मार्गदर्शिका

एक व्यावसायिक उपयोग के मामले के लिए एआई प्रकारों के बीच अंतर करना।

→सामग्री निर्माण (टेक्स्ट, चित्र, कोड) के लिए जेनेरेटिव एआई का उपयोग करें। मौजूदा डेटा के वर्गीकरण, भविष्यवाणी और विश्लेषण के लिए पारंपरिक/भेदभावपूर्ण एआई का उपयोग करें।

क्यों: जेनेरेटिव एआई नई, अनूठी सामग्री *बनाता* है। पारंपरिक एआई मौजूदा डेटा का *विश्लेषण* या *वर्गीकरण* करता है। यह एक मूलभूत अवधारणा है।

शुरू से मॉडल बनाने या प्री-ट्रेन्ड मॉडल का उपयोग करने का निर्णय लेना।

→फाउंडेशन मॉडल (जैसे Gemini) का लाभ उठाएं जो विशाल, विविध डेटासेट पर प्री-ट्रेन्ड होते हैं और उन्हें विशिष्ट कार्यों के अनुकूल बनाते हैं।

क्यों: फाउंडेशन मॉडल प्रॉम्प्टिंग या फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से विशेषज्ञ बनाए जा सकने वाले शक्तिशाली, सामान्य-उद्देश्यीय आधार प्रदान करके विकास के समय और संसाधन लागत को काफी कम करते हैं।

एक समाधान को टेक्स्ट, छवियों, ऑडियो या वीडियो के संयोजनों को समझने और संसाधित करने की आवश्यकता है।

→Gemini जैसे मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करें, जो एक ही प्रॉम्प्ट में विभिन्न डेटा प्रकारों में स्वाभाविक रूप से तर्क कर सकता है।

क्यों: मल्टीमॉडल मॉडल प्रत्येक डेटा प्रकार के लिए अलग-अलग मॉडल को एक साथ जोड़ने की जटिलता से बचते हैं, जिससे अधिक परिष्कृत, क्रॉस-डोमेन समझ सक्षम होती है।

एक LLM आत्मविश्वास से प्रशंसनीय लेकिन तथ्यात्मक रूप से गलत जानकारी उत्पन्न कर रहा है।

→मॉडल को सत्यापन योग्य डेटा स्रोतों से जोड़ने के लिए ग्राउंडिंग तकनीकों, मुख्य रूप से Retrieval-Augmented Generation (RAG), को लागू करें।

क्यों: मृगतृष्णा (Hallucinations) एक अंतर्निहित जोखिम है। ग्राउंडिंग मॉडल की प्रतिक्रियाओं को सत्य के स्रोत में लंगर डालती है, जिससे यह तथ्यात्मक सटीकता में सुधार के लिए प्राथमिक रणनीति बन जाती है।

आधुनिक LLM को संदर्भ समझने में सक्षम बनाने वाली मुख्य तकनीक को समझना।

→ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर, अपनी सेल्फ-अटेंशन मैकेनिज्म के साथ, मॉडल को इनपुट में सभी शब्दों के महत्व को एक दूसरे के सापेक्ष तौलने की अनुमति देता है।

क्यों: सेल्फ-अटेंशन वह प्रमुख नवाचार है जो LLM को लंबी दूरी की निर्भरता और संदर्भ को समझने में सक्षम बनाता है, पुराने अनुक्रमिक मॉडल (RNNs) के विपरीत।

एक खोज प्रणाली का निर्माण करना जो केवल कीवर्ड्स को नहीं, बल्कि प्रश्नों के पीछे के अर्थ को समझती है।

→टेक्स्ट को संख्यात्मक वैक्टर में बदलने के लिए एक एम्बेडिंग मॉडल (जैसे Vertex AI से) का उपयोग करें। इन वैक्टरों को स्टोर करें और सिमेंटिक रूप से संबंधित सामग्री खोजने के लिए वेक्टर समानता खोज का उपयोग करें।

क्यों: एम्बेडिंग सिमेंटिक अर्थ को कैप्चर करते हैं। प्रश्न वैचारिक रूप से समान परिणाम पा सकते हैं, भले ही वे कीवर्ड साझा न करते हों।

एक रचनात्मक एप्लिकेशन को विभिन्न आउटपुट की आवश्यकता होती है, जबकि एक तथ्यात्मक चैटबॉट को नियतात्मक प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है।

→रचनात्मक कार्यों के लिए `temperature` पैरामीटर (जैसे >0.7) बढ़ाएं। तथ्यात्मक, सुसंगत प्रतिक्रियाओं के लिए `temperature` (जैसे <0.3) घटाएं।

क्यों: Temperature आउटपुट की यादृच्छिकता को नियंत्रित करता है। कम तापमान सबसे संभावित शब्दों को चुनता है; उच्च तापमान विविधता बढ़ाता है।

एक बड़े दस्तावेज़ को संसाधित करना जो मॉडल की टोकन सीमा से अधिक है।

→दस्तावेज़ को प्रबंधनीय टुकड़ों में संसाधित करने के लिए चंकिंग, सारांशकरण, या RAG दृष्टिकोण का उपयोग करके एक समाधान तैयार करें जो संदर्भ विंडो में फिट हो।

क्यों: मॉडल की एक सीमित संदर्भ विंडो होती है। इस सीमा से अधिक कोई भी इनपुट अनदेखा कर दिया जाता है, जिससे जानकारी का नुकसान होता है। आर्किटेक्चर को इसका हिसाब रखना चाहिए।

Google Cloud पर विभिन्न फाउंडेशन मॉडल की खोज करना, परीक्षण करना और उन्हें तैनात करना।

→Google के स्वामित्व वाले मॉडल (Gemini), ओपन-सोर्स मॉडल (Llama, Mistral), और पार्टनर मॉडल के लिए केंद्रीय कैटलॉग के रूप में Vertex AI Model Garden का उपयोग करें।

क्यों: Model Garden फाउंडेशन मॉडल के एक क्यूरेटेड सेट तक पहुंचने के लिए एकीकृत प्रवेश बिंदु है, जो एक एंटरप्राइज़-ग्रेड वातावरण के भीतर खोज और परिनियोजन को सरल बनाता है।

संदर्भ↗

एक एआई सहायक को अक्सर बदलने वाली जानकारी, जैसे उत्पाद इन्वेंट्री या हाल की खबरों के बारे में सवालों के जवाब देने की आवश्यकता होती है।

→रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) पैटर्न लागू करें। LLM को एक बाहरी, अद्यतन ज्ञान आधार (जैसे डेटाबेस, दस्तावेज़ स्टोर) से कनेक्ट करें।

क्यों: RAG मॉडल को इन्फ्रेंस समय पर वास्तविक समय की जानकारी तक पहुंचने की अनुमति देता है, जिससे उसके ज्ञान कटऑफ को पार किया जा सकता है और सटीक, वर्तमान उत्तर प्रदान किए जा सकते हैं।

कंपनी डेटा पर आधारित एक एंटरप्राइज़ सर्च इंजन या एक संवादात्मक एआई एजेंट का निर्माण करना।

→Vertex AI Search and Conversation (एजेंट बिल्डर का हिस्सा) का उपयोग करें। एक सर्च ऐप या चैटबॉट बनाने के लिए इसे अपने डेटा स्रोतों (वेबसाइटों, दस्तावेज़ों) पर इंगित करें।

क्यों: यह ग्राउंडेड, एंटरप्राइज़-ग्रेड सर्च और चैट एप्लिकेशन बनाने के लिए एक प्रबंधित, लो-कोड समाधान है, जो विकास की जटिलता को काफी कम करता है।

एक मॉडल को एक अत्यधिक विशिष्ट कौशल, शब्दावली या सुसंगत व्यवहार सीखने की आवश्यकता है जिसे केवल प्रॉम्प्टिंग से प्राप्त नहीं किया जा सकता है।

→उच्च गुणवत्ता वाले उदाहरणों के क्यूरेटेड डेटासेट का उपयोग करके एक फाउंडेशन मॉडल पर पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग करें।

क्यों: फाइन-ट्यूनिंग मॉडल के आंतरिक वज़न को अनुकूलित करती है, जिससे यह एक विशिष्ट डोमेन में विशेषज्ञ बन जाता है। यह गहरी विशेषज्ञता के लिए प्रॉम्प्टिंग से अधिक शक्तिशाली है।

एक विशिष्ट डोमेन के लिए फाउंडेशन मॉडल को अनुकूलित करने की आवश्यकता है, लेकिन पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग के लिए संसाधनों की कमी है।

→Vertex AI में उपलब्ध LoRA या एडाप्टर ट्यूनिंग जैसी पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग (PEFT) विधि का उपयोग करें।

क्यों: PEFT मॉडल के मापदंडों के केवल एक छोटे से हिस्से को ट्यून करता है, जिससे बहुत कम कम्प्यूटेशनल लागत और समय के साथ महत्वपूर्ण अनुकूलन प्राप्त होता है।

एक मॉडल उन कार्यों में विफल हो रहा है जिनके लिए जटिल, बहु-चरणीय तर्क की आवश्यकता होती है (जैसे गणित की समस्याएं, तर्क पहेलियाँ)।

→चेन-ऑफ-थॉट (CoT) प्रॉम्प्टिंग का उपयोग करें। मॉडल को अंतिम उत्तर देने से पहले "स्टेप बाय स्टेप सोचें" निर्देश दें।

क्यों: CoT मॉडल को एक समस्या को तोड़ने के लिए प्रोत्साहित करता है, जिसे जटिल कार्यों पर उसकी तर्क क्षमता और अंतिम उत्तर सटीकता में काफी सुधार करते हुए दिखाया गया है।

मॉडल को लगातार एक विशिष्ट प्रारूप (जैसे JSON, एक निश्चित लेखन शैली) में आउटपुट उत्पन्न करने की आवश्यकता है।

→फ्यू-शॉट प्रॉम्प्टिंग का उपयोग करें। प्रॉम्प्ट में सीधे वांछित इनपुट-आउटपुट पैटर्न के 2-5 उदाहरण प्रदान करें।

क्यों: केवल प्रारूप का वर्णन करने की तुलना में उदाहरण प्रदान करना अधिक प्रभावी होता है। मॉडल पैटर्न सीखता है और इसे नए अनुरोध पर लागू करता है।

एक विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए सही Gemini मॉडल वेरिएंट चुनना।

→जटिल, उच्च-गुणवत्ता वाले तर्क के लिए Gemini Pro का उपयोग करें। उच्च-वॉल्यूम, कम-विलंबता और लागत-संवेदनशील कार्यों के लिए Gemini Flash का उपयोग करें। ऑन-डिवाइस एप्लिकेशन के लिए Gemini Nano का उपयोग करें।

क्यों: सही मॉडल आकार का चयन क्षमता, गति और लागत के बीच एक महत्वपूर्ण समझौता है। आवश्यकता को पूरा करने वाले सबसे छोटे मॉडल का उपयोग करना एक सर्वोत्तम अभ्यास है।

इनवॉइस या रसीदों जैसे असंरचित दस्तावेजों से संरचित डेटा (जैसे लाइन आइटम, तिथियां, कुल) के निष्कर्षण को स्वचालित करना।

→Google Cloud Document AI का उपयोग करें। सामान्य दस्तावेज़ प्रकारों के लिए इसके प्री-ट्रेन्ड प्रोसेसर का उपयोग करें या अद्वितीय प्रारूपों के लिए एक कस्टम प्रोसेसर बनाएं।

क्यों: Document AI एक उद्देश्य-निर्मित सेवा है जो दस्तावेज़ संरचना और सिमेंटिक्स को समझने के लिए साधारण OCR से परे जाती है, जिससे डेटा निष्कर्षण कार्यों के लिए बहुत अधिक सटीकता मिलती है।

संदर्भ↗

BigQuery डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत डेटा पर जेनेरेटिव एआई क्षमताओं (जैसे सारांशकरण, भावना विश्लेषण) को लागू करना।

→SQL कमांड के साथ सीधे Vertex AI फाउंडेशन मॉडल को कॉल करने के लिए BigQuery ML का उपयोग करें। डेटा को स्थानांतरित किए बिना वहीं संसाधित करें।

क्यों: यह आर्किटेक्चर को सरल बनाता है, BigQuery के भीतर डेटा रखकर सुरक्षा में सुधार करता है, और डेटा विश्लेषकों को परिचित SQL सिंटैक्स का उपयोग करके एआई का लाभ उठाने की अनुमति देता है।

Gmail, Docs और Sheets जैसे मौजूदा उपकरणों के भीतर व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए उत्पादकता बढ़ाना।

→Google Workspace के लिए Gemini को एकीकृत करें। यह Workspace एप्लिकेशन के भीतर सीधे ईमेल ड्राफ्ट करने, दस्तावेज़ों का सारांश प्रस्तुत करने और डेटा का विश्लेषण करने जैसे कार्यों के लिए AI सहायता प्रदान करता है।

क्यों: यह AI क्षमताओं को उपयोगकर्ताओं के परिचित वर्कफ़्लो में लाता है, जिससे अपनाने में तेजी आती है और संदर्भ स्विचिंग के बिना तत्काल उत्पादकता लाभ मिलते हैं।

डेवलपर वेग और कोड गुणवत्ता में सुधार करना।

→डेवलपर्स को Gemini Code Assist प्रदान करें, जो कोड पूर्णता, जनरेशन, स्पष्टीकरण और परीक्षण निर्माण की पेशकश करने के लिए IDEs में एकीकृत होता है।

क्यों: AI कोड असिस्टेंट बॉयलरप्लेट कोड पर खर्च किए गए समय को कम करते हैं, जटिल कोडबेसों को समझने में मदद करते हैं, और समग्र डेवलपर उत्पादकता में सुधार करते हैं।

जेनेरेटिव एआई प्रयोग और विकास के लिए सही उपकरण चुनना।

→API कुंजी के माध्यम से Gemini मॉडल के साथ त्वरित, निःशुल्क वेब-आधारित प्रोटोटाइपिंग के लिए Google AI Studio का उपयोग करें। GCP एकीकरण, सुरक्षा नियंत्रण और MLOps क्षमताओं के साथ एंटरप्राइज़-ग्रेड विकास के लिए Vertex AI Studio का उपयोग करें।

क्यों: Google AI Studio तीव्र प्रोटोटाइपिंग के लिए है; Vertex AI Studio उत्पादन का मार्ग है, जो एंटरप्राइज़ सुरक्षा, डेटा गवर्नेंस और स्केलेबिलिटी प्रदान करता है।

एक एआई एजेंट को एक विशिष्ट व्यक्तित्व अपनाना होगा, नियमों का पालन करना होगा और बातचीत में एक सुसंगत स्वर बनाए रखना होगा।

→सिस्टम प्रॉम्प्ट का उपयोग करके एजेंट के व्यवहार को परिभाषित करें। यह निर्देश मॉडल को उपयोगकर्ता क्वेरी से अलग से प्रदान किया जाता है ताकि उसके समग्र आचरण का मार्गदर्शन किया जा सके।

क्यों: एक सिस्टम प्रॉम्प्ट टिकाऊ, सुसंगत व्यवहार संबंधी दिशानिर्देश स्थापित करने का सबसे प्रभावी तरीका है, बिना उन्हें हर उपयोगकर्ता-सामने वाले प्रॉम्प्ट में दोहराए।

एक समाधान के लिए अनुवाद, भाषण-से-पाठ, या पाठ-से-भाषण जैसी सामान्य, विशिष्ट एआई क्षमता की आवश्यकता होती है।

→प्री-ट्रेन्ड, उद्देश्य-निर्मित APIs का उपयोग करें: Cloud Translation API, Speech-to-Text API, या Text-to-Speech API।

क्यों: ये प्रबंधित APIs अपने विशिष्ट कार्य के लिए अत्यधिक अनुकूलित हैं और उसी कार्य के लिए एक सामान्य-उद्देश्य LLM का उपयोग करने की तुलना में अधिक लागत प्रभावी और लागू करने में सरल हैं।

एक एआई प्रणाली का उपयोग एक उच्च-जोखिम वाली प्रक्रिया के लिए किया जाता है जहां त्रुटियां महंगी या खतरनाक होती हैं (जैसे चिकित्सा सारांश, वित्तीय रिपोर्ट)।

→ह्यूमन-इन-द-लूप (HITL) वर्कफ़्लो लागू करें। AI एक ड्राफ्ट उत्पन्न करता है, जिसे फिर एक मानव विशेषज्ञ द्वारा समीक्षा, संपादन और अनुमोदित किया जाता है।

क्यों: HITL AI की गति को मानवीय निर्णय और जवाबदेही के साथ जोड़ता है, जो महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में जोखिमों को कम करने के लिए आवश्यक है।

उत्पादन में तैनात होने के बाद एक AI मॉडल का प्रदर्शन समय के साथ खराब हो जाता है।

→मॉडल के प्रदर्शन को ट्रैक करने और डेटा ड्रिफ्ट या कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट का पता लगाने के लिए सतत निगरानी लागू करें।

क्यों: वास्तविक दुनिया बदलती है। डेटा ड्रिफ्ट तब होता है जब उत्पादन डेटा प्रशिक्षण डेटा से मेल नहीं खाता है। कब पुन: प्रशिक्षण या अद्यतन आवश्यक है यह जानने के लिए निगरानी महत्वपूर्ण है।

एक जेनेरेटिव एआई सेवा की परिचालन लागत का पूर्वानुमान और प्रबंधन करना।

→समझें कि Vertex AI GenAI सेवाओं की कीमत पे-पर-यूज़ आधार पर होती है, आमतौर पर प्रति 1,000 इनपुट और आउटपुट वर्णों या टोकन पर।

क्यों: लागत सीधे उपयोग से बंधी है। आर्किटेक्ट्स को परिचालन खर्चों को नियंत्रित करने के लिए प्रॉम्प्ट और प्रतिक्रिया लंबाई को प्रबंधित करने के लिए सिस्टम डिजाइन करना चाहिए।

एक एआई एप्लिकेशन को चरम उपयोगकर्ता ट्रैफिक के दौरान उच्च विलंबता या त्रुटियों का अनुभव होता है।

→मॉडल परिनियोजन को स्केल करें। Vertex AI Prediction एंडपॉइंट्स के लिए, मशीन प्रतिकृतियों की संख्या बढ़ाएँ या उच्च-प्रदर्शन मशीन प्रकारों का उपयोग करें।

क्यों: इन्फ्रेंस प्रदर्शन असीमित रूप से स्केलेबल नहीं है। अंतर्निहित बुनियादी ढांचे को अपेक्षित अनुरोध मात्रा को संभालने के लिए प्रावधानित किया जाना चाहिए।

एक जेनेरेटिव एआई समाधान को संवेदनशील डेटा को संसाधित करना चाहिए जो क्षेत्रीय डेटा संप्रभुता नियमों (जैसे GDPR) के अधीन है।

→क्षेत्रीय एंडपॉइंट्स का उपयोग करने के लिए Vertex AI को कॉन्फ़िगर करें। डेटा बहिर्वाह को रोकने वाले सेवा परिधि बनाने के लिए VPC Service Controls के साथ एकीकृत करें।

क्यों: Google Cloud यह सुनिश्चित करने के लिए स्पष्ट नियंत्रण प्रदान करता है कि डेटा एक विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्र के भीतर संसाधित हो और सार्वजनिक नेटवर्क से अलग हो, जो कई अनुपालन व्यवस्थाओं के लिए अनिवार्य है।

एक एप्लिकेशन सरल और जटिल प्रश्नों का मिश्रण संभालता है, और एक ही बड़े मॉडल का उपयोग करना लागत-निषेधात्मक है।

→एक मॉडल राउटर लागू करें। आने वाले प्रॉम्प्ट को पूर्व-वर्गीकृत करें और सरल अनुरोधों को एक छोटे, तेज़ और सस्ते मॉडल (जैसे Gemini Flash) पर और जटिल अनुरोधों को एक शक्तिशाली मॉडल (जैसे Gemini Pro) पर रूट करें।

क्यों: यह पैटर्न प्रत्येक कार्य के लिए सबसे उपयुक्त संसाधन का उपयोग करके लागत-प्रदर्शन व्यापार-बंद को अनुकूलित करता है, जिससे कुल परिचालन लागत में काफी कमी आती है।

संगठन के भीतर एक नई जेनेरेटिव एआई पहल शुरू करना।

→एक उच्च-मूल्य वाली व्यावसायिक समस्या या उपयोग के मामले की पहचान करके शुरुआत करें। प्रौद्योगिकी से शुरू न करें और किसी समस्या की तलाश न करें।

क्यों: सफल एआई परियोजनाएं वे हैं जो मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य प्रदान करती हैं। एक स्पष्ट समस्या कथन फोकस सुनिश्चित करता है और परियोजना को रणनीतिक लक्ष्यों के साथ संरेखित करता है।

एक एआई मॉडल कुछ जनसांख्यिकीय समूहों के प्रति पक्षपाती व्यवहार दिखा रहा है।

→एमएल जीवनचक्र के दौरान पूर्वाग्रह को संबोधित करें: निष्पक्षता के लिए प्रशिक्षण डेटा का ऑडिट और क्यूरेट करें, विभिन्न प्रभावों के लिए मॉडल का परीक्षण करें, और पक्षपातपूर्ण परिणामों के लिए परिनियोजन-पश्चात निगरानी लागू करें।

क्यों: पूर्वाग्रह मुख्य रूप से डेटा से उत्पन्न होता है। इसे एक ही तकनीकी समाधान से ठीक नहीं किया जा सकता; इसके लिए परीक्षण और शमन की एक व्यापक, चल रही प्रक्रिया की आवश्यकता होती है।

एक उद्यम को कई विभागों में जिम्मेदारी से एआई के अपने उपयोग को बढ़ाना होगा।

→एक क्रॉस-फंक्शनल एआई गवर्नेंस समिति स्थापित करें। एआई विकास, जोखिम मूल्यांकन, नैतिक समीक्षा, परिनियोजन और निगरानी के लिए स्पष्ट नीतियां बनाएं।

क्यों: केंद्रीकृत शासन निरंतरता सुनिश्चित करता है, जोखिमों का प्रबंधन करता है, और एआई के जिम्मेदार उपयोग को बढ़ावा देता है, जिससे अप्रबंधित एआई परियोजनाओं के अराजक "वाइल्ड वेस्ट" को रोका जा सके।

सार्वजनिक रूप से सामने आने वाले चैटबॉट को हानिकारक, घृणित या अनुचित सामग्री उत्पन्न करने से रोकना।

→Vertex AI में अंतर्निहित सुरक्षा फिल्टर सक्षम करें। घृणित भाषण, उत्पीड़न और खतरनाक सामग्री जैसी श्रेणियों के लिए थ्रेशोल्ड कॉन्फ़िगर करें।

क्यों: ये प्री-ट्रेन्ड वर्गीकरण मॉडल असुरक्षित सामग्री उत्पन्न करने के खिलाफ रक्षा की एक महत्वपूर्ण पहली पंक्ति प्रदान करते हैं, जो जिम्मेदार एआई परिनियोजन का एक मुख्य हिस्सा है।

कार्यकारी नेतृत्व को एक एआई निवेश को उचित ठहराना।

→ROI को समग्र रूप से मापें। दक्षता मेट्रिक्स (जैसे समय की बचत, लागत में कमी) और प्रभावशीलता मेट्रिक्स (जैसे राजस्व वृद्धि, गुणवत्ता सुधार, ग्राहक संतुष्टि) को ट्रैक करें।

क्यों: एक व्यापक ROI विश्लेषण केवल लागत बचत से परे जाकर पूर्ण व्यावसायिक मूल्य को कैप्चर करता है, जिसमें गुणवत्ता में सुधार और नए राजस्व अवसर शामिल हैं।

एक विनियमित उद्योग (जैसे वित्त, स्वास्थ्य सेवा) में एक एआई प्रणाली को तैनात करना जिसमें निर्णय पारदर्शिता की आवश्यकता होती है।

→पारंपरिक एमएल के लिए, Vertex AI Explainability का उपयोग करें। GenAI के लिए, उत्पन्न उत्तरों के लिए उद्धरण और औचित्य प्रदान करने के लिए स्रोत एट्रिब्यूशन के साथ RAG का उपयोग करें।

क्यों: पारदर्शिता विश्वास का निर्माण करती है और कई डोमेन में एक कानूनी आवश्यकता है। GenAI प्रतिक्रियाओं के लिए उद्धरण प्रदान करना व्याख्यात्मकता के लिए प्राथमिक विधि है।

नए प्रकार के खतरों से एआई सिस्टम को सुरक्षित करने के लिए एक कॉर्पोरेट रणनीति विकसित करना।

→Google के सुरक्षित AI फ्रेमवर्क (SAIF) के सिद्धांतों को अपनाएं, जो AI आपूर्ति श्रृंखला, मॉडल और परिनियोजन को सुरक्षित करने के लिए सिफारिशें प्रदान करता है।

क्यों: SAIF एआई की अनूठी चुनौतियों, जैसे प्रॉम्प्ट इंजेक्शन और डेटा पॉइज़निंग, के लिए पारंपरिक साइबर सुरक्षा प्रथाओं का विस्तार करने के लिए एक संरचित, वैचारिक मार्गदर्शिका प्रदान करता है।

संदर्भ↗

सफल अपनाने को सुनिश्चित करने के लिए कार्यबल के लिए एक नया एआई उपकरण रोल आउट करना।

→एक संरचित परिवर्तन प्रबंधन कार्यक्रम लागू करें। कार्यकारी प्रायोजन सुरक्षित करें, एआई की भूमिका के बारे में स्पष्ट रूप से संवाद करें, व्यापक प्रशिक्षण प्रदान करें, और एआई को मौजूदा वर्कफ़्लो में धीरे-धीरे एकीकृत करें।

क्यों: प्रौद्योगिकी समाधान का केवल एक हिस्सा है। सफल एआई अपनाने के लिए लोग और प्रक्रिया पर निर्भर करता है, जिसमें कौशल, विश्वास और काम करने के नए तरीके बनाने के लिए जानबूझकर प्रयास की आवश्यकता होती है।

जेनेरेटिव एआई मॉडल को प्रशिक्षित या चलाने के लिए ग्राहक डेटा का उपयोग करना।

→डेटा गोपनीयता नियमों (जैसे GDPR) का कड़ाई से पालन सुनिश्चित करें। डेटा न्यूनीकरण सिद्धांतों का उपयोग करें, जहां संभव हो PII को अनाम करें, और एआई प्रदाता की डेटा-उपयोग नीतियों की सावधानीपूर्वक समीक्षा करें।

क्यों: एआई के साथ ग्राहक डेटा का उपयोग करने से महत्वपूर्ण गोपनीयता और अनुपालन जोखिम पैदा होते हैं। डेटा शासन और गोपनीयता शुरू से ही मुख्य डिजाइन विचार होने चाहिए।