Wolf Games, Gemini API की मदद से हर दिन क्राइम की दिलचस्प कहानियां कैसे बना रहा है

गेमिंग में नए और दिलचस्प कॉन्टेंट की मांग लगातार बढ़ती जा रही है. यह सुविधा, गेम बनाने वाली एक नई कंपनी Wolf Games के लिए काफ़ी फ़ायदेमंद है. इससे वह हर दिन अपने खिलाड़ियों को अपराध की नई और इंटरैक्टिव कहानियां उपलब्ध करा सकती है. वे इस मुश्किल लक्ष्य को हासिल करने के लिए, Gemini API का इस्तेमाल कर रहे हैं. खास तौर पर, Gemini 2.0 Flash और Gemini 2.0 Flash Thinking का इस्तेमाल करके, वे बड़े पैमाने पर जटिल नैरटिव जनरेट कर रहे हैं.

Wolf Games, मोबाइल गेम खेलने वाले लोगों और रहस्य सुलझाने में दिलचस्पी रखने वाले लोगों को टारगेट करता है. ये ऐसे लोग होते हैं जिन्हें रोज़ाना पहेलियां सुलझाने में मज़ा आता है. इनका ऐप्लिकेशन, हर दिन अपराध की असली घटनाओं को दिखाता है. इसमें पुलिस रिपोर्ट, फ़ोटो, इंटरव्यू, और डाइनैमिक किरदार शामिल होते हैं. इससे खिलाड़ियों को हर दिन, अनसुलझे नए मामलों को सुलझाने का मौका मिलता है.

हर रोज़ कॉन्टेंट जनरेट करने के लिए, तेज़ी से और सटीक कॉन्टेंट जनरेट करना ज़रूरी है. Gemini API को इंटिग्रेट करने से पहले, Wolf Games को पिछले मॉडल के साथ कई समस्याओं का सामना करना पड़ा. जैसे, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट में लगातार गड़बड़ियां होना (सिर्फ़ 80% सफलता) और प्रॉम्प्ट को पूरा करने में ज़्यादा समय लगना (छह मिनट तक).

सह-संस्थापक और सीटीओ नोआ रोज़ेनबर्ग बताते हैं,"हम प्रॉम्प्ट एक्ज़ीक्यूशन डीएजी में Gemini API का इस्तेमाल करते हैं, ताकि अपराध की नई और दिलचस्प कहानियाँ जनरेट की जा सकें." "हमारी प्रोसेस में, कई प्रॉम्प्ट को अच्छी तरह से ट्यून किया जाता है, ताकि एक ऐसी प्रोसेस से स्ट्रक्चर्ड कॉन्टेंट तैयार किया जा सके जो मूल रूप से अनस्ट्रक्चर्ड है. जैसे, कहानी जनरेट करना."

Wolf Games के समाधान का मुख्य हिस्सा, उनका इन-हाउस टूल "Prompt Composer" है. यह टूल, उनके प्रॉम्प्ट एक्ज़ीक्यूशन डीएजी को मैनेज करता है. इस फ़्रेमवर्क की मदद से, फ़ंक्शन कॉल को इंटिग्रेट किया जा सकता है. साथ ही, लॉजिक के लिए कस्टम Python स्क्रिप्ट को एक्ज़ीक्यूट किया जा सकता है. जैसे, यह पक्का करना कि नाम यूनीक हों. इसके अलावा, जनरेशन की पूरी प्रोसेस के दौरान स्टेट को मैनेज किया जा सकता है. इससे उन्हें ये काम करने की अनुमति मिलती है:

• Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash, और Gemini 2.0 Flash Thinking जैसे अलग-अलग मॉडल के बीच आसानी से स्विच करें.
• जनरेट किए गए सभी कॉन्टेंट को एक परसिस्टेंट डेटाबेस में सेव करके, रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) का इस्तेमाल करें. जैसे, किरदार की बैकस्टोरी और केस इवेंट. इससे यह पक्का किया जा सकेगा कि कहानी में एकरूपता बनी रहे. उदाहरण के लिए, डिजिटल बैंक स्टेटमेंट जनरेट करते समय, इवेंट के बेज़ियन कॉज़ल ग्राफ़ का रेफ़रंस देना. इससे यह पक्का किया जा सकता है कि स्टेटमेंट में दी गई जानकारी सटीक और एक जैसी हो. यह ग्राफ़, नैरटिव में लॉजिकल डिपेंडेंसी को मैप करता है.
• स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, खास तौर पर JSON को लागू करें. इसके बाद, Pydantic जैसे टूल का इस्तेमाल करके इसकी पुष्टि करें. इससे यह पक्का किया जा सकेगा कि डाउनस्ट्रीम में डेटा भरोसेमंद है.

Wolf Games, मुश्किल टेक्स्ट जनरेट करने के लिए Gemini 2.0 Flash Thinking का इस्तेमाल करता है. इसमें बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो (1 लाख से ज़्यादा टोकन) और आउटपुट होते हैं. इससे उन वर्कफ़्लो को एक साथ किया जा सकता है जिनके लिए पहले कई चरणों की ज़रूरत होती थी. उन्हें Gemini 2.0 Flash, "बेहद भरोसेमंद और तेज़ी से काम करने वाला" मॉडल लगता है. वे अक्सर Gemini 2.5 Pro का इस्तेमाल करके, कुछ उदाहरण जनरेट करते हैं. इससे Gemini 2.0 Flash की परफ़ॉर्मेंस बेहतर होती है.

Google AI Studio, उनके वर्कफ़्लो का एक अहम टूल है. नोआ ने कहा, "Google AI Studio, Google के उन प्रॉडक्ट में से एक है जिसे मैं सबसे ज़्यादा इस्तेमाल करता हूं. यह Gmail, Calendar, और Search को भी पीछे छोड़ चुका है." उन्होंने बताया कि यह प्रॉडक्ट, प्रॉम्प्ट के साथ एक्सपेरिमेंट करने के लिए बहुत अच्छा है.

Gemini मॉडल पर माइग्रेट करने से, इन मामलों में काफ़ी सुधार हुआ:

• ज़्यादा सटीक नतीजे: प्रॉम्प्ट को पूरा करने की दर 80% से बढ़कर 96% हो गई. इससे यह पक्का होता है कि कॉन्टेंट अच्छी क्वालिटी का है और उसे व्यवस्थित तरीके से बनाया गया है.
• कम समय में जवाब मिलना: ज़्यादातर प्रॉम्प्ट के लिए, जवाब मिलने में लगने वाला समय कुछ मिनटों से घटकर 20 सेकंड से भी कम हो गया है.
• कॉन्टेंट प्रोडक्शन को बेहतर बनाना: Gemini मॉडल, खास तौर पर Gemini 2.0 Flash की तेज़ स्पीड और भरोसेमंद परफ़ॉर्मेंस की वजह से, हर दिन अपराध से जुड़ी कहानियों को ज़्यादा जानकारी के साथ जनरेट करने की क्षमता में काफ़ी सुधार हुआ है.

नोआह कहते हैं, "Gemini मॉडल, स्ट्रक्चर्ड नैरेटिव कॉन्टेंट को तेज़ी से और भरोसेमंद तरीके से जनरेट करने की हमारी ज़रूरत को पूरा करते हैं." Wolf Games के लिए, एक अहम थ्रेशोल्ड यह है कि टेक्स्ट को इतनी तेज़ी से जनरेट किया जाए कि लेखक उसे पढ़ सकें. साथ ही, उनके क्रिएटिव काम का फ़्लो बना रहे. Gemini मॉडल ने इस थ्रेशोल्ड को लगातार हासिल करने में उनकी मदद की है.

Wolf Games, Gemini API का इस्तेमाल और भी ज़्यादा करने का प्लान बना रहा है. खास तौर पर, आने वाले मॉडल की क्रिएटिविटी की क्षमता का इस्तेमाल करके, गेम से जुड़े और भी ज़्यादा भरोसेमंद सबूत जनरेट करने का प्लान बना रहा है. अपने अनुभव के बारे में बताते हुए, नोआ ने डेवलपर को यह सलाह दी है:

"Gemini मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट लिखने के तरीके को अच्छी तरह से समझें. तेज़ी से काम करने वाले मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट बनाने के लिए, ज़्यादा बेहतर मॉडल का इस्तेमाल करें." उन्होंने अच्छी तरह से स्ट्रक्चर्ड स्कीमा और कुछ उदाहरणों की अहमियत पर ज़ोर दिया है. साथ ही, डेवलपर को यह सुझाव दिया है कि "वे एक्सपेरिमेंट करके यह जानें कि Gemini मॉडल, लेटेंट स्पेस में कोड किए गए डेटा का इस्तेमाल कैसे करते हैं."

नोआ के लिए, एआई एक बेहतरीन क्रिएटिव कैटालिस्ट है: "मैं हमेशा से ही कॉन्टेंट बनाने में कमज़ोर रहा हूं... अब एआई की मदद से, मैं अपनी सोच के हिसाब से कुछ भी बना सकता हूं. इसके लिए, मुझे ज़्यादा मेहनत भी नहीं करनी पड़ती."

Wolf Games ने Gemini API का बेहतरीन तरीके से इस्तेमाल किया है. इससे पता चलता है कि यह गेम डेवलपमेंट के तरीके में बड़ा बदलाव ला सकता है. साथ ही, क्रिएटर्स को पहले से कहीं ज़्यादा तेज़ी से शानदार अनुभव देने वाले गेम बनाने में मदद कर सकता है.

एआई के भविष्य को बनाने के लिए, Google AI Studio का इस्तेमाल शुरू करें. साथ ही, Gemini API के दस्तावेज़ देखें.