ChatBI इत्यस्य कार्यान्वयनम् कठिनम् अस्ति, उद्यमदत्तांशविश्लेषणस्य सशक्तीकरणस्य SwiftAgent इत्यस्य नूतना स्थितिः पश्यामः
2024-08-07
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
सम्प्रति अङ्कीयरूपान्तरणं उद्यमविकासाय मुख्यशब्दः जातः, परन्तु बहवः उद्यमाः व्यावहारिकप्रयोगे कष्टानि अभवन् । बृहत्प्रतिमानानाम् उद्भवः उद्यमानाम् भाग्यं परिवर्तयितुं, समावेशीदत्तांशस्य आगमनं त्वरितरूपेण कर्तुं, दत्तांशविश्लेषणस्य सीमां बहु न्यूनीकर्तुं च कुञ्जी अभवत् बृहत् मॉडल् इत्यस्य अनुप्रयोगेन सह, बृहत् मॉडल् + BI दृष्टिकोणात् बहवः ChatBI उत्पादाः प्राप्ताः सन्ति सम्प्रति, बाजारे ChatBI सामान्यतया NL2SQL तकनीकी मार्गस्य उपयोगं करोति, अर्थात् बृहत् भाषा मॉडल् मार्गेण प्रत्यक्षतया SQL जनयति data problems.
शुशी प्रौद्योगिकी उद्योगस्य प्रमुखा आँकडा बुद्धिमान् उत्पादानाम् अस्ति अस्य व्यावसायिकदृष्टिः, उच्चप्रौद्योगिकीनिर्माणं, पैन-खुदरा च क्षेत्रेषु अस्ति . शुशी इत्यनेन प्रारब्धः बुद्धिमान् विश्लेषणसहायकः (SwiftAgent) ChatBI इत्यस्य कठिनसमस्यानां प्रभावीरूपेण समाधानं कर्तुं शक्नोति, येन सर्वेषां कृते आँकडाविश्लेषकः भवितुं शक्यते।
शुशी प्रौद्योगिकीसहकार्यस्य प्रकरणं उदाहरणरूपेण गृहीत्वा उद्यमदत्तांशविश्लेषणे SwiftAgent इत्यस्य महत्त्वपूर्णभूमिकायाः झलकं प्राप्तुं शक्नुमः। अङ्कीयरूपान्तरणस्य समये एकस्य नगरस्य वाणिज्यिकबैङ्कस्य समस्यानां सामना अभवत् यथा विद्यमानानाम् आँकडा-उत्पादानाम् अन्तः अन्तः गहन-निष्कर्षान् शीघ्रं उत्पादयितुं असमर्थता, जटिल-पुनरावृत्ति-रिपोर्टिंग-आवश्यकता, अड़चनरूपेण अस्थायी-माङ्गं, असङ्गत-सूचक-कैलिबर् च बृहत् आँकडाधारस्य आधारेण शुशी प्रौद्योगिक्याः सूचकमञ्चस्य कार्यान्वयनम् सम्पन्नम्, सर्वेषां सूचककैलिबर्-आँकडास्रोतानां च एकीकरणं कृत्वा, कर्मचारीदत्तांशविश्लेषणस्य सीमां न्यूनीकर्तुं SwiftAgent बुद्धिमान् आँकडाविश्लेषणसहायकं निर्मितवती अस्ति
व्यापारविश्लेषणे वयं प्रायः एतादृशान् प्रश्नान् पृच्छामः यथा- "अधुना अस्माकं बैंकस्य ऋणदत्तांशः कथं अस्ति?" तदतिरिक्तं बङ्कानां विविधाः उद्योगयोजनाः, शब्दावली च सन्ति । यथा : SDR (Special Drawing Rights), विशेषणानां अधिकव्याख्यानस्य आवश्यकता वर्तते। अन्यत् उदाहरणं "प्रदर्शनम्" इति शब्दः अस्ति ।
शुशी प्रौद्योगिक्याः समाधानं समयपरिमाणं, उद्योगस्य सम्यक् संज्ञां च गृह्णाति, अस्पष्टशब्दार्थमपि अवगन्तुं शक्नोति, भिन्नसमयावधिषु कर्मचारिणः ये प्रश्नाः उत्थापयितुं शक्नुवन्ति, तेषां पूर्वानुमानं करोति, सामान्यप्रश्नानां अनुशंसा करोति, व्यक्तिगतं GASO मॉडलं च निर्माति अन्ते, एतत् व्यावसायिकविश्लेषकाः इव योजनासुझावः अपि प्रदातुं शक्नोति यत् कर्मचारिणः निर्णयप्रक्रियाम् अधिकतया पूर्णतया सम्पन्नं कर्तुं साहाय्यं कुर्वन्ति।
सारांशेन, Shushi Technology SwiftAgent इत्यनेन आँकडाविश्लेषणस्य निर्णयस्य च क्षेत्रे उद्यमैः सम्मुखीभूतानां बहूनां समस्यानां समाधानं कर्तुं शक्यते, यथा भ्रान्तिकारकाः आँकडामानकाः, आँकडाप्रतिभानां अभावः, आँकडानां उपयोगाय उच्चसीमायाः, दीर्घकालं यावत् आँकडाविश्लेषणचक्रं, सशक्तीकरणे असमर्थता च व्यापारनिर्णय इत्यादि।
SwiftAgent2.0 इत्यस्य नूतनपीढीयाः पुरातनसंस्करणस्य आधारेण पञ्च प्रमुखाः उन्नयनाः अपि प्राप्ताः, यत्र एकीकृतस्य शब्दार्थस्तरस्य निर्माणं, उद्योगमानकाः, सूचकाः, जनानां कृते लेबलानि च इत्यादीनां सुलभतया अवगन्तुं शक्यस्य शब्दार्थस्तरस्य स्थापना च माल इत्यादि, उद्यमस्य विभिन्नविभागानाम् आँकडा-कैलिबरस्य एकीकरणस्य समस्यायाः समाधानार्थं प्रभावीरूपेण आँकडा-भ्रष्टाचारस्य अन्यघटनानां च परिहाराय उपयोक्तारः अधिक-प्राकृतिक-रीत्या उपयोक्तृभ्यः हस्तक्षेपं कर्तुं शक्नुवन्ति तथा च मार्गदर्शनं कर्तुं शक्नुवन्ति प्रॉम्प्ट्स्, तथा च अन्ततः विश्लेषणसामग्रीम् प्राप्तुं शक्नुवन्ति यत् ते वास्तवतः द्रष्टुम् इच्छन्ति सर्वेषां उपयोक्तृणां पूर्वप्रश्न-उत्तर-विश्लेषणं ज्ञान-आधारे संचयतु, तथा च भविष्ये अन्येषां उपयोक्तृणां समान-जिज्ञासा-परिदृश्यानां प्रत्यक्ष-विश्लेषणं कृत्वा बहु-स्रोत-दत्तांश-लिङ्कानि बहु-स्रोत-विषम-दत्तांश-प्रवेशं साक्षात्कुर्वन्ति केवलं आँकडा गोदामेषु प्रवेशं कुर्वन्ति, परन्तु व्यापकविश्लेषणविचारानाम् पूर्तये पाठः, एक्सेल, चित्राणि, श्रव्यं तथा च विडियो इत्यादीनि असंरचितं ज्ञानं अपि आयातयन्ति -स्तरीयं आँकडाप्रश्नं च यथार्थतया वास्तविकसमयस्य मानव-कम्प्यूटर-अन्तर्क्रियायाः साक्षात्कारं कुर्वन्ति।
