کلود کا بہتر "AI ریسرچ موڈ"

انتھروپک، جو کہ ریاستہائے متحدہ میں واقع ایک AI اسٹارٹ اپ ہے، نے حال ہی میں اپنے AI اسسٹنٹ، Claude کے "ریسرچ موڈ" میں ایک اہم اپ گریڈ کا اعلان کیا ہے۔ یہ بہتری سسٹم کو 45 منٹ تک مسلسل کام کرنے، گہرائی میں ڈیٹا تلاش کرنے اور جامع رپورٹس مرتب کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ نئی خصوصیت تھرڈ پارٹی سروس انٹیگریشنز کے لیے بھی سپورٹ کو وسیع کرتی ہے، جس سے اس کی عملیت اور افادیت میں مزید اضافہ ہوتا ہے۔

یہ اپ گریڈ Claude کو اس قابل بناتا ہے کہ صارف کے ذریعے "ریسرچ" بٹن کو فعال کرنے کے بعد، وہ پیچیدہ درخواستوں کو متعدد ذیلی کاموں میں تقسیم کر سکے۔ اس کے بعد یہ رپورٹ تیار کرنے کے لیے سینکڑوں اندرونی اور بیرونی ذرائع کی کھوج کرتا ہے، جو کہ ماخذ کے حوالوں سے مکمل ہوتی ہے۔ یہ فعالیت Google کی Deep Research سروس سے ملتی جلتی ہے، جو کہ 2023 کے آخر میں شروع کی گئی تھی، اور OpenAI کے ChatGPT کی "Deep Search" خصوصیت سے بھی ملتی جلتی ہے۔

درستگی پر ایک انتباہ کے ساتھ تحقیقی صلاحیتوں کو وسعت دینا

انتھروپک کے مطابق، زیادہ تر تحقیقی رپورٹس 5 سے 15 منٹ کے اندر مکمل ہو جاتی ہیں۔ تاہم، جب خاص طور پر پیچیدہ سوالات کا سامنا کرنا پڑتا ہے، تو Claude اب اپنے تلاش کے وقت کو زیادہ سے زیادہ 45 منٹ تک بڑھا سکتا ہے۔ یہ توسیع خاص طور پر ان موضوعات کے لیے فائدہ مند ہے جن کے لیے کافی مقدار میں ڈیٹا کے انضمام کی ضرورت ہوتی ہے۔

بیرونی میڈیا آؤٹ لیٹس کے ذریعے کی جانے والی ابتدائی جانچ سے پتہ چلا ہے کہ یہ AI ٹولز واقعی قیمتی ڈیٹا ذرائع کو تیزی سے منظم کر سکتے ہیں۔ یہ صلاحیت دستی تلاش پر خرچ ہونے والے وقت کو نمایاں طور پر کم کر سکتی ہے۔ تاہم، "AI فیبریکیشن" کے امکان کی وجہ سے احتیاط کا مشورہ دیا جاتا ہے۔ کچھ رپورٹس میں بظاہر حقیقی حوالہ جات یا ڈیٹا ذرائع ہوسکتے ہیں جو درحقیقت موجود نہیں ہیں۔ یہ مسئلہ تمام بڑے لسانی ماڈلز میں عام ہے، اور مصنوعی حوالوں کے واقعات Claude 3.7 Sonnet ورژن میں بھی دیکھے گئے ہیں۔

مثال کے طور پر، جب Claude سے پوچھا گیا کہ "ویڈیو گیمز کس نے ایجاد کیں؟" تو اس نے تقریباً 13 منٹوں میں ایک تفصیلی اور تاریخی طور پر بھرپور رپورٹ تیار کی۔ رپورٹ کا معیار تجارتی طور پر دستیاب ویڈیو گیم کی تاریخ کی بہت سی کتابوں کے برابر تھا، اور بعض صورتوں میں ان سے بھی بہتر تھا۔ تاہم، رپورٹ میں ولیم ہیگین بوتھم سے منسوب ایک اقتباس شامل تھا جو دو مختلف ذرائع سے جوڑا ہوا معلوم ہوتا تھا۔ مزید برآں، ان ذرائع کو حوالہ کی فہرست میں درج نہیں کیا گیا تھا۔

بہتر انٹیگریشن کی صلاحیتیں

تحقیقی صلاحیتوں میں اضافے کے علاوہ، انتھروپک نے Claude کی "انٹیگریشنز" فیچر میں توسیع کا بھی اعلان کیا ہے۔ یہ توسیع Claude کو براہ راست ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج سے منسلک ہونے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ فعالیت ChatGPT میں پلگ انز کے تصور سے ملتی جلتی ہے۔ فی الحال، یہ 10 سروسز کو سپورٹ کرتا ہے، جن میں Atlassian (Jira, Confluence)، Zapier, Cloudflare, Intercom, Asana, Square, Sentry, PayPal, Linear، اور Plaid شامل ہیں۔ مستقبل میں Stripe، GitLab، اور دیگر کمپنیوں کے ساتھ شراکت داری کا منصوبہ ہے۔

مثال کے طور پر، Zapier انٹیگریشن کے ذریعے، Claude خود بخود HubSpot سے سیلز ڈیٹا نکال سکتا ہے یا کیلنڈر ایونٹس کی بنیاد پر میٹنگ سمریز تیار کر سکتا ہے۔ Atlassian ٹولز کے ساتھ مل کر، یہ مصنوعات کی ترقی کے عمل کی باہمی تعاون کے ساتھ انتظام کی سہولت فراہم کر سکتا ہے، خود بخود ٹاسک بنا سکتا ہے، یا وکی دستاویزات تیار کر سکتا ہے۔

ریسرچ اور انٹیگریشنز دونوں فیچرز فی الحال Max، Team، اور Enterprise منصوبوں میں جانچ کے لیے دستیاب ہیں۔ توقع ہے کہ Pro صارفین کو جلد ہی ان خصوصیات تک رسائی حاصل ہو جائے گی۔ اس کے علاوہ، Claude کی ویب سرچ فعالیت کو پوری دنیا میں تمام ادا شدہ پلان صارفین تک مکمل طور پر بڑھا دیا گیا ہے۔

کلود کی اپ گریڈ کے مضمرات کی گہری کھوج

کلود کے بہتر "AI ریسرچ موڈ" اور توسیع شدہ انضمام کی صلاحیتوں کے مضمرات دور رس ہیں، جو مختلف شعبوں اور پیشہ ورانہ کرداروں کو متاثر کرتے ہیں۔ تحقیقی عمل کو ہموار کرنے سے لے کر پیداوری کو بڑھانے اور گہری بصیرت کو فعال کرنے تک، ان اپ گریڈ میں یہ صلاحیت موجود ہے کہ ہم کس طرح AI کے ساتھ تعامل کرتے ہیں اور اس سے فائدہ اٹھاتے ہیں اس کی تشکیل نو کی جائے۔

تحقیقی طریقوں کو تبدیل کرنا

کلود کی 45 منٹ تک گہرائی میں ڈیٹا تلاش کرنے کی صلاحیت روایتی تحقیقی طریقوں کو نمایاں طور پر تبدیل کرتی ہے۔ محققین، تجزیہ کار، اور ماہرین تعلیم اب کلود کا فائدہ اٹھا کر متعدد ذرائع سے معلومات کو موثر طریقے سے جمع اور ترکیب کر سکتے ہیں۔ AI کی پیچیدہ درخواستوں کو ذیلی کاموں میں تقسیم کرنے اور حوالوں کے ساتھ جامع رپورٹس تیار کرنے کی صلاحیت تحقیقی عمل کو ہموار کرتی ہے، قیمتی وقت اور وسائل کی بچت ہوتی ہے۔

یہ صلاحیت خاص طور پر ان منصوبوں کے لیے فائدہ مند ہے جن کے لیے وسیع ڈیٹا انٹیگریشن یا خصوصی موضوعات کی کھوج کی ضرورت ہوتی ہے۔ کلود معلومات کی وسیع مقدار میں چھان بین کر سکتا ہے، متعلقہ ذرائع کی نشاندہی کر سکتا ہے اور اہم بصیرت کو نکال سکتا ہے، اس طرح تحقیقی ٹائم لائن کو تیز کیا جا سکتا ہے اور ممکنہ طور پر پہلے نظر انداز کی گئی رابطوں کو بے نقاب کیا جا سکتا ہے۔

صنعتوں میں پیداوری کو بڑھانا

کلود کی توسیع شدہ انضمام کی صلاحیتوں میں وسیع پیمانے پر صنعتوں میں پیداوری کو بڑھانے کی صلاحیت موجود ہے۔ مختلف ایپلی کیشنز اور سروسز کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے منسلک ہو کر، کلود کاموں کو خودکار کر سکتا ہے، ورک فلو کو ہموار کر سکتا ہے اور حقیقی وقت میں بصیرت فراہم کر سکتا ہے۔

مثال کے طور پر، سیلز اور مارکیٹنگ ڈومین میں، کلود HubSpot جیسے CRM پلیٹ فارمز کے ساتھ ضم ہو کر خود بخود سیلز ڈیٹا نکال سکتا ہے، صارفین کے رویے کا تجزیہ کر سکتا ہے اور ذاتی مارکیٹنگ مہمات تیار کر سکتا ہے۔ پروجیکٹ مینجمنٹ کی جگہ میں، Asana اور Jira جیسے ٹولز کے ساتھ انضمام کلود کو ٹاسک تخلیق کی سہولت فراہم کرنے، پیش رفت کو ٹریک کرنے اور حقیقی وقت میں اپ ڈیٹس فراہم کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے ٹیم کے تعاون اور کارکردگی میں بہتری آتی ہے۔

مزید برآں، Intercom جیسے مواصلاتی پلیٹ فارمز کے ساتھ ضم ہونے کی کلود کی صلاحیت کاروباروں کو فوری کسٹمر سپورٹ فراہم کرنے، پوچھ گچھ کے جوابات دینے اور مسائل کو زیادہ مؤثر طریقے سے حل کرنے کے قابل بناتی ہے۔ اس سے کسٹمر کی اطمینان اور وفاداری میں بہتری آسکتی ہے۔

گہری بصیرت اور ڈیٹا سے چلنے والے فیصلہ سازی کو فعال کرنا

کلود کی بہتر تحقیقی صلاحیتیں اور انضمام کی خصوصیات صارفین کو ڈیٹا سے گہری بصیرت حاصل کرنے اور زیادہ باخبر فیصلے کرنے کے قابل بناتی ہیں۔ معلومات کی وسیع مقدار کا تجزیہ کرکے اور نمونوں اور رجحانات کی نشاندہی کرکے، کلود قیمتی بصیرت فراہم کرسکتا ہے جو دستی طور پر بے نقاب کرنا مشکل یا وقت طلب ہوگا۔

مالیاتی شعبے میں، کلود سرمایہ کاری کے مواقع کی نشاندہی کرنے اور خطرات کا اندازہ لگانے کے لیے مارکیٹ ڈیٹا، خبروں کے مضامین، اور معاشی اشارے کا تجزیہ کر سکتا ہے۔ صحت کی دیکھ بھال کی صنعت میں، یہ تشخیص، علاج کی منصوبہ بندی، اور منشیات کی دریافت کو بہتر بنانے کے لیے مریض کے ڈیٹا، تحقیقی مقالوں، اور طبی آزمائشوں کا تجزیہ کر سکتا ہے۔

ڈیٹا سے بصیرت نکالنے کی صلاحیت تنظیموں کو زیادہ ڈیٹا سے چلنے والے فیصلے کرنے کے قابل بناتی ہے، جس سے بہتر نتائج اور مسابقتی فائدہ ہوتا ہے۔

چیلنجوں اور تحفظات سے نمٹنا

اگرچہ کلود کی اپ گریڈ بہت سے فوائد پیش کرتے ہیں، لیکن ان ترقیوں سے وابستہ چیلنجوں اور تحفظات کو تسلیم کرنا ضروری ہے۔

AI فیبریکیشن کے خطرے کو کم کرنا

جیسا کہ انتھروپک نے نوٹ کیا ہے اور بیرونی جانچ کے ذریعے مظاہرہ کیا گیا ہے، کلود جیسے AI ماڈل بعض اوقات معلومات کو "فیبریکیٹ" کر سکتے ہیں، بظاہر حقیقی حوالہ جات یا ڈیٹا ذرائع تیار کر سکتے ہیں جو درحقیقت موجود نہیں ہیں۔ یہ ایک نازک مسئلہ ہے جس کو AI سے تیار کردہ رپورٹس کی درستگی اور وشوسنییتا کو یقینی بنانے کے لیے حل کرنے کی ضرورت ہے۔

اس خطرے کو کم کرنے کے لیے، صارفین کو کلود کے ذریعہ فراہم کردہ معلومات کا تنقیدی جائزہ لینا چاہیے، ذرائع کی تصدیق کرنی چاہیے اور دیگر قابل اعتماد ذرائع کے ساتھ ڈیٹا کا حوالہ دینا چاہیے۔ ڈویلپرز کو AI ماڈلز کی درستگی اور حقائق کی جانچ کی صلاحیتوں کو بھی بہتر بنانا جاری رکھنا چاہیے، جس سے فیبریکیشن کا امکان کم ہو۔

ڈیٹا کی رازداری اور حفاظت کو یقینی بنانا

کلود کا مختلف ایپلی کیشنز اور سروسز کے ساتھ انضمام ڈیٹا کی رازداری اور حفاظت کے بارے میں خدشات پیدا کرتا ہے۔ یہ یقینی بنانا بہت ضروری ہے کہ حساس ڈیٹا کو محفوظ رکھا جائے اور صارف کی رازداری کا احترام کیا جائے۔

تنظیموں کو انتھروپک اور کلود کے ساتھ مربوط کسی بھی تھرڈ پارٹی سروسز کی ڈیٹا پرائیویسی پالیسیوں کا بغور جائزہ لینا چاہیے۔ انہیں غیر مجاز رسائی اور خلاف ورزیوں سے ڈیٹا کی حفاظت کے لیے مناسب حفاظتی اقدامات بھی نافذ کرنے چاہئیں۔

ذمہ دار AI ترقی اور تعیناتی کو فروغ دینا

جیسے جیسے AI ٹیکنالوجی ترقی کرتی جارہی ہے، ذمہ دار ترقی اور تعیناتی کے طریقوں کو فروغ دینا ضروری ہے۔ اس میں اخلاقی خدشات کو دور کرنا، تعصبات کو کم کرنا، اور یہ یقینی بنانا شامل ہے کہ AI کو معاشرے کے فائدے کے لیے استعمال کیا جائے۔

ڈویلپرز کو ایسے AI ماڈل بنانے کی کوشش کرنی چاہیے جو منصفانہ، شفاف اور جوابدہ ہوں۔ انہیں خدشات کو دور کرنے اور یہ یقینی بنانے کے لیے اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ کھلے مکالمے میں بھی شامل ہونا چاہیے کہ AI کو ذمہ دارانہ اور اخلاقی انداز میں استعمال کیا جائے۔

AI سے چلنے والی تحقیق اور پیداوری کا مستقبل

کلود کا بہتر "AI ریسرچ موڈ" اور توسیع شدہ انضمام کی صلاحیتیں AI سے چلنے والی تحقیق اور پیداوری کے ارتقاء میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتی ہیں۔ جیسے جیسے AI ٹیکنالوجی ترقی کرتی جارہی ہے، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ اور بھی طاقتور اور ورسٹائل ٹولز ابھریں گے۔

مستقبل میں، AI ماڈل اور بھی پیچیدہ تحقیقی کام انجام دینے، بڑے ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرنے، اور زیادہ ذاتی نوعیت کی بصیرت فراہم کرنے کے قابل ہو سکتے ہیں۔ وہ بغیر کسی رکاوٹ کے ایپلی کیشنز اور سروسز کی ایک وسیع رینج کے ساتھ ضم ہونے اور ہمارے روزمرہ کے کام کے بہاؤ کا ایک لازمی حصہ بننے کے بھی قابل ہو سکتے ہیں۔

تحقیق اور پیداوری کو تبدیل کرنے کی AI کی صلاحیت بہت زیادہ ہے۔ ان ترقیوں کو اپنانے اور ان سے وابستہ چیلنجوں سے نمٹنے کے ذریعے، ہم کارکردگی، جدت طرازی اور علم کی نئی سطحوں کو کھول سکتے ہیں۔

کلود کی انٹیگریشن کی صلاحیتوں کی مخصوص مثالیں

کلود کی انٹیگریشن کی صلاحیتوں کی صلاحیت کو مزید واضح کرنے کے لیے، آئیے کچھ مخصوص مثالیں تلاش کرتے ہیں:

Atlassian ٹولز (Jira اور Confluence) کے ساتھ انضمام

• خودکار ٹاسک تخلیق: کلود میٹنگ سمریز، ای میل تھریڈز، یا پروجیکٹ کی ضروریات کی بنیاد پر خود بخود Jira میں ٹاسک تخلیق کر سکتا ہے۔ یہ دستی ٹاسک انٹری کی ضرورت کو ختم کرتا ہے اور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ تمام ایکشن آئٹمز کو پکڑا اور ٹریک کیا جائے۔
• باہمی تعاون کے ساتھ دستاویزات: کلود تحقیقی نتائج، پروجیکٹ کے منصوبوں، یا میٹنگ نوٹس کی بنیاد پر Confluence میں وکی دستاویزات تیار کر سکتا ہے۔ یہ تعاون کو فروغ دیتا ہے اور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ تمام ٹیم ممبران کو تازہ ترین معلومات تک رسائی حاصل ہے۔
• پیش رفت ٹریکنگ: کلود Jira اور Confluence میں ٹاسک اور پروجیکٹس کی پیش رفت کو ٹریک کر سکتا ہے، حقیقی وقت میں اپ ڈیٹس فراہم کر سکتا ہے اور ممکنہ رکاوٹوں کی نشاندہی کر سکتا ہے۔ یہ پروجیکٹ مینیجرز کو فعال طور پر مسائل سے نمٹنے اور پروجیکٹس کو ٹریک پر رکھنے کے قابل بناتا ہے۔

Zapier کے ساتھ انضمام

• خودکار ڈیٹا کی منتقلی: کلود Zapier کا استعمال کرتے ہوئے مختلف ایپلی کیشنز کے درمیان ڈیٹا کی منتقلی کو خودکار کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ خود بخود مارکیٹنگ مہم سے نئے لیڈز کو CRM سسٹم میں شامل کر سکتا ہے یا سیلز بکنگ کی بنیاد پر کیلنڈر ایونٹس بنا سکتا ہے۔
• تخصیص کردہ ورک فلو: کلود پیچیدہ کاموں کو خودکار کرنے کے لیے Zapier کا استعمال کرتے ہوئے تخصیص کردہ ورک فلو بنا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ خود بخود ای میل اطلاعات بھیج سکتا ہے جب کوئی ٹاسک مکمل ہو جائے یا متعدد ذرائع سے ڈیٹا کی بنیاد پر رپورٹس تیار کر سکتا ہے۔
• ڈیٹا کی افزودگی: کلود Zapier کا استعمال کرتے ہوئے مختلف ذرائع سے ڈیٹا کو افزودہ کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ خود بخود کسٹمر ریکارڈ میں سوشل میڈیا پروفائلز شامل کر سکتا ہے یا عوامی ڈیٹا بیس سے رابطہ کی معلومات بازیافت کر سکتا ہے۔

Cloudflare کے ساتھ انضمام

• خطرے کا پتہ لگانا: کلود ممکنہ حفاظتی خطرات اور کمزوریوں کی نشاندہی کرنے کے لیے Cloudflare سے ویب سائٹ ٹریفک ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے۔ یہ کاروباروں کو اپنی ویب سائٹ کو حملوں سے فعال طور پر بچانے کے قابل بناتا ہے۔
• کارکردگی کی اصلاح: کلود بہتری کے لیے شعبوں کی نشاندہی کرنے کے لیے Cloudflare سے ویب سائٹ کی کارکردگی کے ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے۔ یہ کاروباروں کو اپنی ویب سائٹ کو رفتار اور صارف کے تجربے کے لیے بہتر بنانے کے قابل بناتا ہے۔
• مواد کی ترسیل: کلود Cloudflare کے مواد کی ترسیل کے نیٹ ورک (CDN) کا استعمال اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کر سکتا ہے کہ ویب سائٹ کا مواد پوری دنیا کے صارفین کو جلدی اور مؤثر طریقے سے فراہم کیا جائے۔

Intercom کے ساتھ انضمام

• خودکار کسٹمر سپورٹ: کلود Intercom کا استعمال کرتے ہوئے کسٹمر سپورٹ تعاملات کو خودکار کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ اکثر پوچھے جانے والے سوالات کے جوابات دے سکتا ہے، خرابیوں کا سراغ لگانے میں مدد فراہم کر سکتا ہے، اور پوچھ گچھ کو مناسب سپورٹ ایجنٹوں تک پہنچا سکتا ہے۔
• ذاتی نوعیت کے کسٹمر کے تجربات: کلود تیار کردہ سفارشات، نشانہ بنائے گئے پیغامات، اور فعال سپورٹ فراہم کر کے Intercom کا استعمال کرتے ہوئے کسٹمر کے تجربات کو ذاتی بنا سکتا ہے۔
• کسٹمر کے تاثرات کا تجزیہ: کلود مصنوعات اور خدمات میں بہتری کے لیے شعبوں کی نشاندہی کرنے کے لیے Intercom سے کسٹمر کے تاثرات کا تجزیہ کر سکتا ہے۔

تیار کنندہ AI لینڈ اسکیپ کو نیویگیٹ کرنا

جیسے جیسے AI ٹیکنالوجی تیزی سے تیار ہوتی جارہی ہے، باخبر رہنا اور بدلتے ہوئے منظر نامے کے مطابق ڈھالنا ضروری ہے۔ اس میں شامل ہیں:

• مسلسل سیکھنا: صنعت کی اشاعتوں، کانفرنسوں اور آن لائن وسائل کے ذریعے تازہ ترین AI رجحانات، تحقیق اور پیش رفت کے بارے میں اپ ٹو ڈیٹ رہنا۔
• تجربہ: جدت اور بہتری کے مواقع کی نشاندہی کرنے کے لیے نئے AI ٹولز اور ٹیکنالوجیز کی تلاش کرنا۔
• تعاون: علم کا اشتراک کرنے اور منصوبوں پر تعاون کرنے کے لیے AI ماہرین، محققین اور ڈویلپرز کے ساتھ مشغول ہونا۔
• اخلاقی تحفظات: AI کے اخلاقی مضمرات سے آگاہ رہنا اور یہ یقینی بنانا کہ AI کو ذمہ داری کے ساتھ اور معاشرے کے فائدے کے لیے استعمال کیا جائے۔

ایک فعال اور موافقت پذیر نقطہ نظر کو اپنانے سے، افراد اور تنظیمیں تیار کنندہ AI لینڈ اسکیپ کو مؤثر طریقے سے نیویگیٹ کر سکتے ہیں اور اپنے اہداف کو حاصل کرنے کے لیے AI کی طاقت سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ کلود کی حالیہ اضافہ AI سے چلنے والی تحقیق اور پیداوری کے مستقبل کی ایک جھلک فراہم کرتی ہے، جو آنے والے سالوں میں اور بھی تبدیلی آمیز ترقیوں کی راہ ہموار کرتی ہے۔