اگر آپ کا مشن آپ کی تنظیم کو AI ایجنٹوں کو شامل کرکے اس کے عمل کو تیز کرنے میں مدد کرنا ہے، تو آپ کو بنیادی باتوں سے شروعات کرنے کی ضرورت ہے۔ اس کا مطلب ہے AI کی کھپت کے لیے ڈیٹا دستیاب کرنا۔ Niels Zeilemaker، Xebia میں گلوبل CTO، وضاحت کرتا ہے کہ Agentic AI ڈیٹا کی شدت کے ساتھ پیمانہ کرتا ہے۔
"اگر آپ اس کے بارے میں نہیں سوچتے ہیں، تو آپ بہترین ایجنٹ بنا سکتے ہیں، لیکن آپ کو صحیح ڈیٹا کبھی نہیں ملے گا۔ ہو سکتا ہے کہ آپ ڈیٹا کی غلط تشریح کریں، یا ہو سکتا ہے کہ آپ ڈیٹا کے مختلف شعبوں کو ایک ساتھ جوڑ دیں جو کہ منسلک نہیں ہونا چاہیے،” Zeilemaker بتاتے ہیں۔ "اور یہ غلطیاں ضروری نہیں کہ ایجنٹ کی غلطی ہو۔ AI ایجنٹوں کو قبول کرنے کے لیے تیار نہ ہونا فاؤنڈیشن کی غلطی ہے۔”
زیلی میکر کا کہنا ہے کہ خاص طور پر غور کرنے کا ایک شعبہ ڈیٹا کیٹلاگنگ ہے۔ یہ کوئی نیا تصور نہیں ہے، لیکن یہ ایجنٹوں کے لیے منظر نامے کو بدل رہا ہے۔ "جب آپ مکمل طور پر لوگوں پر مشتمل کسی تنظیم کے لیے ڈیٹا کیٹلاگ مرتب کرتے ہیں، تو ہمیشہ متبادل ہوتے ہیں،” وہ کہتے ہیں۔ "اگر کوئی ایسی چیز ہے جو اچھی طرح سے دستاویزی نہیں ہے، تو آپ فون اٹھانے کے لیے بیک ڈور استعمال کر سکتے ہیں اور اپنے ساتھی کے پاس جا کر کہہ سکتے ہیں، ‘مجھے اس مخصوص ڈیٹا سیٹ کے ساتھ کیا کرنا چاہیے؟’
"ایجنٹ کے پاس وہ بیک ڈور نہیں ہوتا ہے۔ انہیں وہاں لکھے گئے ڈیٹا کے کیٹلاگ پر انحصار کرنا پڑتا ہے، اور اگر تفصیل غلط ہے تو ایجنٹ ایسا نہیں کرتا۔”
زیبیا کی توجہ تنظیموں کو اپنی AI حکمت عملیوں کو پروڈکشن کے لیے تیار حلوں میں تبدیل کرنے میں مدد کرنا ہے جو حقیقی اختراع کو تیزی سے آگے بڑھاتے ہیں۔ کمپنی کی بنیادی اقدار میں بغیر کسی سمجھوتہ کے لوگوں کو پہلے رکھنا اور معیار کو شامل کرنا شامل ہے۔ لیکن Zeilemaker کے خیال میں، سب سے اہم چیز TechEx Global North America جیسے پروگراموں میں علم کا اشتراک کرنا ہے، جہاں Xebia نے شرکت کی۔
"میرے خیال میں علم کا اشتراک ہمارے لیے بہت اہم ہے، اور یہ ہمیں منحنی خطوط سے آگے رہنے اور مارکیٹ میں ہونے والی نئی تبدیلیوں کے ساتھ تیزی سے موافقت کرنے کی اجازت دیتا ہے، کیونکہ ہر کوئی نئی چیزیں تلاش کرنے اور اشتراک کرنے کے لیے بے تاب ہوتا ہے کہ کیا کام کرتا ہے اور کیا نہیں،” Zeilemaker کہتے ہیں۔ "علم اور اختراع کو بانٹنے کے لیے بہت زیادہ کوششیں کرتے ہوئے، ہم کچھ ایسے شعبوں کو منتخب کرنے کی کوشش کرتے ہیں جہاں ہم ایک اتھارٹی بننا چاہتے ہیں۔”
ڈیٹا اور AI واضح طور پر ایسا ہی ایک علاقہ ہے۔ AI اور بگ ڈیٹا ایکسپو میں، Zeilemaker نے شرکاء کو سمجھایا کہ AI فاؤنڈیشن کیسے بنایا جائے اور بکھرے ہوئے ڈیٹا کے ماحول کو متحد کیا جائے۔ یہ ایک واضح وضاحت تھی کہ مقصد سے تیار کردہ AI ایجنٹس اور ماہر انجینئرنگ کو 12-24 ماہ کی ٹائم لائنز کو مقررہ قیمت، سنگ میل کی محدود مصروفیات میں کس طرح جوڑنا ہے۔
اس پر سب سے اہم دھاگہ وہ ہے جسے Xebia Agentic Data Foundation (ADF) کہتے ہیں۔ ADF اپنے ڈیٹا پلیٹ فارم کو میزبان ایجنٹوں تک پھیلاتا ہے اور پھر ان کا فائدہ گاہک کو درپیش استعمال کے معاملات اور اندرونی عمل دونوں میں دیتا ہے۔ میراثی پلیٹ فارمز سے جدید پلیٹ فارمز کی طرف ہجرت کرنے کی خواہش ہمیشہ سے زیادہ رہی ہے، لیکن Xebia صارفین کی بڑھتی ہوئی تعداد کو دیکھ رہا ہے جو اپنے ڈیٹا پلیٹ فارمز پر منتقلی کے لیے تیز، زیادہ قابل اعتماد طریقہ کار کا مطالبہ کر رہے ہیں۔ زیلی میکر کا کہنا ہے کہ یہ وہ جگہ ہے جہاں کنسلٹنٹس اور کلائنٹ مل کر حل تیار کرتے ہیں۔
"ایجنٹوں کو ڈیٹا کیٹلاگ اور اس میں کیا لکھا ہے اس پر انحصار کرنا پڑتا ہے۔ اگر تفصیل غلط ہے تو ایجنٹ اپنا کام نہیں کر سکتا۔”
"ہجرت کو روایتی طریقے سے کرنے اور ایل ایل ایم کوڈنگ کے ساتھ کچھ تیز کرنے کے بعد، اب ہم اسے اپنے ڈیٹا پلیٹ فارم میں ضم کر رہے ہیں اور اس اضافی سیاق و سباق سے فائدہ اٹھا رہے ہیں جو یہ منتقلی کو مزید تیز کرنے کے لیے فراہم کر سکتا ہے،” وہ کہتے ہیں۔
یہ جمع شدہ تجربہ Xebia Axis: Agentic Data Foundation کی تشکیل کے پیچھے محرک ہے۔ Xebia Xebia کا جواب ہے، کاروباروں کو AI کے لیے ڈیٹا کو کسی دوسرے متبادل کے مقابلے میں تیزی سے کام کرنے میں مدد کرتا ہے۔
Xebia کے ہتھیاروں میں ایک اور ہتھیار Xebia ACE ہے: AI Native Software Engineering، ایک تنظیم کے پورے سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ لائف سائیکل (SDLC) میں AI کو سرایت کرنے کا فریم ورک۔ ٹھیک ہو گیا، یہ ڈیلیوری کو 40% تک تیز کر سکتا ہے اور میراثی تبدیلی کے اخراجات کو 70% تک کم کر سکتا ہے۔
Zeilemaker بتاتا ہے کہ Xebia ACE خاص طور پر ان بڑے اداروں کے لیے مفید ہے جو ‘ایس ڈی ایل سی کی کارکردگی کے دوران اب بھی کچھ طرز حکمرانی یا کام کرنے کے طریقوں پر عمل کرنا چاہتے ہیں۔’ لیکن یہاں ایک بڑی تصویر ہے۔ Zeilemaker مثال کے طور پر وائب کوڈنگ کا استعمال کرتا ہے۔ "اگر آپ وائب کوڈنگ کے بارے میں سوچتے ہیں، تو کوئی بھی ایپس بنا سکتا ہے، لیکن کوئی بھی اصل میں ان ایپس کو پروڈکشن میں نہیں ڈالنا چاہتا،” وہ کہتے ہیں۔ "ACE کو اپنانے سے، آپ اب بھی LLM ایکسلریشن کے بہت سے فوائد حاصل کرتے ہیں، لیکن اسی معیار کے حتمی نتائج کے ساتھ جو آپ کو پہلے ملے تھے۔
"اگر آپ کوڈنگ سے LLM استعمال کرنے کی طرف منتقلی کے خواہاں ہیں، تو Xebia ACE آپ کو ڈارک فیکٹری LLM کرنے اور اپنی پوری کوشش کرنے، اور راستے میں کچھ کنٹرول یا گورننس کھونے کے خطرات یا خرابیوں کے بغیر استعمال کرنے کے لیے ایک بہت اچھا فریم ورک دے گا،” Zeilemaker مزید کہتے ہیں۔
کاروبار کے لیے، یہ کنٹرول کلیدی ہیں۔ بہت زیادہ کوڈ تیار ہونے کے ساتھ، AI پر مبنی SDLCs سیکورٹی کی کمزوریوں کا شکار ہو سکتے ہیں۔ زیلی میکر کا کہنا ہے کہ یہ وہ چیز ہے جس کا ابھی بھی انڈسٹری کو پتہ لگانے کی ضرورت ہے، لیکن وہ انتھروپک کے حالیہ اقدام کو نوٹ کر رہا ہے تاکہ پل کی درخواست کے جائزہ لینے والوں کو دلچسپی کے ساتھ کھولا جائے۔
"یہ پرجوش ہے، ہم مستقبل میں اس میں سے مزید دیکھیں گے،” وہ کہتے ہیں۔ "ایک بہت طویل پل کی درخواست کا جائزہ لیا جائے گا جسے ہم ہر بار نئی پروڈکشن ریلیز کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔
"مجھے لگتا ہے کہ یہ ایک دلچسپ زاویہ ہے جسے ہم مستقبل میں مزید دیکھیں گے۔”
بالآخر، اس بات سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آپ کی تنظیم ڈیٹا کی تیاری کا اندازہ لگانے سے لے کر تعیناتی کی تیاری تک اپنے سفر پر کہاں ہے، Xebia آپ کو فاؤنڈیشن کو درست کرنے اور اس میں جدت لانے میں مدد کر سکتی ہے۔
Unsplash پر fabio کی طرف سے تصویر
صنعت کے رہنماؤں سے AI اور بڑے ڈیٹا کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ چیک کریں کہ ایمسٹرڈیم، کیلیفورنیا اور لندن میں کیا ہو رہا ہے۔ جامع ایونٹ TechEx کا حصہ ہے اور دیگر اہم ٹیکنالوجی ایونٹس کے ساتھ منعقد 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۔