ਕਲਾਉਡ ਚੈਟਬੋਟ ਵਿੱਚ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਲਈ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਪਹੁੰਚ

ਕਲਾਉਡ ਚੈਟਬੋਟ ਵਿੱਚ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਲਈ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਚਲਾਕ ਪਹੁੰਚ

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕਲਾਉਡ ਚੈਟਬੋਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ ਹੈ: ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੈੱਬ ਖੋਜ AI ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਸੰਕਲਪ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਲਾਗੂਕਰਨ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵੈੱਬ ਗਿਆਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਨ

Perplexity ਵਾਂਗ, ਕਲਾਉਡ ਵੈੱਬ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਨ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸਰੋਤ ਹਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਹੋਰ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੱਕ ‘ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ’ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਕਲਾਉਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ ਮਾਡਲ ਦੇ U.S. ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਮੁਫਤ ਟੀਅਰ ‘ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਾਉਣ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ: ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੇਣਾ

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਲੱਖਣ ਪਹਿਲੂ ਇਸਦਾ ਸਵੈਚਲਿਤ ਸੁਭਾਅ ਹੈ। ਕੁਝ ਹੋਰ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ OpenAI ਦੇ ChatGPT ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਲਾਉਡ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈੱਬ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਕਦੋਂ ਇਸਦੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਏਗਾ।

ਸਕਾਟ ਵ੍ਹਾਈਟ, ਜੋ ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਵੈੱਬ ਸੰਸਕਰਣ (Claud.ai) ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ: “ਸਾਡਾ ਉੱਤਰੀ ਸਿਤਾਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣਾ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਉਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।” ਉਹ ਅੱਗੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ, “ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਚਾਲੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਕਦੋਂ ਸੋਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਰਨਾ ਸਮਝਦਾਰੀ ਵਾਲਾ ਹੈ।”

ਸਮਾਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਲਈ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਜਵਾਬ

ਇਹ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਮਾਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੋਵੇ। ਅਜਿਹਾ ਸਵਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ‘ਤੇ, ਕਲਾਉਡ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, ਕਲਾਉਡ ਫਿਰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ, “…ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦਿਓ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।”

ਇਹ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪਹੁੰਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ, ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਜਵਾਬ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕੱਟ-ਆਫ ਮਿਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਾਉਡ ਦਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਅਕਤੂਬਰ 2024 ਤੱਕ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ChatGPT ਦਾ (GPT-4o ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਜੂਨ 2024 ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅੰਤਰ ਪੁਰਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਜਦੋਂ ChatGPT (ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ) ਨੂੰ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਲਤੀ ਨਾਲ Google Bard ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਜਿਸਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ Gemini ਵਜੋਂ ребрендировать ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਇਹ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਠੀਕ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਨਵੀਨਤਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ‘ਤੇ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਪਹੁੰਚ AI ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕੇ ਕਿ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਟੌਗਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਵੈੱਬ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਕਲਾਉਡ ਬੋਧਾਤਮਕ ਲੋਡ ਨੂੰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ‘ਹਮੇਸ਼ਾ-ਚਾਲੂ’ ਪਹੁੰਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਕਾਟ ਵ੍ਹਾਈਟ ਦੁਆਰਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਸਤੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੀ ਸੱਚਮੁੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸਰੋਤ ਹਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੱਤ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਾ ਸਿਰਫ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ ਬਲਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਤੱਕ ਲੱਭਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਅਨਮੋਲ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੂਚਿਤ ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ

ChatGPT ਦੁਆਰਾ ਗੂਗਲ ਬਾਰਡ ਦੀ ਗਲਤ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ AI ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। AI ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਉਭਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਮੌਜੂਦਾ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ребрендировать ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂ ਸੋਧਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪੁਰਾਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਜਲਦੀ ਹੀ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੱਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵੈੱਬ ਤੋਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਕਲਾਉਡ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੇ ਜਵਾਬ ਤੇਜ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਵੀ ਮੌਜੂਦਾ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਰਹਿਣ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਹੂਲਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਚੈਟਬੋਟ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਸਾਹਮਣੇ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲੂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ, ਇਹ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਵਾਲਾ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਕੋਡ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸਮੱਗਰੀ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸੁਭਾਵਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੀਮਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਇੰਟਰਨੈਟ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਏਕੀਕਰਨ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧੀਆ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜੋ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਇਹ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:

• ਉਹਨਾਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਸਮਾਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕੀਵਰਡਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਖਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅੱਪਡੇਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਦਲ ਗਈ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵੈੱਬ ਖੋਜਾਂ ਜਾਰੀ ਕਰੋ: ਕਲਾਉਡ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਆਮ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਖਾਸ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢੋ ਅਤੇ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ: ਕਲਾਉਡ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ‘ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਤੱਥਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: ਵੈੱਬ ‘ਤੇ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾਮਵਰ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• ਹਵਾਲੇ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹਵਾਲੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦਾ ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ, ਸਦਾ-ਬਦਲਦੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

AI ਚੈਟਬੋਟਸ ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਆਪਣੇ ਕਲਾਉਡ ਚੈਟਬੋਟ ਵਿੱਚ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਲਈ ਪਹੁੰਚ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਇੱਕ ਝਲਕ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧੀਆ ਏਕੀਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਚਕਾਰ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਕੁਝ ਸੰਭਾਵੀ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ: ਚੈਟਬੋਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ, ਪਿਛਲੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਵੈੱਬ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਹੋਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਡੂੰਘਾ ਏਕੀਕਰਨ: ਚੈਟਬੋਟ ਹੋਰ ਐਪਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਲੰਡਰ, ਈਮੇਲ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਟੂਲਸ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਐਕਸੈਸ ਅਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨਾ: ਚੈਟਬੋਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਸੁਧਾਰੀ ਹੋਈ ਤਰਕ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ: ਚੈਟਬੋਟ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੂਖਮ ਅਤੇ ਸੂਝਵਾਨ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ: ਚੈਟਬੋਟ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਅੰਤਮ ਟੀਚਾ AI ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ ਜਾਣਕਾਰ ਹੋਣ ਬਲਕਿ ਸੱਚਮੁੱਚ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵੀ ਹੋਣ, ਮਨੁੱਖੀ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ। ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਨਾਲ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਕੰਮ ਉਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ ਕਿ AI ਚੈਟਬੋਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਲੈਣਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ AI ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮਿਆਰ ਕਾਇਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਚੈਟਬੋਟ ਸੱਚਮੁੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਯੁੱਗ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਟੂਲ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।