ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਕੀ ਹੈ? ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਅਰ ਸਭ ਕੁਝ ਕਿਉਂ ਤੈਅ ਕਰਦੀ ਹੈ

ਤੁਸੀਂ ਰਾਤ 9 ਵਜੇ ਆਪਣੇ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਚਾਰਜ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰਨ ਲਈ ਫ਼ੋਨ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਆਵਾਜ਼ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਹਿਲੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੀ ਹੈ — ਕੋਈ ਹੋਲਡ ਸੰਗੀਤ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨਹੀਂ, "ਮੁੱਖ ਮੀਨੂ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਣ ਲਈ 4 ਦਬਾਓ" ਨਹੀਂ। ਉਹ ਗੱਲਬਾਤ AI ਦੀ ਜਿੱਤ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਹੈ। ਪਰ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਜਿਵੇਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਮੰਨਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵਸਤੂ ਹੈ। ਉਸ ਕਾਲ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਭਾਸ਼ਣਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਾਂਗ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ "ਵਿਵਾਦ ਇੱਕ ਦੋਸ਼" ਦੇ ਅਰਥਾਂ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਸਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਹਿਜ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਕ੍ਰੀਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੁਣੇਗਾ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਕਿਸੇ ਦੀ ਵੀ ਆਵਾਜ਼ ਸਹਿਮਤੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਨਾ ਹੋਵੇ।

ਇਹ 2026 ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਦੀ ਅਸਲ ਕਹਾਣੀ ਹੈ। ਬਾਜ਼ਾਰ ਲਗਭਗ 21% CAGR 'ਤੇ $82.46 ਬਿਲੀਅਨ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ , 78% ਸੰਗਠਨ ਹੁਣ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ 75% ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸੈਟਲ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਸਟੈਕ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ, ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਚਲੀ ਗਈ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਸਾਰੀ ਚੀਜ਼ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ ਏਆਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ?

ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦਾ ਪਰਿਵਾਰ ਹੈ — ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵਰਚੁਅਲ ਏਜੰਟ, ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ — ਜੋ ਕਿ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ, ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ, ਅੱਗੇ-ਪਿੱਛੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਉਹ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਹੇਠਾਂ, ਉਹ ਸਾਰੇ ਇੱਕੋ ਚਾਰ-ਪੜਾਅ ਵਾਲਾ ਲੂਪ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ।

• ਸਿਸਟਮ ਸੁਣਦਾ ਹੈ, ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ।
• It ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਇਰਾਦਾ ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ — ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸ ਇੱਛਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਖਾਸ ਵੇਰਵੇ।
• It ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਵਾਬ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ।
• ਅਤੇ ਇਹ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਗਲੇ ਮੋੜ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾ 'ਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਫੀਡਬੈਕ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।

ਸੁਣੋ → ਸਮਝੋ → ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ → ਸਿੱਖੋ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਹਰ ਉਤਪਾਦ ਉਸੇ ਲੂਪ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਲਪੇਟਿਆ ਹੋਇਆ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਡੋਮੇਨ ਹੈ।

• ਵਾਇਸ ਸਹਾਇਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਲੈਕਸਾ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਹੋਮ ਸਮਾਰਟ ਸਪੀਕਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਡੁੱਲ੍ਹੇ ਘਰੇਲੂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ।
• ਚੈਟਬੋਟਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰੋ।
• ਬੈਂਕਿੰਗ ਬੋਟ ਬਕਾਇਆ ਜਾਂਚ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ, ਅਤੇ ਕੇਵਾਈਸੀ ਤਸਦੀਕ ਚਲਾਓ।
• ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸਹਾਇਕ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ, ਲੱਛਣ ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਸਹਾਇਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੋ।
• ਐਚਆਰ ਬੋਟ ਫੀਲਡ ਔਨਬੋਰਡਿੰਗ ਸਵਾਲ, ਛੁੱਟੀ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ।
• ਅਤੇ ਆਈਓਟੀ ਜੰਤਰ ਵੇਕ-ਵਰਡ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਦੂਰ-ਖੇਤਰ ਵੌਇਸ ਕੰਟਰੋਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਫ਼ੋਨ ਕਮਰੇ ਦੇ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਕ੍ਰੀਨ ਵੱਲ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ।

ਇੱਕੋ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਚੂਨ ਚੈਟਬੋਟ ਜੋ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਗਲਤ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਗਲਤ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼-ਸੁਰੱਖਿਆ ਘਟਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।

ਕੱਚਾ ਭਾਸ਼ਣ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਬਣਦਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ-ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਾਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇਹ ਚੁਣਨਾ ਕਿ ਭਾਸ਼ਣ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕੇ। ਜਿਹੜੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਦਮ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨਾਲ ਅੰਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ , ਚਾਰ ਤਰੀਕੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।

• ਇਨ-ਸੀਟੂ ਨਿਰੀਖਣ ਅਸਲ ਮਨੁੱਖ-ਤੋਂ-ਮਨੁੱਖੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਲਾਈਵ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਸਭ ਤੋਂ ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਸਿਗਨਲ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖਾ ਹੈ।
• ਭੀੜ ਸੁੱਰਖ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਲਹਿਜ਼ੇ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੇ ਗਏ ਯੋਗਦਾਨੀਆਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਵਰੇਜ ਅਚਾਨਕ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
• ਸ਼ੈਲਫ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਸਪੀਚ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸ ਲਈ ਤਿਆਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ, ਜਦੋਂ ਡੋਮੇਨ ਇੱਕ ਵਾਜਬ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ ਤੋਂ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਕਟੌਤੀ ਕਰੋ।
• ਅਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਜਾਂ LLM-ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਖਾਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਦਾ ਹੈ — ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਟੈਂਪਲੇਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਤੇ AI-ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਵਾਕ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਲਈ।

ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ, ਪੰਜ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪਰਤਾਂ ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ।

• ਇਰਾਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਟੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
• ਹਸਤੀ ਕੱਢਣ ਭਾਸ਼ਣ ਵਿੱਚੋਂ ਨਾਮ, ਤਾਰੀਖਾਂ ਅਤੇ ਖਾਤਾ ਨੰਬਰ ਕੱਢ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• ਡਾਇਲਾਗ-ਸਟੇਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਮੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਦੂਜਾ" ਚਾਰ ਮੋੜ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਭਾਵਨਾ ਟੈਗਿੰਗ ਝੰਡੇ ਦੀ ਸੁਰ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਨਤੀਜਾ।
• ਅਤੇ ਸਪੀਕਰ ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇਹ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸਨੇ ਕੀ ਕਿਹਾ, ਅਤੇ ਕਦੋਂ - ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਹੁ-ਪਾਰਟੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਲਈ ਗੈਰ-ਸਮਝੌਤਾਯੋਗ, ਯਾਨੀ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਸਲ ਕਾਲ ਡੇਟਾ ਲਈ।

ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ → ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ → ਲੇਬਲ ਇੰਟੈਂਟਸ ਅਤੇ ਐਂਟਿਟੀਆਂ → ਟ੍ਰੈਕ ਸਟੇਟ → ਡਾਇਰਾਈਜ਼ → ਵੈਲੀਡੇਟ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਲੇਅਰ ਛੱਡੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਮਿਲੇਗਾ ਜੋ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ।

"ਚੰਗਾ ਡੇਟਾ" ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਸਿਰਫ਼ ਵੌਲਯੂਮ ਹੀ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ। ਪੰਜ ਜਾਂਚਾਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਰਹੇਗਾ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁੱਛਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ।

• ਲੰਬੀ-ਪੂਛ ਵਾਲੀ ਕਵਰੇਜ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਦੁਰਲੱਭ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਖਰਲੇ ਦਸ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਮੁੱਠੀ ਭਰ ਇਰਾਦਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਲਗਾਤਾਰ ਹਿੱਟ ਕੀਤੇ ਹਨ - ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਤਪਾਦਨ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਟੇਲ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਇੰਟਰ-ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਮਝੌਤਾ ਇਹ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਈ ਐਨੋਟੇਟਰ ਇੱਕੋ ਵਾਕ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਘੱਟ ਸਹਿਮਤੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਲੇਬਲ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਗਲਤੀ-ਦਰ ਦੇ ਪੱਧਰ ਸਹੀ ਨੂੰ ਛੋਟੀਆਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰੋ, ਕਿਉਂਕਿ ਘਾਤਕ ਗਲਤ ਵਰਗੀਕਰਨਾਂ ਤੋਂ ਬਣੀ 3% ਗਲਤੀ ਦਰ ਮਾਮੂਲੀ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ 3% ਦਰ ਦੇ ਸਮਾਨ ਉਤਪਾਦ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਵਹਾਅ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਜਨਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
• ਅਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਥਾਪਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਪੰਜ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਹਨ।

ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਡੇਟਾ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਬਣਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਬੋਲਟਡ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ

ਬੋਲੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਦੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਛਾਣਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ। ਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਤੋਂ ਹੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੀ ਸਹਿਮਤੀ ਜੋੜਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਪੰਜ ਨਿਯੰਤਰਣ ਇੱਕ ਡਿਫੈਂਸੇਬਲ ਡੇਟਾ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

• ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਵਰਤੋਂ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਪੀਕਰ ਸਹਿਮਤੀ - ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਧਾਰਾ ਨਹੀਂ।
• PII ਦੀ ਪਛਾਣ ਰੱਦ ਕਰਨਾ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿੱਜੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸੋਧਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਘਟਨਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨਹੀਂ।
• GDPR, HIPAA, ਅਤੇ CCPA ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਖੇਤਰੀ ਡੇਟਾ-ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਨੂੰਨ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤੀ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੇ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਵੇਸ਼ੀ ਨਮੂਨੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਸਦੀ ਕੋਈ ਕੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਨਾ ਕਿ ਉਪਚਾਰ ਵਿੱਚ, ਜਿੱਥੇ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਸਭ ਕੁਝ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਅਤੇ ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਉਤਪਾਦਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਤਣਾਅ-ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੇ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਦੱਸ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। 93% ਸੰਗਠਨਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ AI ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, 40% ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ AI ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਉਲੰਘਣਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹਨ, ਅਤੇ 66% ਨੂੰ ਹੁਣ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਾਈਸ ਜਾਂ ਓਨ-ਕਲਾਊਡ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਖਰੀਦਦਾਰ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ - ਅਤੇ ਵਧਦੀ ਹੋਈ, ਉਹ ਇੱਕ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਜਿੱਥੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਅੱਠ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਖੇਤਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਨ।

• ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ FAQ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਬੋਟ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• IVR ਅਤੇ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਕਾਲ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਰੂਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ KYC ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
• ਐਚਆਰ ਅਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਨੀਤੀ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਨਵੇਂ-ਨਿਯੁਕਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• IoT ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਪਾਵਰ ਸਮਾਰਟ ਸਪੀਕਰ ਅਤੇ ਪਹਿਨਣਯੋਗ।
• ਪ੍ਰਚੂਨ ਅਤੇ ਵਪਾਰ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਮਿਆਰੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰਹਿਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ, ਸੰਮਲਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਇੱਕੋ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ 'ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਫਰਕ ਡੋਮੇਨ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਪਾਲਣਾ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਆਖਰੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੀਮਾਂ ਘੱਟ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੈਨਾਤੀ ਡੈਮੋ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਬਿਹਤਰ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਬਿਹਤਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ

ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ-ਗ੍ਰੇਡ ਸਹਾਇਕ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾ-ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਸ਼ੇਪ ਨੇ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਇਆ ਹੈ:

• 70 ਹਜ਼ਾਰ+ ਘੰਟੇ ਬੋਲੀ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ,
• 150+ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ,
• 50+ ਗਲੋਬਲ ਸਹਿਯੋਗੀ,
• 10+ ਸਾਲ ਫਾਰਚੂਨ 500 ਏਆਈ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨਾ,
• a ਛੇ-ਸਿਗਮਾ ਸਟੇਜ-ਗੇਟ QA ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ,
• 240+ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਜਦੋਂ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀਆਂ ਤਾਂ ਸ਼ੈਲਫ ਤੋਂ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਸਪੀਚ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ, ਟੀਚਾ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ: ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗੱਲ ਕਰੇਗਾ, ਸਹਿਮਤੀ ਟ੍ਰੇਲ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।

ਤਲ ਲਾਈਨ

ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ ਏਆਈ ਹੁਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਸਵਾਲ ਨਹੀਂ ਰਹੀ ਹੈ। ਲੂਪ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਰ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਬਜਟ ਵਿੱਚ ਲਾਈਨ ਆਈਟਮਾਂ ਹਨ। ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਡੇਟਾ ਪਰਤ - ਲੰਬੀ-ਪੂਛ ਕਵਰੇਜ, ਲੇਬਲ ਸਮਝੌਤਾ, ਜਨਸੰਖਿਆ ਸੰਤੁਲਨ, ਸਹਿਮਤੀ, ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਦੀ ਘਾਟ।

ਇਹੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਫਾਇਦਾ ਬੈਠਦਾ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਦੋ ਟੀਮਾਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਭੇਜਣਗੀਆਂ, ਅਤੇ ਇਹ ਪਾੜਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਵੇਗਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਲਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਕਿਸਦੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਸੀ।