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उद्यम के लिए, जेनेरिक एआई मॉडल से सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए सही संकेत ढूंढना हमेशा एक आसान काम नहीं होता है। कुछ संगठनों में, यह शीघ्र इंजीनियर की एक नई स्थिति में आया है, लेकिन यह बिल्कुल नहीं है कि लिंक्डइन पर क्या हुआ।
पेशेवर नेटवर्किंग प्लेटफ़ॉर्म Micros .fft के स्वामित्व में है और वर्तमान में 1 बिलियन से अधिक उपयोगकर्ता खाता खा रहा है। हालांकि लिंक्डइन एक बड़ा संगठन है, लेकिन यह उसी मौलिक चुनौती का सामना करता है जो जेन एआई-तकनीकी और गैर-तकनीकी पेशेवर उपयोगकर्ताओं के साथ लगभग किसी भी आकार के संगठन अंतर को खत्म कर देती है। लिंक्डइन के लिए, सामान्य AI उपयोग केस अंतिम उपयोगकर्ता और आंतरिक उपयोगकर्ता दोनों का सामना करता है।
जबकि कुछ संगठन केवल स्प्रेडशीट के साथ या केवल स्लैक और मैसेजिंग चैनलों में संकेतों को साझा करने का विकल्प चुन सकते हैं, लिंक्डइन ने कुछ हद तक एक उपन्यास दृष्टिकोण लिया। कंपनी ने कहा कि कंपनी ने “सहयोगी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग प्लेग्राउंड” कहा है जो तकनीकी और गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को एक साथ काम करने में सक्षम बनाता है। सिस्टम प्रौद्योगिकियों के वास्तव में दिलचस्प संयोजन का उपयोग करता है, जिसमें बड़े -लैंगुएज मॉडल डेलो (एलएलएमएस), लैंगचेन और बृहस्पति नोटबुक शामिल हैं।
लिंक्डइन ने पहले से ही AI सुविधाओं के साथ अपने बिक्री नेविगेटर उत्पादन को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए दृष्टिकोण का उपयोग किया है, विशेष रूप से लेखा पर ध्यान केंद्रित करना – एक ऐसा उपकरण जो कंपनी के शोध समय को 2 घंटे से 5 मिनट तक कम करता है।
ग्रह पर हर दूसरे संगठन की तरह, लिंक्डइन की प्रारंभिक जनरल एआई यात्रा ने यह पता लगाने की कोशिश की कि क्या काम करता है।
“जब हमने जनरल एआई का उपयोग करके परियोजनाओं पर काम करना शुरू किया, तो उत्पाद प्रबंधकों के पास हमेशा कई विचार थे, जैसे ‘अरे, हम यह कोशिश क्यों नहीं कर सकते? लिंक्डइन स्टाफ सॉफ्टवेयर फ्यूचवेयर इंजीनियर, अजय प्रकाश ने वेंचरबिट को बताया, “हम इसे क्यों नहीं आज़मा सकते। “पूरा विचार शीघ्र इंजीनियरिंग बनाने और उनके लिए अलग -अलग चीजों को आज़माने के लिए था, और इंजीनियरों को हर चीज में बाधा नहीं होना चाहिए।”
एक तकनीकी उद्यम में जनरल एआई को तैनात करने के लिए संगठनात्मक चुनौती
यह सुनिश्चित करने के लिए, लिंक्डइन मशीन लर्निंग (एमएल) और एआई वर्ल्ड के लिए कोई अजनबी नहीं है।
इस दृश्य में कभी चटपट आने से पहले, लिंक्डइन ने एआई मॉडल के न्याय को मापने के लिए पहले ही एक टूलकिट बना दिया था। 2022 में वीबी ट्रांसफॉर्म पर, कंपनी ने अपनी एआई रणनीति (उस समय) को रेखांकित किया। जनरल एआई, हालांकि, थोड़ा अलग है। इंजीनियरों का उपयोग करना विशेष रूप से आवश्यक नहीं है और अधिक व्यापक रूप से सुलभ है। यह एक क्रांति है जिसने चैटगैप को उगल दिया। सामान्य AI -Operated एप्लिकेशन का निर्माण एक पारंपरिक ऐप बनाने के समान नहीं हैं।
प्रकाश बताते हैं कि जनरल एआई से पहले, इंजीनियरों को आमतौर पर उत्पादन प्रबंधन कर्मचारियों से उत्पादन आवश्यकताओं का एक सेट मिलेगा। उसके बाद वे बाहर जाते थे और एक उत्पाद बनाते थे।
जनरल एआई के साथ, इसके विपरीत, उत्पादन प्रबंधक यह देखने के लिए अलग -अलग चीजों की कोशिश कर रहे हैं कि क्या संभव है और क्या काम करता है। पारंपरिक एमएल के खिलाफ जो गैर-तकनीकी कर्मचारियों के लिए ible सेक्सिबल नहीं था, जनरल एआई सभी प्रकार के उपयोगकर्ताओं के लिए आसान है।
पारंपरिक शीघ्र इंजीनियरिंग अक्सर बाधाएं पैदा करती है, जिसमें इंजीनियर किसी भी परिवर्तन या प्रयोगों के प्रवेश द्वार के रूप में काम करते हैं। लिंक्डइन का दृष्टिकोण एक अनुकूलित बृहस्पति नोटबुक के माध्यम से एक उपयोगकर्ता -दोस्ती इंटरफ़ेस प्रदान करके इस गतिशील को बदल देता है, जो पारंपरिक रूप से डेटा वाजर और एमएल कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है।
लिंक्डइन प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग प्ले का मैदान क्या है
यह आश्चर्य की बात नहीं है कि लिंक्डइन द्वारा उपयोग किए जाने वाले डिफ़ॉल्ट LT LLM विक्रेता खुला है। अंत में, लिंक्डइन माइक्रोस .ft का हिस्सा है, जो Azure Openai प्लेटफॉर्म का आयोजन करता है।
लिंक्डइन के सीनियर इंजीनियरिंग मैनेजर लुकज़ कैरोवस्की ने बताया कि यह ओपनआईए का उपयोग करना अधिक सुविधाजनक है, क्योंकि इसकी टीम को लिंक्डइन/माइक्रो .ft वातावरण तक आसान पहुंच मिली। उन्होंने कहा कि अन्य मॉडलों का उपयोग करने के लिए अतिरिक्त सुरक्षा और कानूनी समीक्षा प्रक्रियाओं की आवश्यकता होगी, जो उन्हें उपलब्ध कराने में अधिक समय लगेगा। टीम ने शुरू में सर्वश्रेष्ठ मॉडल के लिए izing को ptimizing के बजाय उत्पाद और विचार को मान्य करना पसंद किया।
एलएलएम सिस्टम का एकमात्र हिस्सा है, जिसमें शामिल हैं:
- इंटरफ़ेस स्तर के लिए बृहस्पति नोटबुक;
- त्वरित ऑर्केस्ट्रेशन के लिए लैंगचेन;
- परीक्षण के दौरान डेटा लेक क्वेरी के लिए ट्रिनो;
- आसान पहुंच के लिए कंटेनर -आधारित तैनाती;
- गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए कस्टम यूआई तत्व।
कैसे लिंक्डइन का सहयोगी शीघ्र इंजीनियरिंग खेल खेलता है
इंटरएक्टिव पायथन भाषा इंटरफ़ेस का उपयोग करके मॉडल और डेटा को परिभाषित करने में मदद करने के लिए लगभग एक दशक तक एम.एल. बृहस्पति नोटबुक का व्यापक रूप से समुदाय में उपयोग किया गया है।
कैरोवस्की ने समझाया कि लिंक्डइन के पूर्व-प्रोग्राम किए गए बृहस्पति नोटबुक को गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को अधिक सुलभ बनाने के लिए। नोटबुक में यूआई तत्व जैसे टेक्स्ट बी बॉक्स क्यू और बटन शामिल हैं जो किसी भी प्रकार के उपयोगकर्ता को शुरू करना आसान बनाते हैं। नोटबुक को इस तरह से पैक किया जाता है जो उपयोगकर्ताओं को न्यूनतम सूचनाओं के साथ, और एक जटिल विकास वातावरण स्थापित किए बिना आसानी से पर्यावरण को लॉन्च करने की अनुमति देता है। मुख्य उद्देश्य दोनों तकनीकी और गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को सामान्य एआई का उपयोग करने के लिए विभिन्न संकेतों और विचारों के साथ प्रयोग करने की अनुमति देना है।
ऐसा करने के लिए, टीम ने लिंक्डइन की आंतरिक डेटा झील से डेटा तक पहुंच को भी एकीकृत किया। यह उपयोगकर्ताओं को सुरक्षित रूप से उपयोगकर्ताओं को संकेतों और प्रयोगों में उपयोग करने के लिए उपयोग करने की अनुमति देता है।
लैंगचेन जनरल एआई ऐप को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए एक पुस्तकालय के रूप में कार्य करता है। फ्रेमवर्क टीम को आसानी से विभिन्न संकेतों और चरणों को एक साथ जोड़ने में मदद करता है, जैसे कि बाहरी स्रोतों से डेटा लाना, अंतिम आउटपुट को फ़िल्टर करना और संश्लेषित करना।
जबकि लिंक्डइन वर्तमान में पूरी तरह से स्वायत्त, एजेंट -आधारित अनुप्रयोगों को बनाने पर ध्यान केंद्रित नहीं कर रहा है, कैरोवस्की ने कहा कि यह लैंगचेन को भविष्य में उस दिशा में संभावित रूप से आगे बढ़ने की नींव के रूप में देखता है।
लिंक्डइन के दृष्टिकोण में बहुस्तरीय मूल्यांकन के तरीके भी शामिल हैं:
- आउटपुट सत्यापन के लिए एम्बेडिंग-आधारित संगति-जाँच;
- पूर्व -बिल्ट मूल्यांकनकर्ताओं द्वारा स्वचालित क्षति की जांच करें;
- छोटे लोगों का मूल्यांकन करने के लिए बड़े मॉडल का उपयोग करके एलएलएम -आधारित मूल्यांकन;
- एकीकृत मानव विशेषज्ञ समीक्षा प्रक्रियाएं।
मिनट से मिनट: शीघ्र इंजीनियरिंग खेल के मैदान के लिए वास्तविक दुनिया का प्रभाव
इस दृष्टिकोण की प्रभावशीलता को लिंक्डइन की लेखा सुविधा द्वारा दर्शाया गया है, जिसने कंपनी के शोध समय को दो घंटे से पांच मिनट तक कम कर दिया।
यह सुधार केवल त्वरित प्रक्रिया के बारे में नहीं था – यह मूल बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है कि कैसे एआई सुविधाओं को डोमेन विशेषज्ञों के प्रत्यक्ष इनपुट से विकसित और शुद्ध किया जा सकता है।
“हम बिक्री में डोमेन विशेषज्ञ नहीं हैं,” कैरोवस्की ने कहा। “यह प्लेटफ़ॉर्म बिक्री विशेषज्ञों को एआई सुविधाओं को सीधे मान्य और शुद्ध करने की अनुमति देता है, एक तंग प्रतिक्रिया लूप बनाता है जो पहले संभव नहीं था।”
जबकि लिंक्डइन आंतरिक प्रणालियों के साथ अपनी गहरीता के कारण अपने जनरल एआई प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग प्लेग्राउंड को खोलने की योजना नहीं बना रहा है, यह दृष्टिकोण अन्य उद्यमों के लिए सबक प्रदान करता है जो एआई विकास को स्केल करना चाहते हैं। यद्यपि पूर्ण कार्यान्वयन उपलब्ध नहीं हो सकता है, एक ही मूल बिल्डिंग ब्लॉक – यानी एलएलएम, लैंगचेन और ज्यूपिटर नोटबुक – अन्य संगठनों के लिए एक समान दृष्टिकोण बनाने के लिए उपलब्ध हैं।
कैरोवस्की और प्रकाश दोनों ने इस बात पर जोर दिया कि जनरल एआई के साथ, एक्सेस कैसिलिटी पर ध्यान केंद्रित करना महत्वपूर्ण है। शुरुआत से ही क्रॉस-फंक्शनल सहयोग को सक्षम करना भी महत्वपूर्ण है।
“हमें समुदाय से बहुत सारे विचार मिले, और हमने समुदाय से बहुत कुछ सीखा,” लुकज़ ने कहा। “हम मुख्य रूप से इस बात से प्रसन्न हैं कि अन्य लोग क्या सोचते हैं और कैसे वे विषय विशेषज्ञों से इंजीनियरिंग टीमों के लिए कौशल ला रहे हैं।”
