इंटेलिजेंट प्रोसेसिंगच्या क्षेत्रात गुगलच्या सातव्या पिढीतील टेन्सर प्रोसेसिंग युनिट (TPU) Ironwood च्या अनावरणाने मोठे बदल झाले आहेत. हे अत्याधुनिक AI एक्सेलरेटर मोठ्या प्रमाणात संगणकीय क्षमता पुरवते, ज्यामुळे जगातील सर्वात वेगवान सुपरकॉम्प्युटरपेक्षा २४ पटीने अधिक कार्यक्षमतेने काम करणे शक्य होते.
गुगल क्लाउड नेक्स्ट ‘25 परिषदेत हे नवीन चिप सादर करण्यात आले, जे AI चिप विकासातील गुगलच्या दशकाहून अधिक धोरणात्मक वाटचालीतील एक महत्त्वाचा टप्पा आहे. यापूर्वीचे TPUs AI प्रशिक्षण आणि अनुमान (inference) वर्कलोड्ससाठी डिझाइन केलेले होते, तर Ironwood केवळ अनुमानासाठी (inference) तयार केले गेले आहे. यामुळे AI deployment च्या कार्यक्षमतेत सुधारणा करण्यावर लक्ष केंद्रित केले जाईल.
गुगलचे मशीन लर्निंग, सिस्टीम आणि क्लाउड AI चे उपाध्यक्ष आणि महाव्यवस्थापक अमीन वहादत यांनी या बदलावर जोर दिला. ते म्हणाले, ‘Ironwood generative AI च्या पुढील टप्प्याला आणि त्याच्या प्रचंड संगणकीय आणि संप्रेषण मागणीला समर्थन देण्यासाठी डिझाइन केले आहे. याला आम्ही ‘अनुमान युग’ म्हणतो, जिथे AI एजंट केवळ डेटा प्रक्रिया करण्याऐवजी सक्रियपणे माहिती मिळवतील आणि एकत्रितपणे अंतर्दृष्टी आणि उत्तरे देतील.’
42.5 Exaflops च्या संगणकीय शक्तीसह नवीन उंची
Ironwood चे तांत्रिक तपशील खरोखरच प्रभावी आहेत. 9,216 चिप्सच्या पॉडमध्ये हे 42.5 exaflops AI compute देते. या आकडेवारीवरून याची क्षमता लक्षात येते, कारण जगातील सर्वात वेगवान सुपरकॉम्प्युटर El Capitan ची क्षमता 1.7 exaflops आहे. प्रत्येक Ironwood चिप 4614 TFLOPs ची कमाल संगणकीय क्षमता गाठू शकते.
प्रক্রিয়ेशी संबंधित शक्ती व्यतिरिक्त, Ironwood मध्ये मेमरी आणि बँडविड्थमध्ये लक्षणीय वाढ करण्यात आली आहे. प्रत्येक चिपमध्ये 192GB उच्च-बँडविड्थ मेमरी (HBM) आहे, जी मागील पिढीतील TPU Trillium पेक्षा सहापट जास्त आहे. Trillium मागील वर्षी रिलीज करण्यात आले होते. प्रति चिप मेमरी बँडविड्थ 7.2 terabits/s पर्यंत पोहोचते, जी Trillium च्या तुलनेत 4.5 पट जास्त आहे.
- संगणकीय शक्ती: 42.5 exaflops (9,216 चिप्सच्या प्रति पॉड)
- प्रति चिप कमाल संगणकीय क्षमता: 4614 TFLOPs
- मेमरी: प्रति चिप 192GB HBM
- मेमरी बँडविड्थ: प्रति चिप 7.2 terabits/s
डेटा सेंटर्स वाढत असताना आणि ऊर्जा वापर ही एक मोठी समस्या बनत चालली आहे, अशा परिस्थितीत Ironwood ऊर्जा कार्यक्षमतेत लक्षणीय सुधारणा दर्शवते. हे Trillium पेक्षा दुप्पट कार्यक्षम आहे आणि 2018 मध्ये सादर केलेल्या पहिल्या TPU पेक्षा जवळपास 30 पट अधिक चांगले आहे.
अनुमानासाठी केलेले ऑप्टिमायझेशन AI च्या उत्क्रांतीमध्ये एक महत्त्वाचा बदल दर्शवते. अलिकडच्या वर्षांत, आघाडीच्या AI प्रयोगशाळांनी अधिकाधिक मोठ्या प्रमाणात पॅरामीटर काउंट्ससह फाउंडेशन मॉडेल विकसित करण्यावर लक्ष केंद्रित केले आहे. गुगलने अनुमानावर लक्ष केंद्रित करणे हे deployment कार्यक्षमता आणि अनुमान क्षमतांवर आधारित एका नवीन प्रतिमानाकडे वळण्याचे संकेत आहे.
मॉडेल प्रशिक्षण आवश्यक असले तरी, अनुमान ऑपरेशन्स अधिक वारंवार होतात. AI तंत्रज्ञान अधिकाधिक व्यापक होत असल्याने ते दररोज अब्जावधी वेळा घडतात. AI चा लाभ घेणाऱ्या व्यवसायांसाठी, मॉडेल अधिक जटिल होत असल्याने अर्थशास्त्र मोठ्या प्रमाणात अनुमान खर्चाशी जोडलेले आहे.
गुगलच्या AI संगणकीय मागणीत गेल्या आठ वर्षांत दहापट वाढ झाली आहे, जी 100 दशलक्षांवर पोहोचली आहे. Ironwood सारख्या विशेष आर्किटेक्चरशिवाय, केवळ Moore’s Law मधील पारंपारिक प्रगतीद्वारे या वाढीचा मार्ग Sustainable करणे शक्य होणार नाही.
विशेष म्हणजे, गुगलच्या घोषणेमध्ये साध्या पॅटर्न ओळखण्याऐवजी जटिल अनुमान कार्ये (inference tasks) करण्यास सक्षम असलेल्या ‘तार्किक मॉडेल’ (reasoning models) वर लक्ष केंद्रित केले आहे. यावरून असे दिसून येते की AI चे भविष्य केवळ मोठ्या मॉडेल्समध्येच नव्हे, तर समस्यांचे विश्लेषण करण्यास, अनेक टप्प्यांमध्ये तर्क करण्यास आणि मानवी विचार प्रक्रियेचे अनुकरण करण्यास सक्षम असलेल्या मॉडेल्समध्येही आहे.
नेक्स्ट-जनरेशन लार्ज मॉडेल्सना शक्ती
गुगलने Ironwood ला त्याच्या सर्वात प्रगत AI मॉडेल्ससाठी पायाभूत सुविधा म्हणून स्थान दिले आहे, ज्यात त्याचे स्वतःचे Gemini 2.5 समाविष्ट आहे, ज्यामध्ये ‘नैसर्गिक तार्किक क्षमता’ आहेत.
कंपनीने अलीकडेच Gemini 2.5 Flash सादर केले आहे, जे त्याच्या फ्लॅगशिप मॉडेलचे एक लहान व्हर्जन आहे आणि ‘प्रॉम्प्टच्या जटिलतेवर आधारित तर्काची खोली समायोजित’ करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. हे मॉडेल जलद प्रतिसाद वेळेची आवश्यकता असलेल्या दैनंदिन ऍप्लिकेशन्ससाठी तयार केले आहे.
गुगलने टेक्स्ट-टू-इमेज, टेक्स्ट-टू-व्हिडिओ आणि त्याचे नव्याने अनावरण केलेले टेक्स्ट-टू-म्युझिक (Lyria) क्षमता असलेले मल्टीमॉडल जनरेशन मॉडेलचा एक विस्तृत संच सादर केला. या साधनांचा वापर करून मैफिलीसाठी संपूर्ण Promotional व्हिडिओ कसा तयार केला जाऊ शकतो याचे प्रात्यक्षिक दाखवण्यात आले.
Ironwood हे गुगलच्या विस्तृत AI पायाभूत सुविधा धोरणाचा एक भाग आहे. कंपनीने क्लाउड WAN ची देखील घोषणा केली आहे, जी एक व्यवस्थापित वाइड एरिया नेटवर्क सेवा आहे. याद्वारे उद्योगांना गुगलच्या जागतिक स्तरावरील खाजगी नेटवर्क पायाभूत सुविधांमध्ये प्रवेश मिळतो.
गुगल AI वर्कलोड्ससाठी आपले सॉफ्टवेअर ऑफरिंग्ज देखील वाढवत आहे, ज्यात गुगल डीपमाइंडने विकसित केलेले मशीन-लर्निंग रनटाइम Pathways समाविष्ट आहे. Pathways आता ग्राहकांना शेकडो TPUs वर मॉडेल सर्व्हिंग स्केल करण्याची परवानगी देते.
A2A सादर करत आहे: इंटेलिजेंट एजंट सहकार्याच्या इकोसिस्टमला प्रोत्साहन
हार्डवेअरमधील प्रगतीव्यतिरिक्त, गुगलने मल्टी-एजंट सिस्टीमवर केंद्रित AI साठीचे व्हिजन सादर केले आणि इंटेलिजेंट एजंट्सच्या विकासाला प्रोत्साहन देण्यासाठी एक प्रोटोकॉल उघड केला: Agent-to-Agent (A2A). हा प्रोटोकॉल विविध AI एजंट्समध्ये सुरक्षित आणि प्रमाणित संप्रेषण सक्षम करण्यासाठी डिझाइन केला आहे.
गुगलचा असा विश्वास आहे की 2025 हे वर्ष AI साठी परिवर्तनकारी ठरेल. generative AI चा उपयोग केवळ साध्या प्रश्नांची उत्तरे देण्याऐवजी इंटेलिजेंट एजंट सिस्टीमद्वारे जटिल समस्या सोडवण्यासाठी केला जाईल.
A2A प्रोटोकॉल प्लॅटफॉर्म आणि फ्रेमवर्कमध्ये Interoperability सक्षम करतो, एजंट्सना एक सामान्य ‘भाषा’ आणि सुरक्षित संप्रेषण चॅनेल प्रदान करतो. हा प्रोटोकॉल इंटेलिजेंट एजंट्ससाठी नेटवर्क लेयर म्हणून पाहिला जाऊ शकतो, ज्याचा उद्देश जटिल वर्कफ्लोमध्ये एजंट सहकार्य सुलभ करणे आहे. हे विशेष AI एजंट्सना विविध जटिलता आणि कालावधीच्या कार्यांवर एकत्र काम करण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे सहकार्याने एकूण क्षमता वाढते.
A2A कसे कार्य करते
गुगलने आपल्या ब्लॉग पोस्टमध्ये MCP आणि A2A प्रोटोकॉलची तुलना दिली आहे:
- MCP (Model Context Protocol): टूल आणि रिसोर्स व्यवस्थापनासाठी
- एजंट्सना टूल्स, APIs आणि संरचित इनपुट/आउटपुटद्वारे संसाधनांशी जोडते.
- Google ADK MCP टूल्सना सपोर्ट करते, ज्यामुळे विविध MCP सर्व्हर्स एजंट्ससोबत काम करू शकतात.
- A2A (Agent2Agent Protocol): एजंट्समधील सहकार्यासाठी
- मेमरी, संसाधने किंवा टूल्स शेअर न करता एजंट्समध्ये डायनॅमिक मल्टीमॉडल कम्युनिकेशन सक्षम करते.
- समुदायाद्वारे चालवले जाणारे एक खुले मानक.
- Google ADK, LangGraph आणि Crew.AI सारख्या टूल्स वापरून उदाहरणे पाहिली जाऊ शकतात.
थोडक्यात, A2A आणि MCP एकमेकांना पूरक आहेत. MCP एजंट्सना टूल सपोर्ट पुरवते, तर A2A या सुसज्ज एजंट्सना एकमेकांशी संवाद साधण्यास आणि सहयोग करण्यास अनुमती देते.
गुगलने जाहीर केलेल्या भागीदारांच्या यादीवरून असे दिसून येते की A2A ला MCP प्रमाणेच महत्त्व मिळण्याची शक्यता आहे. या उपक्रमामुळे आघाडीच्या तंत्रज्ञान कंपन्या आणि शीर्ष जागतिक सल्लागार आणि सिस्टम इंटिग्रेशन सेवा प्रदात्यांसह 50 हून अधिक कंपन्या आकर्षित झाल्या आहेत.
गुगलने प्रोटोकॉलच्या खुलेपणावर जोर दिला आहे, ज्यामुळे एजंट्सना अंतर्निहित तंत्रज्ञान फ्रेमवर्क किंवा सेवा प्रदात्यांपासून स्वतंत्रपणे सहयोग करण्यासाठी हे एक मानक पद्धत बनेल. कंपनीने म्हटले आहे की त्यांनी आपल्या भागीदारांसोबत प्रोटोकॉल डिझाइन करताना खालील पाच प्रमुख तत्त्वांचे पालन केले:
- एजंट क्षमता स्वीकारा: A2A एजंट्सना त्यांच्या नैसर्गिक, असंरचित मार्गांनी सहयोग करण्यास सक्षम करण्यावर लक्ष केंद्रित करते, जरी ते मेमरी, साधने आणि संदर्भ सामायिक करत नसले तरीही. केवळ ‘साधनां’पर्यंत एजंट्सना मर्यादित न ठेवता खऱ्या मल्टी-एजंट परिस्थिती सक्षम करणे हे ध्येय आहे.
- विद्यमान मानकांवर आधारित: हा प्रोटोकॉल HTTP, SSE आणि JSON-RPC सह विद्यमान लोकप्रिय मानकांवर आधारित आहे, ज्यामुळे उद्योगांद्वारे वापरल्या जाणाऱ्या विद्यमान IT स्टॅकसह Integrate करणे सोपे होते.
- डिफॉल्टनुसार सुरक्षित: A2A एंटरप्राइझ-ग्रेड ऑथेंटिकेशन आणि ऑथोरायझेशनला समर्थन देण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे, जे लॉन्चच्या वेळी OpenAPI च्या ऑथेंटिकेशन स्कीमशी तुलना करता येते.
- लांब-कालावधीच्या कार्यांना समर्थन: A2A जलद कार्यांपासून ते सखोल संशोधनापर्यंत (ज्यात मानवांचा सहभाग असतो) अनेक परिस्थितींना समर्थन देण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे, ज्यास तास किंवा दिवस लागू शकतात. या प्रक्रियेदरम्यान, A2A वापरकर्त्यांना रिअल-टाइम फीडबॅक, सूचना आणि स्टेटस अपडेट्स देऊ शकते.
- मोडॅलिटी एग्नॉस्टिक: एजंट्सचे जग केवळ टेक्स्टपुरते मर्यादित नाही, म्हणूनच A2A ऑडिओ आणि व्हिडिओ स्ट्रीमसह विविध मोडॅलिटीजना सपोर्ट करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे.
उदाहरण: A2A द्वारे सुलभ भरती प्रक्रिया
गुगलने दिलेल्या एका उदाहरणात, A2A भरती प्रक्रिया कशी सुलभ करू शकते हे स्पष्ट केले आहे.
एकात्मिक इंटरफेसमध्ये (Agentspace प्रमाणे), एखादा hiring manager नोकरीच्या आवश्यकतांवर आधारित योग्य उमेदवार शोधण्यासाठी एका एजंटला नियुक्त करू शकतो. हा एजंट उमेदवार शोध पूर्ण करण्यासाठी विशिष्ट क्षेत्रांतील विशेष एजंट्सशी संवाद साधू शकतो. वापरकर्ता एजंटला मुलाखतींचे वेळापत्रक तयार करण्याचे आणि पार्श्वभूमी तपासणीमध्ये मदत करण्यासाठी इतर विशेष एजंट्सना सक्षम करण्याचे निर्देश देऊ शकतो, ज्यामुळे संपूर्णपणे स्वयंचलित, क्रॉस-सिस्टम collaborative hiring शक्य होते.
MCP स्वीकारणे: मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल इकोसिस्टममध्ये सामील होणे
त्याच वेळी, गुगल MCP देखील स्वीकारत आहे. OpenAI ने Anthropic चा मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) स्वीकारल्यानंतर काही आठवड्यांतच गुगलने या उपक्रमात सामील होऊन त्याचे अनुसरण केले.
गुगल डीपमाइंडचे सीईओ डेमिस हसाबिस यांनी X वर घोषणा केली की गुगल MCP साठी Gemini मॉडेल आणि SDKs मध्ये सपोर्ट जोडेल, जरी त्यांनी कोणतीही विशिष्ट वेळ दिली नाही.
हसाबिस म्हणाले, ‘MCP हा एक उत्कृष्ट प्रोटोकॉल आहे जो AI एजंट्सच्या युगासाठी झपाट्याने एक खुले मानक बनत आहे. MCP टीम आणि उद्योगातील इतर भागीदारांसोबत या तंत्रज्ञानाचा विकास करण्यासाठी आम्ही उत्सुक आहोत.’
नोव्हेंबर 2024 मध्ये रिलीझ झाल्यापासून, MCP ने अल्पावधीतच लोकप्रियता आणि व्यापक लक्ष वेधले आहे. भाषा मॉडेल्सना टूल्स आणि डेटाशी कनेक्ट करण्याचा हा एक सोपा आणि प्रमाणित मार्ग म्हणून उदयास आला आहे.
MCP AI मॉडेल्सना कार्ये पूर्ण करण्यासाठी आणि कंटेंट लायब्ररी आणि ऍप्लिकेशन डेव्हलपमेंट वातावरणात प्रवेश करण्यासाठी एंटरप्राइझ टूल्स आणि सॉफ्टवेअरसारख्या डेटा स्त्रोतांकडून डेटा ऍक्सेस करण्यास सक्षम करते. हा प्रोटोकॉल विकासकांना डेटा स्रोत आणि AI-आधारित ऍप्लिकेशन्स (जसे की चॅटबॉट्स) यांच्यात bidirectional कनेक्शन स्थापित करण्यास अनुमती देतो.
डेव्हलपर्स MCP सर्व्हर्सद्वारे डेटा इंटरफेस उघड करू शकतात आणि या सर्व्हर्सशी कनेक्ट होण्यासाठी MCP क्लायंट (जसे की ऍप्लिकेशन्स आणि वर्कफ्लो) तयार करू शकतात. Anthropic ने MCP ला ओपन-सोर्स केल्यामुळे, अनेक कंपन्यांनी त्यांच्या प्लॅटफॉर्ममध्ये MCP सपोर्ट Integrate केला आहे.
मुख्य संकल्पनांचे अधिक स्पष्टीकरण:
गुगलच्या अलीकडील घोषणांचा प्रभाव आणि महत्त्व अधिक स्पष्ट करण्यासाठी, Ironwood, A2A आणि MCP या मूलभूत घटकांचा सखोल अभ्यास करूया.
Ironwood: अनुमान युगाचा सखोल अभ्यास
प्रामुख्याने मॉडेल्सना प्रशिक्षण देण्यावर लक्ष केंद्रित करण्यापासून ते अनुमानासाठी ऑप्टिमाइझ करण्याकडे (optimizing for inference) वळणे हे AI क्षेत्रातील एक महत्त्वपूर्ण उत्क्रांती आहे. प्रशिक्षणामध्ये मॉडेलला नमुने ओळखायला आणि अंदाज लावायला शिकवण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात डेटा दिला जातो. दुसरीकडे, अनुमान ही नवीन, न पाहिलेल्या डेटावर अंदाज लावण्यासाठी प्रशिक्षित मॉडेल वापरण्याची प्रक्रिया आहे.
प्रशिक्षण हे एक संसाधन-intensive, एक-वेळ (किंवा क्वचित) घडणारी घटना असली तरी, अनुमान वास्तविक-जगात सतत आणि मोठ्या प्रमाणात घडते. खालील ऍप्लिकेशन्सचा विचार करा:
- चॅटबॉट्स: वापरकर्त्यांच्या प्रश्नांना रिअल-टाइममध्ये प्रतिसाद देणे.
- शिफारस प्रणाली: वापरकर्त्यांच्या आवडीनुसार उत्पादने किंवा सामग्री सुचवणे.
- फसवणूक शोध: फसवणूकयुक्त व्यवहार ओळखणे.
- इमेज Recognition: वस्तू, लोक किंवा दृश्ये ओळखण्यासाठी प्रतिमांचे विश्लेषण करणे.
या ऍप्लिकेशन्सना अखंड वापरकर्ता अनुभव देण्यासाठी जलद आणि कार्यक्षम अनुमानाची आवश्यकता असते. Ironwood विशेषतः ही कार्ये उत्कृष्टपणे करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे.
अनुमानासाठी Ironwood चे फायदे:
- उच्च थ्रुपुट: प्रचंड संगणकीय शक्ती (42.5 exaflops) Ironwood ला एकाच वेळी मोठ्या प्रमाणात अनुमान विनंत्या हाताळण्यास अनुमती देते.
- कमी लेटेंसी: उच्च-बँडविड्थ मेमरी (HBM) आणि कार्यक्षम आर्किटेक्चर प्रत्येक अनुमान विनंतीवर प्रक्रिया करण्यासाठी लागणारा वेळ कमी करतात.
- ऊर्जा कार्यक्षमता: सुधारित कार्यक्षमतेमुळे मोठ्या प्रमाणात अनुमान deployments चालवण्याशी संबंधित Operational खर्च कमी होतो.
अनुमानासाठी ऑप्टिमाइझ करून, गुगल व्यवसायांना AI-आधारित ऍप्लिकेशन्स अधिक कार्यक्षमतेने आणि कमी खर्चात deploy करण्यास सक्षम करत आहे.
A2A: Collaborative AI चा पाया
Agent-to-Agent (A2A) प्रोटोकॉल अधिक अत्याधुनिक आणि collaborative AI प्रणाली तयार करण्याच्या दिशेने एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे. मल्टी-एजंट सिस्टममध्ये, अनेक AI एजंट्स एकत्रितपणे एक जटिल समस्या सोडवण्यासाठी काम करतात. प्रत्येक एजंटकडे स्वतःची विशेष कौशल्ये आणि ज्ञान असू शकते आणि ते एक सामान्य ध्येय साध्य करण्यासाठी एकमेकांशी संवाद साधतात आणि समन्वय साधतात.
स्वयंचलित ग्राहक समर्थनाशी संबंधित परिस्थितीचा विचार करा:
- एजंट 1: ग्राहकांच्या सुरुवातीच्या प्रश्नाची माहिती घेतो आणि मूळ समस्या ओळखतो.
- एजंट 2: संबंधित माहिती शोधण्यासाठी knowledge base ऍक्सेस करतो.
- एजंट 3: आवश्यक असल्यास मानवी एजंटसोबत फॉलो-अप अपॉइंटमेंट शेड्यूल करतो.
एकसंध ग्राहक अनुभव देण्यासाठी या एजंट्सना अखंडपणे संवाद साधण्यास आणि माहिती सामायिक करण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे. A2A या प्रकारच्या सहकार्यासाठी एक फ्रेमवर्क प्रदान करते.
A2A चे फायदे:
- Interoperability: वेगवेगळ्या प्लॅटफॉर्म आणि फ्रेमवर्कवर विकसित केलेल्या एजंट्सना एकमेकांशी संवाद साधण्यास अनुमती देते.
- Standardization: एजंट कम्युनिकेशनसाठी एक सामान्य ‘भाषा’ आणि प्रोटोकॉलचा संच प्रदान करते.
- सुरक्षितता: एजंट्समध्ये सुरक्षित संवाद सुनिश्चित करते, संवेदनशील डेटाचे संरक्षण करते.
- लवचिकता: टेक्स्ट, ऑडिओ आणि व्हिडिओसह कम्युनिकेशनच्या विस्तृत पद्धतींना सपोर्ट करते.
AI एजंट्समधील सहकार्याला प्रोत्साहन देऊन, A2A अधिक शक्तिशाली आणि versatile AI प्रणालींच्या विकासास सक्षम करते.
MCP: AI आणि डेटा यांच्यातील अंतर कमी करणे
Model Context Protocol (MCP) AI मॉडेल्सना त्यांची कार्ये प्रभावीपणे पार पाडण्यासाठी आवश्यक असलेल्या मोठ्या प्रमाणात डेटाशी कनेक्ट करण्याचे आव्हान Integrated करतो. अचूक अंदाज लावण्यासाठी आणि माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी AI मॉडेल्सना डेटाबेस, APIs आणि क्लाउड सेवांसारख्या विविध स्रोतांकडून रिअल-टाइम डेटा ऍक्सेस करण्याची आवश्यकता आहे.
MCP AI मॉडेल्सना या डेटा स्रोतांमध्ये प्रवेश करण्यासाठी आणि त्यांच्याशी संवाद साधण्यासाठी एक प्रमाणित मार्ग प्रदान करते. हे खालील गोष्टींसाठी प्रोटोकॉलचा एक संच परिभाषित करते:
- डेटा शोध: उपलब्ध डेटा स्रोत ओळखणे.
- डेटा ऍक्सेस: डेटा स्रोतांकडून डेटा मिळवणे.
- डेटा रूपांतरण: AI मॉडेल समजू शकेल अशा फॉरमॅटमध्ये डेटा रूपांतरित करणे.
डेटा ऍक्सेससाठी प्रमाणित इंटरफेस प्रदान करून, MCP वास्तविक-जगात AI मॉडेल्स Integrate करण्याची प्रक्रिया सुलभ करते.
MCP चे फायदे:
- सुलभ Integration: AI मॉडेल्सना डेटा स्रोतांशी कनेक्ट करणे सोपे करते.
- Standardization: डेटा ऍक्सेससाठी प्रोटोकॉलचा एक सामान्य संच प्रदान करते.
- वाढलेली कार्यक्षमता: डेटा ऍक्सेस करण्यासाठी आणि रूपांतरित करण्यासाठी लागणारा वेळ आणि प्रयत्न कमी करते.
- सुधारित अचूकता: AI मॉडेल्सना नवीनतम माहिती ऍक्सेस करण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे अधिक अचूक अंदाज मिळतात.
AI मॉडेल्सना आवश्यक असलेल्या डेटाशी कनेक्ट करून, MCP त्यांना अधिक प्रभावीपणे कार्य करण्यास आणि अधिक मूल्य देण्यास सक्षम करते.