ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ, ਬਾਰਡ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵੱਡੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲ (ਐਲਐਲਐਮ) ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਤੋਂ ਸਾਡੇ ਨਿਊਜ਼ ਫੀਡਾਂ ‘ਤੇ ਹਾਵੀ ਰਹੇ ਹਨ. ਅਤੇ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ. ਇਹ ਦਿਲਚਸਪ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਸਾਨੂੰ ਭਵਿੱਖ, ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਝਲਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ.
ਹਾਲਾਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਜਨਤਕ ਉਤਸ਼ਾਹ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ.
ਇਹ ਲੇਖ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਡੂੰਘਾਈ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਪੋਰਟ ਆਫ ਕਾਲ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਜਾਂਚ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ.
ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨਤੀਜੇ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਹਿਦਾਇਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁੱਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਸ਼ਾਨ ਨੂੰ ਨਾ ਮਾਰਨ।
ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਇਨਪੁਟਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰੇ ਗਏ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦਿਲਚਸਪ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ, ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਆਖਰਕਾਰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ.
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਦਿੱਤੇ ਬਿਆਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਹਿਦਾਇਤਾਂ (ਭਾਵ, ਸੰਕੇਤਾਂ) ਨੂੰ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭੰਡਾਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਜਿਸ ਵੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਕੋਡ).
ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੂੰ ੫੭੦ ਜੀਬੀ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ
. ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਲੇਖ, ਵੈੱਬ ਪਾਠ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਦੀ ਇੱਕ ਅਕਲਪਨਾਯੋਗ ਮਾਤਰਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.
ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਹੁੱਡ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਸਾਡੀ ਨਜ਼ਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਯਕੀਨਨ, ਅਸੀਂ ਇਨਪੁਟਾਂ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਕਿਵੇਂ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਇਕ ਰਹੱਸ ਹੈ. ਨਿਊਯਾਰਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਸੈਮ ਬੋਮਨ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, “ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਇਹ ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਾਨੂੰ ਉਸ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਾਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਇੱਕ ਰਸਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਕੈਰੀਅਰ ਵਜੋਂ ਉੱਭਰ ਰਿਹਾ ਹੈ
, ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਕੋਰਸ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਇਸ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮਦਦ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨਾਲ?
ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਲਐਲਐਮ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਾਂਝਾ ਹੈ। ਉਹ ਦੋਵੇਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਝਲਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਤੇਜ਼, ਵਧੇਰੇ ਉਤਪਾਦਕ ਕਾਰਜ ਸਥਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਏਗੀ।
ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਖੇਤਰ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
#1. ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ
ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਵੱਡੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਏ.ਆਈ. ਐਲ.ਐਲ.ਐਮ. ਆਪਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਅਗਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਰੋਤ ਜੋੜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਏਆਈ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੇ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਿਖਦੇ ਵੇਖ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੁਣ ਲਈ, ਐਲਐਲਐਮ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ. ਐਲਐਲਐਮ ਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਤੇ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਕੂੜਾ-ਕਰਕਟ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ।
ਬੇਸ਼ਕ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਰੁਕਾਵਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚੈਟGPT ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ: ਮੌਕੇ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ (ਮੇਅਰ, 2023), “ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਕੋਡ ਦੇ ਛੋਟੇ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੋਣ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੱਡੇ / ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਪੈਕੇਜ) ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਸ਼ੱਕੀ ਹੈ.”
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨੇਚਰ ਮੈਗਜ਼ੀਨ ਦੇ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਕੁਝ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਐਲਐਲਐਮ ਨਾਲ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਮਕਾਲੀ ਅਖ਼ਬਾਰ,
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣ, ਮੂਰਖ ਬੱਗ
(ਜੇਸੀ, 2023), ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਲਐਲਐਮ, ਕੋਡੈਕਸ, ਜੋ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕੋਪਾਇਲਟ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, “ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ, ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਸਹੀ ਕੋਡ ਨਾਲੋਂ 2 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਸਹੀ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜਾਇਜ਼ ਉਤਸ਼ਾਹ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਕੇ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਸ਼ਾਇਦ ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਵਰਗੇ ਸਾਧਨ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਸਹੀ ਸੰਕੇਤ ਨਾਲ, ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੁਝ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ.
2022 ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਹੱਬ
ਸਟੈਕ ਓਵਰਫਲੋ ਨੇ ਏਆਈ-ਜਨਰੇਟਿਡ ‘ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾ ਦਿੱਤੀ
ਇਸ ਦੇ ਫੋਰਮ ‘ਤੇ ਜਵਾਬ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਉੱਚ ਗਲਤੀ ਦਰ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹੈ; ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਏਆਈ-ਜਨਰੇਟਿਡ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਮਾੜੀ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਹੈ.
ਤਕਨੀਕ ਬਾਰੇ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ,
ਮੈਕਿਨਸੇ ਦਾ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਲੇਖ
ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਲਾਹਕਾਰ ਫਰਮ ਦਾ 2023 ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਸਥਿਤੀ: ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦਾ ਬ੍ਰੇਕਆਊਟ ਸਾਲ ਦੋ ਦਿਲਚਸਪ ਰੁਝਾਨ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ. ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ 7٪ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ. ਦੂਜਾ, ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਏਆਈ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ 38٪ ਤੋਂ ਘਟਾ ਕੇ 28٪ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਇਕ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਇਸ ਸੈਟਅਪ ਨਾਲ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸੌਂਪਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਅੰਕੜੇ ਮੌਜੂਦਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਮੈਕਿਨਸੇ ਸਰਵੇਖਣ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ “ਸਿਰਫ 8 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦਾ ਆਕਾਰ ਪੰਜਵੇਂ ਹਿੱਸੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਘਟੇਗਾ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਇਦ ਏਆਈ-ਜਨਰੇਟਿਡ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਰੁਝਾਨ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਲਈ ਮੁੜ ਹੁਨਰ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ.
ਏਆਈ-ਜਨਰੇਟਿਡ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬੋਟ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਗੱਲਬਾਤ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ, ਇਹ ਵੇਖਣਾ ਬਾਕੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ, ਜ਼ੈਪਟੈਸਟ ਵਰਗੇ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ. ਨੋ-ਕੋਡ ਟੂਲ ਹੁਣ ਇੱਥੇ ਹਨ ਜੋ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਆਰਪੀਏ ਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਵਰਗੇ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਬੋਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹ ਵੀ ਜੋ ਹਨ.
ਤੁਹਾਡੇ GUI ਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਐਲਐਲਐਮ ਦੀ ਅਸਥਿਰ ਅਤੇ ਗਲਤੀ-ਗ੍ਰਸਤ ਕੋਡ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਉਚਿਤ ਹੈ ਕਿ ਆਰਪੀਏ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਕਿਤੇ ਵੀ ਨਹੀਂ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ.
#2. ਅਣ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ
ਅਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੂਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਈਮੇਲਾਂ, ਤਸਵੀਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ. ਆਰਪੀਏ ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਢਾਂਚਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਅਨੁਪਾਤ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਟੈਕਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ “ਸਮਝਣ” ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਅਰਥ ਕੱਢਣ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਮੌਕਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪਾਠਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਰਪੀਏ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ.
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਐਨਐਲਪੀ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਰਾਏ ਮਾਈਨਿੰਗ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰਵੱਈਏ ਦੇ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਰਹਿਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਾਣੇਦਾਰ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਵੀ ਹੈ.
ਹਾਲਾਂਕਿ ਮਾਰਕੀਟ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਾਧਨ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਐਲਐਲਐਮ ਇਹ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਵਧੇਰੇ ਬਹੁਪੱਖੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ ਰਸਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਿਸਫੋਟ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਬਿੱਗ ਡਾਟਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸੂਝ ਅਤੇ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਕੇ ਇੱਕ ਕਿਨਾਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦੱਸਿਆ ਹੈ, ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਏਆਈ ਟੂਲਜ਼ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਆਰਪੀਏ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਜ਼ਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਬੀਆਈ) ਟੂਲਜ਼ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿਚੋਂ ਇਕ ਡਾਟਾ ਇਨਪੁਟਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ. ਸਹੀ ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਾਲ, ਟੀਮਾਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਰਪੀਏ ਟੂਲਜ਼ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ.
RPA ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡਾਟਾ ਐਂਟਰੀ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ, ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਆਰਪੀਏ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਦਾ ਹੈ.
ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦਾ ਇਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਨੁਕਤਾ ਡਾਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨਾ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਰਹਿਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਨਜ਼ਰ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
#3. ਟੈਸਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
ਟੈਸਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਸਰਕਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਰਹੀਆਂ ਹਨ; ਟੈਸਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋਵਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪਹਿਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਜੋ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਟੈਸਟ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ। ਸਹੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨਾਲ, ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਟੈਸਟ ਕੇਸਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਅਤੇ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ. ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਟੈਸਟ ਕੇਸਾਂ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਟੈਸਟਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫੀਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਕੋਡ ਰਾਹੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ, ਬੱਗਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ. ਸ਼ਾਇਦ ਵਧੇਰੇ ਦਿਲਚਸਪ, ਐਲਐਲਐਮ ਸਿਰਫ ਟੁਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਟੈਸਟ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਐਜਾਇਲ / ਡੇਵਓਪਸ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੁਸ਼ਲ, ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਟੈਸਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇੱਥੇ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਂ ਖਾਲੀ ਕਰਕੇ, ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਵਧੇਰੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਮੁੱਲ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ,
ਟੈਸਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ਾ
(ਕੇ. ਵਿਕਲੰਡ, 2012), ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਟੀਮਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇ ਉਹ ਆਪਣੇ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਮੈਨੂਅਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ. ਟੈਸਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਾਗਤ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਘਾਟ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪੁਰਾਣੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਵੀ ਇਨ੍ਹਾਂ ਮੰਦੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਐਜਾਇਲ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ
ਵਿਵਹਾਰ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿਕਾਸ (ਬੀਡੀਡੀ) ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ.
ਸੰਕਲਪ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਵਾਲੇ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਇਸ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਐਲਐਲਐਮ ਇੱਕ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ੇ ਦੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਲੱਛਣਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਘਾਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅੱਜ ਦੇ ਐਲਐਲਐਮ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਲੱਛਣ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗ, ਮੌਜੂਦਾ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਲਈ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬੱਚਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ.
ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ, ਗੱਲਬਾਤ ਇੰਟਰਫੇਸ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਨ੍ਹਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਤੋਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਸਿੱਧਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਤੁਹਾਡੀ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ.
ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪਰਖਾਂ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ, ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਤਰਫੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੂਰਵ-ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਚਾਰਿਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕੰਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ.
ਹਾਲਾਂਕਿ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਹਰ ਕੋਈ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਹਾਰਵਰਡ ਬਿਜ਼ਨਸ ਰਿਵਿਊ ਵਿੱਚ ਲਿਖਦੇ ਹੋਏ, ਓਗੁਜ਼ ਏ. ਅਕਾਰ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ “ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਹੋ ਜਾਣਗੀਆਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੀਤੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਘੱਟ ਹੋਵੇਗੀ.”
ਭਵਿੱਖ ਜੋ ਵੀ ਹੋਵੇ, ਜੈਨੇਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇਗਾ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਾਅਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਪੱਕਾ ਦੱਸਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਹੜੀ ਸਟੀਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਏਗਾ.
ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਟੈਸਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜੋ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਜਾਂ ਵਿਆਪਕ ਤਸਦੀਕ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਢੁਕਵੀਂਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ.
ਜ਼ੈਪਟੈਸਟ ਵਰਗੇ ਸਾਧਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਨਾਕਾਫੀ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤ, ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ੇ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਆਰਪੀਏ ਵਰਗੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਸਾਧਨ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ, ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਹਮੇਸ਼ਾ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਸਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦਿਲਚਸਪ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ‘ਤੇ ਹੈ.
