Question 1

آخر میں ہمیں کیا ملتا ہے؟

Accepted Answer

نمبر دی ہوئی مختصر فہرست جس کے ہر درجے کی وجہ درج ہو، ڈیٹا کی تیاری کی رپورٹ، بنائیں یا خریدیں یا API کی سفارش، کامیابی کے معیار سمیت پائلٹ کی تفصیل، چلانے کی لاگت کا خاکہ، اور ڈیٹا کے بہاؤ و انسانی نگرانی پر مشتمل نگرانی کی دستاویز۔ یہ ملے جلے قارئین کے لیے لکھی جاتی ہے، تاکہ مالیات اور آپریشنز کے ذمہ دار بھی اسے تکنیکی مترجم کے بغیر پڑھ سکیں۔

Question 2

AI حکمتِ عملی کے کام میں کتنا وقت لگتا ہے؟

Accepted Answer

پہلی ورکشاپ سے آخری دستاویزات تک عموماً دو سے چار ہفتے، اس کا انحصار اس پر ہے کہ کتنے شعبے مواقع تجویز کرتے ہیں اور بنیادی ڈیٹا تک ہماری رسائی کتنی جلد ہوتی ہے۔ مفت تیاری جائزہ اس مدت کو کم کرتا ہے، کیونکہ پہلی گفتگو عمومی سوالات کے بجائے آپ کے دیے ہوئے جوابات سے شروع ہوتی ہے۔

Question 3

اس کی لاگت کیا ہے؟

Accepted Answer

مفت ابتدائی گفتگو کے بعد مقررہ فیس، جو دائرۂ کار میں شامل مواقع کی تعداد اور اُن سسٹمز کی تعداد سے طے ہوتی ہے جن کا ڈیٹا ہمیں دیکھنا ہے۔ اگر آپ آگے بڑھنے کا فیصلہ کریں تو پائلٹ کی تعمیر تفصیل مکمل ہونے کے بعد الگ سے قیمت پاتی ہے۔ ہم حکمتِ عملی کے کام کو ایسی تعمیر پر رعایت بنا کر پیش نہیں کرتے جس پر ابھی اتفاق ہی نہیں ہوا۔

Question 4

کیا آپ AI بناتے بھی ہیں یا صرف مشورہ دیتے ہیں؟

Accepted Answer

ہم بناتے بھی ہیں، اور ہمارا مشورہ محتاط ہونے کی وجہ بھی یہی ہے۔ پروڈکشن میں AI چلانا وہ سکھاتا ہے جو کوئی ڈیمو نہیں سکھاتا: درستی کا فیصلہ retrieval کا معیار کرتا ہے، بغیر جانچ کے مجموعے کے آپ کچھ بھی محفوظ طریقے سے نہیں بدل سکتے، اور tokens کا ماہانہ بل ایک حقیقی آپریٹنگ خرچ ہے۔ آپ یہ حکمتِ عملی کسی اور ٹیم کے پاس بھی لے جا سکتے ہیں؛ سفارش وہی رہے گی۔

Question 5

اگر جواب یہ ہو کہ ہمیں خصوصی AI کی ضرورت ہی نہیں؟

Accepted Answer

یہ ایک عام اور بالکل جائز نتیجہ ہے، اور ہم اسے صاف کہہ دیتے ہیں۔ بہت سے کاروباروں کو کسی خصوصی تعمیر کے بجائے ایک اچھی طرح ترتیب دی گئی تیار اسسٹنٹ سبسکرپشن، موجودہ دستاویزات پر بہتر تلاش، یا محض کسی طریقۂ کار کی درستی سے زیادہ فائدہ ملتا ہے۔ اس نتیجے تک چند ہفتوں میں پہنچنا اٹھارہ ماہ کی تعمیر کے بیچ میں یہ دریافت کرنے سے کہیں سستا ہے۔

Question 6

کیا کوئی تیار اوزار ہمارا کام نہیں کر دے گا؟

Accepted Answer

اکثر کر دیتا ہے۔ مسودہ لکھنے، خلاصہ کرنے، ترجمے اور عمومی تحقیق کے لیے فی صارف سبسکرپشن اور تھوڑی تربیت کسی بھی خصوصی حل سے بہتر رہتی ہے۔ خصوصی کام تب اپنی جگہ بناتا ہے جب اسسٹنٹ کو آپ کا اپنا نجی ڈیٹا پڑھنا ہو، tool calls کے ذریعے آپ کے سسٹمز کے اندر کام کرنا ہو، آپ کے پروڈکٹ کے اندر آپ کے گاہکوں کے لیے چلنا ہو، یا اتنے حجم پر چلنا ہو جہاں فی صارف لائسنس کا کوئی جواز نہ رہے۔

Question 7

ہمارا ڈیٹا بکھرا ہوا ہے، کیا انتظار کریں؟

Accepted Answer

ضروری نہیں، لیکن وعدہ کرنے سے پہلے آپ کو معلوم ہونا چاہیے کہ آپ کس صورتِ حال میں ہیں۔ ایک نسبتاً صاف ذریعے پر مبنی محدود موقع اچھا پہلا پائلٹ ہوتا ہے، جبکہ ہر چیز پر پھیلا ہوا کمپنی بھر کا اسسٹنٹ نہیں۔ تیاری کا آڈٹ بتاتا ہے کہ آج کون سا حصہ قابلِ استعمال ہے اور کس کی صفائی درکار ہے، تاکہ صفائی ایک کھلی رکاوٹ کے بجائے متعین دائرۂ کار والا کام بن جائے۔

Question 8

ہر مہینے چلانے کا خرچ کتنا ہوگا؟

Accepted Answer

ماڈل کا استعمال فی token بل ہوتا ہے، اس لیے ایمان دار جواب کوئی مقررہ عدد نہیں بلکہ آپ کے حجم سے جڑا ایک دائرہ ہے۔ ہم آپ کے اصل سوالات کے حجم اور عام جواب کی لمبائی سے تخمینہ لگاتے ہیں، پھر وہ ذرائع ڈیزائن میں شامل کرتے ہیں جو بل کو واقعی حرکت دیتے ہیں: سادہ درخواستیں چھوٹے ماڈل کی طرف بھیجنا، بار بار آنے والے سیاق کو محفوظ رکھنا، اور دوبارہ کوشش کی حد مقرر کرنا۔ انسانی نظرثانی کا وقت بھی اسی بجٹ کی مد میں آتا ہے۔

Question 9

ہمارے پاس پہلے سے ڈیٹا یا IT ٹیم ہے، آپ کیا اضافہ کرتے ہیں؟

Accepted Answer

باہر سے یہ رائے کہ کون سے مواقع بورڈ کے سامنے دفاع کے قابل ہیں، اور یہ تازہ تجربہ کہ پروڈکشن میں کیا ٹوٹتا ہے۔ اندرونی ٹیم ڈیٹا کو ہم سے ہمیشہ بہتر جانتی ہے؛ جو اُسے کم ملتا ہے وہ متبادل کا موازنہ کرنے کا بلاتعطل وقت اور یہ کہنے کی آزادی ہے کہ بنانا ہی نہیں چاہیے۔ ہم آپ کی ٹیم کے ساتھ کام کرتے ہیں، اس کے گرد گھوم کر نہیں۔

Question 10

خطرات اور ضوابط کی دستاویزات کو آپ کیسے سنبھالتے ہیں؟

Accepted Answer

ہم عملی پرت کو دستاویز کرتے ہیں: کون سا ڈیٹا آپ کے سسٹمز سے باہر جاتا ہے اور کس فراہم کنندہ کو، اُن اکاؤنٹس پر مدتِ حفاظت اور تربیت کی ترتیبات کیا ہیں، ذاتی ڈیٹا کہاں چھپایا جاتا ہے، انکار اور معاملہ آگے بڑھانے کے قواعد کیا ہیں، اور کہاں کسی انسان کی منظوری لازم ہے۔ اس سے آپ کے قانونی یا ضوابط کے مشیر کو پرکھنے کے لیے ٹھوس حقائق مل جاتے ہیں۔ ہم عمل کو دستاویز کرتے ہیں؛ ضوابط کی تعمیل کی سند نہیں دیتے، اور جو دینے کا دعویٰ کرے اس پر شک کیجیے۔

Question 11

یہ صفحہ AI تیاری جائزے اور AI منافع تجزیے سے کیسے جڑا ہے؟

Accepted Answer

یہ صفحہ داخلے کا مقام ہے اور مفت اوزار پہلا قدم۔ AI تیاری جائزہ ڈیٹا، سسٹمز اور ادارہ جاتی پختگی میں گہرائی تک جاتا ہے، یعنی یہ سوال کہ آپ AI سنبھال بھی سکتے ہیں یا نہیں۔ AI منافع تجزیہ کسی ایک متعین موقع کو لے کر اس کی لاگت، بشمول مسلسل inference، کا فائدے سے موازنہ کرتا ہے۔ زیادہ تر کلائنٹس کو دونوں نہیں، ان میں سے ایک درکار ہوتا ہے۔

ہم کیسے مدد کر سکتے ہیں؟

مصنوعی ذہانت کی حکمتِ عملی
عمومی سوالات

مددگار
معلومات

شروع کرنا

ٹائم لائن

قیمتیں

سپورٹ

ابھی بھی سوالات ہیں؟

مصنوعی ذہانت کی حکمتِ عملیعمومی سوالات

مددگارمعلومات