ایم سی پی انقلاب: اے آئی لینڈ سکیپ کی نئی تشکیل

ایم سی پی انقلاب: اے آئی لینڈ سکیپ کی نئی تشکیل اور کاروباری خدشات کو کم کرنا

ChatGPT کے ظہور کے بعد سے، بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) میں پیشرفت کے لیے مسلسل کوشش اے آئی لینڈ سکیپ کی ایک اہم خصوصیت رہی ہے۔ پیرامیٹر سائز پر ابتدائی توجہ آہستہ آہستہ عملی ایپلی کیشنز کی طرف منتقل ہو گئی ہے، پھر بھی کاروباروں کے لیے اے آئی کی طاقت کو استعمال کرنے کی کوشش میں اہم چیلنجز موجود ہیں۔ کمپیوٹنگ پاور سے منسلک زیادہ لاگت اور اے آئی ایپلیکیشن ایکو سسٹم کی منتشر نوعیت اہم تکلیف دہ نکات ہیں۔ کمپنیاں اکثر یہ محسوس کرتی ہیں کہ اے آئی میں ان کی خاطر خواہ سرمایہ کاری متوقع منافع میں ترجمہ نہیں ہوتی ہے، جس کی وجہ سے ایک مستقل ‘ROI مخمصہ’ پیدا ہوتا ہے۔

ایم سی پی اور اے 2 اے کا طلوع: ایک پیراڈائم شفٹ

2025 میں ماڈل کنٹیکسٹ پروٹوکول (MCP) اور ایجنٹ 2 ایجنٹ (A2A) پروٹوکولز کا ظہور اے آئی ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ کے ارتقاء میں ایک اہم لمحہ ہے۔ ایم سی پی کا مقصد ڈیٹا سائلوز کو توڑنے کے لیے انٹرفیس کو معیاری بنانا ہے، جو LLMs کو بیرونی وسائل تک مؤثر طریقے سے رسائی کے قابل بناتا ہے اور سسٹمز اور پلیٹ فارمز میں بغیر کسی رکاوٹ کے ڈیٹا فلو کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ A2A مزید ایجنٹوں کے درمیان بغیر کسی رکاوٹ کے تعامل کو فروغ دیتا ہے، تعاون اور مواصلات کو مربوط کرتا ہے تاکہ مربوط نظام تشکیل دیا جا سکے۔

ایم سی پی سے اے 2 اے کی طرف تبدیلی اے آئی ایپلیکیشن ایکو سسٹم میں ایک اہم محرک کے طور پر ‘اوپننس’ پر بڑھتے ہوئے زور کو اجاگر کرتی ہے۔ اس اوپننس میں تکنیکی انٹرآپریبلٹی اور باہمی تعاون کی روح شامل ہے۔ ایک وسیع تناظر سے، یہ تبدیلی ٹیکنالوجی کی ترقی میں ایک قدرتی پیشرفت کی عکاسی کرتی ہے: ابتدائی جوش و خروش سے عملی نفاذ میں تبدیلی، اور الگ تھلگ اختراع سے باہمی تعاون کے ماحولیاتی نظام کے ارتقاء میں تبدیلی۔

تاریخی طور پر، LLMs کی قدر کو غیر متناسب طور پر پیرامیٹر پیمانے اور اسٹینڈ اکیلے صلاحیتوں سے منسوب کیا گیا ہے۔ آج، ایم سی پی اور اے 2 اے اے آئی ایپلی کیشنز کے درمیان باہمی ربط کے اہم مسئلے کو حل کرتے ہیں اور LLM ایکو سسٹم کی مسابقتی حرکیات کو نئی شکل دیتے ہیں۔ اے آئی ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ ایک ‘تنہا بھیڑیا’ نقطہ نظر سے باہمی ربط کے ایک ماڈل میں تیار ہو رہی ہے۔ اس کے لیے سی ٹی اوز کے لیے اے آئی ویلیو کا دوبارہ جائزہ لینے کی ضرورت ہے، صرف ماڈل سائز اور ‘آل ان’ حکمت عملیوں کے حصول سے توجہ ہٹ کر ان پلیٹ فارمز کو لیوریج کرنے کی ضرورت ہے جو متنوع اے آئی صلاحیتوں کو جوڑتے ہیں۔ مقصد یہ ہے کہ اے آئی کو موجودہ کاروباری عمل اور پروڈکشن سسٹمز میں نامیاتی طور پر شامل کیا جائے، تعاون اور معیاری کاری کے ذریعے مجموعی کارکردگی کو بہتر بنایا جائے، کم سے کم کمپیوٹیشنل وسائل کے ساتھ اہم مسائل کو حل کیا جائے، اور ‘ROI مخمصے’ پر قابو پایا جائے۔

ضائع شدہ کمپیوٹ اور غیر متناسب منظرناموں کا عذاب

اعلی سرمایہ کاری، کم پیداوار کی رکاوٹ پر قابو پانے میں ناکامی نے طویل عرصے سے LLMs کے نفاذ کو متاثر کیا ہے۔ یہ رجحان اے آئی ڈویلپمنٹ میں گہری تضادات کی عکاسی کرتا ہے۔ سب سے پہلے، کمپیوٹنگ پاور میں نمایاں ضیاع ہے۔ ڈیٹا سے پتہ چلتا ہے کہ انٹرپرائز لیول کے جنرل پرپز کمپیوٹنگ سینٹرز صرف 10-15% استعمال پر کام کرتے ہیں، جس سے کمپیوٹنگ وسائل کی وسیع مقدار بیکار رہ جاتی ہے۔ دوم، منظرناموں کی ایک غلط صف بندی ہے جہاں ماڈل کی کارکردگی کاروباری منظرناموں کی اصل ضروریات کو پورا نہیں کرتی ہے۔

ایک عام مسئلہ ہلکے پھلکے کاموں کے لیے بڑے ماڈلز کا ‘اوورکل’ استعمال کرنا ہے۔ کچھ کاروبار سادہ ایپلی کیشنز کے لیے عمومی مقصد کے LLMs پر ضرورت سے زیادہ انحصار کرتے ہیں۔ مزید برآں، کاروباری منظرناموں کی منفرد نوعیت مخمصے پیدا کرتی ہے۔ بڑے ماڈلز کا استعمال کمپیوٹیشنل لاگت اور طویل ترجیحی اوقات پر مشتمل ہوتا ہے۔ چھوٹے ماڈلز کا انتخاب کرنے سے کاروباری ضروریات پوری نہیں ہو سکتیں۔ یہ تنازعہ خاص طور پر کاروباری منظرناموں میں واضح ہے جن کو خصوصی ڈومین علم کی ضرورت ہوتی ہے۔

بھرتی کی صنعت میں ٹیلنٹ-جاب میچنگ کے منظرنامے پر غور کریں۔ کمپنیوں کو دوبارہ شروع اور ملازمت کی وضاحت کے درمیان پیچیدہ تعلقات کو سمجھنے کے لیے گہری استدلال کی صلاحیتوں والے ماڈلز کی ضرورت ہوتی ہے، جبکہ فوری ردعمل کے وقت کی بھی ضرورت ہوتی ہے۔ عمومی مقصد کے LLMs کے طویل ترجیحی اوقات صارف کے تجربے کو نمایاں طور پر کم کر سکتے ہیں، خاص طور پر اعلیٰ ہم آہنگی صارف کے مطالبات کے تحت۔

کارکردگی اور کارکردگی کو متوازن کرنے کے لیے، ماڈل ڈسٹلیشن نے حالیہ برسوں میں مقبولیت حاصل کی ہے۔ اس سال کے شروع میں DeepSeek-R1 کے آغاز نے اس تکنیک کی قدر کو مزید اجاگر کیا ہے۔ پیچیدہ استدلال کے کاموں کو سنبھالنے میں، ماڈل ڈسٹلیشن DeepSeek-R1 کے ‘چین آف تھاٹ’ پیٹرن کو حاصل کرتا ہے، جس سے ہلکے پھلکے طالب علم ماڈلز کو محض آؤٹ پٹ کے نقل کرنے کے بجائے اس کی استدلال کی صلاحیتوں کو وراثت میں لینے کی اجازت ملتی ہے۔

مثال کے طور پر، ایک معروف بھرتی پلیٹ فارم زاؤپن نے ٹیلنٹ-جاب میچنگ کے کاموں میں استعمال ہونے والے چین آف تھاٹ اور فیصلہ سازی کی منطق کو کشید کرنے کے لیے DeepSeek-R1 (600+ بلین پیرامیٹرز) کو ٹیچر ماڈل کے طور پر استعمال کیا۔ انہوں نے ٹیچر ماڈل کو کشید کرنے اور اسے ERNIE اسپیڈ ماڈل (10+ بلین پیرامیٹرز)، طالب علم ماڈل میں منتقل کرنے کے لیے بیدو اے آئی کلاؤڈ کیانفن ماڈل ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم کا استعمال کیا۔ اس نقطہ نظر نے ٹیچر ماڈل کے مساوی کارکردگی حاصل کی (DeepSeek-R1 نے استدلال لنک کے نتائج میں 85% درستگی حاصل کی، جبکہ طالب علم ماڈل نے 81% سے زیادہ حاصل کیا)، قابل قبول سطح تک ترجیحی رفتار کو بہتر بنایا، اور لاگت کو اصل کا 30% تک کم کر دیا جبکہ مکمل DeepSeek-R1 کے مقابلے میں 1x تیز رفتار حاصل کی۔

فی الحال، کاروبار عام طور پر ماڈل ڈسٹلیشن کے لیے دو طریقے اختیار کرتے ہیں: بنیادی ڈھانچے اور GPUs سے لے کر تربیتی فریم ورکس تک ایک مکمل تکنیکی نظام کی تعمیر، یا کیانفن ماڈل ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم یا دیگر وینڈرز جیسے پلیٹ فارم پر مبنی حل کا استعمال۔ زاؤپن میں اے آئی ایپلیکیشن کے ایک ماہر یاو سیجیا نے کہا کہ اگرچہ زاؤپن کا اپنا تربیتی فریم ورک ہے، انہوں نے تین اہم غور و فکر کی وجہ سے ماڈل ڈسٹلیشن کے لیے کیانفن ماڈل ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم کا انتخاب کیا:

• جامع سپورٹ: کیانفن ماڈل ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم ماڈل ڈسٹلیشن کے لیے صنعت میں معروف سپورٹ فراہم کرتا ہے، جس میں ڈسٹلیشن کے منظرناموں کے ارد گرد پوری تکنیکی زنجیر کو گہرائی سے بہتر بنایا گیا ہے۔
• لاگت کنٹرول: آزادانہ طور پر ہارڈ ویئر کی خریداری اور دیکھ بھال کے مقابلے میں، کیانفن ماڈل ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم لاگت کنٹرول اور زیادہ لچکدار وسائل کی تقسیم میں نمایاں فوائد فراہم کرتا ہے۔
• کاروباری منظرناموں کی گہری سمجھ: بیدو کی پیشہ ورانہ حل ٹیم بھرتی کے ڈومین میں ‘درست مماثلت’ اور ‘اعلیٰ ہم آہنگی ردعمل’ جیسی بنیادی ضروریات کو گہرائی سے سمجھتی ہے اور حل تلاش کرنے کے لیے کمپنیوں کے ساتھ تعاون کرتی ہے۔

یاو سیجیا نے مزید کہا کہ زاؤپن اے آئی+ بھرتی کے منظرناموں میں پیش قدمی جاری رکھے گا، ماڈل کی کارکردگی کو مزید بہتر بنانے کے لیے کیانفن کی کمک لرننگ فائن ٹیوننگ (آر ایف ٹی) ٹیکنالوجی کا استعمال کرے گا۔ انہوں نے یہ جاننے کا منصوبہ بنایا ہے کہ آیا ٹیچر ماڈل کو مزید بہتر بنایا جا سکتا ہے اور کیا بہتر انعام کے میکانزم پہلے سے ہی کشید کیے گئے طالب علم ماڈلز کو درستگی کو بہتر بنانے کے لیے بہتر بنا سکتے ہیں۔ کیانفن چین میں آر ایف ٹی اور جی آر پی او جیسے معروف کمک لرننگ طریقوں کو مصنوعات بنانے والا پہلا پلیٹ فارم ہے۔ ان جدید کمک لرننگ طریقوں کو قابل عمل حل میں تبدیل کر کے، کیانفن زاؤپن جیسی کمپنیوں کو ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے مزید امکانات فراہم کرتا ہے۔

تاہم، ماڈل ڈسٹلیشن صرف ایک ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔ پیچیدہ کاروباری منظرناموں میں، متنوع اے آئی صلاحیتوں کو منظرناموں سے بالکل مماثل کرنا ضروری ہے۔

ایک اسمارٹ فون پر غور کریں۔ کال اسسٹنٹس جیسے انٹینٹ ریکگنیشن کے منظرناموں میں، عام طور پر صارف کے مسائل کو فوری طور پر شناخت کرنے کے لیے ہلکے پھلکے ماڈلز کا استعمال کیا جاتا ہے۔ موسم کے استفسارات اور خبروں کی بازیافت جیسے عمومی علم کے سوال و جواب کے منظرناموں کے لیے، عام طور پر درست اور معلوماتی جوابات فراہم کرنے کے لیے درمیانے سائز کے ماڈلز کا استعمال کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا تجزیہ اور منطقی استدلال کے منظرناموں میں جن میں گہری سوچ کی ضرورت ہوتی ہے، عام طور پر بڑے ماڈلز کا استعمال کیا جاتا ہے۔

اس کا مطلب ہے کہ ایک اسمارٹ فون کو مختلف صارف کے مطالبے کے منظرناموں میں متعدد LLMs کو لچکدار طریقے سے کال کرنے کی ضرورت ہے۔ فون مینوفیکچررز کے لیے، یہ چیلنجز پیش کرتا ہے جیسے کہ زیادہ ماڈل سلیکشن لاگت اور مختلف ماڈل انٹرفیس پروٹوکول کی وجہ سے پیچیدہ کالنگ کے عمل۔

انڈسٹری کے ان تکلیف دہ نکات کو حل کرنے کے لیے، کیانفن ماڈل ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم نے ماڈل روٹنگ انٹرفیس تیار کیے۔ اصل فیکٹری ماڈلز کو براہ راست استعمال کرنے کے مقابلے میں، یہ اپنی مرضی کے مطابق ترقی اور آؤٹ آف دی باکس API کالنگ پروڈکٹ صلاحیتیں فراہم کرتا ہے، جو کمپنیوں کو انجینئرنگ کے کام کے بوجھ اور ترقی کے وقت کو بچانے میں مدد کرتا ہے جبکہ لاگت کو کم کرتا ہے۔ اس کے علاوہ، کیانفن ماڈل ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم بڑے پیمانے پر صارفین کے لیے لچکدار کالنگ کو سپورٹ کرتا ہے، یہاں تک کہ اعلیٰ تعدد اور اعلیٰ ہم آہنگی کالنگ کے مطالبات کے تحت بھی رفتار اور استحکام کو یقینی بناتا ہے۔

ماڈل کی سطح پر، ماڈل ڈسٹلیشن اور ملٹی ماڈل کالنگ جیسی تکنیکی صلاحیتیں زیادہ سے زیادہ کمپنیوں کو وسائل کی تقسیم کو بہتر بنانے، اے آئی صلاحیتوں کو کاروباری منظرناموں سے بالکل مماثل کرنے اور لاگت کو کم کرنے میں مدد کر رہی ہیں۔ ایپلیکیشن کی سطح پر، ایم سی پی اور اے 2 اے، جنہوں نے صنعت کی نمایاں توجہ حاصل کی ہے، اے آئی ٹرائل اور ایرر کی لاگت کو مزید کم کرتے ہیں، کمپنیوں کو ایپلیکیشن تعاون کے نمونوں کو بہتر بنانے میں مدد کرتے ہیں، اور روایتی ایجنٹ ڈویلپمنٹ میں غیر موثر ‘دوبارہ ایجاد وہیل’ ماڈل کو تبدیل کرتے ہیں۔

ماڈلز سے لے کر ایپلی کیشنز تک ایک ‘کمبینیشن پنچ’ LLMs کو ‘ROI مخمصے’ پر قابو پانے میں مدد کرنے کا بہترین جواب ہے۔

بند سے کھلا: اے آئی تجربہ کی رکاوٹ کو کم کرنا

2023 کے بعد سے، اے آئی ایپلیکیشن کے نفاذ کے لیے کلیدی لفظ آہستہ آہستہ ایجنٹ میں تبدیل ہو گیا ہے۔ 2024 تک، تقریباً تمام کمپنیاں ایجنٹ ایپلی کیشنز اور ڈویلپمنٹ پر تبادلہ خیال کر رہی ہیں۔ تاہم، اس وقت کے ایجنٹوں میں حقیقی منصوبہ بندی کی صلاحیتوں کی کمی تھی اور بنیادی طور پر ورک فلو کے نقطہ نظر پر مبنی تھے، ماہر کی طرف سے چلائے جانے والے قواعد کے ذریعے اجزاء کو سلائی یا طریقہ کار کے ذریعے LLMs کو بنیادی ایپلی کیشنز کے ساتھ جوڑتے تھے۔

ایم سی پی اور اے 2 اے پروٹوکول کے حالیہ عروج کے ساتھ، 2025 حقیقی ‘ایجنٹ ایئر زیرو’ بن گیا ہے۔ خاص طور پر، اے آئی فیلڈ پر ایم سی پی کا اثر انٹرنیٹ پر ٹی سی پی/آئی پی پروٹوکول کے اثر کے برابر ہے۔

بیائو ٹیکنالوجی کے سی ای او زو زیان نے انفو کیو کے ساتھ ایک انٹرویو میں کہا کہ اے آئی فیلڈ کے لیے ایم سی پی کی بنیادی قدر تین جہتوں میں ظاہر ہوتی ہے:

• ایل ایل ایم ٹول کالنگ کی معیاری کاری: ماضی میں، ہر کمپنی کے پاس اپنا فنکشن کال نفاذ تھا، جس میں ان کے درمیان نمایاں فرق تھا۔ ایم سی پی ایک متحد رسائی معیار قائم کرتا ہے، جو کلائنٹس اور سرورز کے درمیان ایپلیکیشن شیڈولنگ اسکیم کی حقیقی معیاری کاری کو قابل بناتا ہے۔ مزید برآں، ایم سی پی نہ صرف فنکشن کال کو سپورٹ کرنے والے LLMs کے درمیان تعامل کو قابل بناتا ہے بلکہ ان LLMs کے ساتھ بھی جو اس خصوصیت کو نہیں رکھتے ہیں۔
• ٹول تعاون کے چیلنجوں کو حل کرنا: ایم سی پی پروٹوکول کا متحد معیار ایجنٹ سروسز کی تعمیر کو زیادہ متنوع بناتا ہے۔ ڈویلپرز کو نہ صرف اپنے ایجنٹوں اور ایم سی پی سروسز پر غور کرنے کی ضرورت ہے بلکہ یہ بھی کہ زیادہ طاقتور ایجنٹ افعال حاصل کرنے کے لیے بیرونی صلاحیتوں کو کیسے ضم کیا جائے۔
• ایل ایل ایم کے ذریعے پورے سیاق و سباق کو کنٹرول کرنا، جس کے نتیجے میں زیادہ صارف دوست تعامل ہوتا ہے: عمل کی تعمیر کے دوران، یہ ان پیچیدہ کاموں کو حل کرنے کے لیے ڈیٹا کے وسیع ذرائع کا استعمال کر سکتا ہے جو پہلے ناممکن تھے۔

“عام طور پر، ایم سی پی پروٹوکول کمپنیوں کے لیے اے آئی ٹیکنالوجی کو اپنانے کی رکاوٹ کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے۔ ماضی میں، ایجنٹوں تک رسائی کے لیے تکنیکی انضمام کا عمل پیچیدہ تھا۔ اب، کمپنیوں کو پیچیدہ تکنیکی نفاذ کی تفصیلات کو گہرائی سے سمجھنے کی ضرورت نہیں ہے بلکہ صرف اپنی کاروباری ضروریات کو واضح کرنے کی ضرورت ہے،’’ زو زیان نے کہا۔ بیائو ٹیکنالوجی نے ایم سی پی پروٹوکول کے ذریعے اپنے خود تیار کردہ انسانی وسائل انڈسٹری ورٹیکل ایل ایل ایم ‘بولے’ کی دستاویز پروسیسنگ صلاحیتوں کو مکمل طور پر کھول دیا ہے، جس میں معاہدے، دوبارہ شروع، اور پی پی ٹیز شامل ہیں، اور وہ کیانفن ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم پر ایم سی پی اجزاء کو لانچ کرنے والے پہلے انٹرپرائز ڈویلپرز میں سے ایک بن گئی۔ فی الحال، کوئی بھی انٹرپرائز یا انفرادی ڈویلپر براہ راست کیانفن پلیٹ فارم پر اپنی پیشہ ورانہ صلاحیتوں کو کال کر سکتا ہے۔

‘بیدو ڈویلپرز کو فعال طور پر اور مکمل طور پر ایم سی پی کو اپنانے میں مدد کرے گا۔’ 25 اپریل کو منعقدہ کریٹ 2025 بیدو اے آئی ڈویلپر کانفرنس میں، کیانفن پلیٹ فارم نے باضابطہ طور پر انٹرپرائز لیول کی ایم سی پی سروسز شروع کیں۔ بیدو کے بانی لی یانہونگ نے کیانفن پلیٹ فارم کے ایم سی پی کو اپنانے کا معاملہ پیش کیا، جس سے ڈویلپرز کو ایجنٹوں کو تخلیق کرتے وقت بیدو اے آئی سرچ، میپس اور وینکو سمیت 1000 ایم سی پی سرورز تک لچکدار رسائی کی اجازت دی گئی۔ اس کے علاوہ، کیانفن نے ایم سی پی سرورز بنانے کے لیے ایک کم کوڈ ٹول لانچ کیا، جس سے ڈویلپرز کو کیانفن پر آسانی سے اپنے ایم سی پی سرورز تیار کرنے اور ایک کلک کے ساتھ انہیں کیانفن ایم سی پی اسکوائر پر شائع کرنے کی اجازت دی گئی۔ یہ ایم سی پی سرورز بیدو سرچ کے ذریعے بھی فوری طور پر انڈیکس کیے جائیں گے، جس سے انہیں زیادہ ڈویلپرز کے ذریعے دریافت اور استعمال کیا جا سکتا ہے۔

درحقیقت، کیانفن ایم سی پی پروٹوکول کے عروج سے پہلے اے آئی نفاذ کے آخری میل کے مسئلے کو مسلسل حل کر رہا ہے، کمپنیوں کو موثر طریقے سے اور کم رکاوٹوں کے ساتھ اے آئی ٹیکنالوجی کے فوائد سے لطف اندوز ہونے میں مدد کر رہا ہے اور متعدد صنعتوں کے لیے بالغ حل فراہم کر رہا ہے۔

مثال کے طور پر، اسمارٹ ہوم انڈسٹری میں، کمپنیوں کو عام طور پر ایک عام مسئلے کا سامنا کرنا پڑتا ہے: بڑے پیمانے پر پروڈکٹ ماڈلز کے لیے درست ذہین خدمات کیسے فراہم کی جائیں؟ LLMs کے تیز رفتار نفاذ کے ساتھ، زیادہ سے زیادہ کمپنیاں صارفین کو درست اور ذاتی نوعیت کے جوابات فراہم کرنے کے لیے ایجنٹوں کا استعمال کر رہی ہیں۔ تاہم، یہ ایک نیا چیلنج بھی لاتا ہے: متعدد ایجنٹوں کو کیسے تیار اور منظم کیا جائے؟ اسمارٹ ہوم برانڈز میں عام طور پر مختلف پروڈکٹ کیٹیگریز اور ماڈلز ہوتے ہیں۔ ہر پروڈکٹ کے لیے الگ سے ایجنٹ بنانے کے نتیجے میں نہ صرف ترقی کی زیادہ لاگت آئے گی بلکہ بعد کے مراحل میں انتظام اور دیکھ بھال کی بھی نمایاں لاگت آئے گی۔

مثال کے طور پر، ایک سرکردہ اسمارٹ ہوم برانڈ نے فائل کے ناموں کو آزاد ٹکڑوں کے طور پر سمجھنے اور فائل کے نام کے ٹکڑوں کی معلومات کو ہر باریک ٹکڑے میں ایمبیڈ کرنے کے لیے بیدو اے آئی کلاؤڈ کیانفن ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم کا استعمال کیا۔ ہر پروڈکٹ کے لیے الگ سے ایجنٹ بنانے کے بجائے، انہیں صرف متعلقہ نالج بیس کو ترتیب دینے اور پروڈکٹ ماڈل کے ناموں کی وضاحت کرنے کی ضرورت تھی۔ پھر، وہ پروڈکٹ ماڈلز اور نالج پوائنٹس کی درست مماثلت حاصل کرنے کے لیے کیانفن پلیٹ فارم کی RAG فریم ورک کی خودکار تجزیہ کاری کی حکمت عملی کا استعمال کر سکتے ہیں۔

کیانفن ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم برانڈ کو مسلسل تیار ہونے والا ذہین مرکز بنانے کے لیے آپریشنز ٹولز کا ایک سیٹ بھی فراہم کرتا ہے۔ ڈیٹا بیک فلو فنکشن کے ذریعے، صارف کے تمام تعامل کے ریکارڈ کو آپٹیمائزیشن میٹریلز میں تبدیل کیا جاتا ہے۔ آپریشنز کے اہلکار حقیقی وقت میں اعلیٰ تعدد والے مسائل کو دیکھ سکتے ہیں اور فوری طور پر انکشاف شدہ نالج پوائنٹس پر مداخلت کر سکتے ہیں، جس سے ایک ‘آپریشن - فیڈ بیک - آپٹیمائزیشن’ بند لوپ بنتا ہے۔ اس کے علاوہ، کیانفن ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم اور زیاؤڈو اے آئی اسسٹنٹ نے مشترکہ طور پر ایک آواز کے تعامل کا فریم ورک بنایا۔ اس فریم ورک پر انحصار کرتے ہوئے، برانڈ ہارڈ ویئر کو صارفین کے ساتھ براہ راست ‘بات چیت’ کرنے کے قابل بنا سکتا ہے، جو زیادہ فطری، موثر اور ذاتی نوعیت کا تعامل کا تجربہ حاصل کرتا ہے۔

ایم سی پی سے اے 2 اے تک، اوپننس ایل ایل ایم ایپلیکیشن ایکو سسٹم میں ایک نیا کلیدی لفظ بن گیا ہے۔ اوپننس کیانفن پلیٹ فارم کا اصل ارادہ بھی ہے۔ 2023 میں اپنی ریلیز کے پہلے دن سے ہی، کیانفن نے تھرڈ پارٹی LLMs کی دولت تک رسائی حاصل کرنے کے لیے سب سے کھلا موقف اختیار کیا ہے۔ فی الحال، کیانفن نے 30 سے زائد ماڈل وینڈرز کے 100 سے زیادہ ماڈلز تک رسائی حاصل کی ہے، جس میں ٹیکسٹ، امیج، اور ڈیپ ریزننگ جیسی 11 قسم کی صلاحیتیں شامل ہیں، جن میں تھرڈ پارٹی ماڈلز جیسے DeepSeek، LLaMA، Tongyi، اور Vidu شامل ہیں۔ یہ Wenxin 4.5 ٹربو کے نئے جاری کردہ مقامی ملٹی موڈل ماڈل اور ڈیپ تھنکنگ ماڈل Wenxin X1 ٹربو کے ساتھ ساتھ پہلے سے جاری کردہ ڈیپ تھنکنگ ماڈل Wenxin X1 سمیت Wenxin LLMs کی ایک مکمل رینج بھی فراہم کرتا ہے۔

ایسی کمپنیوں کے لیے جو اے آئی ٹیکنالوجی کو تیزی سے نافذ کرنا چاہتی ہیں، بیدو اے آئی کلاؤڈ آہستہ آہستہ پہلا انتخاب بن رہا ہے۔ مارکیٹڈیٹا بہترین ثبوت ہے۔ فی الحال، کیانفن پلیٹ فارم 400,000 سے زیادہ صارفین کو خدمات فراہم کرتا ہے، جس کی مرکزی اداروں میں 60% سے زیادہ شرح نفوذ ہے۔ چائنا لارج ماڈل بڈنگ پروجیکٹ مانیٹرنگ اینڈ انسائٹ رپورٹ (2025Q1) کے مطابق، بیدو نے پہلی سہ ماہی میں بڑے ماڈل بڈنگ پروجیکٹس کی تعداد اور جیتنے والی بولیوں کی رقم میں دوہری پہلی پوزیشن حاصل کی: 450 ملین یوآن سے زیادہ کی ظاہر کردہ پروجیکٹ رقم کے ساتھ 19 بڑے ماڈل بڈنگ پروجیکٹس جیتے، اور جیتنے والے بڑے ماڈل پروجیکٹس تقریباً تمام مرکزی ریاستی ملکیتی انٹرپرائز گاہکوں سے توانائی اور فنانس جیسی صنعتوں میں تھے۔

بیدو اے آئی کلاؤڈ کی رپورٹ کارڈ بیرونی دنیا کو بھی ایک اشارہ بھیجتا ہے: اے آئی ٹیکنالوجی کے نفاذ کی اس طویل مدتی جنگ میں، صرف وہی حل جو صنعت کے تکلیف دہ نکات کو صحیح معنوں میں سمجھتے ہیں اور کمپنیوں کو ٹرائل اور ایرر کی لاگت کو کم کرنے میں مدد کر سکتے ہیں، سب سے زیادہ اہم ہیں۔