ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਦਾ ਕਲਾਊਡ (Claude) ਆਪਣੇ ਨਵੀਨਤਮ ਅਪਡੇਟ ਨਾਲ ਧੂਮਾਂ ਮਚਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (Model Context Protocol - MCP) ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਵੈੱਬ ਵਰਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਧਾਰ, ਇੱਕ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤੇ ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ (Research function) ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (large language models - LLMs) ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਮੈਕਸ (Max), ਟੀਮ (Team) ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ (Enterprise) ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ, ਪ੍ਰੋ (Pro) ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਤੱਕ ਵਧਾਉਣ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਅਪਡੇਟਸ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਅਤੇ ਬਹੁਪੱਖੀ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
“ਹਰ ਚੀਜ਼ ਇੱਕ ਐਪ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ” ਦਾ ਉਭਾਰ
ਕਲਾਊਡ ਦੇ ਵੈੱਬ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ MCP ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਨੇ ਤਕਨੀਕੀ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਉਤਸ਼ਾਹ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਉਦਯੋਗ ਨਿਰੀਖਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਕਦਮ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ‘ਹਰ ਚੀਜ਼ ਇੱਕ ਐਪ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ’ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਸਦੇ ਦੂਰਗਾਮੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਣਗੇ, ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ SaaS (Software as a Service) ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਕਿ ਵਧੀਆ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ।
ਕਸਟਮ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ (custom websites) ਅਤੇ MCPs ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਦੁਨੀਆ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੁਣ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ (intelligent functionalities) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਮਹਿੰਗੇ SaaS ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨਾਂ (SaaS subscriptions) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ (open-source software - OSS) ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ (innovative) ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ (accessible) ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ LLMs ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
MCP ਏਕੀਕਰਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਲਾਊਡ ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਫੀਚਰ (web search feature) ਹੁਣ ਸਾਰੇ ਅਦਾਇਗੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ (paid users) ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਹੋਰ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
MCP ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ: AI ਦਾ ਟਾਈਪ-ਸੀ (Type-C)
ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (Model Context Protocol - MCP) ਇੱਕ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (communication protocol) ਹੈ ਜੋ ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਦੁਆਰਾ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ (large language model applications) ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ (external data sources) ਅਤੇ ਟੂਲਸ (tools) ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਏਕੀਕਰਣ (seamless integration) ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭਿਕ ਡਾਟਾ (contextual data) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਟਾਸਕ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
MCP ਨੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਆਪਕ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਹਿਣਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਖੁੱਲਾ ਮਿਆਰ (open standard) ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ MCP ਨੂੰ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ‘ਟਾਈਪ-ਸੀ ਇੰਟਰਫੇਸ’ (Type-C interface) ਵਜੋਂ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਕਨੈਕਟਰ (universal connector) ਜੋ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ (interoperability) ਅਤੇ ਵਿਸਤਾਰਯੋਗਤਾ (extensibility) ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, MCP ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਕਲਾਊਡ ਦੇ ਡੈਸਕਟੌਪ ਕਲਾਇੰਟ (desktop client) ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਸੀ, ਜਿਸ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਰਚਨਾ ਫਾਈਲਾਂ (configuration files) ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ। ਇਸਨੇ ਕੁਝ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ। ਕਲਾਊਡ ਦੇ ਵੈੱਬ ਵਰਜ਼ਨ ਵਿੱਚ MCP ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਇਸ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਵਿੱਚ 10 ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਗਿਟਲੈਬ (code platform GitLab), ਭੁਗਤਾਨ ਟੂਲ ਪੇਪਾਲ (payment tool PayPal), ਅਤੇ ਕਲਾਊਡ ਸਰਵਿਸ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਕਲਾਊਡਫਲੇਅਰ (cloud service provider Cloudflare) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ (documentation) ਜਾਂ ਹੋਰ ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬਿਲਟ-ਇਨ OAuth ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ (OAuth authentication), ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਰਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (transport processing), ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਤੈਨਾਤੀ (integration deployment) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਆਪਣੀਆਂ ਖੁਦ ਦੀਆਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ 30 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਇਹ ਅਸਾਨੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਸਟਮ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
MCP ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ: ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ
ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਨੇ ਕਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ (use cases) ਦੁਆਰਾ MCP ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ MCP ਉਤਪਾਦਕਤਾ (productivity) ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਰਕਫਲੋਜ਼ (workflows) ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਐਟਲਾਸੀਅਨ ਕਨਫਲੂਐਂਸ (Atlassian Confluence) ਅਤੇ ਜੀਰਾ (Jira) ਏਕੀਕਰਣ
ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ, ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਆਫਸਾਈਟ ਈਵੈਂਟ (offsite event) ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਐਟਲਾਸੀਅਨ ਦੇ ਕਨਫਲੂਐਂਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਸੌਂਪਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਹਿਯੋਗ ਟੂਲ (document collaboration tool) ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ, ਕਲਾਊਡ ਈਵੈਂਟ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ।
ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ਫਿਰ ਜੀਰਾ, ਐਟਲਾਸੀਅਨ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਟੂਲ (project tracking tool) ਵਿੱਚ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਹ ਨਿਰਵਿਘਨ ਏਕੀਕਰਣ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ (automate) ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ MCP ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜ਼ੈਪੀਅਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (Zapier Automation)
ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਜ਼ੈਪੀਅਰ ਨਾਲ ਕਲਾਊਡ ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਕੈਲੰਡਰ (calendar) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਏਕੀਕਰਣ ਸਿਰਫ਼ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ਕੈਲੰਡਰ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਲਾਊਡ ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (detailed profile) ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰੇਗਾ, ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (synthesize) ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੰਟਰਕਾਮ ਕਸਟਮਰ ਸਪੋਰਟ (Intercom Customer Support)
ਅੰਤਿਮ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਕਾਮ ਨਾਲ ਕਲਾਊਡ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਸਟਮਰ ਸਰਵਿਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ (AI-powered customer service software) ਹੈ। ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਦੱਸੀ ਗਈ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੱਸਿਆ (technical issue) ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਸੌਂਪਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਦਾਨ (diagnose) ਕਰਨ ਲਈ, ਕਲਾਊਡ MCP ਦੁਆਰਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਫੀਡਬੈਕ ਰਿਕਾਰਡਾਂ (user feedback records) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਸਿਸਟਮ ਵਾਤਾਵਰਣ (system environment) ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਆਈ, ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਕਲਾਊਡ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (comprehensive analysis) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਹੱਲ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਧੀ ਹੋਈ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾ: ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਵਾਲੇ
MCP ਏਕੀਕਰਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਲਾਊਡ ਦੇ ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਧੇਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ‘ਸੈਂਕੜੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨ’ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ‘ਖੋਜ’ ਬਟਨ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੋਜ ਕਾਰਜਾਂ (complex research tasks) ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕਲਾਊਡ ਫਿਰ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜ ਦੇਵੇਗਾ, ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਰਿਪੋਰਟ (comprehensive report) ਤਿਆਰ ਕਰੇਗਾ।
ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚ ਅਨੁਮਤੀਆਂ (data access permissions) ਦਾ ਵੀ ਵਿਸਥਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਵੈੱਬ ਖੋਜ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਵਰਕਸਪੇਸ (Google Workspace) ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੁਣ MCP ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਲਾਊਡ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਲਾਊਡ ਹੁਣ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਵਾਲੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਅਸਲ ਸਮੱਗਰੀਆਂ (original materials) ਨਾਲ ਜੁੜਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਨੇ 500 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਦਰਭ ਸਮੱਗਰੀਆਂ (reference materials) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕਖੋਜ ਰਿਪੋਰਟ (research report) ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਸੌਂਪ ਕੇ ਵਧਾਏ ਗਏ ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। ਕਲਾਊਡ ਨੇ ਲਗਭਗ ਅੱਧੇ ਘੰਟੇ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰ ਲਿਆ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ: ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜਿਆ, ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ
ਕਲਾਊਡ ਦੇ ਵੈੱਬ ਵਰਜ਼ਨ ਵਿੱਚ MCP ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ, ਵਧਾਏ ਗਏ ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਧਾਰ AI ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਬਹੁਪੱਖੀ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਵੇਂ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ LLMs ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਾਹਰੀ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਨਿਰਵਿਘਨ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਦੁਨੀਆ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ (personalized customer support) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਤੱਕ, AI ਸਾਡੇ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ MCP ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਿਆਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਵੀ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਉਭਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜਿਆ, ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲਾਊਡ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਜਿਸ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਏਕੀਕਰਣ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਹੋਰ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਐਂਟਰੀ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਸਟਮ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਵਧਾਏ ਗਏ ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਗਿਆਨ ਖੋਜ (knowledge discovery) ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ (information retrieval) ‘ਤੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਵਾਲੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਕਲਾਊਡ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
MCP ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਵਧਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੋ ਜੋ ਇੱਕ ਕਸਟਮ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਨਵੀਂ ਸਮਝ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕਲਾਊਡ ਕੋਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਨਾ ਕੁਝ ਹੈ।
ਇਹ ਅਪਡੇਟ ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਦੀ AI ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਦੋਵੇਂ ਹੈ। ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਕੇ, ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕਲਾਊਡ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਵਿਕਾਸ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਨੈਤਿਕ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ MCP ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਉਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਕਦਮ ਹਨ।