اوپن اے آئی سینڈ باکس ایگزیکیوشن متعارف کروا رہا ہے جو کارپوریٹ گورننس ٹیموں کو خطرے کو کنٹرول کرتے ہوئے خودکار ورک فلو کو تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
پروٹو ٹائپ سے پروڈکشن تک سسٹم لینے والی ٹیموں کو کام کہاں ہوا اس حوالے سے مشکل تعمیراتی سمجھوتوں کا سامنا کرنا پڑا۔ ایک ماڈل-ایگنوسٹک فریم ورک کا استعمال ابتدائی لچک فراہم کرتا ہے، لیکن اس نے پیشرفت ماڈل کی صلاحیتوں کو مکمل طور پر فائدہ نہیں پہنچایا۔ ماڈل فراہم کنندہ SDK بیس ماڈل کے قریب رہا، لیکن اکثر کنٹرول ہارنس میں مرئیت کا فقدان تھا۔
معاملات کو مزید پیچیدہ کرنے کے لیے، مینیجڈ ایجنٹ APIs نے تعیناتی کے عمل کو آسان بنایا، لیکن یہ انتہائی محدود تھا کہ سسٹم کہاں چل سکتے ہیں اور کس طرح حساس کارپوریٹ ڈیٹا تک رسائی حاصل کی جا سکتی ہے۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے، OpenAI ایجنٹوں SDK میں نئی خصوصیات متعارف کروا رہا ہے تاکہ ڈویلپرز کو ماڈل پر مبنی استعمال اور مقامی سینڈ باکس پر عمل درآمد کی صلاحیتوں کے ساتھ معیاری بنیادی ڈھانچہ فراہم کیا جا سکے۔
اپ ڈیٹ شدہ انفراسٹرکچر عمل درآمد کو بیس ماڈل کے قدرتی آپریٹنگ پیٹرن کے ساتھ ہم آہنگ کرتا ہے، جب کاموں کو مختلف نظاموں کے درمیان ہم آہنگی کی ضرورت ہوتی ہے تو قابل اعتمادی کو بہتر بناتا ہے۔ جب غیر ساختہ ڈیٹا کی بات آتی ہے تو آسکر ہیلتھ اس کارکردگی کی ایک مثال پیش کرتا ہے۔
صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والے کلینیکل ریکارڈ کے ورک فلو کو خودکار بنانے کے لیے نئے انفراسٹرکچر کی جانچ کر رہے ہیں جسے روایتی طریقے قابل اعتماد طریقے سے نہیں سنبھال سکتے۔ انجینئرنگ ٹیم کو درست میٹا ڈیٹا نکالنے کے لیے ایک خودکار نظام کی ضرورت تھی جب کہ پیچیدہ طبی فائلوں کے اندر مریض کا سامنا کرنے والی حدود کو صحیح طریقے سے سمجھتے تھے۔ اس عمل کو خودکار کر کے، فراہم کنندگان مریضوں کے ریکارڈ کا تیزی سے تجزیہ کر سکتے ہیں، نگہداشت کوآرڈینیشن کو تیز کر سکتے ہیں، اور ممبران کے مجموعی تجربے کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
Rachael Burns، Oscar Health میں اسٹاف انجینئر اور AI ٹیکنالوجی کی قیادت نے کہا: "اپ ڈیٹ کردہ ایجنٹس SDK ہمیں کلینکل ریکارڈ کے کام کے فلو کو خودکار بنانے کی اجازت دیتا ہے جسے پچھلے نقطہ نظر کافی حد تک قابل اعتماد طریقے سے سنبھال نہیں سکتے تھے۔
"ہمارے لیے، فرق نہ صرف صحیح میٹا ڈیٹا نکالنا تھا، بلکہ لمبے، پیچیدہ ریکارڈوں میں ہر ملاقات کی حدود کو درست طریقے سے سمجھنا تھا۔ اس کے نتیجے میں، ہم زیادہ تیزی سے سمجھ سکتے ہیں کہ ایک مخصوص دورے میں ہر مریض کے ساتھ کیا ہو رہا ہے، اپنے اراکین کی ان کی دیکھ بھال کی ضروریات میں مدد کر رہے ہیں اور ہمارے ساتھ ان کے تجربے کو بہتر بنا رہے ہیں۔”
OpenAI ماڈل پر مبنی استعمال کے ذریعے AI ورک فلو کو بہتر بناتا ہے۔
ان سسٹمز کی تعیناتی کے لیے انجینئرز کو ویکٹر ڈیٹا بیس کی ہم آہنگی کا انتظام کرنے، فریب کاری کے خطرے کو کنٹرول کرنے، اور مہنگے کمپیوٹنگ سائیکلوں کو بہتر بنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔ معیاری فریم ورک کے بغیر، اندرونی ٹیمیں اکثر ان ورک فلوز کو منظم کرنے کے لیے کمزور کسٹم کنیکٹر بنانے پر انحصار کرتی ہیں۔
نئے ماڈل پر مبنی ہارنس کمپوز ایبل میموری، سینڈ باکس سے آگاہ آرکیسٹریشن، اور کوڈیکس جیسے فائل سسٹم ٹولز کو متعارف کروا کر اس رگڑ کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔ ڈویلپرز معیاری پرائمیٹوز کو شامل کر سکتے ہیں جیسے MCP کے ذریعے ٹولنگ، AGENTS.md کے ذریعے اپنی مرضی کے مطابق ہدایات، اور پیچنگ ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے فائل ایڈیٹنگ۔
شیل ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے تکنیک کے ذریعے اور کوڈ پر عمل درآمد کے ذریعے ترقی پسند انکشاف، نظام ترتیب وار پیچیدہ کام بھی انجام دے سکتا ہے۔ یہ معیاری کاری انجینئرنگ ٹیموں کو بنیادی انفراسٹرکچر کو اپ ڈیٹ کرنے میں کم وقت گزارنے اور ڈومین کے لیے مخصوص منطق بنانے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتی ہے جس سے کاروبار کو براہ راست فائدہ ہوتا ہے۔
خود مختار پروگراموں کو میراثی ٹیکنالوجی کے ڈھیروں میں ضم کرنے کے لیے درست روٹنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ جب خود مختار عمل غیر ساختہ ڈیٹا تک رسائی حاصل کرتے ہیں، تو وہ متعلقہ سیاق و سباق کو بازیافت کرنے کے لیے بازیافت کے نظام پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں۔
مختلف آرکیٹیکچرز کے انضمام کو منظم کرنے اور کارروائیوں کے دائرہ کار کو محدود کرنے کے لیے، SDK واضح تجریدات متعارف کراتی ہے۔ یہ تجرید معیاری بناتا ہے کہ ڈویلپرز اپنے ورک اسپیس کو کس طرح بیان کرتے ہیں، انہیں مقامی فائلوں کو ماؤنٹ کرنے اور آؤٹ پٹ ڈائریکٹریز کی وضاحت کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
ٹیمیں ان ماحول کو براہ راست معروف انٹرپرائز اسٹوریج فراہم کنندگان سے جوڑ سکتی ہیں، بشمول AWS S3، Azure Blob Storage، Google Cloud Storage، اور Cloudflare R2۔ قابل پیشن گوئی ورک اسپیس کا قیام ماڈل کو درست پیرامیٹرز فراہم کرتا ہے کہ ان پٹ کہاں تلاش کرنا ہے، آؤٹ پٹس لکھنا ہے، اور توسیعی آپریشنل ایگزیکیوشن کے دوران کنفیگریشن کو برقرار رکھنا ہے۔
یہ پیشین گوئی سسٹم کو ڈیٹا لیک کو غیر فلٹر کرنے سے روکتی ہے، اسے مخصوص، توثیق شدہ سیاق و سباق کی ونڈوز تک محدود کرتی ہے۔ ڈیٹا گورننس ٹیمیں اس کے بعد پروڈکشن کی تعیناتی کے ذریعے مقامی پروٹو ٹائپنگ کے مراحل سے تمام خودکار فیصلوں کی اصلیت کو زیادہ درست طریقے سے ٹریس کر سکتی ہیں۔
ایک بنیادی سینڈ باکس چلا کر سیکیورٹی کو بہتر بنایا
SDK سینڈ باکسڈ ایگزیکیوشن کے لیے مقامی سپورٹ کے ساتھ استعمال کے لیے تیار پرت فراہم کرتا ہے، جس سے آپ اپنے پروگرام کو ایک کنٹرول شدہ کمپیوٹر ماحول میں ضروری فائلوں اور انحصار کے ساتھ چلا سکتے ہیں۔ انجینئرنگ ٹیموں کو اب اس ایگزیکیوشن لیئر کو دستی طور پر مربوط کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ آپ بلیکسیل، کلاؤڈ فلیئر، ڈیٹونا، ای2 بی، موڈل، رن لوپ اور ورسل جیسے فراہم کنندگان کے لیے اپنا حسب ضرورت سینڈ باکس تعینات کر سکتے ہیں یا مقامی معاونت کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔
خود مختار کوڈ پر عمل درآمد کرنے والے تمام کاروباری اداروں کے لیے خطرے میں تخفیف ایک اہم تشویش ہے۔ سیکیورٹی ٹیموں کو یہ فرض کرنا چاہیے کہ کوئی بھی سسٹم جو بیرونی ڈیٹا کو پڑھتا ہے یا تیار کردہ کوڈ پر عمل کرتا ہے اسے فوری طور پر انجیکشن حملوں اور اخراج کی کوششوں کا سامنا کرنا پڑے گا۔
اوپن اے آئی کنٹرول ہارنس کو کمپیوٹ لیئر سے الگ کرکے اس حفاظتی ضرورت تک پہنچتا ہے۔ یہ تنہائی آپ کے اسناد کو اس ماحول سے مکمل طور پر خارج کر دیتی ہے جس میں آپ کا ماڈل تخلیق کا کوڈ چلتا ہے۔ ایگزیکیوشن لیئر کو الگ کر کے، انجیکشن شدہ بدنیتی پر مبنی کمانڈز مرکزی کنٹرول طیارے تک رسائی حاصل نہیں کر سکتیں یا بنیادی API کیز کو چرا نہیں سکتیں، وسیع تر انٹرپرائز نیٹ ورک کو پس منظر کی نقل و حرکت کے حملوں سے بچاتی ہیں۔
یہ علیحدگی سسٹم کی ناکامیوں سے وابستہ کمپیوٹنگ اخراجات کے مسئلے کو بھی حل کرتی ہے۔ طویل عرصے سے چلنے والے کام اکثر نیٹ ورک ٹائم آؤٹ، کنٹینر کریشز، یا API کی حدود کی وجہ سے راستے میں ناکام ہو جاتے ہیں۔ اگر کوئی پیچیدہ ایجنٹ مالیاتی رپورٹ بنانے کے لیے 20 مراحل انجام دیتا ہے اور 19ویں مرحلے پر ناکام ہوجاتا ہے، تو پوری ترتیب کو دوبارہ انجام دینے میں کمپیوٹنگ کے مہنگے وسائل استعمال ہوتے ہیں۔
نئے فن تعمیر میں، اگر کوئی ماحول کریش ہو جاتا ہے، تو سینڈ باکس کے کنٹینر کو کھونے کا مطلب یہ نہیں ہے کہ پوری پیداوار کو ختم کر دیا جائے۔ چونکہ سسٹم کی حالت بیرونی ہے، اس لیے SDK بلٹ ان سنیپ شاٹ تخلیق اور صلاحیتوں کو بحال کرتا ہے۔ انفراسٹرکچر ایک نئے کنٹینر کے اندر حالت کو بحال کر سکتا ہے اور اگر اصل ماحول ختم ہو جاتا ہے یا ناکام ہو جاتا ہے تو بالکل آخری چوکی سے دوبارہ شروع ہو سکتا ہے۔ مہنگے، طویل عرصے سے چلنے والے عمل کو دوبارہ شروع کرنے کی ضرورت کو ختم کرکے کلاؤڈ کمپیوٹنگ کے اخراجات کم کیے جاتے ہیں۔
ان کارروائیوں کو اسکیل کرنے کے لیے متحرک وسائل کی تقسیم کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیکپلڈ فن تعمیر موجودہ بوجھ کی بنیاد پر ایک یا ایک سے زیادہ سینڈ باکسز کو لاگو کرنے، الگ تھلگ ماحول میں مخصوص ذیلی ایجنٹوں کو روٹ کرنے، اور تیزی سے عملدرآمد کے اوقات کے لیے متعدد کنٹینرز میں کاموں کو متوازی بنانے کی اجازت دیتا ہے۔
یہ نئی خصوصیات عام طور پر API کے ذریعے تمام صارفین کے لیے دستیاب ہوں گی، اپنی مرضی کے مطابق خریداری کے معاہدوں کی ضرورت کی بجائے ٹوکنز اور ٹول کے استعمال پر مبنی معیاری قیمتوں کا فائدہ اٹھاتے ہوئے۔ Python کے ڈویلپرز کے لیے نئی ہارنس اور سینڈ باکس کی خصوصیات پہلے جاری کی جائیں گی، جس میں TypeScript سپورٹ مستقبل کی ریلیز کے لیے منصوبہ بنایا گیا ہے۔
OpenAI Python اور TypeScript دونوں لائبریریوں کو اضافی فعالیت فراہم کرنے کا ارادہ رکھتا ہے، بشمول کوڈ موڈز اور سب ایجنٹس۔ وینڈر اضافی سینڈ باکس فراہم کنندگان کی حمایت کرکے اور ڈیولپرز کو SDK کو براہ راست موجودہ اندرونی نظاموں میں پلگ کرنے کے لیے مزید طریقے فراہم کرکے وقت کے ساتھ ساتھ وسیع تر ماحولیاتی نظام کو وسعت دینے کا ارادہ رکھتا ہے۔
حوالہ: Commvault نے کلاؤڈ AI کام کے بوجھ کے لیے ‘Ctrl-Z’ لانچ کیا۔
صنعت کے رہنماؤں سے AI اور بڑے ڈیٹا کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ ایمسٹرڈیم، کیلیفورنیا اور لندن میں اے آئی اور بگ ڈیٹا ایکسپو دیکھیں۔ جامع ایونٹ TechEx کا حصہ ہے اور اس کا انعقاد سائبرسیکیوریٹی اور کلاؤڈ ایکسپو سمیت دیگر اہم ٹیکنالوجی ایونٹس کے ساتھ کیا جاتا ہے۔ مزید معلومات کے لیے یہاں کلک کریں۔
AI News آپ کے لیے TechForge Media لایا ہے۔ دیگر آنے والے انٹرپرائز ٹیکنالوجی ایونٹس اور ویبینرز کو یہاں دریافت کریں۔