നിങ്ങളുടെ ആപ്പിൽ AI ഫീച്ചറുകൾ ചേർക്കുന്നത് എങ്ങനെ

നിങ്ങളുടെ ആപ്പിൽ AI ഫീച്ചറുകൾ ചേർക്കാൻ, നിങ്ങളുടെ സെർവറിൽ നിന്ന് ഒരു വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ (LLM) API വിളിക്കുക: വ്യക്തമായ നിർദ്ദേശങ്ങളും പ്രസക്തമായ ഡേറ്റയും അയക്കുക, തിരികെ വരുന്നത് ഉപയോഗിക്കുക. ഉപയോഗപ്രദമായ മിക്ക ഫീച്ചറുകളും നാല് പാറ്റേണുകളിൽ ഒന്നാണ് — സംഗ്രഹിക്കൽ, ചാറ്റ്, ഘടനാപരമായ ഡേറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യൽ, വർഗ്ഗീകരണം — ഓരോന്നും ഒരു AI ബിൽഡറിന് നിങ്ങൾക്കായി എഴുതാൻ കഴിയുന്ന ഏതാനും ഡസൻ വരി കോഡാണ്. അത് നല്ലതാണോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നത് കോളിനു ചുറ്റുമുള്ള പ്രവൃത്തിയാണ്: API കീ സെർവറിൽ സൂക്ഷിക്കുക, ഓരോ ഉപയോക്താവിനുമുള്ള ചെലവ് നിയന്ത്രിക്കുക, വിശ്വസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിക്കുക.

മിക്ക AI ഫീച്ചറുകൾക്കും പിന്നിലെ നാല് പാറ്റേണുകൾ

എക്സ്ട്രാക്ഷനും വർഗ്ഗീകരണവുമാണ് പലപ്പോഴും ഏറ്റവും മൂല്യമുള്ളതും ഏറ്റവും കുറച്ച് ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടുന്നതും. ഓരോ റെക്കോർഡിലും ആരുടെയെങ്കിലും കുറച്ച് മിനിറ്റുകൾ അവ നിശബ്ദമായി ലാഭിക്കുന്നു, ഔട്ട്പുട്ടിന് സ്ഥിരമായ ഒരു രൂപമുള്ളതിനാൽ അത് യാന്ത്രികമായി പരിശോധിക്കാം. ചാറ്റ് ഏറ്റവും ദൃശ്യമാണ്, പക്ഷേ ശരിയാക്കാൻ ഏറ്റവും പ്രയാസമുള്ളതും; അതിന് സ്വന്തം ഗൈഡുണ്ട്: AI ചാറ്റ്ബോട്ട് ആപ്പ് നിർമ്മിക്കുന്നത് എങ്ങനെ.

ഇത് നിങ്ങളുടെ ആപ്പിൽ എങ്ങനെ യോജിക്കുന്നു

എല്ലാ പാറ്റേണുകൾക്കും ഒരേ രൂപമാണ്:

1. ഉപയോക്താവ് പ്രവർത്തിക്കുന്നു — “Summarise” ക്ലിക്ക് ചെയ്യുന്നു, ഒരു ഫയൽ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്നു, ഒരു സന്ദേശം അയക്കുന്നു.
2. നിങ്ങളുടെ ഫ്രണ്ടെൻഡ് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സെർവറിനെ വിളിക്കുന്നു, AI ദാതാവിനെയല്ല.
3. നിങ്ങളുടെ സെർവർ അഭ്യർത്ഥന നിർമ്മിക്കുന്നു: സിസ്റ്റം നിർദ്ദേശങ്ങൾ, ഉപയോക്താവിന്റെ ഇൻപുട്ട്, മോഡലിന് വേണ്ട ഏതെങ്കിലും ഡേറ്റ നിങ്ങളുടെ ഡേറ്റാബേസിൽ നിന്ന് — ഈ ഉപയോക്താവിന് കാണാൻ അനുവാദമുള്ള ഡേറ്റ മാത്രം.
4. നിങ്ങളുടെ സെർവർ LLM API വിളിക്കുന്നു, എൻവയോൺമെന്റ് വേരിയബിളിൽ സൂക്ഷിച്ച കീ ഉപയോഗിച്ച്.
5. നിങ്ങളുടെ സെർവർ പ്രതികരണം പരിശോധിക്കുന്നു — സാധുവായ JSON, അറിയപ്പെടുന്ന ലേബൽ, ന്യായമായ നീളം — തുടർന്ന് സേവ് ചെയ്യുകയോ തിരികെ നൽകുകയോ ചെയ്യുന്നു.
6. ഫ്രണ്ടെൻഡ് അത് കാണിക്കുന്നു, ദൈർഘ്യമേറിയ ഉത്തരങ്ങൾ എത്തുമ്പോൾ ടെക്സ്റ്റ് സ്ട്രീം ചെയ്തുകൊണ്ട്.

ഘട്ടം 4-ലെ കീ സെർവറിൽ തന്നെയിരിക്കുന്നു, ഒരിക്കലും ബ്രൗസറിൽ എത്തുന്നില്ല. API എന്ന ആശയം പുതിയതാണെങ്കിൽ, API എന്താണ് ഒരു ചെറിയ ആമുഖമാണ്, LLM API-കൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം ടോക്കണുകൾ, മോഡലുകൾ, കീകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ വിശദീകരിക്കുന്നു.

ദാതാവും മോഡലും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത്

പ്രധാന ദാതാക്കൾ — OpenAI, Anthropic, Google മറ്റുള്ളവയും — ഏകദേശം സമാനമായ രൂപത്തിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് API-കൾ നൽകുന്നു. തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ ഉപയോഗപ്രദമായ ചോദ്യങ്ങൾ:

• നിങ്ങളുടെ ജോലിയിലെ ഗുണമേന്മ. നിങ്ങളുടെ ആപ്പിൽ നിന്നുള്ള കുറച്ച് യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങൾ രണ്ടോ മൂന്നോ മോഡലുകളിൽ പരീക്ഷിക്കുക. പൊതു ബെഞ്ച്മാർക്കുകളെക്കാൾ നിങ്ങളുടെ ഡേറ്റയിലാണ് വ്യത്യാസങ്ങൾ പലപ്പോഴും വ്യക്തമാകുന്നത്.
• വലുപ്പവും ചെലവും. ദാതാക്കൾ വലുതും കൂടുതൽ ശേഷിയുള്ളതുമായ മോഡലുകളും ചെറുതും വിലകുറഞ്ഞതും വേഗമേറിയതുമായ മോഡലുകളും നൽകുന്നു. വർഗ്ഗീകരണവും ലളിതമായ എക്സ്ട്രാക്ഷനും പലപ്പോഴും ചെറിയ മോഡലിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കും; ദൈർഘ്യമേറിയ ന്യായവാദമോ സൂക്ഷ്മമായ എഴുത്തോ വലിയ മോഡൽ ആവശ്യപ്പെട്ടേക്കാം.
• ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ട്. എക്സ്ട്രാക്ഷനും വർഗ്ഗീകരണത്തിനും, സ്വതന്ത്ര ടെക്സ്റ്റ് പാഴ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് പകരം നിങ്ങൾ നൽകുന്ന സ്കീമയുമായി ചേരുന്ന JSON മോഡലിനെ തിരികെ നൽകാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്ന API സവിശേഷത ഇഷ്ടപ്പെടുക.
• ഡേറ്റ കൈകാര്യം. API ഇൻപുട്ടുകൾ സൂക്ഷിക്കപ്പെടുമോ അല്ലെങ്കിൽ പരിശീലനത്തിന് ഉപയോഗിക്കപ്പെടുമോ എന്നും അത് നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾ നൽകുന്ന ഡേറ്റയ്ക്ക് യോജിക്കുമോ എന്നും ദാതാവിന്റെ നിബന്ധനകൾ വായിക്കുക.
• പരിധികൾ. പുതിയ അക്കൗണ്ടുകൾക്ക് പലപ്പോഴും കുറഞ്ഞ റേറ്റ് പരിധികളുണ്ടാകും; ലോഞ്ചിന് മുമ്പ് അവ പരിശോധിക്കുക.

മോഡൽ പേരുകളും വിലകളും പലപ്പോഴും മാറുന്നു, അതിനാൽ പല സ്ഥലങ്ങളിൽ ഹാർഡ്-കോഡ് ചെയ്യുന്നതിന് പകരം കോഡ് മോഡലിന്റെ പേര് കോൺഫിഗറേഷനിൽ നിന്ന് വായിക്കണം.

ഒരു ഫീച്ചർ ഘട്ടം ഘട്ടമായി ചേർക്കുന്നത്

ഒരു ഉദാഹരണം എടുക്കാം: ഓരോ കോൺടാക്റ്റിനും നീണ്ട കുറിപ്പുകളുടെ ചരിത്രമുള്ള ഒരു ചെറിയ CRM.

1. കീ സൂക്ഷിക്കുക. ദാതാവിന്റെ ഡാഷ്ബോർഡിൽ ഒരു കീ സൃഷ്ടിച്ച്, ഉദാഹരണത്തിന് OPENAI_API_KEY അല്ലെങ്കിൽ ANTHROPIC_API_KEY എന്ന പേരിൽ സെർവർ-സൈഡ് സീക്രട്ടായി സേവ് ചെയ്യുക.

2. ഒരു ചെറിയ ഫീച്ചർ ആവശ്യപ്പെടുക:

കോൺടാക്റ്റ് പേജിൽ ഒരു “Summarise” ബട്ടൺ ചേർക്കുക. സെർവറിൽ, കോൺടാക്റ്റിന്റെ അവസാനത്തെ 20 കുറിപ്പുകൾ [PROVIDER]-ലേക്ക് [ENV_NAME] എന്ന സീക്രട്ട് ഉപയോഗിച്ച് അയയ്ക്കുക, മൂന്ന് ബുള്ളറ്റ് പോയിന്റുകൾ എഴുതാൻ നിർദ്ദേശിക്കുക: നിലവിലെ സ്റ്റാറ്റസ്, തുറന്ന ചോദ്യങ്ങൾ, അടുത്ത ഘട്ടം. ലോഗിൻ ചെയ്ത ഉപയോക്താവിന് കാണാവുന്ന കുറിപ്പുകൾ മാത്രം ഉൾപ്പെടുത്തുക. ലോഡിംഗ് അവസ്ഥ കാണിക്കുക, സമയ മുദ്രയോടെ സംഗ്രഹം സേവ് ചെയ്യുക, കോൾ പരാജയപ്പെട്ടാൽ “ഇപ്പോൾ സംഗ്രഹിക്കാൻ കഴിഞ്ഞില്ല” എന്ന് കാണിക്കുക. കീ ഒരിക്കലും ബ്രൗസറിലേക്ക് അയക്കരുത്.

3. ടൈപ്പിംഗ് ലാഭിക്കുന്നിടത്ത് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ചേർക്കുക:

ഒരാൾ “Quick add” ബോക്സിൽ ഒരു ഇമെയിൽ സിഗ്നേച്ചർ ഒട്ടിക്കുമ്പോൾ, സെർവറിൽ [PROVIDER]-നെ വിളിച്ച്, ദാതാവിന്റെ ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ട് സവിശേഷത ഉപയോഗിച്ച്, name, company, job title, email, phone ഉള്ള JSON തിരികെ നൽകുക. JSON സെർവറിൽ സാധൂകരിച്ച്, പുതിയ കോൺടാക്റ്റ് ഫോം അതുകൊണ്ട് പൂരിപ്പിക്കുക, സേവ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഉപയോക്താവിന് എഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുക. ഊഹിക്കുന്നതിന് പകരം ഒഴിവാക്കുക.

“സേവ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഉപയോക്താവിന് എഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുക” എന്നതാണ് പ്രധാനം: മോഡൽ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, തീരുമാനിക്കുന്നത് വ്യക്തിയാണ്.

4. പശ്ചാത്തലത്തിൽ വർഗ്ഗീകരിക്കുക:

ഒരു പുതിയ സപ്പോർട്ട് ടിക്കറ്റ് വരുമ്പോൾ, അതിനെ കൃത്യം ഒന്നിൽ വർഗ്ഗീകരിക്കുക: billing, bug, feature request, account access, other. ചെറിയ, കുറഞ്ഞ ചെലവുള്ള മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുക. പ്രതികരണം ഈ ലേബലുകളിൽ ഒന്നല്ലെങ്കിൽ “other” സേവ് ചെയ്യുക. ലേബൽ എഡിറ്റ് ചെയ്യാവുന്ന ടാഗായി കാണിക്കുക.

5. യഥാർത്ഥ, കുഴഞ്ഞ ഡേറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കുക — നീണ്ട കുറിപ്പുകൾ, ശൂന്യമായ കുറിപ്പുകൾ, മറ്റ് ഭാഷകൾ, ഫോൺ നമ്പറില്ലാത്ത സിഗ്നേച്ചർ — ഷിപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഇരുപത് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ അടുത്തടുത്ത് നോക്കുക.

നല്ലതായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ എഴുതുന്നത്

ഓരോ അഭ്യർത്ഥനയ്ക്കും ഒപ്പം അയക്കുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ (സാധാരണയായി സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു) ആണ് ഗുണമേന്മ വരുന്ന സ്ഥലം.

• ഇത് ആർക്കാണെന്നും നല്ലത് എന്താണെന്നും പറയുക. “സെയിൽസ്‌പേഴ്‌സൺ ഒരു കോളിന് മുമ്പ് 10 സെക്കൻഡിൽ വായിക്കുന്നു” എന്നത് മോഡലിന് ഒരു ലക്ഷ്യം നൽകുന്നു.
• ഫോർമാറ്റ് ഉറപ്പിക്കുക. കൃത്യമായ ബുള്ളറ്റ് എണ്ണം, നീളത്തിന്റെ പരിധി, ഫീൽഡുകൾ, ലേബലുകൾ.
• ഉറപ്പില്ലാത്തപ്പോൾ എന്ത് ചെയ്യണമെന്ന് പറയുക. “കുറിപ്പുകളിൽ അടുത്ത ഘട്ടം പരാമർശിച്ചിട്ടില്ലെങ്കിൽ, ‘അടുത്ത ഘട്ടം രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല’ എന്ന് എഴുതുക.” ഇത് കണ്ടുപിടിച്ച ഉത്തരങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നു.
• എക്സ്ട്രാക്ഷനും വർഗ്ഗീകരണത്തിനും രണ്ടോ മൂന്നോ ഉദാഹരണങ്ങൾ നല്ല ഇൻപുട്ടിന്റെയും ഔട്ട്പുട്ടിന്റെയും നൽകുക.
• നിർദ്ദേശങ്ങളെ ഉപയോക്തൃ ഉള്ളടക്കത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുക, ഉപയോക്തൃ ഉള്ളടക്കം വ്യക്തമായി ലേബൽ ചെയ്ത്, മോഡലിന് അവ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാൻ.

പ്രോംപ്റ്റുകൾ നിങ്ങളുടെ കോഡ്ബേസിലെ ഫയലുകളിൽ സൂക്ഷിക്കുക, അതുവഴി മറ്റേതൊരു കോഡും പോലെ വേർഷൻ ചെയ്യാനും പരിശോധിക്കാനും കഴിയും.

ചെലവ് നിയന്ത്രണത്തിൽ നിർത്തുന്നത്

LLM API-കൾ ടോക്കണുകൾ — ചെറിയ ടെക്സ്റ്റ് ഭാഗങ്ങൾ — അടിസ്ഥാനമാക്കി ഈടാക്കുന്നു, നിങ്ങൾ അയക്കുന്നതിനും തിരികെ വരുന്നതിനും. അഭ്യർത്ഥന ഒന്നിന് സന്ദർഭത്തിന്റെ അളവ് എത്ര തവണ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതുകൊണ്ട് ഗുണിക്കുമ്പോൾ ചെലവ് കൂടുന്നു. പ്രായോഗിക നിയന്ത്രണങ്ങൾ:

• ആവശ്യമുള്ളത് മാത്രം അയക്കുക. അവസാനത്തെ 20 കുറിപ്പുകൾ, മുഴുവൻ ചരിത്രമല്ല. നീണ്ട ഡോക്യുമെന്റുകൾ ചുരുക്കുകയോ വിഭജിക്കുകയോ ചെയ്യുക.
• ജോലി ചെയ്യുന്ന ഏറ്റവും ചെറിയ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുക. ഡിഫോൾട്ടായി ഏറ്റവും വലുതിലേക്ക് പോകുന്നതിന് മുമ്പ് പരീക്ഷിക്കുക.
• ഔട്ട്പുട്ടിന്റെ നീളം പരിമിതപ്പെടുത്തുക API-യുടെ പരമാവധി ടോക്കൺ സെറ്റിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്.
• ഫലങ്ങൾ കാഷെ ചെയ്യുക. ഒരു സംഗ്രഹം സേവ് ചെയ്ത്, ഉറവിടം മാറുമ്പോൾ മാത്രം വീണ്ടും ഉണ്ടാക്കുക, ഓരോ പേജ് കാഴ്ചയിലും അല്ല.
• ഓരോ ഉപയോക്താവിനും പരിധി വെക്കുക. ഒരു അക്കൗണ്ടിനോ പ്ലാനിനോ ഒരു ദിവസത്തെ പരിധി, ഒരു കനത്ത ഉപയോക്താവിനെയോ ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റിനെയോ ബില്ല് കൂട്ടുന്നതിൽ നിന്ന് തടയുന്നു.
• എൻഡ്പോയിന്റിന് റേറ്റ് ലിമിറ്റ് വെക്കുക, മറ്റേതൊരു ചെലവേറിയ റൂട്ടിനെയും പോലെ.
• ദാതാവിന്റെ ഡാഷ്ബോർഡിൽ ബജറ്റോ അലർട്ടോ സജ്ജീകരിക്കുക, ലോഞ്ചിന് ശേഷം ആഴ്ചതോറും ഉപയോഗം പരിശോധിക്കുക.
• ഓരോ ഫീച്ചറിനും ടോക്കൺ ഉപയോഗം ലോഗ് ചെയ്യുക, ഏതിന് എത്ര ചെലവാകുന്നു എന്നറിയാൻ.

AI ഫീച്ചറുകൾ നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ കേന്ദ്രമാണെങ്കിൽ, അവയുടെ പ്രവർത്തന ചെലവ് സ്വയം വഹിക്കുന്നതിന് പകരം നിങ്ങളുടെ വിലനിർണ്ണയത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുക.

സുരക്ഷയും വിശ്വാസവും

AI ഔട്ട്പുട്ട് സാധ്യതാപരമാണ്. അത് ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ തെറ്റാകാം, വായിക്കുന്ന ടെക്സ്റ്റിനാൽ നയിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യാം. അതിനനുസരിച്ച് നിർമ്മിക്കുക:

• ഔട്ട്പുട്ടിനെ വിശ്വസിക്കാത്ത ഇൻപുട്ടായി കാണുക. ഘടന സാധൂകരിക്കുക, HTML ആയി റെൻഡർ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് എസ്കേപ്പ് ചെയ്യുക, ഒരിക്കലും കോഡായോ ഡേറ്റാബേസ് ക്വറിയായോ പ്രവർത്തിപ്പിക്കരുത്.
• ഫലമുള്ള എന്തിനും മനുഷ്യനെ ലൂപ്പിൽ നിർത്തുക — ഒരു ഇമെയിൽ അയക്കുന്നത്, ഒരു റെക്കോർഡ് മാറ്റുന്നത്, ഒരു പേയ്‌മെന്റ് റീഫണ്ട് ചെയ്യുന്നത്. മോഡൽ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു; ഒരാൾ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു.
• പ്രോംപ്റ്റ് ഇഞ്ചക്ഷനിൽ നിന്ന് സംരക്ഷിക്കുക. ഒരു ഡോക്യുമെന്റിലോ സന്ദേശത്തിലോ “നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദേശങ്ങൾ അവഗണിക്കുക” പോലെയുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഉണ്ടാകാം. നിലവിലെ ഉപയോക്താവിന് കാണാവുന്നതിൽ മാത്രം മോഡലിന് കാണാൻ പരിമിതപ്പെടുത്തുക, അനുമതികൾ നിങ്ങളുടെ കോഡ് ആദ്യം പരിശോധിക്കാതെ സെൻസിറ്റീവ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ടൂളുകൾ മോഡലിന് നൽകരുത്.
• AI ഉള്ളടക്കം ലേബൽ ചെയ്യുക, ഒരു സംഗ്രഹമോ നിർദ്ദേശമോ സൃഷ്ടിച്ചതാണെന്ന് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അറിയാനും പരിശോധിക്കാനും കഴിയാൻ.
• പരാജയങ്ങൾ ഭംഗിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുക. ദാതാക്കൾക്ക് തകരാറുകളും റേറ്റ് പരിധികളും ഉണ്ടാകാം. സമയപരിധി വെക്കുക, വ്യക്തമായ സന്ദേശം കാണിക്കുക, ആപ്പിന്റെ ബാക്കി ഭാഗം പ്രവർത്തിക്കട്ടെ.
• ഉപയോക്താക്കൾ അയക്കുന്നത് ശ്രദ്ധിക്കുക. തുറന്ന ടെക്സ്റ്റ് ഇൻപുട്ടുകൾക്ക്, ഒരു മോഡറേഷൻ ഘട്ടം പരിഗണിക്കുക, ഉള്ളടക്കം ഒരു മൂന്നാം കക്ഷി AI ദാതാവ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നുണ്ടെന്ന് നിങ്ങളുടെ സ്വകാര്യതാ നയത്തിൽ വ്യക്തമാക്കുക.

പരിശോധനകളുടെ വിശാലമായ പട്ടിക AI-നിർമ്മിത ആപ്പുകൾക്കുള്ള സുരക്ഷാ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റിലാണ്.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ഒരു പൊതു ചാറ്റ്ബോട്ടിൽ തുടങ്ങുന്നത്, ഒരു ലളിതമായ “Summarise” അല്ലെങ്കിൽ “Categorise” ബട്ടൺ കൂടുതൽ ആളുകളെ സഹായിക്കുമ്പോൾ.
• ഫ്രണ്ടെൻഡ് കോഡിലോ പബ്ലിക് റിപ്പോസിറ്ററിയിലോ കീ ഇടുന്നത്.
• മുഴുവൻ ഡേറ്റാബേസും സന്ദർഭമായി അയക്കുന്നത്, അത് മന്ദഗതിയിലും ചെലവേറിയതും മറ്റ് ഉപയോക്താക്കളുടെ ഡേറ്റ ചോരാൻ സാധ്യതയുള്ളതുമാണ്.
• സൗജന്യ-ടെക്സ്റ്റ് ഔട്ട്പുട്ടിനെ വിശ്വസിക്കുന്നത്, സ്കീമയോ നിശ്ചിത ലേബലുകളുടെ കൂട്ടമോ പരിശോധിക്കാവുന്നതാക്കുമായിരുന്നിടത്ത്.
• ഉപയോക്തൃ പരിധികളില്ലാത്തത്, ആദ്യത്തെ ഇൻവോയ്സ് വരുമ്പോൾ മാത്രം കണ്ടെത്തുന്നത്.

Mythex-ൽ AI ഫീച്ചറുകൾ ചേർക്കുന്നത്

Mythex-ൽ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ആപ്പിനുള്ളിൽ AI ചേർക്കുന്നത് ചാറ്റിൽ ആവശ്യപ്പെട്ടാണ്, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ദാതാവിന്റെ കീ ഉപയോഗിച്ച്. കീ പ്രോജക്റ്റ് സീക്രട്ടായി സൂക്ഷിക്കുക — ഏജന്റിന് ഒന്ന് ആവശ്യമാകുമ്പോൾ, ചാറ്റിൽ കീ പേസ്റ്റ് ചെയ്യാതിരിക്കാൻ Mythex ചാറ്റിൽ ഒരു സീക്രട്ട്സ് കാർഡ് കാണിക്കുന്നു — ഏജന്റ് സെർവർ റൂട്ടും പ്രോംപ്റ്റുകളും ഇന്റർഫേസും എഴുതുന്നു. നിങ്ങളുടെ ആപ്പിന്റെ AI ഉപയോഗത്തിന് നിങ്ങളുടെ ദാതാവ് ബില്ല് ചെയ്യുന്നു, നിർമ്മിക്കാൻ ചെലവഴിക്കുന്ന Mythex ക്രെഡിറ്റുകളിൽ നിന്ന് വേറിട്ട്. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം API കീകൾ ഉപയോഗിച്ച് AI ഫീച്ചറുകൾ ചേർക്കുക എന്നതിൽ ഡോക്സിൽ ഒരു സ്റ്റാർട്ടർ പ്രോംപ്റ്റുണ്ട്.

ചോദ്യങ്ങൾ