MantisGem

यह क्या करता है

हमारा ऐप्लिकेशन, एलएलएम के ज़्यादातर उपयोगकर्ताओं को होने वाली एक आम समस्या को ठीक करता है. कई उपयोगकर्ता, गतिविधियों के सुझाव पाने या ऐसे विकल्पों को एक्सप्लोर करने में दिलचस्पी रखते हैं जो उनकी सामान्य प्राथमिकताओं या किसी खास स्थिति के हिसाब से उनकी ज़रूरतों के मुताबिक हों. हालांकि, उन्हें अक्सर ऐसे जवाब मिलते हैं जो उनकी ज़रूरतों के हिसाब से नहीं होते.

इस समस्या को हल करने के लिए, एक कुशल मानव सहायक इन तरीकों का इस्तेमाल कर सकता है: उपयोगकर्ता से ऐसे काम के सवाल पूछे जा सकते हैं जिनसे उन्हें अपने विकल्पों को कम करने में मदद मिल सके. साथ ही, ऐसी जानकारी इकट्ठा की जा सकती है जो सीधे तौर पर काम की न हो, लेकिन उपयोगकर्ता की सोच को समझने में मदद कर सके. पहला, फ़्लिप्ड इंटरैक्शन और सिलसिलेवार तरीके से सवाल पूछने से जुड़ा है. इनमें एआई (AI) ने काफ़ी तरक्की की है. दूसरी ओर, बाद वाला तरीका, संज्ञानात्मक मनोविज्ञान और व्यवहार के विश्लेषण से जुड़े टूल से जुड़ा है.

हमने पहले तरीके को लागू करने के लिए, Gemini की सुविधा का इस्तेमाल किया है. इसमें हम उपयोगकर्ता की क्वेरी लेते हैं और उसे फ़्लिप् किए गए इंटरैक्शन को पूरा करने के अनुरोध के साथ जोड़ते हैं. यह एपीआई कॉल की मदद से किया जाता है. बाद वाला काम ज़्यादा संवेदनशील और आसान नहीं है. इसलिए, हमने Gemini और मनोविज्ञान के साहित्य से मिले आइडिया का इस्तेमाल करके, चुनिंदा ट्रेनिंग के कई उदाहरणों का इस्तेमाल किया है. इसलिए, हमारा मॉडल Gemini की मूल क्षमताओं और उदाहरणों से सुझाए गए सवाल पूछने के पैटर्न का इस्तेमाल करता है. इससे, उपयोगकर्ता से बातचीत को इस तरह से निर्देशित किया जा सकता है कि उपयोगकर्ता से काम की जानकारी सबसे अच्छी तरह से हासिल की जा सके और उसे मनमुताबिक नतीजे मिल सकें.