आपकी कंपनी का मस्तिष्क रहस्य लीक कर देगा: हमने बड़े बैंकों के लिए इसे कैसे रोका — तन्मय गोपाल, PromptQL
AAI Engineer
Computing/SoftwareManagement
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00:00:00ठीक है, सभी को दिखाई दे रहा है।
00:00:15नमस्ते, दोस्तों।
00:00:17यहां आने के लिए धन्यवाद।
00:00:18मैं इस बात पर चर्चा करने जा रहा हूँ कि यदि आप आगे बढ़ते हैं
00:00:23और एक कंपनी ब्रेन बनाते हैं, तो संभवतः
00:00:25कंपनी के रहस्य लीक हो जाएंगे, जो कि एक बड़ा डर है
00:00:28जो वैसे भी हमारे मन में कंपनी ब्रेन बनाने को लेकर रहता है,
00:00:32यानी वह स्थिति जहाँ कोई इंटर्न कंपनी में शामिल होता है
00:00:34और फिर अचानक से वेतन की जानकारी पा जाता है और वैसी
00:00:36तमाम स्थितियाँ।
00:00:37आप इससे बचना चाहते हैं।
00:00:40यह शायद, मुझे लगता है, वह सबसे बड़ी बात रही है
00:00:43जो हमें ओपनक्लॉ (OpenClaw) को हर जगह
00:00:47और हर्मिस को तैनात करने से रोक रही है।
00:00:49यह एक तरह से यह कारण भी है--
00:00:50यह उस बड़े अवसर की तरह है जो क्लाउडटैग (ClaudeTag)
00:00:52के पास कुछ दिन पहले इसके हालिया लॉन्च के साथ था, जहाँ
00:00:54इसे कंपनी का ब्रेन बनना था,
00:00:56लेकिन फिर हर कोई कहने लगा कि, खैर, यह
00:00:57नहीं-- ऐसा लगता नहीं है कि यह कंपनी का
00:01:00ब्रेन बनने जा रहा है, है ना?
00:01:01तो मैं इस बारे में बात करने जा रहा हूँ कि क्या चीज़ इसे चुनौतीपूर्ण बनाती है।
00:01:03तो इसमें उतरने से पहले, आइए इस कंपनी ब्रेन वाले कारोबार को
00:01:07थोड़ा समझें और उसका विश्लेषण करें, है ना?
00:01:09मैं तन्मय हूँ।
00:01:10मैं प्रॉम्प्टक्यूएल (PromptQL) का सीईओ और सह-संस्थापक हूँ।
00:01:13आप बाद में प्रॉम्प्टक्यूएल को देख सकते हैं, लेकिन इसे बनाने वाली टीम के रूप में हमारी पृष्ठभूमि यह है
00:01:18कि हम हसल ग्राफ से आते हैं--
00:01:21हम हसल ग्राफQL इंजन के निर्माता हैं।
00:01:23यह ग्राफQL स्पेस में एक बहुत ही लोकप्रिय ओपन सोर्स प्रोजेक्ट है
00:01:26जहाँ हमने डेटा एक्सेस की कई समस्याओं को हल किया है।
00:01:28हमने इसे एप्पल से लेकर मेटा और जेपी मॉर्गन तक,
00:01:32हर जगह तैनात किया है।
00:01:33और इससे हमें इस बात के लिए काफी आधार मिला है--
00:01:39और डेटा तथा डेटा सुरक्षा के साथ एक
00:01:43तरह का प्रेम-घृणा का रिश्ता मिला है।
00:01:44तो मैं आपको वह चीज़ें दिखाने जा रहा हूँ जिन पर हम पिछले साल से काम कर रहे हैं
00:01:51और हमने उससे क्या सीखा है ताकि
00:01:53आप उसे ले सकें, उसका अभ्यास कर सकें और खुद
00:01:56इसे आज़मा सकें।
00:01:58और निश्चित रूप से, बातचीत के अंत में, नोट्स का आदान-प्रदान करके
00:02:01यह देखना खुशी की बात होगी कि आपके लिए क्या काम करता है या क्या नहीं।
00:02:06पिछले एक साल में, हमने केवल ऐसे लोगों के एक छोटे समूह के साथ साझेदारी की है
00:02:08जिन्होंने पैमाने पर किसी प्रकार की तेज़ी दिखाई है।
00:02:12अब तक यह लगभग 15 से 20 लोग हैं।
00:02:15और अब हम इसे अन्य लोगों के लिए भी खोलना शुरू कर रहे हैं।
00:02:17लेकिन उस दौरान, हमने तीन
00:02:20अलग-अलग प्रकार के लोगों को देखा है जिनकी बहुत अलग ज़रूरतें हैं।
00:02:22आपके पास एआई-मूल (AI-native) कंपनियां हैं जो कुछ भी करने को तैयार हैं
00:02:25बशर्ते वह काम करे।
00:02:27आपके पास तकनीक-प्रेमी कंपनियां हैं, जैसे इंस्टाकार्ट,
00:02:30जिन्हें बेहतरीन तकनीक पसंद है।
00:02:33इसलिए वे तेज़ी से आगे बढ़ेंगे।
00:02:34वे चीज़ों को टूटने सहने के लिए तैयार रहेंगे।
00:02:36लेकिन यह वास्तव में, वास्तव में बहुत अच्छा होना चाहिए, है ना?
00:02:38और फिर आपके पास फॉर्च्यून 100 बैंक हैं जिनके पास अत्यधिक
00:02:41उच्च स्तर की सुरक्षा होती है।
00:02:43भगवान का शुक्र है कि वे ऐसा करते हैं, क्योंकि वे मेरे बैंक हैं।
00:02:45मैं बिल्कुल नहीं चाहता कि वाइब-कोडेड एआई एजेंट
00:02:48किसी बैंक के अंदर चलें, क्योंकि वहीं मेरा पैसा है।
00:02:51इसलिए उनके पास सुरक्षा के बहुत सारे नियम हैं।
00:02:54आपका बहुत-बहुत धन्यवाद।
00:02:55लेकिन हम ऐसी जगहों पर भी तैनात हैं,
00:02:59कंपनी के ब्रांड की शुरुआत या अग्रिम भाग के रूप में,
00:03:01है ना?
00:03:02तो हम इस तरह की सीखों के बारे में बात कर सकते हैं।
00:03:05हमारा अपना व्यक्तिगत उपयोग अपनी कंपनी का ब्रेन
00:03:10तैयार करने का, वह लगभग 5,000 पृष्ठों का है।
00:03:13इसलिए हम इसे एक विकी के रूप में मॉडल करते हैं।
00:03:14आप इसे अपनी मर्जी से मॉडल कर सकते हैं।
00:03:16आप इसे GitHub पर मार्कडाउन फाइलों के एक सेट के रूप में मॉडल कर सकते हैं।
00:03:17आप इसे याद है, ग्राफ फ्रैग में डाल सकते हैं?
00:03:21आप इसे नॉलेज ग्राफ में मॉडल कर सकते हैं।
00:03:23आप जो चाहें कर सकते हैं।
00:03:25तो आप इसे जहाँ चाहें वहाँ रख सकते हैं।
00:03:27लेकिन यह हमारे लिए लगभग 5,000 आपस में जुड़े हुए पृष्ठों का है।
00:03:32आप लोगों के लिए एक सवाल।
00:03:33तो मान लीजिए आपके पास कोई ऐसा कंपनी ब्रेन है जो काम कर रहा है।
00:03:36यह अच्छी तरह से काम कर रहा था।
00:03:37यह सब सेट हो चुका था, है ना?
00:03:40इस कंपनी ब्रेन में प्रतिदिन अपडेट की
00:03:41एक निश्चित संख्या होती होगी, है ना?
00:03:44क्योंकि यह कंपनी में हर किसी से चीज़ें सीख रहा था, है ना?
00:03:47है ना?
00:03:47वित्त से लेकर, मानव संसाधन, आपके इंजीनियरों और हर किसी से।
00:03:52तो यदि आप कंपनी ब्रेन में होने वाले दैनिक अपडेट की संख्या को
00:03:55प्लॉट करें, तो यह किस तरह का दिखाई देगा?
00:04:00क्या यह मोटे तौर पर नीचे की ओर जाने वाले रुझान जैसा दिखेगा?
00:04:04जैसे ये सभी यादृच्छिक ग्राफ हैं।
00:04:05लेकिन क्या यह एक तरह से शुरू होकर नीचे जाएगा?
00:04:09क्या यह स्थिर रहेगा, अपडेट बढ़ने पर ऊपर और नीचे जाएगा?
00:04:12या क्या यह लगातार ऊपर की ओर बढ़ेगा?
00:04:16तो इस बारे में सोचें कि, आपके साझा कौशल रिपॉजिटरी का
00:04:18कमिट इतिहास कैसा दिखेगा, है ना?
00:04:21एक स्वस्थ कंपनी ब्रेन में कितने अपडेट हो रहे हैं,
00:04:26हर एक दिन, है ना?
00:04:27वह रुझान कैसा दिखता है?
00:04:29विकल्प ए के पक्ष में कोई है?
00:04:31किसी को लगता है कि यह विकल्प ए है?
00:04:33ठीक है, बढ़िया।
00:04:34विकल्प बी?
00:04:37विकल्प सी?
00:04:39यह अच्छा है।
00:04:41और इसलिए जब मैंने अपनी चीज़ को प्लॉट किया, है ना,
00:04:44यह देखने के लिए कि एक स्वस्थ कंपनी ब्रेन कैसा दिखता है,
00:04:47यदि आप नंबर एक को देखें, तो यह मूल रूप से कह रहा है,
00:04:50कि हमारे पास बहुत उत्साह था।
00:04:53हमने पहले दिन, दूसरे दिन कंपनी ब्रेन बनाया।
00:04:56हमने किसी को काम सौंपा और कहा,
00:04:57सभी साझा कौशल रिपॉजिटरी बनाएं,
00:04:59सारे स्लैक को स्क्रैप करें, सारे ईमेल को स्क्रैप करें, इसे बनाएं,
00:05:02और हम सब इसका इस्तेमाल करेंगे।
00:05:03और फिर किसी को परवाह नहीं है, है ना?
00:05:05या आपके पास ऐसी प्रणाली है जो स्वतः सीखती है।
00:05:07शायद आपके पास हर्मिस है जिसे आंतरिक रूप से तैनात किया गया है।
00:05:09तो मैं उसे देख रहा हूँ जहाँ यह लगातार
00:05:11अधिक से अधिक टिप्पणियाँ जोड़ रहा है।
00:05:12यह इस बात पर निर्भर करता है कि किसमें कितना उत्साह है,
00:05:14है ना?
00:05:15और फिर जब मैंने पिछले दो महीनों में हमारे इतिहास को प्लॉट किया--
00:05:19और यह अब थोड़ा पुराना हो गया है--
00:05:22तो हमें यह मिला।
00:05:24और मैं थोड़ा हैरान था।
00:05:26मैं सोच रहा था कि यह लगातार क्यों बढ़ रहा है?
00:05:30जैसे, यह एक सहज वक्र है, है ना?
00:05:32लेकिन यह धीरे-धीरे ऊपर क्यों जा रहा है?
00:05:34प्रतिदिन अपडेट्स की संख्या क्यों बढ़ रही है?
00:05:38और यह देखना मेरे लिए बहुत दिलचस्प था।
00:05:39क्योंकि मैंने यह महसूस किया कि यदि आपके पास कोई ऐसा सिस्टम है जो काम करना शुरू करता है,
00:05:42तो होता यह है कि लोग इसे बहुत कुछ सिखाना शुरू कर देते हैं।
00:05:46यह ऐसा है जैसे कि, यदि मैंने आपको डेटा क्वेरी करने का कौशल सिखाया, तो
00:05:50कल मैं आपको उस डेटा की व्याख्या करने का कौशल सिखाऊंगा।
00:05:53और फिर परसों, मैं आपको
00:05:55उसके आधार पर कार्रवाई करने का कौशल सिखाने जा रहा हूँ।
00:05:57और उसके बाद, मैं यह पता लगाऊँगा कि
00:05:59इसके आधार पर A/B टेस्टिंग कैसे करें—तो आप जैसे लोग
00:06:00लगातार और चीज़ें जोड़ते जाएंगे।
00:06:03लेकिन चूंकि हर चीज़ एक एजेंट है जहाँ सीखने की कोई भी मात्रा
00:06:05सटीक नहीं होती, हर चीज़ की अपनी एक स्थिर दर भी होती है,
00:06:08है ना?
00:06:08तो दरें एक तरह से--
00:06:10आपकी स्थिर दरें भी जुड़ती रहती हैं।
00:06:12और यही मैंने हमारे सिस्टम में भी नोटिस करना शुरू किया।
00:06:15यह शुरुआती दौर है, इसलिए कौन जानता है कि यह अंततः कम हो जाएगा या नहीं।
00:06:18शायद यह विकल्प बी की तरह दिखना शुरू हो जाए।
00:06:20लेकिन एक स्वस्थ मस्तिष्क का, बेशक, कुल आकार बढ़ता रहता है।
00:06:24लेकिन आपके प्रतिदिन के अपडेट भी किसी तरह बढ़ते रहते हैं।
00:06:28तो यह आपके द्वारा बनाए गए एक अच्छे दिमाग की निशानी है, है ना?
00:06:32एक स्वस्थ दिमाग जो आपने अपनी कंपनी के लिए बनाया है।
00:06:35बहुत बढ़िया।
00:06:36तो कंपनी ब्रेन के लिए उपयोग के मामले (use cases) यह विश्लेषण करने का तरीका हैं कि
00:06:39हम ऐसा सिस्टम कैसे बनाएं जो रहस्यों को लीक न करे, है ना?
00:06:42तो इसके दो उपयोग के मामले (use cases) हैं।
00:06:44पहला उपयोग का मामला यह है कि एक कंपनी ब्रेन है।
00:06:48मैं इसे अपने AI, एजेंट या किसी भी चीज़ में काम पूरा करने के लिए उपयोग करना चाहता हूँ, है ना?
00:06:55मैं आपको उसका एक उदाहरण दिखाऊंगा, ठीक है?
00:06:56यह ऐसा है जैसे मुझे किसी ग्राहक से एक ईमेल मिला जिसमें एक सुरक्षा प्रश्नावली
00:06:59मुझे एक ग्राहक के सुरक्षा प्रश्नावली का
00:07:00उत्तर देना है। और मैं अपने एआई से बात करता हूँ,
00:07:03और कहता हूँ कि कंपनी के ज्ञान केंद्र में देखो
00:07:05और इस सुरक्षा प्रश्नावली का उत्तर देने में मेरी मदद करो, है ना? तो कंपनी के ज्ञान केंद्र का यह एक पूरी तरह से वैध उपयोग का मामला है।
00:07:08दूसरा, बहुत उपयोगी उपयोग का मामला, है ना?
00:07:10क्योंकि यह दूसरे लोगों का ज्ञान है जो मेरे पास आ रहा है।
00:07:14कंपनी ब्रेन का दूसरा उपयोग का मामला कुछ-कुछ वैसा ही है जैसा क्लाउड टैग है,
00:07:18यह मल्टीप्लेयर का विचार है।
00:07:21और यदि आप Slack के अंदर ऐसे स्थानों पर एजेंट रख रहे हैं जहाँ कई लोग
00:07:25इसके साथ बातचीत कर सकते हैं, तो यह एक साझा AI के रूप में उपयोग हो रहा है, है ना?
00:07:29यह काम पूरा करने जैसा है।
00:07:32और इसका एक उदाहरण सहयोगी घटना प्रबंधन (collaborative incident management) हो सकता है, है ना?
00:07:36तो उदाहरण के लिए, आप कहना चाहते हैं, जैसे, अरे, मैं लॉग लाना चाहता हूँ।
00:07:40मैं जांच करना चाहता हूँ—एक घटना हुई है।
00:07:42जाओ कुछ लॉग लाओ, कोड बेस की जांच करो, PR उठाओ, स्टेजिंग पर तैनात करो,
00:07:46प्रोड पर तैनात करो, एक अलर्ट सेट अप करो, है ना?
00:07:48आप चाहते हैं कि, कई लोग कंपनी ब्रेन के साथ काम कर रहे हैं।
00:07:51तो ये कंपनी ब्रेन के दो उपयोग के मामले हैं।
00:07:53एक तरह से यह साझा सहयोगी ज्ञान का उपयोग का मामला है,
00:07:56और दूसरा, साझा एआई उपयोग का मामला है, है ना?
00:08:00इन दोनों के साथ सुरक्षा की एक बहुत बड़ी समस्या जुड़ी हुई है, है ना?
00:08:06तो इसे सुरक्षित करना शुरू करने के लिए, आइए इसे थोड़ा और स्पष्ट रूप से परिभाषित करें, है ना?
00:08:15तो वास्तव में कंपनी ब्रेन क्या है?
00:08:18और यह मेरी इसकी परिभाषा है, है ना?
00:08:20यह साझा संदर्भ है जिसे आप मार्कडाउन में रखते हैं,
00:08:23जिसे आप मार्कडाउन फ़ाइलों के एक सेट में रखते हैं, है ना?
00:08:26और यह विभिन्न डेटा और टूल के लिए एक्सेस कंट्रोल नियम हैं
00:08:29जिन्हें आप कोडिंग एजेंट को दिए गए अनुसार एक्सेस करना चाहते हैं।
00:08:34तो मैं इसे इसके लिए कह रहा हूँ—
00:08:38क्योंकि मैं बोल रहा हूँ इसलिए मैं जो चाहूँ परिभाषित कर सकता हूँ।
00:08:41यह मेरी परिभाषा है।
00:08:42तो मैं यह नहीं कह रहा हूँ कि यह ऐसा ज्ञान है जिसे किसी LLM में खींचा जाता है
00:08:46जो टूल कॉल करेगा, है ना?
00:08:48यह कोई ऐसा AI नहीं है जो सामान्य उद्देश्य के काम कर रहा हो।
00:08:51यह एक AI कोडिंग एजेंट है जो आपके सामने आने वाली किसी भी समस्या को हल करता है, है ना?
00:08:56यह कुछ हद तक पिछले उस भाषण से मिलता-जुलता है जिसे आप लोगों ने शायद सुना होगा,
00:09:00जो इस विचार के बारे में है कि, क्या हम सामान्य समस्याओं को हल करने के लिए बस एक कोडिंग एजेंट का उपयोग कर सकते हैं?
00:09:04यह वही है, है ना?
00:09:05सबसे आम मामले में, यदि आप कहते हैं, अरे, मेरे लिए एक ट्वीट लिखो, तो आप एक छोटा स्क्रिप्ट लिख रहे हैं जो एक छोटा ट्वीट लिखने के लिए AI कॉल कर रहा है, है ना?
00:09:13आपको शायद ऐसा करने की आवश्यकता नहीं है।
00:09:14AI खुद आपको वह ट्वीट वापस दे सकता है।
00:09:17लेकिन मूल रूप से, Claude कोड का उपयोग हर चीज के लिए किया जा रहा है।
00:09:20Claude co-work की भी वही वास्तुकला है।
00:09:22Codex ऐप की भी वही वास्तुकला है, जो इस बात का अहसास है कि आप सामान्य समस्याओं को हल करने के लिए कोडिंग एजेंटों का उपयोग कर सकते हैं।
00:09:28इसलिए हम इसके लिए मस्तिष्क का निर्माण कर रहे हैं।
00:09:30हम कंपनी के लिए कोई विशाल ज्ञान ग्राफ या ज्ञान आधार नहीं बना रहे हैं और फिर उसे सुरक्षित करने की कोशिश कर रहे हैं।
00:09:34वह वैसे भी काम नहीं करता-- काम नहीं किया है-- काम नहीं करेगा।
00:09:39तो इस बात के संबंध में कि हम कंपनी के मस्तिष्क को डिज़ाइन करने के लिए कैसे पहुँचना चाहते हैं, है ना, क्या हमें कंपनी का मस्तिष्क बनाना चाहिए?
00:09:50तो यदि आप एक उद्यम हैं और आपको खाली बैठने के लिए भुगतान मिलता है, तो आपको कंपनी का मस्तिष्क बनाने का यह विचार पसंद आएगा।
00:09:57क्योंकि आप सोचते हैं कि हां, मैं दो साल की परियोजना ले लेता हूं और जेपी मॉर्गन के लिए कंपनी का ब्रेन बना दूंगा।
00:10:02ऐसा होने वाला नहीं है।
00:10:03आप किसी ऐसे संगठन के लिए कंपनी का ब्रेन नहीं बना सकते जो 100 साल पुराना हो, है ना?
00:10:07आप इसे मुश्किल से अपने खुद के परिवार के लिए बना सकते हैं, है ना, जो शायद कुछ महीने या साल पुराना हो?
00:10:13तो विचार और जिस तरह से हम कंपनी का ब्रेन बनाना चाहते वह यह है कि हम चाहते हैं कि कंपनी में थोड़ा-थोड़ा काम करने वाला हर व्यक्ति कंपनी के अपने हिस्से का मालिक हो और उसे बनाए, है ना?
00:10:23हमें इसी तरह से इसे बनाना चाहिए।
00:10:25तो यह एक तरह की दूसरी बाधा है जो मैं रख रहा हूं।
00:10:27एक कंपनी के ब्रेन की परिभाषा थी, और दूसरी वह दृष्टिकोण है जिसे हम अपनाना चाहते हैं कि कंपनी का ब्रेन कैसे बनाया जाए।
00:10:33मुझे इसे कहने का यह तरीका पसंद है, जो यह है कि हम कंपनी के ब्रेन को विकसित करेंगे, हम इसे बनाएंगे नहीं, है ना?
00:10:41हम इसे, एक तरह से, खुद से बनने देंगे।
00:10:43इसे एक साथ आने दें।
00:10:44सिस्टम को एक साथ आना होगा, अन्यथा इसे बनाना संभव नहीं है।
00:10:47ठीक है।
00:10:48मोटे तौर पर, हम चाहते हैं कि प्रत्येक व्यक्ति कंपनी के अपने हिस्से को खुद सेल्फ-सर्व करे, और इसलिए ये कुछ ऐसे विभिन्न चरण हैं जिनका आप पालन करना चाहते हैं।
00:10:57अगर आपके पास समय हुआ तो मैं इस पर अधिक विस्तार से वापस आऊंगा, लेकिन आइए एक खास उपयोग के मामले से शुरू करें, ठीक है?
00:11:03तो इस विशेष उपयोग के मामले में, मेरे पास किस तरह की स्थिति है जहाँ यह वह ठोस उदाहरण है जिसे मैं आप लोगों के लिए लेना चाहता हूँ।
00:11:12मुझे एक ईमेल मिला, जो सिर्फ सुरक्षा प्रश्नावली का एक उदाहरण है, है ना?
00:11:15अरे, मुझे Stitch Fix पर Dave से एक ईमेल मिला, और यह कई ऐसे प्रश्न हैं जिनका मैं उत्तर देना चाहता हूँ, है ना?
00:11:20तो यह मेरा ईमेल खोलता है, यह कहता है कि ईमेल में उनके सुरक्षा ऑनबोर्डिंग का एक स्क्रीनशॉट है, और फिर यह उन प्रश्नों के उत्तर देना शुरू कर देता है, है ना?
00:11:30मुझे कोई अंदाज़ा नहीं है कि इसे कैसे पता चला।
00:11:32यह देखकर मुझे बहुत आश्चर्य हुआ कि इसने इस बात के सभी प्रश्नों के उत्तर दे दिए कि, अरे, यह हमारा ट्रस्ट सेंटर है, यह है कि हमारी सुरक्षा चीजें कैसी दिखती हैं, उनके पास एक गेटवे है, है ना?
00:11:40यह कुछ करता है।
00:11:41यह सब कंपनी के मस्तिष्क से आ रहा है, है ना, जो उसका उत्तर है, और फिर आगे बढ़ें और मैं ऐसा हूँ, अरे, बस आगे बढ़ें और इसे भेजें।
00:11:50मुझे यह ड्राफ्ट पसंद है, आगे बढ़ें और इस ड्राफ्ट को Dave को भेजें, है ना?
00:11:53और फिर जाता है और वह ईमेल भेजता है, मैं जो करना चाहता हूँ उसका वास्तव में एक सरल उदाहरण।
00:11:57अब, यहाँ चुनौती, है ना, और मुद्दा यह है कि हम एक ऐसा सिस्टम कैसे बनाते हैं, है ना, जिसमें कोई अन्य व्यक्ति योगदान दे सके जिसका उपयोग कोई तीसरा व्यक्ति करे?
00:12:13हमारी सुरक्षा की चीज़ क्या है, इस बारे में यह ज्ञान कैसे आया?
00:12:18संभवतः कोई अन्य व्यक्ति उसी सुरक्षा प्रश्नावली पर काम कर रहा होगा, है ना?
00:12:22तो उनके पास, मान लीजिए, Hermes एजेंट या जो कुछ भी हो, था।
00:12:24वे इस पर काम कर रहे थे।
00:12:25आपने कुछ मेमोरी स्वतः सहेजी।
00:12:27शायद किसी ने कोई कौशल लिखा हो।
00:12:28किसी तरह उस टुकड़े को मेरे AI एजेंट के पास आना ही होगा।
00:12:32हम उसे कैसे संभव बनाने जा रहे हैं, है ना?
00:12:35अब, स्पष्ट बात नंबर एक को आज़माते हैं, है ना, जो यह है कि हर कोई GitHub पर एक-दूसरे के लिए साझा कौशल लिखता है।
00:12:42तो पहली बार जब आपकी सुरक्षा टीम द्वारा सुरक्षा प्रश्नावली का उत्तर दिया गया था, तो हर किसी ने आपके दिमाग में आपकी सुरक्षा और अनुपालन व्यक्ति की कल्पना की थी, है ना?
00:12:50अब, कल्पना करें कि प्रश्नावली का उत्तर देने के बाद, प्रश्नावली का उत्तर देना बहुत बेकार काम है।
00:12:56प्रश्नावली की इस विशाल एक्सेल शीट का उत्तर देने के बाद, वे तब GitHub पर गए और एक साझा कौशल को अपडेट किया, है ना?
00:13:04आप में से कई लोग ऐसे लोगों के साथ काम करने के लिए भाग्यशाली हैं जो हमारे प्रभु और उद्धारकर्ता मसीह के आदर्श पर बने हैं, जो इतने अच्छे हैं, जो जाएंगे और GitHub रिपो में साझा कौशल को अपडेट करेंगे, है ना?
00:13:16ज्यादातर लोग ऐसा नहीं करेंगे।
00:13:18कोई भी GitHub में किसी अन्य व्यक्ति के लिए कौशल नहीं लिखने वाला है।
00:13:24जैसे, यह ऐसी चीज़ नहीं है जो हमारे लिए स्वाभाविक हो, है ना?
00:13:27काम करने के दिन-प्रतिदिन में, हम अचानक यह तय नहीं करते हैं कि, ओह, यह किसी ऐसे अन्य व्यक्ति के लिए वास्तव में उपयोगी हो सकता है जिसे मैं जानता भी नहीं हूँ, मैं भविष्य में इस स्थिति में उससे जुड़ा नहीं हूँ।
00:13:39ऐसा नहीं हो रहा है।
00:13:40मैं बमुश्किल अपनी खुद की मेमोरी और कॉन्टेक्स्ट को व्यवस्थित कर पाता हूँ।
00:13:44मेरे पास इतना समय नहीं है कि इसे किसी और को भेजूँ, या किसी और के लिए इसे लिखकर रखूँ।
00:13:49दूसरा, एक कंपनी ब्रेन रखने के बजाय, आप टीम ब्रेन क्यों नहीं बनाते?
00:13:53आप सब मिलकर एक साझा चीज़ का इस्तेमाल क्यों नहीं करते?
00:13:55सुरक्षा टीम एक और साझा साइलो का इस्तेमाल क्यों नहीं करती जहाँ आप यह कर सकें, है ना?
00:14:01तो एक एजेंट बनाएँ और इसे खुद ही मेमोरी में सेव करने दें, है ना?
00:14:04और यह कुछ वैसी ही आर्किटेक्चर है जो शायद आप में से कई लोगों के पास Slack में जुड़े Hermes जैसी चीज़ के साथ होगी।
00:14:09क्या आप में से किसी के पास ऐसा टीम ब्रेन सिस्टम है जहाँ आपके पास एक ऐसा AI है जिसका इस्तेमाल कई लोग करते हैं जो ऑटो-सेव मेमोरी और ऑटो-ऐड कॉन्टेक्स्ट करता है?
00:14:18क्या किसी के पास ऐसी कोई स्किल है जो सिर्फ एक छोटी टीम के लिए पहले से ही ऐसा करती हो?
00:14:23एक। और कोई? ठीक है।
00:14:24ठीक है, आप में से कुछ लोगों के पास वह है। यह बढ़िया है।
00:14:26यह अच्छा है, लेकिन समस्या यह है कि यह अभी भी कंपनी ब्रेन नहीं है क्योंकि यह अभी भी अलग-थलग है, है ना?
00:14:31तो यह एक और साइलो की तरह है, है ना? जैसे, उदाहरण के लिए, अगर यह क्लॉ टैग के साथ हो, तो इसमें प्रति-चैनल मेमोरी होती है, है ना?
00:14:40तो हर चैनल में, यह सेव हो जाता है, लेकिन अब यह उस एक चैनल में दूसरा साइलो बन गया है, है ना?
00:14:46तो अब यह फिर से एक ऐसी जगह पर बंद है जिसका इस्तेमाल कहीं और नहीं किया जा सकता।
00:14:50इसलिए यदि किसी को चैनल में जोड़ा जाता है, तो यह काम करेगा, लेकिन अन्यथा यह काम नहीं करेगा, है ना?
00:14:55और इसलिए यह तीसरा विकल्प है।
00:14:59तीसरा विकल्प यह कहना है कि सारा कॉन्टेक्स्ट एक ही साझा विकी में जाता है।
00:15:06एक विकी मार्कडाउन फ़ाइलों का एक सेट है, और मार्कडाउन फ़ाइलें एक-दूसरे से लिंक हो सकती हैं।
00:15:08तो एक विशाल फ़ोल्डर की कल्पना करें।
00:15:10फ़ोल्डर में बहुत सारी मार्कडाउन फ़ाइलें हैं, है ना?
00:15:13और मार्कडाउन फ़ाइलें एक-दूसरे से लिंक हो सकती हैं।
00:15:16तो सारा कॉन्टेक्स्ट, इसे किसी फ़ोल्डर के अंदर सहेजने या साइलो करने के बजाय,
00:15:21आप इसे एक मार्कडाउन फ़ाइल में रखते हैं, जो मार्कडाउन फ़ाइल के बराबर है,
00:15:25और आप इसे एक-दूसरे से लिंक होने देते हैं।
00:15:28दूसरी चीज़ जो आप करते हैं वह यह है कि आप प्रत्येक फ़ाइल को दायरे (स्कोप) रखने की अनुमति देते हैं
00:15:33कि उस फ़ाइल तक किसे पढ़ने/लिखने की पहुँच हो सकती है।
00:15:38तीसरी चीज़ जो आप करते हैं, जो सबसे महत्वपूर्ण है,
00:15:42आप एजेंट को अपने आप मेमोरी जोड़ने नहीं देते।
00:15:49आप इसे अपने आप नहीं जोड़ने देते क्योंकि अगर यह अपने आप जुड़ जाता है, तो आपको कोई अंदाज़ा नहीं होता कि क्या हुआ, है ना?
00:15:55आप ऐसा नहीं कर सकते -- हम उसी तरह की दुनिया में वापस आ गए हैं जहाँ कुछ सामान जोड़ा जा रहा है,
00:16:00और जब तक आप उस एजेंट की मेमोरी में हैं, आप भाग्यशाली हैं, है ना?
00:16:04तो तीसरी चीज़ जो आप करते हैं वह यह है कि एजेंट को ऑटो-ऐड करने देने के बजाय,
00:16:07कुछ ऐसा करें जो आपके एजेंट को यह सुझाव देने की अनुमति दे कि किन दायरों (स्कोप) के साथ क्या जोड़ा जाए,
00:16:16और फिर किसी इंसान को इसे स्वीकार या अस्वीकार करने दें।
00:16:21तो यह गिटहब जितना भारी-भरकम नहीं है, जहाँ मुझे जाकर इसे लिखना पड़े, साझा स्किल को अपडेट करना पड़े,
00:16:28पीआर समीक्षा करनी पड़े, और फिर इसे मर्ज करवाना पड़े।
00:16:30लेकिन यह उतना अनियंत्रित (YOLO) भी नहीं है जहाँ मेमोरी एजेंट द्वारा ही अपने आप लिख दी जाए,
00:16:36है ना? यह एक तरह का बेहतरीन संतुलन है जहाँ, काम करते समय,
00:16:40आप इसे पॉप अप करते हैं, सही दायरों का सुझाव देते हैं, और किसी को इसे जोड़ने देते हैं।
00:16:45तो अब होता यह है कि इस बहुत ही सरल जुड़ाव के साथ, है ना, आप लोगों को एक विशाल विकी में जोड़ने दे सकते हैं,
00:16:51लेकिन आप उस व्यक्ति को इस बात की जिम्मेदारी लेने देते हैं कि वे क्या देख सकते हैं या नहीं।
00:16:57तो अगर मैं फाइनेंस विकी में कुछ जोड़ रहा हूँ, तो मैं यह सुनिश्चित करना चाहता हूँ -- मैं कुछ संवेदनशील जोड़ रहा हूँ,
00:17:01मैं यह सुनिश्चित करना चाहता हूँ कि इसका एक फाइनेंस दायरा हो।
00:17:03यदि मैं कुछ व्यक्तिगत जोड़ रहा हूँ, तो मैं यह सुनिश्चित करना चाहता हूँ कि वह व्यक्तिगत दायरा हो।
00:17:06मैं आपको इसका एक उदाहरण यूएक्स दिखाता हूँ कि यह कैसा दिख सकता है। हम यही करते हैं।
00:17:15यह एक हालिया ईमेल है जो मुझे हमारे बिक्री प्रतिनिधियों में से एक से मिला जिसमें मुझे एक कॉल में जोड़ा गया था।
00:17:33मैंने उस ईमेल को देखा, उसका जवाब देने में मदद की, और फिर मुझे एक छोटा सा बॉक्स मिला जिसने
00:17:39कई बुलेट पॉइंट्स का सुझाव दिया जिन्होंने मुझे बताया कि यह क्या जोड़ने जा रहा है, है ना?
00:17:43और जब मैंने विकी में जोड़ें पर क्लिक किया -- और इसलिए अब मेरे लिए यह समीक्षा करना बहुत आसान है कि क्या जोड़ा जा रहा है।
00:17:47मुझे परवाह नहीं है। मुझे परवाह नहीं है कि इसे इस मार्कडाउन फ़ाइल में जोड़ा जाता है, उस मार्कडाउन फ़ाइल में,
00:17:52एजेंट किन लिंक्स का ध्यान रखता है। मैं जिस बात की परवाह करता हूँ वह यह है कि क्या ये तथ्य सही हैं?
00:17:58यदि ये तथ्य सही हैं, तो मैं विकी में जोड़ें पर क्लिक करूँगा और मेरा काम हो जाएगा, है ना?
00:18:02और विकी में जोड़ने के समय, मैं चुन सकता हूँ कि प्रत्येक विकी पृष्ठ के अनुसार किन दायरों को जोड़ने की आवश्यकता है या नहीं,
00:18:08है ना? तो प्रत्येक विकी पृष्ठ को स्वयं दायरों का एक निश्चित सेट मिल सकता है जिसे आप यह तय करना चाहते हैं
00:18:12कि किसे किसकी पहुँच मिलती है, उदाहरण के लिए, है ना? तो उदाहरण के लिए, मेरा ईमेल, यह वह विकी पृष्ठ है
00:18:17जो मेरे ईमेल के लिए है और कैसे मेरे ईमेल को प्राथमिकता दी जाती है, और अब मैं यह तय कर सकता हूँ कि इसे किसकी पहुँच मिलती है,
00:18:22इसके मालिक कौन हैं और इसके लिए आरबीएसी (RBAC) क्या है। तो सिस्टम कैसा दिखता है यह
00:18:26आप लोगों पर निर्भर है, लेकिन मुख्य विचार यह है कि आप बदलाव करने के बजाय एजेंट से बदलाव का सुझाव देना चाहते हैं।
00:18:32ठीक है। तो दो नियम। पहला, सुनिश्चित करें कि सब कुछ एक ही कंपनी-व्यापी विकी में जाए,
00:18:38इस नियम से पीछे न हटें। दूसरा, सुनिश्चित करें कि, जैसे, इसका एक हिस्सा होने के नाते,
00:18:44हर बदलाव के पीछे किसी इंसान का नाम हो। विकी के अंदर किसी भी ऐसी चीज़ की अनुमति नहीं दी जानी चाहिए जिस पर यह लिखा हो कि क्लाउड ने
00:18:51इसे जोड़ा है या जैसे आपके AI एजेंट ने इसे जोड़ा है या हर्मेस ने इसे जोड़ा है। नहीं, तन्मय ने इसे जोड़ा है। वह नाम होना चाहिए
00:18:57ताकि आप इसे वापस जोड़ सकें कि यह वह व्यक्ति है जिसने गड़बड़ की और, जैसे, सभी को देखने की अनुमति दी,
00:19:04जैसे, हर किसी का मुआवजा, है ना? और, जैसे, जो भी हो। अब आप सुधारात्मक कार्रवाई कर सकते हैं,
00:19:09है ना? जो भी हो। उन्हें पिप (PIP) पर रखें। आप नहीं जानते थे कि विकी को कैसे संपादित किया जाता है। तो यह बहुत,
00:19:14बहुत महत्वपूर्ण है। और नियम नंबर दो, एक बार जब आप यह तय कर लेते हैं, तो आप इसके दूसरे दायरे में जा सकते हैं, जैसे कि,
00:19:19ठीक है, आपको उनके लिए ऐसा करना आसान बनाना होगा, यहीं पर दायरों का यह व्यवसाय आता है,
00:19:23जहाँ आप पहुँच प्राप्त करने वाले व्यक्ति के अनुसार प्रत्येक फ़ाइल का दायरा तय करना चाहते हैं। आप इसके चारों ओर एक तरह का सिस्टम बनाएंगे।
00:19:26उसके चारों ओर एक सिस्टम बनाया जाता है। इसका आर्किटेक्चर डायग्राम कुछ इस तरह दिखता है, जहाँ यूज़र होते हैं,
00:19:32यूज़र एजेंट से बात करते हैं। जब एजेंट कॉन्टेक्स्ट पढ़ रहा होता है, तो वह उस खास यूज़र के क्रेडेंशियल्स का इस्तेमाल करता है, है ना?
00:19:39तो अगर मैं किसी फाइनेंस प्रॉब्लम को हल करने के लिए कुछ पढ़ रहा हूँ, तो यह मेरी तरह पढ़ने के लिए फाइनेंस क्रेडेंशियल का इस्तेमाल करता है
00:19:46क्योंकि मेरे पास फाइनेंस विकी का एक्सेस था ताकि मैं इसे पढ़ सकूँ और यह हर बार किया जाता है, है ना?
00:19:52तो एजेंट विकी के सही हिस्से को पढ़ने के लिए हमेशा यूज़र के क्रेडेंशियल का ही इस्तेमाल कर रहा होता है।
00:20:00ठीक है। दूसरे यूज़ केस के लिए मेरे पास काफी कम समय बचा है। इसलिए मैं क्या करूँगा कि आपको दूसरे यूज़ केस की
00:20:06एक छोटी सी झलक दूँगा, लेकिन इस आइडिया को और आगे बढ़ाएंगे। यह मुख्य यूज़ केस है। यह ऐसा है जैसे,
00:20:13यह सबसे बड़ा मुख्य यूज़ केस है। यह वास्तव में एक जटिल यूज़ केस है क्योंकि अब
00:20:17यह सिर्फ एक ईमेल का जवाब देने वाला व्यक्ति नहीं है। हम में से कई लोग एक साथ अलग-अलग एस्केलेशन
00:20:25या प्रिविलेज लेवल के साथ किसी समस्या को हल करने के लिए शेयर किए गए कॉन्टेक्स्ट का इस्तेमाल कर रहे होते हैं,
00:20:31है ना? और AI के साथ ये ऐसे इंटरैक्शन हैं जहाँ कंपनी का सबसे ज़्यादा
00:20:36बौद्धिक ज्ञान पैदा होता है, है ना? उदाहरण के लिए, मैं आपको हमारे लिए इसका एक वास्तविक जीवन का उदाहरण दिखाता हूँ।
00:20:42तो यह एक SRE स्थिति का मामला है जहाँ
00:20:50किसी ने कहा, अरे, हमारी ऑटो लर्निंग, हमारी विकी लर्निंग, काफी मेटा है, जो फेल हो रही है। यह काम नहीं कर रही है।
00:20:57क्या चल रहा है? है ना? और फिर यह जाँच करना शुरू करता है और यह बेकार है क्योंकि,
00:21:02इसमें कोई स्किल नहीं थी। यह फेल हो गया। इसलिए यह ऐसा है जैसे, भाई, ऐसा मत करो। कृपया इस ओपन टेलीमेट्री स्पैन
00:21:07नाम का इस्तेमाल करो। ओपन टेलीमेट्री स्पैन नाम का इस्तेमाल किया। इसने थोड़ा बेहतर काम किया, लेकिन यह अभी भी बहुत धीमा था।
00:21:13तो उसने कोड को देखा और कहा, ओह, तुम लाइक क्वेरी का इस्तेमाल कर रहे हो। तुम, तुम, तुम बेवकूफ हो।
00:21:18यह ओपस 4.5 है। अम... जैसे, ऐसा मत करो। है ना? तो फिर वह कहता है, लाइक क्वेरी का इस्तेमाल मत करो,
00:21:24इक्वल्स टू क्वेरी का इस्तेमाल करो। है ना? और फिर यह इक्वल्स टू क्वेरी करता है और कुछ विवरण सामने लाता है और,
00:21:29फिर वह कहता है, ओह, इसमें और गहराई से जाओ। और यह कहता है, जो भी हो, यह कोड की वह लाइन है जहाँ से
00:21:33एरर आ रही है। साधारण चीजें, है ना? यह अब कुछ ज्ञान सामने लाता है और कहता है,
00:21:39आहा, मैंने सीखा कि मुझे लाइक की बजाय इक्वल्स टू का इस्तेमाल करना चाहिए, है ना? मैंने सीखा कि अगर विकी पेज के नामों में कोई
00:21:45कस्टम प्रिफ़िक्स जोड़ा जाता है, तो इससे समस्याएँ हो सकती हैं। है ना? अम, तो यह इन सीखों को प्रस्तुत करता है
00:21:50जिसे आप स्वीकार करना चुन सकते हैं। तो उसने समस्या क्या थी, इसमें थोड़ा और गहराई से जाकर छानबीन की।
00:21:56बातचीत में कोई और शामिल हो गया, है ना? और कहा, यहाँ जो तकनीकी निर्णय हमने लिया है वह
00:22:02गलत है। ऐसा क्यों हो रहा है? और अब दो लोग बहस करना शुरू कर देते हैं, है ना? वे बहस करते हैं।
00:22:09कहते हैं, अरे, यह ऐसा नहीं होना चाहिए। यह ऐसा होना चाहिए। लेकिन यह ऐसा क्यों है? पर यह
00:22:12ऐसा होना चाहिए, है ना? वह बहस ज्ञान पैदा करती है क्योंकि असल समस्या यह थी कि किसी ने
00:22:17एक ऐसा तकनीकी निर्णय लिया था जो प्रलेखित नहीं था। है ना? जब वे उस समस्या को ठीक करने का निर्णय लेते हैं, और वे
00:22:22देखते हैं कि वास्तव में यही मूल कारण है, और वे तय करते हैं कि इसे इस तरह से ठीक किया जाएगा।
00:22:26अरे, हमें इस प्रिफ़िक्स को हटा देना चाहिए जो समस्या पैदा कर रहा है, जो भी हो, जो भी बात हो,
00:22:31इससे आपके मस्तिष्क में जोड़ने के लिए उच्चतम गुणवत्ता वाला कॉन्टेक्स्ट बनता है। क्योंकि पिछला सुझाव यह था कि
00:22:38कहा जाए, उह, पेजों में प्रिफ़िक्स नहीं होना चाहिए, पेजों में प्रिफ़िक्स होता है लेकिन तथ्य यह है कि पेजों में प्रिफ़िक्स होना एक समस्या है।
00:22:44है ना? तो अब आप दिमाग में जो चीज़ दस्तावेज़ित कर रहे हैं वह यह है कि पेजों में प्रिफ़िक्स नहीं होना चाहिए।
00:22:49अगर उनमें प्रिफ़िक्स है, तो इससे प्रॉड में लुकअप से जुड़ी समस्याएँ हो सकती हैं। यह तब होता है जब कई लोग एक-दूसरे से बात करते हैं
00:22:54है ना? और मिलकर समस्याओं को हल करते हैं। स्लैक थ्रेड में यही होता है जब दो लोग एक-दूसरे से बात करते हैं
00:22:59और किसी समस्या को हल करते हैं। इससे उच्चतम गुणवत्ता वाला कॉन्टेक्स्ट बनता है। लेकिन, और यही वह चीज़ है
00:23:05जो आप यहाँ चाहते हैं। लेकिन चुनौती यह है कि इसके इर्द-गिर्द प्रिविलेज एस्केलेशन बहुत,
00:23:10बहुत गंभीर हो जाता है। यदि आप एक ऐसा एजेंट बना रहे हैं जो कई लोगों से घिरे होने पर सब कुछ कर सकता है,
00:23:18तो यह डरावना है। क्योंकि इंजीनियर को PR का काम करने की अनुमति थी, लेकिन अब मैं उसी एजेंट का इस्तेमाल करके
00:23:23प्रॉड में डिप्लॉय कर सकता हूँ। यह बहुत डरावना है। मैं ऐसी बातचीत नहीं कर सकता जहाँ मैं डिबग करूँ और
00:23:29सुरक्षित रूप से डिप्लॉय करूँ। है ना? खासकर यदि आप किसी बैंक में हैं। है ना? जैसे जो लोग डिबग कर रहे हैं,
00:23:35स्टेजिंग पर डिप्लॉय कर रहे हैं, अलर्ट सेट अप कर रहे हैं, और डिप्लॉय कर रहे हैं, वे एक नहीं हैं। लेकिन एक होने में
00:23:40बहुत अधिक मूल्य है क्योंकि सारा ज्ञान वहीं होता है। है ना? और इसलिए यह हमें दूसरे आर्किटेक्चर की ओर ले जाता है,
00:23:45जिसमें मैं बहुत ज़्यादा विस्तार से नहीं जाने वाला हूँ। लेकिन इसे उसी विचार के रूप में सोचें
00:23:49जहाँ कॉन्टेक्स्ट पढ़ने के लिए यूज़र क्रेडेंशियल्स और क्लेम्स का इस्तेमाल किया जाता था। इसके बजाय, यूज़र क्रेडेंशियल्स का भी इस्तेमाल करें।
00:23:58है ना? जब कोड टूल्स को निष्पादित कर रहा हो। इसलिए सैंडबॉक्स में कभी भी क्रेडेंशियल स्टोर न करें।
00:24:05इसके बजाय, HTTP लेयर पर, SQL लेयर पर, यूज़र के क्रेडेंशियल को इंजेक्ट करें, जिससे AI को एक विशेष इंटरैक्शन में
00:24:13इंसान के रूप में व्यवहार करने की अनुमति मिलती है। है ना? तो यहाँ दिलचस्प विवरण हैं। लेकिन यही वह चीज़ है
00:24:20जो एक साझा AI को साझा कॉन्टेक्स्ट के साथ काम करने की अनुमति देती है। है ना? और काम करने के लिए ये दो मुख्य हिस्से हैं।
00:24:25इसलिए मैं सारांश दूँगा, और यह आर्किटेक्चर विशेष रूप से जटिल नहीं है, लेकिन इन दो नियमों से पीछे की ओर काम करना बहुत आसान है।
00:24:30क्लाउड सैंडबॉक्स में क्रेडेंशियल स्टोर न करें। और दूसरा,
00:24:36वास्तविक डेटा के साथ सभी इंटरैक्शन को वर्चुअलाइज करें, इसे प्रॉक्सी करें, वर्चुअलाइज करें, आप जो भी शब्द इस्तेमाल करना चाहें,
00:24:41और यूज़र्स को उन पर नियंत्रण रखने दें। इसलिए जो यूज़र एक खास टूल जोड़ता है उसे नियंत्रित करना चाहिए कि उस खास टूल का एक्सेस किसे मिलता है।
00:24:48इसलिए यदि आप इन चार सिद्धांतों का पालन करते हैं और उससे पीछे की ओर काम करते हैं तो आप इस पूरी चीज़ को प्राप्त कर सकते हैं।
00:24:53केवल एक ही आर्किटेक्चर संभव है जो समझ में आता है कि आप कॉन्टेक्स्ट को कैसे प्रबंधित करते हैं
00:24:58और आप क्या बाधाएँ सेट अप करते हैं और आप टूल को कैसे प्रबंधित करते हैं और आप क्या सुरक्षा
00:25:02नियम सेट अप करते हैं। मेरा समय समाप्त हो गया है। इसलिए मैं बातचीत के बाद और अधिक बात करने के लिए खुश हूँ। हमारा एक बूथ भी है,
00:25:10इसलिए इस आर्किटेक्चर के अंदर की बारीकियों के बारे में उस पर और अधिक बात करने में खुशी होगी। मैं ट्विटर पर तन्मय गो हूँ।
00:25:16हमारा नाम PromptQL है। कृपया हमें देखें। दिन के अंत में, AI इंजीनियरिंग समुदाय के साथ,
00:25:24हम एक प्रोडक्ट लॉन्च करने जा रहे हैं। और इसलिए मैं इसे साझा करना पसंद करूंगा, दोस्तों, इसे सभी के साथ साझा करना।
00:25:30मैं मंच पर सभी के साथ एक तस्वीर लेने जा रहा हूँ ताकि मैं इसे साझा कर सकूं। और इसलिए जब तक मैं यहाँ हूँ मुझे ऐसा करने दें।
00:25:40ठीक है। क्या लोग चीज़ (cheese) बोलना चाहते हैं?
00:25:45आपका बहुत-बहुत धन्यवाद। तो इसके लिए सावधान रहें। यह क्लाउड टैग के प्रति हमारा दृष्टिकोण है, जो PromptQL टैग है,
00:25:52जो यहाँ हमारे द्वारा चर्चा किए गए विचारों के बहुत समान है, सिवाय इसके कि आप क्लाउड तक सीमित नहीं हैं।
00:25:57आप GLM का उपयोग कर सकते हैं, और आप GPT का उपयोग कर सकते हैं, और फिर Sol सामने आता है, और हम उसका उपयोग कर सकते हैं और बहुत मज़ा कर सकते हैं।
00:26:03तो इसे ज़रूर देखें। और अन्यथा, मैं जल्द ही आप लोगों से मिलूंगा।
00:26:19हम अभी वापस आते हैं।