HN لانچ ڪريو: Cekura (YC F24) - آواز ۽ چيٽ AI ايجنٽن جي جاچ ۽ نگراني

توهان جو AI ايجنٽ لائيو آهي - پر ڇا اهو واقعي ڪم ڪري رهيو آهي؟

ڪاروبار انتهائي تيز رفتاري سان AI ايجنٽن کي مقرر ڪري رهيا آهن. وائس اسسٽنٽ گراهڪ ڪالن کي سنڀاليندا آهن، چيٽ بوٽس سپورٽ ٽڪيٽن کي حل ڪندا آهن، ۽ خودڪار ورڪ فلوز انساني مداخلت کان سواءِ آرڊر تي عمل ڪندا آهن. گارٽنر جي مطابق، 2026 تائين، 80 سيڪڙو کان وڌيڪ ادارن ۾ پيداوار ۾ AI ايجنٽ مقرر ڪيا ويندا - 2024 ۾ 5 سيڪڙو کان به گهٽ. پر هتي اها اڻ وڻندڙ ​​حقيقت آهي ته اڪثر ڪمپنيون تمام دير سان دريافت ڪن ٿيون: هڪ AI ايجنٽ لانچ ڪرڻ آسان حصو آهي. ڄاڻو ته ڇا اهو صحيح طور تي، مسلسل، ۽ محفوظ طور تي حقيقي دنيا ۾ ڪم ڪري رهيو آهي؟ اهو آهي جتي شيون خراب ٿي وڃن ٿيون. ھڪڙي hallucinated رقم جي واپسي واري پاليسي يا ھڪڙو وائس ايجنٽ جيڪو غلط بيان ڪري ٿو "منھنجو آرڊر منسوخ ڪريو" جيئن "منھنجو اڪائونٽ منسوخ ڪريو" رات جو گراهڪ جي اعتماد کي ختم ڪري سگھي ٿو. AI ايجنٽ ٽيسٽنگ ۽ مانيٽرنگ جو اڀرندڙ نظم هاڻي اختياري نه رهيو آهي - اهو بنيادي ڍانچي جي پرت آهي جيڪا ڪمپنين کي اعتماد سان اسڪيلنگ کي انهن اڏامندڙ انڌن کان ڌار ڪري ٿي.

ڇو روايتي QA AI ايجنٽن کان ڌار ٿئي ٿو

سافٽ ويئر ٽيسٽنگ ڏهاڪن کان موجود آهي، ۽ اڪثر انجنيئرنگ ٽيمن وٽ يونٽ ٽيسٽ، انٽيگريشن ٽيسٽ، ۽ آخر کان آخر تائين ٽيسٽنگ لاءِ پائيپ لائينون سٺيون آهن. پر AI ايجنٽ هر مفروضي کي ٽوڙيندا آهن اهي فريم ورڪ تي ڀروسو ڪندا آهن. روايتي سافٽ ويئر تعيناتي آهي - ساڳيو ان پٽ ساڳيو پيداوار پيدا ڪري ٿو. AI ايجنٽ امڪاني آهن. ساڳيو سوال ٻه ڀيرا پڇو ۽ توهان شايد ٻه مختلف جواب حاصل ڪري سگهون ٿا، ٻئي ٽيڪنيڪل طور تي صحيح پر مختلف لفظن ۾. ان جو مطلب آهي ته توهان صرف ان ڳالهه تي زور نه ٿا لڳائي سگهو ته آئوٽ A توقع جي پيداوار B جي برابر آهي. توهان کي تشخيص جي معيار جي ضرورت آهي جيڪا هڪ ئي وقت ۾ معنيٰ جي برابري، ڍنگ جي تسلسل ۽ حقيقت جي درستگي لاءِ حساب رکي ٿي.

وائس ايجنٽ پيچيدگي جي هڪ ٻي پرت کي شامل ڪن ٿا. اسپيچ-ٽو-ٽيڪسٽ ٽرانسڪرپشن غلطيون متعارف ڪرايو آهي ان کان اڳ جو AI به استدلال شروع ڪري. پس منظر جو شور، تلفظ، رڪاوٽون، ۽ ڪراسٽالڪ ايج ڪيس ٺاهيندا آهن جن جو ڪو به اسڪرپٽ ٽيسٽ سوٽ مڪمل طور تي توقع نٿو ڪري سگهي. هڪ گراهڪ جو چوڻ آهي ته "مون کي گذريل خميس کان هڪ چارج تي تڪرار ڪرڻ جي ضرورت آهي" شايد نقل ڪيو وڃي جيئن "مون کي هن گذريل خميس کان چارج ڏسڻ جي ضرورت آهي،" ايجنٽ کي مڪمل طور تي غلط رستو موڪلي رهيو آهي. مسلسل نگراني کان سواءِ پيداوار ۾ وائس AI هلائيندڙ ڪمپنيون لازمي طور تي اميد ڪري رهيون آهن ته انهن جا گراهڪ انهن ناڪامي طريقن کي منهن نه ڏيندا - هڪ حڪمت عملي جيڪا صحيح ڪم ڪري ٿي جيستائين اهو نه ٿئي.

چيٽ ايجنٽ پنهنجن منفرد چئلينجن کي منهن ڏين ٿا. ڳالهه ٻولهه جو حوالو ڊگھي ڳالهين تي هلي ٿو. استعمال ڪندڙ ٽائپس، سليگ، ۽ مبهم درخواستون موڪليندا آهن. گھڻن رخن واري گفتگو لاءِ ايجنٽ جي ضرورت پوندي آھي ته ھو درجنين تبادلن ۾ مربوط حالت برقرار رکي. ۽ هڪ جامد API جي آخري نقطي جي برعڪس، بنيادي ٻوليءَ جي ماڊل جو رويو مهيا ڪندڙ تازه ڪارين سان تبديل ٿي سگهي ٿو - مطلب ته هڪ ايجنٽ جنهن گذريل مهيني مڪمل طور تي ڪم ڪيو، شايد توهان جي پنهنجي ڪوڊ ۾ ڪنهن به تبديليءَ کان سواءِ ذليل ٿي سگهي ٿو.

AI ايجنٽ ٽيسٽنگ جا پنج ستون

مضبوط AI ايجنٽ جي جاچ لاءِ روايتي QA کان بنيادي طور مختلف طريقي جي ضرورت آهي. بائنري پاس/فيل حالتن کي جانچڻ جي بجاءِ، ٽيمن کي هڪ ئي وقت ڪيترن ئي معيار جي ماپن ۾ ايجنٽن جو جائزو وٺڻ جي ضرورت آهي. سڀ کان وڌيڪ مؤثر فريم ورڪ پنجن بنيادي ٿنڀن جي چوڌاري جانچ کي منظم ڪن ٿا جيڪي گڏوگڏ ايجنٽ جي رويي جي جامع ڪوريج مهيا ڪن ٿا.

• درستيءَ جي جاچ: ڇا ايجنٽ حقيقت ۾ صحيح معلومات مهيا ڪري ٿو؟ ھن ۾ تصديق ڪرڻ شامل آھي ته جواب توھان جي علم جي بنياد، قيمتن جي ڊيٽا، ۽ پاليسي دستاويزن سان ٺھيل آھن - نه رڳو اھو ته ماڊل پراعتماد لڳي.
• مطابقت جي جاچ: ڇا ايجنٽ ساڳيو بنيادي جواب ڏيندو آهي جڏهن ساڳيو سوال مختلف طريقن سان پڇيو ويندو آهي؟ هڪ سوال جي وضاحت ڪرڻ سان جواب ۾ حقيقتون تبديل نه ٿيڻ گهرجن.
• بائونڊري جاچ: ايجنٽ پنهنجي دائري کان ٻاهر درخواستن کي ڪيئن سنڀاليندو آهي؟ هڪ سٺو ڊزائين ڪيل ايجنٽ انهن عنوانن بابت جواب ڏيڻ جي بجاءِ خوشيءَ سان رد ڪرڻ يا اڳتي وڌڻ گهرجي جنهن تي هن کي تربيت نه ڏني وئي هئي.
• دير ۽ اعتبار جي جاچ: جوابي وقت وائس ايجنٽن لاءِ وڏي اهميت رکن ٿا، جتي 2-سيڪنڊ جي دير به غير فطري محسوس ٿئي ٿي. p95 ۽ p99 دير جي نگراني حقيقي لوڊ جي حالتن جي تحت اوچائي ڪلاڪن دوران خراب تجربن کي روڪيندي آهي.
• حفاظت ۽ تعميل جي جاچ: ڇا ايجنٽ ڪڏهن حساس ڊيٽا ليڪ ڪري ٿو، غير مجاز واعدو ڪري ٿو، يا جواب پيدا ڪري ٿو جيڪي ريگيوليٽري گهرجن جي ڀڃڪڙي ڪن ٿا؟ صحت جي سار سنڀار ۽ فنانس جهڙن صنعتن لاءِ، هي ستون اڪيلو هڪ قابل عمل پيداوار ۽ ذميواري جي وچ ۾ فرق ٿي سگهي ٿو.

هر ستون کي ان جي پنهنجي تشخيصي طريقي جي ضرورت آهي. درستي استعمال ڪري سگھي ٿي ٻيهر حاصل ڪرڻ لاءِ وڌيل چيڪن کي زميني سچائي ڊيٽابيس جي خلاف. مطابقت ۾ شامل ٿي سگھي ٿو سيمينٽڪ مماثلت جا اسڪور پيدا ڪرڻ پارفراس ٿيل انپٽس ۾. حفاظت جي جاچ اڪثر ڪري مخالفن جي لال ٽيمنگ کي ملازمت ڏئي ٿي - عمدي طور تي ايجنٽ کي غلط طريقي سان چال ڪرڻ جي ڪوشش ڪندي. اهم بصيرت اها آهي ته ڪو به هڪ ميٽرڪ ايجنٽ جي معيار تي قبضو نٿو ڪري. توهان کي هڪ جامع اسڪور ڪارڊ جي ضرورت آهي جيڪا انهن طول و عرض کي توهان جي مخصوص استعمال جي صورت ۽ خطري جي رواداري مطابق وزن ڏئي.

پيداوار ۾ مانيٽرنگ: جتي اڪثر ٽيمون بال کي ڇڏي ڏيو

پري-تعميراتي جاچ پڌري ناڪامين کي پڪڙي ٿي. پر AI ايجنٽ کليل ختم ٿيل ماحول ۾ ڪم ڪندا آهن جتي صارف لازمي طور تي رابطي جا نمونا ڳوليندا آهن توهان جي ٽيسٽ سوٽ ڪڏهن به تصور نه ڪيو هوندو. اهو ئي سبب آهي ته پيداوار جي نگراني اڳ-لانچ QA کان وڌيڪ اهم آهي. سڀ کان وڌيڪ خطرناڪ ناڪامي موڊ اهو ايجنٽ نه آهي جيڪو شاندار طور تي حادثو ٿئي ٿو - اهو ئي آهي جيڪو 3٪ ڳالهين ۾ ذليل طور تي غلط معلومات ڏئي ٿو، خاموشيءَ سان صارفين جي مايوسي ۽ سپورٽ ٽڪيٽون گڏ ڪري ٿو جيڪو ڪو به AI سان واپس نه ڳنڍي ٿو.

اي آئي ايجنٽن لاءِ موثر پيداوار جي نگراني گفتگو-سطح جي ميٽرڪ کي ٽريڪ ڪري ٿي، نه رڳو سسٽم-سطح جي ميٽرڪس. سرور اپ ٽائم ۽ API جوابي ڪوڊ توهان کي ڪجھ به نه ٻڌائيندا ته ڇا ايجنٽ اصل ۾ گراهڪ جي مدد ڪئي. ان جي بدران، ٽيمن کي ڪم مڪمل ڪرڻ جي شرحن جي نگراني ڪرڻ گهرجي (ڇا صارف پنهنجو مقصد پورو ڪيو؟)، واڌ جي شرح (ڪيترو ڀيرا ايجنٽ انسان ڏانهن هٿ ڪندو آهي؟)، گفتگو جي جذبي جي رجحانات، ۽ صارف جي اصلاح جا نمونا (ڪيترا ڀيرا استعمال ڪندڙ ٻيهر بيان ڪندا آهن يا چوندا آهن "نه، اهو منهنجو مطلب ناهي"). اهي رويي جا سگنل ابتدائي ڊيڄاريندڙ سسٽم آهن جيڪي توهان جي NPS اسڪور ۾ ظاهر ٿيڻ کان اڳ ۾ تباهي کي پڪڙيندا آهن.

جيڪي ڪمپنيون AI ايجنٽ حاصل ڪري رهيون آهن، اهي نه آهن جيڪي سڀ کان وڌيڪ نفيس ماڊلز سان گڏ آهن - اهي اهي آهن جن سان پيداوار جي رويي ۽ ٻيهر بهتري جي وچ ۾ تمام گهڻي موٽ واري لوپ آهن. بغير نگراني جي جاچ هڪ سنيپ شاٽ آهي. بغير جانچ جي نگراني افراتفري آهي. توهان ٻنهي جي ضرورت آهي، هڪ مسلسل چڪر جي طور تي ڪم ڪندي.

توهان جي AI آپريشنز اسٽيڪ ٺاهڻ

اڪثر ڪاروبار لاءِ چيلنج اهو نه سمجھڻ آهي ته انهن کي AI جاچ ۽ مانيٽرنگ جي ضرورت آهي - اهو اهو معلوم ڪري رهيو آهي ته ان کي ڪيئن لاڳو ڪيو وڃي بغير ڪنهن ٻئي ڊسڪنيڪٽ ٿيل اوزار کي شامل ڪرڻ کان سواءِ انهن جي اڳ ۾ ئي ٽڪرا ٽڪرا ٿيل ٽيڪ اسٽيڪ ۾. هڪ سپورٽ ٽيم هڪ پليٽ فارم استعمال ڪندي، هڪ CRM ٻئي ۾، ٽيون ۾ تجزياتي، ۽ هاڻي چوٿين ۾ AI مانيٽرنگ انفارميشن سائلوز ٺاهي ٿي جيڪا اصل ۾ مسئلو خراب ڪري ٿي. جڏهن توهان جي AI ايجنٽ جي جاچ واري ڊيٽا توهان جي گراهڪ جي رابطي کان هڪ الڳ سسٽم ۾ رهي ٿي، حقيقي ڪاروباري اثر سان لاڳاپيل ايجنٽ جي ناڪامي هڪ دستي تحقيقي منصوبو بڻجي وڃي ٿي.

هيءُ اهو آهي جتي هڪ متحد ڪاروباري آپريٽنگ سسٽم هجڻ سان ملندڙ منافعو ادا ٿئي ٿو. پليٽ فارمز جهڙوڪ Mewayz CRM، ڪسٽمر سپورٽ، اينالائيٽڪس، ۽ آپريشنل ورڪ فلوز کي 207 مربوط ماڊلز سان گڏ هڪ واحد ماحول ۾ گڏ ڪن ٿا. جڏهن توهان جي AI-طاقتور رابطي - ڇا chatbot گفتگو يا خودڪار بکنگ جي تصديق - ساڳئي سسٽم اندر ڊيٽا ٺاهي ٿو جيڪو ڪسٽمر جي زندگي جي قيمت، سپورٽ ٽڪيٽ جي حل، ۽ آمدني جي انتساب کي ٽريڪ ڪري ٿو، توهان فوري طور تي ايجنٽ جي ڪارڪردگي جو ڪاروبار اثر ڏسي سگهو ٿا. توهان جي چيٽ ايجنٽ کان وڌندڙ شرحن ۾ اضافو صرف هڪ QA ميٽرڪ ناهي؛ اهو حقيقي وقت ۾ متاثر ٿيل گراهڪ حصن، خطري ۾ آمدني، ۽ ٽيم جي ڪم جي لوڊ سان لاڳاپيل آهي - سڀ ڪجهه ڊيش بورڊ جي وچ ۾ مٽائڻ کان سواءِ.

138,000+ ڪاروبارن لاءِ جيڪي اڳ ۾ ئي Mewayz ذريعي آپريشن ڪري رهيا آهن، هي مربوط نمائش AI نگراني کي ٽيڪنيڪل مشق کان اسٽريٽجڪ صلاحيت ۾ تبديل ڪري ٿي. توهان صرف نه پڇي رهيا آهيو "ڇا ايجنٽ ڪم ڪري رهيو آهي؟" - توھان پڇي رھيا آھيو "ڇا ايجنٽ ڪاروبار جا نتيجا ھلائي رھيا آھن جن جي اسان کي ضرورت آھي؟" ۽ حقيقي آپريشنل ڊيٽا جي پٺڀرائي حاصل ڪرڻ.

اڄ توهان جي AI ايجنٽن جي جاچ شروع ڪرڻ لاءِ عملي قدم

توهان کي پنهنجي AI ايجنٽن جي مؤثر طريقي سان جانچ ۽ نگراني شروع ڪرڻ لاءِ وقف ٿيل ML ops ٽيم جي ضرورت ناهي. انهن ٺوس قدمن سان شروع ڪريو جيڪي ڪو به ڪاروبار هڪ هفتي اندر لاڳو ڪري سگهي ٿو، فني نفاست کان سواءِ.

1. پنهنجي موجوده ايجنٽ جي ڳالهين جو آڊٽ ڪريو. 100 تازن گفتگون جو هڪ بي ترتيب نمونو ڪڍو ۽ دستي طور تي انهن کي درستي، مددگار ۽ حفاظت لاءِ درجه بندي ڪريو. هي بيس لائين توهان جي ايجنٽ جي ڪارڪردگيءَ جي حقيقي حالت کي ظاهر ڪري ٿي - جيڪا لڳ ڀڳ هميشه ٽيمن جي فرض کان بدتر آهي.
2. پنهنجي نازڪ ناڪامي جي طريقن جي وضاحت ڪريو. هڪ اي ڪامرس ڪاروبار لاء، اهو ٿي سگهي ٿو غلط قيمت جو حوالو. صحت جي سار سنڀار پليٽ فارم لاء، غلط دوائن جي معلومات مهيا ڪرڻ. پنهنجو پهريون خودڪار ٽيسٽ ٺاهيو خاص طور تي انهن اعليٰ خطري واري منظرنامي جي چوڌاري.
3. منظم ٿيل ميٽا ڊيٽا سان گفتگو جي لاگنگ کي لاڳو ڪريو. هر ايجنٽ جي رابطي کي لاگ ان ٿيڻ گهرجي استعمال ڪندڙ جي ارادي سان، ايجنٽ جي عمل، نتيجو (حل ڪيو ويو، وڌايو ويو، ختم ڪيو ويو)، ۽ ٽائم اسٽيمپ. هي منظم ڪيل ڊيٽا هر مانيٽرنگ ڊيش بورڊ جو بنياد آهي جيڪو توهان بعد ۾ ٺاهيندا.
4. هفتيوار ريگريشن چيڪ اپ ڪريو. هر هفتي، لائيو ايجنٽ جي خلاف پنهنجي نازڪ ٽيسٽ منظرنامن کي هلايو ۽ نتيجن کي پنهنجي بيس لائين سان ڀيٽيو. اهو بتدريج تباهي کي پڪڙي ٿو جيڪو روزمره جي عملن ۾ پوشيده آهي.
5. هڪ واڌو راءِ وارو لوپ ٺاهيو. جڏهن توهان جو ايجنٽ هڪ انسان ڏانهن وڌي ٿو، پڪڙيو ڇو. اهي واڌارا سبب آهن مفت ٽيسٽ ڪيس - اهي توهان کي ٻڌائين ٿا ته توهان جي ايجنٽ جون صلاحيتون ڪٿي ختم ٿين ٿيون ۽ ڪٿي بهتري جي ڪوششن تي ڌيان ڏيڻو آهي.