Gemini API का इस्तेमाल करके, Wolf Games हर दिन दिलचस्प क्राइम स्टोरीज़ कैसे बना रहा है

गेमिंग में नए और दिलचस्प कॉन्टेंट की मांग लगातार बढ़ रही है. इनोवेटिव स्टार्टअप Wolf Games के लिए, इसका मतलब है कि अपने खिलाड़ियों को हर दिन नई और इंटरैक्टिव क्राइम स्टोरीज़ उपलब्ध कराना. वे Gemini API की मदद से, इस बड़े लक्ष्य को हासिल कर रहे हैं. खास तौर पर, Gemini 2.0 Flash और Gemini 2.0 Flash Thinking की मदद से, वे बड़े पैमाने पर जटिल नैरेटिव जनरेट कर रहे हैं.

Wolf Games, मोबाइल गेमर्स और रहस्यों में दिलचस्पी रखने वाले उन लोगों को टारगेट करता है जो रोज़ समस्याओं को हल करने का अनुभव पाना चाहते हैं. उनके ऐप्लिकेशन में हर दिन, पुलिस की रिपोर्ट, फ़ोटो, इंटरव्यू, और डाइनैमिक कैरेक्टर के साथ-साथ, असल तौर पर क्राइम सीन दिखाए जाते हैं. इससे खिलाड़ियों को नियमित तौर पर नए पुराने मामलों में दिलचस्पी लेने में मदद मिलती है.

हर दिन वीडियो अपलोड करने के लिए, आपको तेज़ी से और सटीक तरीके से कॉन्टेंट बनाना होगा. Gemini API को इंटिग्रेट करने से पहले, Wolf Games को पिछले मॉडल से जुड़ी समस्याओं का सामना करना पड़ा. इन मॉडल से, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट (सिर्फ़ 80% सफलता) और प्रॉम्प्ट को लागू करने में लगने वाले समय (छह मिनट तक) में समस्या आ रही थी.

सह-संस्थापक और सीटीओ, नोआ रोसेनबर्ग बताते हैं, "हम प्रॉम्प्ट को लागू करने वाले डीएजी में Gemini API का इस्तेमाल करते हैं, ताकि नई और दिलचस्प अपराध कहानियां जनरेट की जा सकें." "हमारी प्रोसेस में, बेहतर तरीके से तैयार किए गए कई प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल किया जाता है. इससे, बिना क्रम वाले कॉन्टेंट से स्ट्रक्चर्ड कॉन्टेंट तैयार किया जाता है. इसे नैरेटिव जनरेशन कहा जाता है."

Wolf Games के सलूशन का मुख्य हिस्सा, उनका इन-हाउस टूल "प्रॉम्प्ट कंपोजर" है. यह प्रॉम्प्ट को लागू करने के 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 चलाया जा सकता है. जैसे, यूनीक नामों को पक्का करना और जनरेशन की पूरी प्रोसेस के दौरान स्टेटस मैनेज करना. इसकी मदद से, वे ये काम कर सकते हैं:

• 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 स्टोर करके, रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) का इस्तेमाल करें. जैसे, कि किरदार की पिछली जानकारी और केस के इवेंट. इससे, कहानी में एकता बनी रहती है. उदाहरण के लिए, इवेंट के बेयसियन कैज़ल ग्राफ़ का रेफ़रंस देना. यह ग्राफ़, जानकारी में लॉजिकल डिपेंडेंसी को मैप करता है. इससे, डिजिटल बैंक स्टेटमेंट जनरेट करते समय, सटीक और एक जैसी जानकारी मिलती है.
• स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, खास तौर पर JSON का इस्तेमाल करें. इसके बाद, Pydantic जैसे टूल का इस्तेमाल करके इसकी पुष्टि करें. इससे, डाउनस्ट्रीम की भरोसेमंदता को पक्का किया जा सकता है.

Wolf Games, Gemini 2.0 Flash Thinking का इस्तेमाल करके, बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो (1 लाख से ज़्यादा टोकन) और आउटपुट के साथ कॉम्प्लेक्स टेक्स्ट जनरेट करता है. इससे, ऐसे वर्कफ़्लो को एक साथ जोड़ा जा सकता है जिनके लिए पहले कई चरणों की ज़रूरत होती थी. उनके मुताबिक, Gemini 2.0 Flash, तेज़ी से काम करने के लिए "बेहद बेहतर और भरोसेमंद" है. वे Gemini 2.5 Pro का इस्तेमाल करके, कम-शॉट वाले उदाहरण जनरेट करते हैं, ताकि Gemini 2.0 Flash की परफ़ॉर्मेंस बेहतर हो सके.

उनके वर्कफ़्लो में Google AI Studio एक अहम टूल है. "Google AI Studio, Google का सबसे ज़्यादा इस्तेमाल किया जाने वाला प्रॉडक्ट बन गया है. यह रोज़ के इस्तेमाल में, Gmail, Calendar, और Search को भी पीछे छोड़ रहा है." नूह ने बताया कि यह प्रॉडक्ट, तुरंत एक्सपेरिमेंट करने के लिए कितना अहम है.

Gemini मॉडल पर माइग्रेट करने से, कई बेहतर सुधार हुए हैं:

• ज़्यादा सटीक जानकारी: तुरंत लागू करने की सफलता दर 80% से बढ़कर 96% हो गई. इससे अच्छी क्वालिटी का स्ट्रक्चर्ड कॉन्टेंट मिलता है.
• इंतज़ार का समय कम हुआ: ज़्यादातर प्रॉम्प्ट के लिए, प्रॉम्प्ट पूरा होने में लगने वाला समय काफ़ी कम हो गया है. अब यह कुछ मिनट से घटकर 20 सेकंड से भी कम हो गया है.
• कॉन्टेंट बनाने की प्रोसेस को आसान बनाना: Gemini मॉडल, खास तौर पर Gemini 2.0 Flash की तेज़ी और भरोसेमंदता की वजह से, हर रोज़ अपराध से जुड़ी ज़्यादा जानकारी वाली खबरें तैयार करने की क्षमता काफ़ी बढ़ गई है.

"Gemini मॉडल, स्ट्रक्चर्ड नैरेटिव कॉन्टेंट को तेज़ी से और भरोसेमंद तरीके से जनरेट करने की हमारी ज़रूरत को पूरा करते हैं," नोआ ने कहा. Wolf Games के लिए एक अहम थ्रेशोल्ड यह है कि टेक्स्ट को लेखक के पढ़ने से ज़्यादा तेज़ी से जनरेट किया जाए. इससे, क्रिएटिव फ़्लो की स्थिति बनी रहती है. Gemini मॉडल की मदद से, उन्हें लगातार ऐसा करने में मदद मिली है.

Wolf Games, Gemini API का ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा उठाने की योजना बना रहा है. खास तौर पर, आने वाले समय में उपलब्ध होने वाले मॉडल की क्रिएटिव क्षमता का इस्तेमाल करके, गेम में होने वाली धोखाधड़ी के ज़्यादा असली सबूत जनरेट करने के लिए. अपने अनुभव के आधार पर, नोआ डेवलपर को यह सलाह देते हैं:

"Gemini मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट बनाने का तरीका समझने में समय लगाएं. तेज़ी से काम करने वाले मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट बनाने के लिए, ज़्यादा बेहतर मॉडल का इस्तेमाल करें." वे अच्छी तरह से बनाए गए स्कीमा और कुछ उदाहरणों की अहमियत पर ज़ोर देते हैं. साथ ही, डेवलपर को यह सुझाव देते हैं कि "वे एक्सपेरिमेंट चलाकर यह समझें कि Gemini मॉडल, लेटल स्पेस में एन्कोड किए गए डेटा का इस्तेमाल कैसे करते हैं."

नॉआ के लिए, एआई एक बेहतरीन क्रिएटिव कैटलिज़र है: "मेरे जीवन में कॉन्टेंट बनाने में हमेशा समस्याएं आती रही हैं... अब एआई की मदद से, मैं अपनी सोच के हिसाब से कुछ भी बना सकती हूं. इसके लिए, मुझे बहुत मेहनत नहीं करनी पड़ती."

Wolf Games ने Gemini API का इस्तेमाल करके, गेम डेवलपमेंट में क्रांतिकारी बदलाव किए हैं. इससे क्रिएटर्स, पहले से कहीं ज़्यादा तेज़ी से दर्शकों को बेहतर अनुभव दे पा रहे हैं.

एआई के भविष्य को बेहतर बनाने के लिए, Google AI Studio में जाकर काम शुरू किया जा सकता है. साथ ही, Gemini API के दस्तावेज़ एक्सप्लोर किए जा सकते हैं.