্স-টাইম গণনার জন্য অর্থ প্রদান করতে হবে না এবং ডেটা ব্যবহারকারীর মেশিনে থাকে। এটি এটিকে দ্রুত, ব্যক্তিগত এবং হালকা, ইন্টারেক্টিভ অভিজ্ঞতার জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
তবে, ক্লায়েন্ট-সাইড মডেলগুলি সাধারণত বেশ ছোট হয়, যা তাদের ক্ষমতা এবং কর্মক্ষমতা সীমাবদ্ধ করতে পারে। এগুলি অত্যন্ত বিশেষায়িত কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত, যেমন বিষাক্ততা সনাক্তকরণ বা অনুভূতি বিশ্লেষণ। প্রায়শই, এগুলি সীমিত আউটপুট স্থান সহ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI কাজ।
দুটি প্রাথমিক বিকল্প আছে:
- বিল্ট-ইন এআই : গুগল ক্রোম এবং মাইক্রোসফ্ট এজ এর মতো ব্রাউজারগুলি এআই মডেলগুলিকে একীভূত করছে। এগুলি জাভাস্ক্রিপ্ট কলের মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য, কোনও সেটআপ বা হোস্টিংয়ের প্রয়োজন নেই। মডেলটি ডাউনলোড হয়ে গেলে, এটি ব্যবহারকারী সমস্ত ওয়েবসাইট এটিকে কল করতে পারে।
- কাস্টম মডেল : আপনার অ্যাপ্লিকেশনে মডেলগুলিকে একীভূত করার জন্য আপনি ক্লায়েন্ট-সাইড লাইব্রেরি, যেমন Transformers.js এবং MediaPipe ব্যবহার করতে পারেন। এর অর্থ হল আপনি মডেলের ওজন নিয়ন্ত্রণ করতে পারবেন। তবে, এর অর্থ হল আপনার ওয়েবসাইটের প্রতিটি ব্যবহারকারীকে আপনার কাস্টম মডেলটি ডাউনলোড করতে হবে। এমনকি একটি ওয়েবসাইটের প্রেক্ষাপটে ক্ষুদ্রতম AI মডেলগুলিও বড় ।
সার্ভার-সাইড এআই
সার্ভার-সাইড এআই-এর মাধ্যমে, আপনার ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনটি এআই মডেলে ইনপুট পাঠাতে এবং এর আউটপুট গ্রহণ করতে একটি এপিআই কল করে। এই সেটআপটি বৃহত্তর, আরও জটিল মডেলগুলিকে সমর্থন করে এবং ব্যবহারকারীর হার্ডওয়্যার থেকে স্বাধীন।
সার্ভার-সাইড এআই-এর জন্য দুটি বিভাগ হল:
- পরিচালিত পরিষেবা : এগুলি হল ডেটা সেন্টারে তৃতীয় পক্ষ দ্বারা হোস্ট করা মডেল, যেমন জেমিনি 3 এবং GPT-5। মডেলের মালিক এটি অ্যাক্সেস করার জন্য একটি API প্রদান করেন। এর অর্থ হল আপনি ন্যূনতম সেটআপ সহ অত্যাধুনিক মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারেন। এগুলি দ্রুত প্রোটোটাইপিং, খোলামেলা কথোপকথন এবং সাধারণ-উদ্দেশ্য যুক্তির জন্য আদর্শ। তবে, একটি পরিচালিত পরিষেবার উপর স্কেল করা ব্যয়বহুল হতে পারে।
- স্ব-হোস্টেড মডেল : আপনি আপনার নিজস্ব অবকাঠামোতে অথবা Vertex AI বা Hugging Face Inference-এর মতো পরিচালিত কন্টেইনারে Gemma বা Llama-এর মতো ওপেন-ওয়েট মডেল স্থাপন করতে পারেন। এই পদ্ধতির অর্থ হল আপনি মডেল নির্মাতার দ্বারা করা প্রাক-প্রশিক্ষণ থেকে উপকৃত হতে পারেন, তবে আপনি মডেল, ডেটা সূক্ষ্ম-টিউনিং এবং কর্মক্ষমতার উপর নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখতে পারেন।
একটি প্রাথমিক প্ল্যাটফর্ম নির্বাচন করুন
AI প্ল্যাটফর্মগুলির স্থাপত্য বৈশিষ্ট্যগুলি পর্যালোচনা করুন এবং আপনার প্রাথমিক সেটআপের বিষয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য বিনিময় বিশ্লেষণ করুন।
আপনার স্থাপত্যের প্রয়োজনীয়তাগুলি সংজ্ঞায়িত করুন
প্রতিটি সিদ্ধান্তের সাথেই আপনাকে আপস করতে হবে। আপনার এআই প্ল্যাটফর্মের খরচ এবং মূল্য নির্ধারণকারী মূল বৈশিষ্ট্যগুলি একবার দেখে নিন:
- মডেল পাওয়ার : টিউনিং ছাড়াই, মডেলটি বিস্তৃত ব্যবহারকারী এবং কাজের মধ্যে কতটা ভালোভাবে কাজ করে। প্রায়শই, এটি মডেলের আকারের সাথে সম্পর্কিত।
- কাস্টমাইজেবিলিটি : আপনি মডেল আচরণ এবং স্থাপত্যকে কতটা সূক্ষ্ম-সুরকরণ, পরিবর্তন বা নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন।
- নির্ভুলতা : মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী বা প্রজন্মের সামগ্রিক গুণমান এবং নির্ভরযোগ্যতা।
- গোপনীয়তা : ব্যবহারকারীর তথ্য কতদূর স্থানীয় এবং ব্যবহারকারীর নিয়ন্ত্রণে থাকে।
- স্থির খরচ : ব্যবহার নির্বিশেষে, অবকাঠামোগত ব্যবস্থা এবং রক্ষণাবেক্ষণ সহ, AI সিস্টেম পরিচালনার জন্য প্রয়োজনীয় পুনরাবৃত্ত ব্যয়।
- প্রতি অনুরোধের খরচ : প্রতিটি আগত অনুরোধের অতিরিক্ত খরচ।
- সামঞ্জস্যতা : ফলব্যাক লজিক ছাড়াই ব্রাউজার, ডিভাইস এবং পরিবেশে পদ্ধতিটি কতটা ব্যাপকভাবে কাজ করে।
- ব্যবহারকারীর সুবিধা : ব্যবহারকারীদের AI সিস্টেম ব্যবহার করার জন্য অতিরিক্ত পদক্ষেপ নিতে হবে কিনা, যেমন একটি মডেল ডাউনলোড করা।
- ডেভেলপারদের সুবিধা : বিশেষায়িত AI দক্ষতা ছাড়াই বেশিরভাগ ডেভেলপারদের কাছে মডেলটি স্থাপন, সংহতকরণ এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা কত দ্রুত এবং সহজ।
নিম্নলিখিত সারণীতে প্রতিটি প্ল্যাটফর্ম প্রতিটি মানদণ্ডের জন্য কতটা ভালো পারফর্ম করে তার অনুমানের একটি উদাহরণ দেওয়া হয়েছে, যেখানে ১ হল সর্বনিম্ন এবং ৫ হল সর্বোচ্চ।
| মানদণ্ড | ক্লায়েন্ট | সার্ভার | ||
| বিল্ট-ইন এআই অথবা ডিভাইসে | কাস্টম মডেল | পরিচালিত পরিষেবা | স্ব-হোস্টেড মডেল | |
| মডেল পাওয়ার | মডেল পাওয়ারের জন্য ২ স্টার কেন?বিল্ট-ইন এবং অন-ডিভাইস AI ছোট, প্রিলোডেড ব্রাউজার মডেল যা খোলামেলা কথোপকথন বা যুক্তির পরিবর্তে সংকীর্ণ, টাস্ক-নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। | মডেল পাওয়ারের জন্য ৩ স্টার কেন?কাস্টম ক্লায়েন্ট-সাইড লাইব্রেরিগুলি বিল্ট-ইন AI এর তুলনায় বেশি নমনীয়তা প্রদান করে, কিন্তু আপনি এখনও ডাউনলোডের আকার, মেমরি সীমা এবং ব্যবহারকারীর হার্ডওয়্যার দ্বারা সীমাবদ্ধ। | মডেল পাওয়ারের জন্য ৪ স্টার কেন?পরিচালিত পরিষেবা এবং স্ব-হোস্টিংয়ের মাধ্যমে, আপনার কাছে বৃহৎ, অত্যাধুনিক মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস থাকবে, যা জটিল যুক্তি, দীর্ঘ প্রসঙ্গ পরিচালনা এবং বিস্তৃত কার্য কভারেজ সক্ষম। | |
| কাস্টমাইজেবিলিটি | কাস্টমাইজেবিলিটির জন্য ১ তারকা কেন?অন্তর্নির্মিত মডেলগুলি মডেল ওজন বা প্রশিক্ষণের ডেটা অ্যাক্সেসের অনুমতি দেয় না। তাদের আচরণ কাস্টমাইজ করার প্রাথমিক উপায় হল প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মাধ্যমে | কাস্টমাইজেবিলিটির জন্য ৫ তারকা কেন?এই বিকল্পটি আপনাকে মডেল নির্বাচন এবং ওজন নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়। অনেক ক্লায়েন্ট-সাইড লাইব্রেরি মডেলের সূক্ষ্ম সমন্বয় এবং প্রশিক্ষণেরও সুযোগ দেয়। | কাস্টমাইজেবিলিটির জন্য ১ তারকা কেন?পরিচালিত পরিষেবাগুলি শক্তিশালী মডেলগুলিকে প্রকাশ করে কিন্তু তাদের অভ্যন্তরীণ আচরণের উপর ন্যূনতম নিয়ন্ত্রণ প্রদান করে। কাস্টমাইজেশন সাধারণত প্রম্পটিং এবং ইনপুট প্রসঙ্গে সীমাবদ্ধ। | কাস্টমাইজেবিলিটির জন্য ৫ তারকা কেন?স্ব-হোস্টেড মডেলগুলি মডেলের ওজন, প্রশিক্ষণের ডেটা, সূক্ষ্ম-টিউনিং এবং স্থাপনার কনফিগারেশনের উপর সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ প্রদান করে। |
| সঠিকতা | নির্ভুলতার জন্য ২ তারকা কেন?সুপরিসর কাজের জন্য অন্তর্নির্মিত মডেলগুলিতে নির্ভুলতা যথেষ্ট, তবে সীমিত মডেলের আকার এবং সাধারণীকরণ জটিল বা সূক্ষ্ম ইনপুটগুলির নির্ভরযোগ্যতা হ্রাস করে। | নির্ভুলতার জন্য ৩ তারকা কেন?মডেল নির্বাচন প্রক্রিয়ায় কাস্টম ক্লায়েন্ট-সাইড মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করা যেতে পারে। তবে, মডেলের আকার, কোয়ান্টাইজেশন এবং ক্লায়েন্ট হার্ডওয়্যার পরিবর্তনশীলতার কারণে এটি সীমাবদ্ধ থাকে। | নির্ভুলতার জন্য ৫ তারা কেন?পরিচালিত পরিষেবাগুলি সাধারণত তুলনামূলকভাবে উচ্চ নির্ভুলতা প্রদান করে, বৃহৎ মডেল, বিস্তৃত প্রশিক্ষণ তথ্য এবং ক্রমাগত সরবরাহকারীর উন্নতি থেকে উপকৃত হয়। | নির্ভুলতার জন্য ৪ তারকা কেন?নির্ভুলতা বেশি হতে পারে, তবে নির্বাচিত মডেল এবং টিউনিং প্রচেষ্টার উপর নির্ভর করে। কর্মক্ষমতা পরিচালিত পরিষেবাগুলির চেয়ে পিছিয়ে থাকতে পারে। |
| নেটওয়ার্ক ল্যাটেন্সি | নেটওয়ার্ক ল্যাটেন্সির জন্য ৫ স্টার কেন?প্রক্রিয়াকরণ সরাসরি ব্যবহারকারীর ডিভাইসে ঘটে। | নেটওয়ার্ক ল্যাটেন্সির জন্য ২ স্টার কেন?একটি সার্ভারে একটি রাউন্ডট্রিপ আছে। | ||
| গোপনীয়তা | গোপনীয়তার জন্য ৫ তারকা কেন?ব্যবহারকারীর ডেটা ডিফল্টরূপে ডিভাইসে থাকা উচিত, ডেটা এক্সপোজার কমিয়ে আনা এবং গোপনীয়তা সম্মতি সহজ করা। | গোপনীয়তার জন্য ২ তারকা কেন?ব্যবহারকারীর ইনপুটগুলি অবশ্যই বহিরাগত সার্ভারে পাঠাতে হবে, যা ডেটা এক্সপোজার এবং সম্মতির প্রয়োজনীয়তা বৃদ্ধি করবে। তবে, গোপনীয়তা সমস্যাগুলি হ্রাস করার জন্য নির্দিষ্ট সমাধান রয়েছে, যেমন Private AI Compute । | গোপনীয়তার জন্য ৩ তারকা কেন?ডেটা আপনার সাংগঠনিক নিয়ন্ত্রণে থাকে, কিন্তু তবুও ব্যবহারকারীর ডিভাইস থেকে যায় এবং নিরাপদ পরিচালনা এবং সম্মতি ব্যবস্থার প্রয়োজন হয়। | |
| স্থির খরচ | স্থির খরচের জন্য ৫ তারা কেন?মডেলগুলি ব্যবহারকারীদের বিদ্যমান ডিভাইসগুলিতে চলে, তাই কোনও অতিরিক্ত অবকাঠামোগত খরচ নেই। | স্থির খরচের জন্য ৫ তারা কেন?বেশিরভাগ API ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে চার্জ করে, তাই কোনও নির্দিষ্ট খরচ নেই। | স্থির খরচের জন্য ২ তারকা কেন?স্থির খরচের মধ্যে রয়েছে অবকাঠামো, রক্ষণাবেক্ষণ এবং পরিচালনাগত ওভারহেড। | |
| প্রতি অনুরোধের খরচ | প্রতি অনুরোধের জন্য ৫ তারকা কেন?ব্যবহারকারীর ডিভাইসে অনুমান চলে বলে প্রতি-অনুরোধের জন্য কোনও খরচ নেই। | প্রতি অনুরোধের খরচের জন্য ২ তারকা কেন?পরিচালিত পরিষেবাগুলির জন্য সাধারণত প্রতি-অনুরোধ মূল্য নির্ধারণ করা হয়। স্কেলিং খরচ উল্লেখযোগ্য হতে পারে, বিশেষ করে উচ্চ ট্র্যাফিক ভলিউমে। | প্রতি অনুরোধের খরচের জন্য ৩ তারকা কেন?প্রতি-অনুরোধের জন্য সরাসরি কোনও খরচ নেই; কার্যকর প্রতি-অনুরোধের খরচ অবকাঠামো ব্যবহারের উপর নির্ভর করে। | |
| সামঞ্জস্য | সামঞ্জস্যের জন্য ২ তারকা কেন?ব্রাউজার এবং ডিভাইস অনুসারে প্রাপ্যতা পরিবর্তিত হয়, অসমর্থিত পরিবেশের জন্য ফলব্যাকের প্রয়োজন হয়। | সামঞ্জস্যের জন্য ১ তারকা কেন?সামঞ্জস্যতা হার্ডওয়্যার ক্ষমতা এবং রানটাইম সাপোর্টের উপর নির্ভর করে, যা ডিভাইস জুড়ে নাগালের সীমাবদ্ধ করে। | সামঞ্জস্যের জন্য ৫ তারা কেন?সার্ভার-সাইড প্ল্যাটফর্মগুলি সকল ব্যবহারকারীর জন্য ব্যাপকভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ, কারণ অনুমান সার্ভার-সাইডের মাধ্যমে করা হয় এবং ক্লায়েন্টরা কেবল একটি API ব্যবহার করে। | |
| ব্যবহারকারীর সুবিধা | ব্যবহারকারীর সুবিধার জন্য ৩ তারকা কেন?এটি সাধারণত একবার উপলব্ধ হলে নিরবচ্ছিন্ন হয়, তবে অন্তর্নির্মিত AI এর জন্য প্রাথমিক মডেল ডাউনলোড এবং ব্রাউজার সমর্থন প্রয়োজন। | ব্যবহারকারীর সুবিধার জন্য ২ তারকা কেন?ডাউনলোড বা অসমর্থিত হার্ডওয়্যারের কারণে ব্যবহারকারীরা বিলম্বের সম্মুখীন হতে পারেন। | ব্যবহারকারীর সুবিধার জন্য ৪ তারকা কেন?কোনও ডাউনলোড বা ডিভাইসের প্রয়োজনীয়তা ছাড়াই তাৎক্ষণিকভাবে কাজ করে, যা ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে মসৃণ করে। তবে, কম নেটওয়ার্ক সংযোগ থাকলে কিছুটা বিলম্ব হতে পারে। | |
| ডেভেলপারের সুবিধা | ডেভেলপারদের সুবিধার জন্য ৫ তারকা কেন?অন্তর্নির্মিত AI-এর জন্য ন্যূনতম সেটআপ, কোনও অবকাঠামোর প্রয়োজন হয় না এবং সামান্য AI দক্ষতার প্রয়োজন হয়, যা এটিকে সংহত এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা সহজ করে তোলে। | ডেভেলপারদের সুবিধার জন্য ২ তারকা কেন?বিভিন্ন ডিভাইসে মডেল, রানটাইম, পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন এবং সামঞ্জস্যতা পরিচালনা করতে হবে। | ডেভেলপারদের সুবিধার জন্য ৪ তারকা কেন?পরিচালিত পরিষেবাগুলি স্থাপন এবং স্কেলিংকে সহজ করে তোলে। তবে, তাদের এখনও API ইন্টিগ্রেশন, খরচ ব্যবস্থাপনা এবং দ্রুত প্রকৌশল প্রয়োজন। | ডেভেলপারদের সুবিধার জন্য ১ তারকা কেন?একটি কাস্টম সার্ভার-সাইড স্থাপনার জন্য অবকাঠামো, মডেল ব্যবস্থাপনা, পর্যবেক্ষণ এবং অপ্টিমাইজেশনে উল্লেখযোগ্য দক্ষতার প্রয়োজন। |
| রক্ষণাবেক্ষণ প্রচেষ্টা | রক্ষণাবেক্ষণের জন্য ৪ তারকা কেন?ব্রাউজারগুলি মডেল আপডেট এবং অপ্টিমাইজেশন পরিচালনা করে, তবে ডেভেলপারদের পরিবর্তনশীল প্রাপ্যতার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে হবে। | রক্ষণাবেক্ষণের জন্য ২ তারকা কেন?ব্রাউজার এবং ডিভাইসগুলির বিবর্তনের সাথে সাথে মডেল, পারফরম্যান্স টিউনিং এবং সামঞ্জস্যের জন্য চলমান আপডেটের প্রয়োজন। | রক্ষণাবেক্ষণের জন্য ৫ তারকা কেন?রক্ষণাবেক্ষণ প্রদানকারী দ্বারা পরিচালিত হয়। | রক্ষণাবেক্ষণের জন্য ২ তারকা কেন?মডেল আপডেট, অবকাঠামো ব্যবস্থাপনা, স্কেলিং এবং নিরাপত্তা সহ ক্রমাগত রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজন। |
বিনিময় বিশ্লেষণ করুন
সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করার জন্য, আমরা একটি মাঝারি আকারের ই-কমার্স প্ল্যাটফর্ম, Example Shoppe-তে আরেকটি বৈশিষ্ট্য যুক্ত করব। আপনি যদি অফ-আওয়ার গ্রাহক পরিষেবায় খরচ বাঁচাতে আগ্রহী হন, তাই আপনি অর্ডার, রিটার্ন এবং পণ্য সম্পর্কে ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য একটি AI-চালিত সহকারী তৈরি করার সিদ্ধান্ত নেন।
আপনি সুযোগ এবং সমাধান সমন্বিত সম্পূর্ণ AI সিস্টেম ব্লুপ্রিন্ট পর্যালোচনা করতে পারেন।
দুটি দৃষ্টিকোণ ব্যবহার করে পরিস্থিতি বিশ্লেষণ করুন: ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রয়োজনীয়তা এবং ব্যবসা বা দলের সীমাবদ্ধতা।
| প্রয়োজনীয়তা | বিশ্লেষণ | মানদণ্ড | অন্তর্নিহিতকরণ |
| উচ্চ নির্ভুলতা এবং বহুমুখীতা | ব্যবহারকারীরা অর্ডার, পণ্য এবং রিটার্ন সম্পর্কে বিভিন্ন ধরণের জটিল প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেন। | মডেল শক্তি, নির্ভুলতা | একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) প্রয়োজন। |
| তথ্য নির্দিষ্টতা | এটিকে কোম্পানির তথ্য, পণ্য এবং নীতি সম্পর্কিত নির্দিষ্ট প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে। | কাস্টমাইজেবিলিটি | RAG এর মতো ডেটা ইনজেশন প্রয়োজন, কিন্তু মডেল ফাইন-টিউনিং নয়। |
| প্রয়োজনীয়তা | বিশ্লেষণ | মানদণ্ড | অন্তর্নিহিতকরণ |
| ব্যবহারকারী বেস | লক্ষ লক্ষ ব্যবহারকারী। | স্কেলেবিলিটি, সামঞ্জস্যতা | এমন একটি স্থাপত্যের প্রয়োজন যা উচ্চ, নির্ভরযোগ্য ট্র্যাফিক পরিচালনা করে। |
| লঞ্চ-পরবর্তী ফোকাস | সংস্করণ ১ চালু হওয়ার পর দলটি অন্যান্য প্রকল্পে চলে যাবে। | রক্ষণাবেক্ষণ প্রচেষ্টা | ন্যূনতম চলমান রক্ষণাবেক্ষণ সহ একটি সমাধান প্রয়োজন। |
| দলের দক্ষতা | শক্তিশালী ওয়েব ডেভেলপার, সীমিত AI/ML দক্ষতা | ডেভেলপারের সুবিধা | বিশেষায়িত AI দক্ষতা ছাড়াই সমাধানটি স্থাপন এবং সংহত করা সহজ হতে হবে। |
এখন যেহেতু আপনি আপনার মানদণ্ডকে অগ্রাধিকার দিয়েছেন, আপনি ট্রেড-অফ অনুমান টেবিলটি দেখতে পারেন কোন প্ল্যাটফর্মটি আপনার সর্বোচ্চ-অগ্রাধিকারের মানদণ্ডের সাথে মেলে তা নির্ধারণ করতে:
এই বিশ্লেষণ থেকে এটা স্পষ্ট যে আপনার সার্ভার-সাইড এআই ব্যবহার করা উচিত, এবং সম্ভবত একটি পরিচালিত পরিষেবা। এটি জটিল গ্রাহক প্রশ্নের জন্য একটি বহুমুখী মডেল অফার করে। এটি পরিষেবা প্রদানকারীর কাছে অবকাঠামো, মডেলের গুণমান এবং আপটাইম অফলোড করে রক্ষণাবেক্ষণ এবং উন্নয়ন প্রচেষ্টাকে কমিয়ে দেয়।
কাস্টমাইজেবিলিটি সীমিত হলেও, সীমিত মডেল ইঞ্জিনিয়ারিং অভিজ্ঞতা সম্পন্ন ওয়েব ডেভেলপমেন্ট টিমের জন্য এটি একটি মূল্যবান বিনিময়।
একটি পুনরুদ্ধার-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) সেটআপ আপনাকে অনুমানের সময় মডেলটিকে প্রাসঙ্গিক প্রসঙ্গ প্রদান করতে সাহায্য করতে পারে।
হাইব্রিড এআই
পরিপক্ক এআই সিস্টেমগুলি খুব কমই একটি একক প্ল্যাটফর্মে বা একটি মডেলের সাথে চলে। বরং, তারা ট্রেড-অফগুলি অপ্টিমাইজ করার জন্য এআই ওয়ার্কলোড বিতরণ করে।
হাইব্রিড এআই-এর জন্য সুযোগগুলি চিহ্নিত করুন
একবার চালু হয়ে গেলে, বাস্তব জীবনের তথ্য এবং প্রতিক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে আপনার প্রয়োজনীয়তাগুলি পরিমার্জন করা উচিত। আমাদের উদাহরণ, Example Shoppe-এ, আপনাকে ফলাফল বিশ্লেষণ করতে এবং নিম্নলিখিতগুলি খুঁজে পেতে কয়েক মাস অপেক্ষা করতে হবে:
- প্রায় ৮০% অনুরোধ পুনরাবৃত্তিমূলক ("আমার অর্ডার কোথায়?", "আমি এটি কীভাবে ফেরত দেব?")। একটি পরিচালিত পরিষেবাতে এই অনুরোধগুলি পাঠানোর ফলে প্রচুর ওভারহেড এবং খরচ তৈরি হয়।
- মাত্র ২০% অনুরোধের জন্য গভীর যুক্তি এবং একটি উন্মুক্ত, ইন্টারেক্টিভ কথোপকথনের প্রয়োজন হয়।
একটি হালকা স্থানীয় মডেল ব্যবহারকারীর ইনপুটগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে এবং রুটিন প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে, যেমন, "আপনার রিটার্ন নীতি কী?" আপনি জটিল, বিরল, বা অস্পষ্ট প্রশ্নগুলিকে সার্ভার-সাইড মডেলে পাঠাতে পারেন।
সার্ভার-সাইড এবং ক্লায়েন্ট-সাইড এআই উভয়ই বাস্তবায়নের মাধ্যমে, আপনি খরচ এবং বিলম্বিতা কমাতে পারেন, একই সাথে প্রয়োজনে শক্তিশালী যুক্তির অ্যাক্সেস বজায় রাখতে পারেন।
কাজের চাপ বন্টন করুন
Example Shoppe-এর জন্য এই হাইব্রিড সিস্টেমটি তৈরি করতে, আপনার ডিফল্ট সিস্টেমটি সংজ্ঞায়িত করে শুরু করা উচিত। এই ক্ষেত্রে, ক্লায়েন্ট-সাইড শুরু করাই সবচেয়ে ভালো। অ্যাপ্লিকেশনটি দুটি ক্ষেত্রে সার্ভার-সাইড AI-তে রুট করা উচিত:
- সামঞ্জস্য-ভিত্তিক ফলব্যাক : যদি ব্যবহারকারীর ডিভাইস বা ব্রাউজার অনুরোধটি পরিচালনা করতে না পারে, তাহলে এটি সার্ভারে ফিরে আসা উচিত।
- ক্ষমতা-ভিত্তিক বর্ধন : যদি অনুরোধটি ক্লায়েন্ট-সাইড মডেলের জন্য খুব জটিল বা ওপেন-এন্ডেড হয়, পূর্বনির্ধারিত মানদণ্ড অনুসারে, এটি একটি বৃহত্তর সার্ভার-সাইড মডেলে বর্ধিত করা উচিত। আপনি অনুরোধটিকে সাধারণ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য একটি মডেল ব্যবহার করতে পারেন, যাতে আপনি ক্লায়েন্ট-সাইড বা অস্বাভাবিক কাজটি সম্পাদন করেন এবং আপনি সার্ভার-সাইড সিস্টেমে অনুরোধটি পাঠান। উদাহরণস্বরূপ, যদি ক্লায়েন্ট-সাইড মডেল নির্ধারণ করে যে প্রশ্নটি একটি অস্বাভাবিক সমস্যার সাথে সম্পর্কিত, যেমন একটি ভিন্ন মুদ্রায় ফেরত পাওয়া।
নমনীয়তা আরও জটিলতার পরিচয় দেয়
দুটি প্ল্যাটফর্মের মধ্যে কাজের চাপ বন্টন আপনাকে আরও নমনীয় করে তোলে, তবে এটি জটিলতাও যোগ করে:
- অর্কেস্ট্রেশন : দুটি এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্টের অর্থ হল আরও বেশি চলমান অংশ। রাউটিং, রিট্রাই এবং ফলব্যাকের জন্য আপনার লজিকের প্রয়োজন।
- সংস্করণ : যদি আপনি একই মডেল বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে ব্যবহার করেন, তাহলে এটি অবশ্যই উভয় পরিবেশে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকবে।
- প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং এবং কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং : আপনি যদি প্রতিটি প্ল্যাটফর্মে বিভিন্ন মডেল ব্যবহার করেন, তাহলে আপনাকে প্রতিটি প্ল্যাটফর্মের জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং করতে হবে।
- পর্যবেক্ষণ : লগ এবং মেট্রিক্স বিভক্ত এবং অতিরিক্ত একীকরণ প্রচেষ্টার প্রয়োজন।
- নিরাপত্তা : আপনি দুটি আক্রমণ পৃষ্ঠ বজায় রাখছেন। স্থানীয় এবং ক্লাউড উভয় প্রান্তিক বিন্দুকেই শক্ত করা প্রয়োজন।
এটি আপনার বিবেচনার জন্য আরেকটি বিনিময়। যদি আপনার একটি ছোট দল থাকে অথবা আপনি একটি অপ্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্য তৈরি করেন, তাহলে আপনি এই জটিলতাটি যোগ করতে নাও চাইতে পারেন।
আপনার টেকওয়ে
আপনার প্ল্যাটফর্মের পছন্দটি বিকশিত হবে বলে আশা করুন। ব্যবহারের ধরণ থেকে শুরু করুন, আপনার দলের অভিজ্ঞতা এবং সম্পদের সাথে সামঞ্জস্য করুন এবং আপনার পণ্য এবং আপনার AI পরিপক্কতা বৃদ্ধির সাথে সাথে পুনরাবৃত্তি করুন। আপনার কাজ হল আপনার ব্যবহারকারীদের জন্য গতি, গোপনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রণের সঠিক মিশ্রণ খুঁজে বের করা, তারপর কিছু নমনীয়তা সহ তৈরি করা। এইভাবে, আপনি পরিবর্তনশীল প্রয়োজনীয়তার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারেন এবং ভবিষ্যতের প্ল্যাটফর্ম এবং মডেল আপডেটগুলি থেকে উপকৃত হতে পারেন।
রিসোর্স
- যেহেতু প্ল্যাটফর্ম এবং মডেল পছন্দ পরস্পর নির্ভরশীল, তাই মডেল নির্বাচন সম্পর্কে আরও পড়ুন।
- হাইব্রিড এবং ক্লায়েন্ট-সাইড এআই ব্যবহার করে ক্লাউডের বাইরে কীভাবে যাবেন তা পড়ুন।
তোমার বোধগম্যতা পরীক্ষা করো।
আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি AI প্ল্যাটফর্ম নির্বাচন করার সময় দুটি প্রধান বিবেচ্য বিষয় কী?
আপনার প্ল্যাটফর্মের জন্য কখন জেমিনি প্রো-এর মতো সার্ভার-সাইড পরিচালিত পরিষেবা সবচেয়ে ভালো পছন্দ?
হাইব্রিড এআই সিস্টেম বাস্তবায়নের প্রধান সুবিধা কী?