သင့်တစ်ဦးတည်းအဖြစ်စာကြောင်းပင်သာကျသောပုံစံတွင် ဝန်ထမ်းအသစ်ကိုအလုပ်လိုက်စဥ်အခါ လူမှူဆက်ဆံရေးမရှိဘဲအီးမေးလ်များ၊စာရွက်စာတမ်းများဖြင့်သာ သင်ကြားပေးမည်ဟုفرضဆောင်ပါက၊ လူတော်တော်လေးမသိနိုင်သောအကြောင်းအရာအနှစ်ချုပ်နှင့်အချက်အလက်အရေးကြီးများက မဖော်ပြခဲ့နိုင်တော့ပါဘူး။ အထူးအသေးစိတ်ထားမထားသော ဆွေးနွေးပွဲများ သို့မဟုတ် တစ်ကိုယ်တစ်ကျွတ်အခြေအနေများမှ ထွက်ပေါက်မခံပါက၊ အချက်အလက်ပျက်စည်းမှုကြီး ဖြစ်နိုင်သည်။ ဒီအခက်အခဲက မူလတန်းအဖွဲ့ချုပ် ဒေးဗစ် ဂူနှင့်အမႏၲာ ဂျူတို့အနေဖြင့် Recall. ai ဟုအမည်ပေးသော API အေခြအေတွက်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်သော ကုမ္ပဏီကို တည်ထောင်ရန်စူးစမ်းမူရင်းစိတ်အရ မျှော်လင့်ခဲ့ကြသည်။ ဒီကုမ္ပဏီသည် တှေ့ဆုံဆွေးနွေးမှုများကို ဖမ်းယူခြင်းနှင့် အချက်အလက်များကို ကုမ္ပဏီအကျိုးများအတွက် အသုံးချနိုင်သောစနစ်တစ်ခုဖြစ်အောင် တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ AI ကိုယ်စားခံများ ပိုမိုတိုးတက်လာသော်လည်း၊ အဲဒီယူဆချက်နည်းပါးကောင်းများငံ့နေတဲ့ကိုယ်စားလှယ်များကဲ့သို့ပဲမူလတန်းအလုပ်အကိုင်အတွက်အနှစ်ချုပ်ကိုမရရှိနိုင်သောကြောင့်၊ လူကြီးမားသော AI များကိုလည်း လူ့နှီးနယ်မှုနှင့် မတူညီသော ချောမူနိုင်ခြေမရှိခဲ့ပါ။ Recall. ai သည် ဆိုင်းငံ့နေသောအင်ဖရပ်ရန်အကျွမ်းတဝင်အလိုအလျောက်လိုအပ်ချက်ကိုဖြေရှင်းပေးပြီး ဟပ်စ်ပော့၊ ClickUp, Monday. com နှင့် PagerDuty ကဲ့သိုင်းကုမ္ပဏီများအတွက် အရေးကြီးသောအခြေခံအတွင်းအဖွဲ့အစည်းကို ဖြည့်ဆည်းပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကेसစတီစစ်ရမ်းများတွင် SaaS နှင့် AI ခေတ်မိတ်ဆက်သူများ လမ်းလျှောက်ခဲ့ကြသောလူကြီးမားသူလေးများ၏ ခရီးလမ်းကို တင်ဆက်ပေးပြီး၊ သူတို့၏အမြင်များကို အသုံးအပိုင်စနစ်များအဖြစ် ပျူငြင်း ပြီး၊ ကိုင်တွယ်နိုင်သောအခြေခံစနစ်များသည် မည်သို့ အသုံးချနိုင်ကြောင်း ဆောင်ချပေးပါသည်။ Recall. ai ခံယူချက်ကို ယုံကြည်ခြင်းအပေါ်မူတည်၍၊ ကျွန်ုပ်တို့ CEO ဒေးဗစ်ဂူနှင့် တွေ့ဆုံပြီး ဒီအခြေခံအထောက်အပံ့ကို စီးပွားရေးအဖြစ်ပြုလုပ်ခြင်း၊ မနှစ်ခြင်းအကြံပေးသူတစ်ဦးအဖြစ်တည်ဆောက်နိုင်မှာမလား ဟု ဆန်းစစ်ကြည့်အပေါ်စမ်းခဲ့ကြသည်။ Recall. ai ၏ ခရီးစဉ်: ဒေါင့်မှ ပလက်ဖောင်းအထိ Recall. ai မတိုင်မီ၊ ဒေးဗစ်နှင့်အမႏၲာသည် အသုံးပြုသူစုံစမ်းသူများနှင့်ပရိုဒတ်မန်နေဂျာများအတွက် ဝေဖန်ရှင်းလင်းမှုဗီဒီယိုအစီအစဉ်မှတ်တမ်းထုတ်လုပ်ပရောဂျက်တစ်ခုကို ဝင်ငွေစီးဆင်းမှု မြင့်တက်လာသော်လည်း၊ တစ်ပတ်၏ 80% ကိုအမြဲတမ်း မေးခွန်းအလုပ်ပုံစံအတိုင်းကျရောက်နေသော မေးလ်မိုက်များကို စနစ်တကျကျင့်သုံးရန် ဂရုစိုက်ခဲ့ကြသည်။ သူတို့မကြုံခဲ့ရနိုင်သော “အနိုင်မရသောအခြေအနေ” တစ်ခုကို ခံခဲ့ရကြသည်။ အင်ဖရပ်အဆောက်အအုံက မမြင်သာပါဘူးဆို၍၊ ကောင်းမွန်တဲ့အင်ဖရပ်အဆောက်အအုံက မသေချာဘူးဆိုပါက ဒေတာပျက်စီးမှုကြီးဖြစ်ပြီးဖောက်သည်များချမ်းသာမခံနိုင်ဘဲ မကျေနပ်မိနိုင်ကြပါဘူး။ ဒေးဗစ်ကအကြောင်းပြောဆိုသည်မှာ၊ “ထုတ်ကုန်ကုမ္ပဏီတစ်ခုအနေနဲ့၊ အင်ဖရပ်အဆောက်အအုံအပြည့်အစုံကိုမသိနိုင်ဘူး။ တကယ့်အကျိုးအတွက် ကောင်းမှုပဲဖြစ်နေရင် ဘာမှမခံနိုင်တော့ဘူး၊ စစ်မှန်မဟုတ်လျှင် ဖောက်သည်များဆူညံနိုင်ပေမဲ့။” နည်းပညာပြဿနာများသည် တကယ့်တွင်ကြီးမားသေးသည်။ မီး၏အစည်းအဝေးများသည် (ဥပမာ၊ မနက် ၉ နာရီ လုပ်ငန်းစဉ်များတွင်) တင်းမာပြီး၊ လျှပ်စစ်အင်ဖရပ်နစ်ကျယ်ကျယ်ကြီးကြီး လိုအပ်သည်။ စနစ်သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီဆာလျော့သည်၊ ဒေတာပျက်စီးမှုမရှိစေရန်၊ မည်သည့်အခြေအနေရှိစေပါ။ မည်သည့်အခက်အခဲမဆို၊ ကမ္ဘာ့အကွာအဝေးတွင် အကြီးစားဖောက်သည်တစ်ဦးကို ပျောက်ဆုံးနစ်နာစေမည်။ ဒေးဗစ်က မျှော်လင့်တော့မိသောအခါ၊ ပိုမိုအကျိုးပြုမည့်အတွင်းက မြင်ရပိုမိုအဓိကပါ။ ဤအတွက် ညွန်ညဏ်များအပြင်အဆင်မွေးဖွားစေလိုက်တာဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းအကြောင်း၏ ပြောင်းလဲမှုအာရုံခံပြီး AI အခွင့်အလမ်းနှင့် မျက်စိချင်း ၂၀၂၂ ခုနှစ်တွင် GPT-3. 5 နှင့်အခြားအကြီးစားဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) တိုးတက်လာရာတွင်၊ ညီအစ်မနှစ်ဦးတို့စတင်ပြီး အချိန်အတော်ကြာမီ မဖြစ်နိုင်ခဲ့သော ပရိုဒတ်များဆောက်လုပ်နိုင်ခဲ့ကြသည်။ ဒေးဗစ်က မှတ်ချက်သည်မှာ၊ “LLMs များက ဒါကင်းမကာသောအဆောက်အအုံအလုပ်ညှိနှိုင်းမှုများကို မဖြေရှင်းနိုင်ဘူး။” များပြားလာသောလုပ်ငန်းများအနေဖြင့် AI ထုတ်ကုန်များအတွက် ဆွေးနွေးမှုဒေတာလိုအပ်လာသည်။ ထို့ကြောင့်အခြေခံအဆောက်အအုံရောဂါများဖြစ်ပွားလေရာ၌၊ သူတို့၏ အတတ်နိုင်ဆုံးကျွမ်းကျင်မှုအပေါ် မူတည်၍ဒီရှုပ်ထွေးမှုသည် အကျွမ်းမဲ့လေးနေမည်မျိုးမဟုတ်ပေ။ ဒါကြောင့် ဒေးဗစ်နှင့်အမႏၲာတို့က သူတို့၏ အမြင့်မားဆုံးနည်းပညာအရည်အချင်းများကိုအသုံးချပြီး “အခြေခံအဆောက်အအုံ-အဖြစ်ဝန်ဆောင်မှု” ကုမ္ပဏီတစ်ခု တည်ေဆာက္ရန် ရေးအပ်ခဲ့ကြသည်။ ယခင်ပြိုင်ဘက်များကို ရှာဖွေခဲ့ပြီး၊ “ဤပြဿနာကအပျက်သဘောအမှန်” ဟု မြင်ခဲ့ကြသည်။ ထိုအကြောင်းအရာအပေါ် အားထား၍ Recall. ai ကို တည်ထောင်ခဲ့ကြသည်။ ယူနစ်အလုပ်အတွက် အခြေခံအဆောက်အအုံမှ ထုတ်ကုန်အထိ ဒေးဗစ်နှင့်အမႏၲာတို့သည် လုပ်ငန်းတစ်ခုသစ်ကို မပြည့်စုံမီ မူလတန်းအလုပ်အကိုင်အမှတ်တရဖြစ်ပြီပြုခေါ်ကြည့်ပြီး တစ်လအတွင်း ဥပမာစမ်းသပ်ဆေးအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအစ မျှဝေလိုက်ကြသည်။ သူတို့ရဲ့ အဖြစ်အပျက်၊ လုပ်ငန်းရှင်သူများအတွက် မကျွမ်းကျင်နိုင်မည့်အလေးအနက်ကို နားလည်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေးဗစ်က ပြောကြားသည်မှာ၊ “အမည်မသိအခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် မျှတသော တင်ပို့ခြင်းအခါမှာ၊ သင်စက်ရုံကနေ ဦးတည်ပါက ပစ်မှတ်ဖြစ်ပါသည်။” သူတို့က ဒါကြောင့် တည်ဆောက်ထားသော အခြေခံအဆောက်အအုံအစစ်ကို ရောင်းချသည်မဟုတ်ဘဲ၊ ဥပမာ အစမ်းအမစ်ဖြစ်ရန်ဗီဒီယိုမှတ်တမ်းစာတိုက်များအတွက် တတ်နိုင်သမျှကောင်းမွန်စွာပြုလုပ်သောအကြံပေးလုပ်ငန်းမလားလဲ။ Recall. ai ၏ ထုတ်ကုန်စီးရီးသည် အစီအရင်အဆုံးအလာများအဖြစ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာသည်။ - ညွှန်ကြားရေး Bot API: ဗီڈیوစကားဝိုင်းများအတွက် အခြေခံ API၊ လက်ရှိလိုအပ်ချက်များကို ဖြေရှင်းရန်။ - ဒက်စ်Top ဆော့ဖ်ဝဲမှတ်တမ်း SDK (၂၀၂၅ ခုနမွေးလ): မည်သည့်အပလီကေးရှင်းမဆို AI မှတ်စုယူပုံစံ၏ မှတ်တမ်းများကို ပေးပြီး တစ်ပတ်အနေနဲ့ ရေပန်းစားလာသည်။ - မိုဘိုင်း မှတ်တမ်း SDK (မကြာမီလာမည်): ဖုန်းခေါ်ဆိုမှုများ၊ မိမိတွေ့ဆုံမှုများကိုလည်း ထည့်သွင်းပါမည်။ အသုံးပြုမှုအပေါ် မူတည်သော စျေးနှုန်းညှိနှိုင်းမှု Recall. ai သာမက၊ ယင်း၏ ဈေးနှုန်းကိုလည်း အသုံးပြုမှုအပေါ်မူတည်ပြီး သက်ဆိုင်သူချိတ်ဆက်မှုကို ညှိနှိုင်းနိုင်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။ ဒေးဗစ်က ရှင်းပြသည်မှာ၊ “သင်၏ကုမ္ပဏီအောင်မြင်လာ၍ ဒေတာပိုမိုလုပ်ဆောင်မည်ဆိုလျှင်၊ ကုန်ကျစရိတ်လည်း တိုးလာမည်။ တစ်စုံတစ်နေ့တည်းမှာ အနည်းငယ်မှုအထိ သင်အထူးပမာဏအပါအဝင် ပိုမိုသက်ဆိုင်သူများတွင် ဈေးနှုန်းကွာခြားမှုအနေအထားရှိမည်။” အဲဒီပုံစံ၏အကျိုးအမြတ်များမှာ: - ထုတ်ကုန်အမြဲတမ်းချထားနိုင်သော ပိုမိုရှင်းလင်းသော ဈေးနှုန်း။ - မျှော်လင့်ထားသော ဈေးမကျလျှင် မေးခွန်းထပ်မံဖြစ်စေမည့်အကာအရံများမရှိခြင်း။ - ထိုင်ခုံအပေါ်အောင်ပုံသဏ္ဍာန်များမူအျပည့်အဝမရှိပဲ၊ ဈေးကွာခြားမှုများကို ကိုင်တွယ်နိုင်ခြင်း။ - ရိုးရှင်းပြီး၊ ရှုပ်ထွေးသော အဆင့်ခွဲခြားမှုမပါ၊ မျှဝေသူအလိုက် အသေးစိတ်ပိုင်းစာရန်တစ်ပါးအလိုက် သေးငယ်စေရန်။ သူတို့ရဲ႕ ဈေးနှုန်းချထားမှုသည် နှစ်လုံးကြီးညီလာခံစာချုပ်များနှင့် မူလတန်းအင်တာနက်အသုံးပြုသူများအတွက် လည်းအတူတကွ မလွဲထွက်ပါ။ ကောင်းမွန်စွာအသုံးချသော အရောင်း-ဦးချုပ် တိုးတက်မှု အမြဲတမ်း developer များကိုအခြေခံစနစ်အရည်အချင်းများအရောင်းတစ်ခုအနေနဲ့ လူမူအသိုင်းအဝိုင်း-အခြေခံနှင့် ကိုယ်တိုင်ဝန်ဆောင်မှု (self-serve) မဟုတ်၊ Recall. ai သည် မတူညီသောနည်းလမ်းကိုရွေးချယ်ခဲ့သည်။ ငါးခုနှစ်ကြာခဲ့ပြီး သီးသန့်ဖောက်သည်များသည် ဒေးဗစ် သို့မဟုတ်အမႏၲာနှင့် တိုက်ရိုက် ဆက်ဆံမှုကို တည်ဆောက်ရန်လုပ်ဆောင်ခဲ့ကြပြီး၊ ဒီအတွေ့အကြုံမှာ ဥပမာပိုမိုအကျိုးရှိပါတယ်။ “အမြတ်မဟုတ်ဘူး၊ ဒါပေမဲ့၊ သင်ပိုင်တွေ့အတှေ့အကွာအဝေးမှာ သင်လေ့လာနိုင်တာကပဲအရေးကြီးပါတယ်” ဟု ဒေးဗစ်ကပြောသည်။ သူတို့သည် ခြားနားတဲ့စက်မှုလုပ်ငန်းများနှင့် ဧည့်ခံယူမှုအကြောင်းများအပေါ်မေးခွန်းများတင်ခဲ့သည်။ ထိုကဲ့သို့ စိစစ်မှု သုံးစွဲသူလူကြီးများအတွက် ဟန်ချက်ညီစွာ မျှတစွာ အသုံးချနိုင်မှုကို မျှော်လင့်လို့မရပေမဲ့၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ပုံစံဖြစ်ပုံဖော်ထားနိုင်ချင်းကို မှတ်မိသည်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ်အစောပိုင်းတွင် Recall. ai သည် ကိုယ်တိုင်ဝက်ဘ်ဆိုက်လက်မှတ်ပေးစနစ်ကို အောင်မြင်စွာ လက်ခံခဲ့ပြီး၊ တစ်ပတ်အတွင်းလူကြီးမားသောအသုံးပြုသူများအထိ ပေးသွားနိုင်ခဲ့သည်။ ဤစတင်အရင်းအမြစ်မူမူများကို ပြန်ရင်းနှီးကြည့်လျှင်၊ များစွာသော စက်မှုအင်အားအတွက် လူကြီးမားသောလူကြီးမားသောဖောက်သည်များကို ဆွဲခိုင်းနိုင်ခဲ့သည်၊ ထို့အပြင် လျှင်မြန်စွာစားသုံးနိုင်သည့် ပရိုဒတ်များကို သူတို့အနေနဲ့ရှာဖွေလုပ်နိုင်ပါတယ်။ လည်းမက၊ မကြာမီမှာ ယင်းလုပ်ငန်းခွဲ၏ ရွေးချယ်မှုများကိုတိုးချဲ့ရန် စီစဉ်ထားသည်။ အနောက်မှာလိုက် ခြေချက်မhttps://chat. openai. com