Harness ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಅದೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ

harness ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು

harness ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಂದರೆ AI ಟೂಲ್‌ನ harness ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಕೆಲಸ, ಅಂದರೆ AI ಮಾಡೆಲ್ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಟೂಲ್‌ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಗ.

ಮಾಡೆಲ್ ಎಂದರೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆ; ಭಾಷೆಯನ್ನು ಓದಲು ಮತ್ತು ಬರೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಇದಕ್ಕೆ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿರುತ್ತದೆ. OpenAIನ GPT, Anthropicನ Claude ಅಥವಾ Googleನ Gemini ಇವು AI ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು.

ತನ್ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ತಾನೇ, ಮಾಡೆಲ್ ಕೇವಲ ಪಠ್ಯವನ್ನು (ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಆಡಿಯೋವನ್ನು) ಸ್ವೀಕರಿಸಿ, ಪ್ರತಿಯಾಗಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಬಲ್ಲದು. ಅದಕ್ಕೆ ಹಿಂದಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಅಥವಾ ಕೋಡ್ ರನ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಯಾವ ಮಾಹಿತಿ ಸಿಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಯಾವ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಅದಕ್ಕೆ ಏನು ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿ ಇದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ harness ಅದಕ್ಕೆ ಬೇಕು.

ಸರಳವಾದ ಚಾಟ್ ಸಹಾಯಕಕ್ಕೂ harness ಬೇಕು. ಮಾಡೆಲ್ ಉತ್ತರಿಸಿದ ತಕ್ಷಣ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂವಾದವನ್ನೂ ಮರೆತುಬಿಡುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ harness ಸಂಭಾಷಣೆಯ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಯಾರಾದರೂ ಪ್ಯಾರಿಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿ, ನಂತರ "ಅದರ ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಎಷ್ಟು?" ಎಂದು ಮುಂದುವರಿದು ಕೇಳಿದರೆ, harness ಎರಡೂ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿಯೇ "ಅದರ" ಎಂದರೆ ಪ್ಯಾರಿಸ್ ಎಂದು ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ.

ಒಂದೇ ಮಾಡೆಲ್ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಎರಡು ಟೂಲ್‌ಗಳು ಇಷ್ಟು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು harness ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಒಂದು ಕಾರಣ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಸ್ವತಂತ್ರ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕರು ಮಾಡೆಲ್ (GPT5) ಅನ್ನು ಬದಲಿಸದೆ harness ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬದಲಾಯಿಸಿದರು, ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಸ್ಕೋರ್ 11% ವರೆಗೆ ಬದಲಾಯಿತು.

Anthropic ಮತ್ತು OpenAIನಂತಹ AI ಮಾಡೆಲ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು Claude Code ಮತ್ತು Codexನಂತಹ ತಮ್ಮದೇ AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗಾಗಿ harnessಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ. AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳು ತಾವು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ ಆಧಾರ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ harnessಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. AI ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಜನರೂ harnessನ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅನೇಕ ಟೂಲ್‌ಗಳು ಸ್ಥಾಯಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು, ಆ್ಯಪ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಮತ್ತು ಟೂಲ್ ಮುಂದುವರಿಯುವ ಮೊದಲು ಯಾವ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಅನುಮೋದನೆ ಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲು ಅವರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ.

AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ harness ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್

ಪ್ರತಿಯೊಂದು AI ಟೂಲ್‌ಗೂ harness ಇರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ harness ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡಿ, ಕಂಡುಕೊಂಡ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸುವಂತಹ ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಸ್ವತಃ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವನ್ನೂ harness ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಕಳೆದ ವರ್ಷದ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಂತಹ ತಪ್ಪನ್ನು harness ಮಾಡಿದರೆ, ಅದು ಉಳಿದ ಹಂತಗಳ ಮೇಲೂ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಜೆಂಟ್ harnessಗಳು ಆರು ಮುಖ್ಯ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ:

1. ಏಜೆಂಟ್ ಲೂಪ್

ವಿಸ್ತರಿಸಿ

ಏಜೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಎಂದರೆ harnessನೊಳಗಿನ ಕೋಡ್; ಇದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಒಂದೊಂದೇ ಹಂತವಾಗಿ ಮುಂದಕ್ಕೆ ಸಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಬೇಕಾದ ಮುಂದಿನ ಹಂತವನ್ನು AI ಮಾಡೆಲ್ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟೂಲ್ ಕಾಲ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ: ಇದು ವೆಬ್ ಹುಡುಕಾಟದಂತಹ, harnessನಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಟೂಲ್‌ನ ಹೆಸರನ್ನು ಮತ್ತು ಆ ಟೂಲ್ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸುವ ಚಿಕ್ಕ ವಿನಂತಿ.

harness ಆ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ನೋಡಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲ್ ಅವುಗಳನ್ನು ಓದಿ, ಮುಂದೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ನಿರ್ವಹಣೆ

ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಆ ಜ್ಞಾನವು ತರಬೇತಿ ಮುಗಿದ ದಿನಾಂಕಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಯ ಫೈಲ್‌ಗಳು, ಇಂದಿನ ಸುದ್ದಿ ಅಥವಾ ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಹಿಂದೆ ಹೇಳಿದ್ದು ಮುಂತಾದ, ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಯಾವುದೂ ಅದರಲ್ಲಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ.

ಇವೆಲ್ಲಕ್ಕೂ ಮಾಡೆಲ್ ತನ್ನ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ: ಅಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮೊದಲು harness ಅದಕ್ಕೆ ನೀಡುವ ಪಠ್ಯ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅದರ ಸೂಚನೆಗಳು, ಕ್ವೆರಿ, ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗಿನ ಸಂಭಾಷಣೆ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು.

ಈ ವಿಂಡೋ ನಿಗದಿತ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲದು. ಮತ್ತು ವಿಂಡೋ ತುಂಬುವ ಮೊದಲೇ, ದೀರ್ಘ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಹುದುಗಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಗಮನಿಸದೇ ಬಿಡುತ್ತವೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ harness ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೆ ಬೇಕಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಐದು ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ, harness ಪ್ರತಿ ಕಂಪನಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನ ಬದಲಿಗೆ ಅದರ ಬೆಲೆ ಪುಟವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ದೀರ್ಘ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ, harness ಹಿಂದಿನ ಹಂತಗಳ ವಿವರವಾದ ದಾಖಲೆಯ ಬದಲಿಗೆ ಚಿಕ್ಕ ಸಾರಾಂಶವನ್ನೂ ಇರಿಸಬಹುದು; ಇದರಿಂದ ಆ ಇತಿಹಾಸ ವಿಂಡೋವನ್ನು ತುಂಬದೆಯೇ, ತಾನು ಏನು ಮಾಡಿದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಮಾಡೆಲ್ ನಿಗಾ ಇಡುತ್ತದೆ.

3. ಟೂಲ್‌ಗಳು

ಟೂಲ್‌ಗಳು ಎಂದರೆ ಮಾಡೆಲ್ ಕೇಳುವ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕೋಡ್. ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಹುಡುಕುವುದು, ವೆಬ್ ಪುಟವನ್ನು ತೆರೆದು ಓದುವುದು, ಕೋಡ್ ರನ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಎಡಿಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮುಂತಾದ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಟೂಲ್ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲ್ ಟೂಲ್ ಕಾಲ್ ಬರೆದಾಗ, harness ಅದನ್ನು ಸೂಕ್ತ ಟೂಲ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಅನೇಕ harnessಗಳು ಕನೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಇವು ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಬ್ಬರು ನೀಡಿದ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಇಮೇಲ್, ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಅಥವಾ ಹಂಚಿಕೆಯ ಡ್ರೈವ್‌ನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆ್ಯಪ್‌ಗೆ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಟೂಲ್‌ಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಕನೆಕ್ಟರ್ ಇದ್ದರೆ, ಏಜೆಂಟ್ ಮೀಟಿಂಗ್ ಸಮಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಮೊದಲು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು.

4. ಮೆಮೊರಿ

ಮೆಮೊರಿ ಎಂದರೆ ಒಂದು ಸೆಷನ್‌ನಿಂದ ಮುಂದಿನ ಸೆಷನ್‌ಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುವ ಸಂಗ್ರಹಿತ ಮಾಹಿತಿ. ಸೆಷನ್‌ನ ಸಮಯದಲ್ಲಿ harness, ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬಂತಹ ಚಿಕ್ಕ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಂದಿನ ಸೆಷನ್‌ನ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, harness ಆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಮಾಡೆಲ್ ಹೊಸ ಕ್ವೆರಿಯನ್ನು ಓದುವ ಮೊದಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಏಜೆಂಟ್ ವಾರದ ವರದಿಯನ್ನು ಮತ್ತೆ ಮೊದಲಿನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಬದಲು, ಹಿಂದೆ ನಿಲ್ಲಿಸಿದಲ್ಲಿಂದಲೇ ಮುಂದುವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದು ಹೀಗೆಯೇ.

5. ಅನುಮತಿಗಳು

ಅನುಮತಿಗಳು ಎಂದರೆ ಏಜೆಂಟ್ ಯಾವುದನ್ನು ತಲುಪಬಹುದು ಮತ್ತು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತ ನಿಯಮಗಳು. ಅದು ಯಾವ ಫೈಲ್‌ಗಳು, ಆ್ಯಪ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ತೆರೆಯಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಮಗಳು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಖರೀದಿ ಮಾಡುವುದು ಮುಂತಾದ ಯಾವ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅನುಮೋದನೆಗಾಗಿ ಕಾಯಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನುಮೋದನೆ ನಿಯಮಗಳು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ.

ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸುವ ಕಂಪನಿಯು ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನಿಯಮಗಳನ್ನು harnessನ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿಯೇ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅಡ್ಮಿನ್‌ಗಳು ತಮ್ಮದೇ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾವ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು ಎಂಬಂತಹ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಬಹುದು.

6. ಪರಿಶೀಲನೆ

ಪರಿಶೀಲನೆ ಎಂದರೆ ಏಜೆಂಟ್‌ನ ಕೆಲಸವು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಕೋಡ್. ಇದು ಎರಡು ರೀತಿಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ:

• ನಿಗದಿತ ನಿಯಮಗಳು: ಇವು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಒಂದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪಾಸ್ ಅಥವಾ ಫೇಲ್ ಆಗುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವರದಿಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಕಿ-ಅಂಶವೂ ಏಜೆಂಟ್ ನಿಜವಾಗಿ ಓದಿದ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ಇದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು.
• ಮತ್ತೊಂದು AI ಮಾಡೆಲ್‌ನಿಂದ ವಿಮರ್ಶೆ: ಅದು ಕೆಲಸವನ್ನು ಓದಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ಸಾರಾಂಶದಂತಹ, ನಿಯಮವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಇದು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಲ್ಲದು.

ಯಾವುದೇ ಒಂದು ಪರಿಶೀಲನೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ harnessಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡೂ ರೀತಿಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಪರಿಶೀಲನೆಯೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಾಗ, harness ಅದರ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಮೂಲಕ ಮರಳಿ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ ಮತ್ತೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೋಡುವ ಮೊದಲೇ ಅನೇಕ ತಪ್ಪುಗಳು ಸರಿಯಾಗುತ್ತವೆ.

harness ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಕ್ಲೈಂಟ್ ಮೀಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಸಿದ್ಧತೆ

ಕಾರ್ಯ: ಅಕೌಂಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಒಬ್ಬರು ನಾಳೆ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನಡೆಯುವ ಮೀಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ, ಬಾಕಿ ಇರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಕರಡು ಕಾರ್ಯಸೂಚಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಬ್ರೀಫಿಂಗ್ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಂತೆ ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಕೇಳುತ್ತಾರೆ.

harness ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ:

• ಇಮೇಲ್ ಕನೆಕ್ಟರ್ ಮೂಲಕ, ಏಜೆಂಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ನ ಇನ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಆ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನೊಂದಿಗಿನ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ.
• ಅನುಮತಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಅದು ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಓದಬಹುದು, ಆದರೆ ಯಾವುದನ್ನೂ ಕಳುಹಿಸುವಂತಿಲ್ಲ.
• ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ಇನ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ನ ಬದಲಿಗೆ, ಆ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನೊಂದಿಗಿನ ಕಳೆದ ಮೂರು ತಿಂಗಳ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸುತ್ತದೆ.
• ಏಜೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಹುಡುಕುವ ಮತ್ತು ಓದುವ ಹಲವಾರು ಸುತ್ತುಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ತಾನು ಕಂಡುಕೊಂಡದ್ದನ್ನು ಬಾಕಿ ಇರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
• ನಂತರ, ಬ್ರೀಫಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯೂ ನೈಜ ಇಮೇಲ್‌ಗೆ ಲಿಂಕ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶ: ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗೆ ಒಂದು ಪುಟದ ಬ್ರೀಫಿಂಗ್ ಸಿಗುತ್ತದೆ; ಅದರಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನೂ ಅದರ ಮೂಲ ಇಮೇಲ್‌ವರೆಗೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು.

ಮಾಸಿಕ ಮಾರಾಟ ವರದಿಯನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುವುದು

ಕಾರ್ಯ: ಆಪರೇಷನ್ಸ್ ಲೀಡ್ ಒಬ್ಬರು ಮಾಸಿಕ ಮಾರಾಟ ವರದಿಯನ್ನು ಈ ತಿಂಗಳ ಅಂಕಿ-ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುವಂತೆ ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಕೇಳುತ್ತಾರೆ.

harness ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ:

• ಮೆಮೊರಿಯು ಕಳೆದ ತಿಂಗಳ ಸೆಷನ್‌ನ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಇದರಲ್ಲಿ ವರದಿಯ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮತ್ತು ಅಂಕಿ-ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹತ್ತಿರದ ಸಾವಿರಕ್ಕೆ ರೌಂಡ್ ಮಾಡಬೇಕೆಂಬ ಲೀಡ್‌ನ ವಿನಂತಿಯೂ ಸೇರಿದೆ.
• ಒಂದು ಫೈಲ್ ಟೂಲ್ ತಂಡದ ಹಂಚಿಕೆಯ ಡ್ರೈವ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಮಾರಾಟದ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್ ಅನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.
• ಅನುಮತಿಗಳು ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಕರಡು ವರದಿಯನ್ನು ಎಡಿಟ್ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಮೂಲ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್ ಅನ್ನು ಅಲ್ಲ; ಇದರಿಂದ ಮೂಲ ಅಂಕಿ-ಅಂಶಗಳು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ವರದಿಯಲ್ಲಿನ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತಗಳು ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶ: ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತೆ ವಿವರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆಯೇ, ವರದಿಯು ಕಳೆದ ತಿಂಗಳಿನ ಅದೇ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಿದ್ಧವಾಗುತ್ತದೆ.

ಹಂಚಿಕೆಯ ಇನ್‌ಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುವುದು

ಕಾರ್ಯ: ಬೆಳಗಿನ ಒಳಬರುವ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ವಿಷಯದ ಪ್ರಕಾರ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳ ಕರಡು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು ಸಪೋರ್ಟ್ ತಂಡವೊಂದು ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಕೇಳುತ್ತದೆ.

harness ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ:

• ಏಜೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಇನ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದೇಶಕ್ಕೂ ಮಾಡೆಲ್ ಒಂದು ವಿಷಯದ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು harness ಅದನ್ನು ಇಮೇಲ್ ಕನೆಕ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
• ಕಾರ್ಯದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, harness ತಂಡದ ಅನುಮೋದಿತ ಉತ್ತರ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳಾಗಿ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಮಾಡೆಲ್ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕರಡನ್ನೂ ಒಂದು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಆಧರಿಸಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• ತಂಡದಲ್ಲಿ ಯಾರಾದರೂ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಕಳುಹಿಸುವವರೆಗೆ, ಅನುಮೋದನೆ ನಿಯಮವೊಂದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉತ್ತರವನ್ನೂ ಕರಡಾಗಿಯೇ ಇರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶ: ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ವಿನಂತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿರುವ ಉತ್ತರಗಳೊಂದಿಗೆ ತಂಡವು ದಿನವನ್ನು ಆರಂಭಿಸುತ್ತದೆ.

ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಬಗ್ ಸರಿಪಡಿಸುವುದು

ಕಾರ್ಯ: ಚೆಕ್‌ಔಟ್ ಬಟನ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಬಗ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವಂತೆ ಡೆವಲಪರ್ ಒಬ್ಬರು ಕೋಡಿಂಗ್ ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಕೇಳುತ್ತಾರೆ.

harness ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ:

• ಏಜೆಂಟ್ ಸ್ಯಾಂಡ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಇದು ಕೋಡ್‌ನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನಕಲು, ಇಲ್ಲಿ ಅದು ಮಾಡುವ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಲೈವ್ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ.
• ಒಂದು ಕೋಡ್ ಟೂಲ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಓದಲು ಮತ್ತು ಎಡಿಟ್ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬದಲಾವಣೆಯ ನಂತರ, ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಯಾವುದೇ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಮರಳಿ ಹೋಗುತ್ತವೆ.

ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶ: ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಪಾಸ್ ಆಗುವವರೆಗೆ ಏಜೆಂಟ್ ತನ್ನ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಬದಲಾವಣೆ ಲೈವ್ ಆಗುವ ಮೊದಲು ಡೆವಲಪರ್ ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.

harness ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ

ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಒಂದೇ ಕ್ವೆರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಕೆಲಸ. ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಮಾಡೆಲ್ ನೋಡುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕೆಲಸ. harness ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಮಾಡೆಲ್ ಯಾವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೋ ಆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.

ಬಳಕೆದಾರರು AI harness ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು

ಏಜೆಂಟ್ harnessನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವು ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸುವ ಕಂಪನಿಯಿಂದಲೇ ಬರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅನೇಕ AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಕಸ್ಟಮ್ ಸೂಚನೆಗಳು, ಸಂಪರ್ಕಿತ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆಗಳಂತಹ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಅದರ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಬಳಕೆದಾರರು ನಾಲ್ಕು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ harness ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್‌ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು:

1. ಸ್ಥಾಯಿ ಸೂಚನೆಗಳು

ಸ್ಥಾಯಿ ಸೂಚನೆಗಳು ಎಂದರೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಬ್ಬರು ಒಮ್ಮೆ ಬರೆಯುವ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು; ಇದರಿಂದ harness ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರ್ಯದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋಗೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಪ್ರತಿ ಕ್ವೆರಿಯಲ್ಲೂ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬೇಕಾದ ಯಾವುದೇ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಇವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಉಪಯುಕ್ತ: ಅವರು ಯಾರು ಮತ್ತು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬರೆಯಬೇಕೆಂದು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ, ಅಥವಾ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ಮಾಸಿಕ ವರದಿಯಂತಹ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೆಲಸದ ನಿಯಮಗಳು.

ಅನೇಕ AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಸ್ಥಾಯಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಎರಡು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಕಾಗುಣಿತದ ಆದ್ಯತೆಗಳಂತಹ, ಎಲ್ಲ ಕೆಲಸಕ್ಕೂ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಖಾತೆ-ವ್ಯಾಪಿ ಸೂಚನೆಗಳು ಸೂಕ್ತ. ಒಬ್ಬ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅಥವಾ ಒಂದು ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಸೂಚನೆಗಳು ಸೂಕ್ತ; ಇದರಿಂದ ಒಂದಕ್ಕೆ ನೀಡಿದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಹರಡುವುದಿಲ್ಲ.

ಸ್ಥಾಯಿ ಸೂಚನೆಗಳು ಚಾಟ್ ಸಹಾಯಕಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತವೆ. ಚಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಪ್ರತಿ ಉತ್ತರದ ನಂತರ AI ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಏಜೆಂಟ್ ತನ್ನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಯಾರಾದರೂ ನೋಡುವ ಮೊದಲೇ ಅನೇಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಮೊದಲೇ ನೀಡಿದ ಸೂಚನೆಗಳು ದಾರಿಯುದ್ದಕ್ಕೂ ಅದನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸುವ ಕೆಲವೇ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು.

ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸ್ಥಾಯಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಹೇಗೆ

• ಚಿಕ್ಕ ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ: "ನಾನು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕಂಪನಿಯೊಂದರಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್. ಸರಳ ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ, ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು 200 ಪದಗಳೊಳಗೆ ಇರಿಸಿ, ಮತ್ತು ಅಮೆರಿಕನ್ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಕಾಗುಣಿತವನ್ನು ಬಳಸಿ."
• AI ತಪ್ಪು ಮಾಡಿದಾಗ ಅವುಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ತಂಡಕ್ಕೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಬೇಕಾದ ಅಂಕಿ-ಅಂಶಗಳನ್ನು AI ರೌಂಡ್ ಮಾಡುತ್ತಲೇ ಇದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ತಿಳಿಸುವ ಒಂದು ಸಾಲನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
• ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿಸಿ: "ಎಂದಿಗೂ ರೌಂಡ್ ಮಾಡದೆ, ನಿಖರವಾದ ಅಂಕಿ-ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿ" ಎಂಬುದು "ನಿಖರವಾಗಿರಿ" ಎಂಬುದಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮ.
• ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಇನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಲ್ಲದ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಲೂ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ ಜಾಗವನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಸಂಪರ್ಕಿತ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳು

ಸಂಪರ್ಕಿತ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳು AI ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಇಮೇಲ್, ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಅಥವಾ ಹಂಚಿಕೆಯ ಡ್ರೈವ್‌ನಂತಹ, ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಬ್ಬರು ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಟೂಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಜೋಡಿಸುತ್ತವೆ. ಆ್ಯಪ್ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡ ನಂತರ, AI ಚಾಟ್‌ಗೆ ಪೇಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ್ದನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸ್ವಂತ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು.

ಇಮೇಲ್ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಂದ ಮೀಟಿಂಗ್ ಬ್ರೀಫಿಂಗ್ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಹಂಚಿಕೆಯ ಡ್ರೈವ್‌ನಲ್ಲಿನ ದಾಖಲೆಗಳ ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುವುದು ಮುಂತಾದ, ಆ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಉಪಯುಕ್ತ.

ಆ್ಯಪ್‌ಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

• ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಪರ್ಕವೂ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಅವಕಾಶವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
• ಲಭ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ ಓದಲು-ಮಾತ್ರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೀಟಿಂಗ್ ಬ್ರೀಫಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಇಮೇಲ್ ಓದುವುದು ಅಗತ್ಯ, ಕಳುಹಿಸುವುದಲ್ಲ.
• ಉತ್ಪನ್ನವು ಅನುಮತಿಸಿದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ವಾರು ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Perplexityಯಲ್ಲಿ ಜನರು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಯಾವ ಕನೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಬಹುದು.
• ಇನ್ನು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳ ಸಂಪರ್ಕ ಕಡಿತಗೊಳಿಸಲು ಮರೆಯಬೇಡಿ.

3. ಅನುಮೋದನೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು

AI ಮುಂದುವರಿಯುವ ಮೊದಲು ಯಾವ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅನುಮೋದನೆಗಾಗಿ ಕಾಯಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನುಮೋದನೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ. ಕೆಲವು ಅನುಮೋದನೆಗಳು ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲೇ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಬೇರೆ ಯಾವ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಅನುಮೋದನೆ ಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲು ಜನರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಅನುಮೋದನೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

• ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸುವುದು, ಖರೀದಿ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಫೈಲ್ ಅಳಿಸುವುದು ಮುಂತಾದ, ರದ್ದುಗೊಳಿಸಲಾಗದ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸಿ.
• ಅನುಮೋದನೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿಡಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಣ್ಣ ಹಂತಕ್ಕೂ ಏಜೆಂಟ್ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಕೇಳಿದರೆ, ಜನರು ಓದದೆಯೇ ಅನುಮೋದಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾರೆ.

4. ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು

ಹೆಚ್ಚಿನ AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಮಾನದಂಡಗಳು ಮೊದಲೇ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Perplexity ತನ್ನ ಉತ್ತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನೂ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. ತಂಡವೊಂದು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ವರದಿ ಸ್ವರೂಪದಂತಹ, ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ತಾನಾಗಿಯೇ ತಿಳಿಯಲಾಗದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ಹೊಂದಿಸುವ ಮಾನದಂಡಗಳು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ.

AI ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

• ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಒದಗಿಸಿ, ಇದರಿಂದ AIಗೆ ಭರ್ತಿ ಮಾಡಲು ಒಂದು ನಿಗದಿತ ರಚನೆ ಸಿಗುತ್ತದೆ.
• ತಂಡಕ್ಕೆ ಇಷ್ಟವಾದ ಹಿಂದಿನ ಕೆಲಸದ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ, ಇದರಿಂದ AI ಅದರ ಧಾಟಿ ಮತ್ತು ವಿವರದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಕಿಅಂಶದ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಲಿಂಕ್ ನೀಡುವಂತೆ ಕೇಳಿ.
• ಆರಂಭಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಮತ್ತು ಪದೇ ಪದೇ ಕಾಣಿಸುವ ಕೊರತೆಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಶಾಶ್ವತ ಸೂಚನೆಯನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ.

ಏಜೆಂಟ್ harnessಗಳ ಬಗ್ಗೆ Perplexityಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ

Perplexity Computer ಒಂದು ಯಾವುದೇ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಸೀಮಿತವಲ್ಲದ harness ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು 20ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ತರುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಉಪಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಉಪಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ (ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ವಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು) ಹಸ್ತಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೆಲಸದ ಭಾಗವನ್ನು ಅದಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಸೂಚನೆಗಳು, ಫೈಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕನೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು Perplexity ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ತಿಳಿಯಿರಿ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

Harness ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಎಂದರೆ ಯಾರು?

Harness ಎಂಜಿನಿಯರ್, AI ಮಾಡೆಲ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಂದರೆ, ಏಜೆಂಟ್ ಬಳಸಲು ಹೊಸ ಟೂಲ್ ಸೇರಿಸುವುದು, ಏಜೆಂಟ್ ಏಕೆ ಪದೇ ಪದೇ ಅದೇ ತಪ್ಪನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು, ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮುಗಿಸುವ ಮೊದಲು ಅದು ನಡೆಸುವ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಬಿಗಿಗೊಳಿಸುವುದು ಈ ಕೆಲಸವಾಗಿರಬಹುದು. ಇದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಹುದ್ದೆಯ ಹೆಸರಲ್ಲ, ಆದರೂ ಮುಂದೆ ಇದು ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಉತ್ಪಾದನಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಇದೇ ಹುದ್ದೆಯ ಹೆಸರು ವೈರ್ harnessಗಳನ್ನು, ಅಂದರೆ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ಒಳಗಿರುವ ಕೇಬಲ್‌ಗಳ ಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು, ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವವರನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಏಜೆಂಟ್ harness ಎಂದರೇನು?

ಏಜೆಂಟ್ harness ಎಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI ಏಜೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಉಳಿದ ಎಲ್ಲವೂ. ಇದರಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ, ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ, ಟೂಲ್ ಕರೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ, ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವ, ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್‌ನ ಕೆಲಸವು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಕೋಡ್ ಸೇರಿದೆ.

ಪ್ರತಿಯೊಂದು AI ಟೂಲ್‌ಗೂ harness ಇರುತ್ತದೆಯೇ?

ಹೌದು. ಮಾಡೆಲ್ ತಾನಾಗಿಯೇ ಹಿಂದಿನ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳದ ಕಾರಣ, ಒಂದು ಸರಳ ಚಾಟ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ ಕೂಡ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು harness ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಿಂದ API (ಒಂದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಸಂಪರ್ಕ) ಮೂಲಕ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಸ್ವಂತ ಕೋಡ್ harness‌ನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಉತ್ತಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಬಂದರೆ harnessಗಳ ಅಗತ್ಯವೇ ಇಲ್ಲವಾಗುತ್ತದೆಯೇ?

ಉತ್ತಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಕಡಿಮೆ ಬೇಕಾಗಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಇಂದು harnessಗಳು ಮಾಡುವ ಕೆಲವು ಕೆಲಸಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗಬಹುದು. ಆದರೆ ಮಾಡೆಲ್ ತಾನಾಗಿಯೇ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪಠ್ಯವನ್ನಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಇತರ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವೂ ಇಲ್ಲ. ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ತಲುಪುವುದು, ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವುದು, ಇವೆಲ್ಲವೂ ಮಾಡೆಲ್ ಸುತ್ತಲಿನ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲೇ ನಡೆಯುತ್ತವೆ, ಹಾಗಾಗಿ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಎಷ್ಟೇ ಸಮರ್ಥವಾದರೂ ಆ ಕೆಲಸವು harness‌ನ ಹೊಣೆಯಾಗಿಯೇ ಉಳಿಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು.