फैब्रिस एआई मेरे ब्लॉग की सभी सामग्री पर आधारित मेरे विचारों का एक डिजिटल प्रतिनिधित्व है। इसका उद्देश्य एक इंटरैक्टिव, बुद्धिमान सहायक होना है जो जटिल प्रश्नों को सूक्ष्मता और सटीकता के साथ समझने और उनका जवाब देने में सक्षम है।

फैब्रिस एआई की शुरुआत एक प्रयोग के रूप में हुई, जो वर्षों से मेरे द्वारा साझा किए गए व्यापक ज्ञान का डिजिटल संस्करण बनाकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता का पता लगाने की एक व्यक्तिगत खोज थी। शुरू में, मैंने इसे एक सीधी-सादी परियोजना के रूप में देखा, जिसे कुछ ही घंटों में पूरा किया जा सकता था। योजना सरल थी: ओपनएआई के एपीआई में अपनी सामग्री अपलोड करें और एआई को इसके साथ बातचीत करने दें, जिससे एक सुलभ, बुद्धिमान सहायक तैयार हो जो मेरे द्वारा साझा की गई जानकारी के आधार पर सूक्ष्म उत्तर प्रदान कर सके।

हालाँकि, जैसे ही मैंने इस यात्रा की शुरुआत की, यह जल्दी ही स्पष्ट हो गया कि यह कार्य मेरी अपेक्षा से कहीं अधिक जटिल था। यह परियोजना, जिसके बारे में मैंने सोचा था कि यह AI में एक संक्षिप्त प्रयास होगा, तेजी से एक व्यापक और जटिल प्रयास में विस्तारित हो गई, जिसके लिए केवल डेटा के सतही अपलोड से कहीं अधिक की आवश्यकता थी। यह AI, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और ज्ञान प्रबंधन की पेचीदगियों में एक गहन गोता बन गया।

मेरे सामने मुख्य चुनौती सिर्फ़ जानकारी संग्रहीत करने के बारे में नहीं थी, बल्कि एआई को उस जानकारी को समझना, संदर्भ देना और सटीक रूप से पुनर्प्राप्त करना सिखाने के बारे में थी, जो मेरी मूल सामग्री की गहराई और बारीकियों को दर्शाती थी। इसके लिए बहुआयामी दृष्टिकोण की आवश्यकता थी, क्योंकि मैंने पाया कि डेटा भंडारण और पुनर्प्राप्ति के सरल तरीके उन प्रश्नों की जटिलता के लिए अपर्याप्त थे जिन्हें मैं फैब्रिस एआई से संभालना चाहता था।

इस यात्रा ने मुझे कई तरह के तरीकों से गुज़ारा, जिसमें वेक्टर सर्च इंडेक्स का इस्तेमाल करने के शुरुआती प्रयासों से लेकर नॉलेज ग्राफ़, मेटाडेटा रिट्रीवल और कस्टम-बिल्ट AI मॉडल से जुड़े ज़्यादा उन्नत तरीके शामिल हैं। हर दृष्टिकोण की अपनी खूबियाँ और कमज़ोरियाँ थीं और हर दृष्टिकोण ने मुझे AI की जटिलताओं और डिजिटल नॉलेज मैनेजमेंट की बारीकियों के बारे में कुछ नया सिखाया। मैं अगले ब्लॉग पोस्ट में अपनाए गए तकनीकी रास्ते के बारे में विस्तार से बताऊँगा।

तकनीकी समस्याओं के अलावा, एक संपूर्ण ज्ञान आधार तैयार करना भी चुनौतीपूर्ण साबित हुआ। AI की सटीकता के परीक्षण के शुरुआती चरणों में, मुझे एहसास हुआ कि कुछ सवालों के सबसे विस्तृत और सटीक उत्तर वे थे जो मैंने वीडियो साक्षात्कार या पॉडकास्ट में दिए थे। सटीक होने के लिए, मुझे अपने सभी पोस्ट, वीडियो साक्षात्कार, पॉडकास्ट, पावरपॉइंट प्रस्तुतियाँ, चित्र और PDF दस्तावेज़ों को शामिल करने के लिए ज्ञान आधार की आवश्यकता थी।

मैंने सभी सामग्री को प्रतिलेखन करके शुरू किया। यह देखते हुए कि स्वचालित प्रतिलेखन शुरू में अनुमानित होते हैं, मुझे यह सुनिश्चित करना था कि AI सामग्री को समझे। इसमें बहुत समय लगा क्योंकि मुझे प्रतिलेखित सामग्री के प्रत्येक भाग के उत्तरों का परीक्षण करना था।

भले ही ट्रांसक्रिप्शन ने मुझे दूसरे स्पीकर से अलग कर दिया, लेकिन AI ने पहले सोचा कि बोली गई सामग्री का 100% हिस्सा मेरा है, जिसके लिए यह सुनिश्चित करने के लिए बहुत अधिक प्रशिक्षण की आवश्यकता थी कि यह सभी सामग्री पर दोनों वक्ताओं को सही ढंग से अलग कर सके। मैं यह भी चाहता था कि फैब्रिस AI हाल की सामग्री को अधिक महत्व दे। बेशक, जब मैंने पहली बार कोशिश की तो उसने उस तारीख का इस्तेमाल किया जिस दिन मैंने LLM पर सामग्री अपलोड की थी, न कि उस तारीख का जिस दिन मैंने मूल रूप से लेख पोस्ट किया था, जिसके लिए और समायोजन की आवश्यकता थी।

संपूर्णता के लिए, मैंने ब्लॉग पर साझा की गई स्लाइड्स में ज्ञान को भी ट्रांसक्राइब किया, जिसमें इमेज से टेक्स्ट रूपांतरण के लिए Azure में OCR मॉडल का उपयोग किया गया, फिर फ़ाइलों को GPT सहायक ज्ञानकोष में अपलोड किया। इसी तरह, मैंने वर्डप्रेस की मीडिया लाइब्रेरी से पीडीएफ डाउनलोड की और उन्हें ज्ञानकोष में अपलोड किया।

बीटा परीक्षण के दौरान, मैंने देखा कि मेरे कई दोस्तों ने व्यक्तिगत प्रश्न पूछे जो ब्लॉग पर शामिल नहीं थे। मैं अगले कुछ हफ़्तों में लोगों द्वारा पूछे जाने वाले प्रश्नों के प्रकारों को देखने का इंतज़ार कर रहा हूँ। अगर वे मेरे ब्लॉग पर मौजूदा सामग्री के साथ नहीं मिल पाते हैं तो मैं उत्तर पूरा करूँगा। ध्यान दें कि मैं जानबूझकर फ़ैब्रिस एआई के उत्तरों को ब्लॉग की सामग्री तक सीमित कर रहा हूँ, ताकि आपको वास्तव में फ़ैब्रिस एआई मिले न कि फ़ैब्रिस एआई और चैट जीपीटी का मिश्रण।

यह बताना ज़रूरी है कि मैंने यहाँ तक पहुँचने के लिए एक लंबा रास्ता अपनाया। मैंने GPT3 का इस्तेमाल करके शुरुआत की, लेकिन नतीजों से निराश हुआ। यह सवालों के जवाब देने के लिए गलत स्रोतों का इस्तेमाल करता रहा, जबकि कुछ ब्लॉग पोस्ट में सवाल का जवाब बिल्कुल वैसा ही था। इस मुद्दे पर दसियों घंटे काम करने के बावजूद, इसे सही सामग्री का इस्तेमाल करने के लिए तैयार करने की कोशिश की (जिसके बारे में मैं अगले ब्लॉग पोस्ट में बताऊंगा), मुझे कभी भी ऐसे नतीजे नहीं मिले जिनसे मैं संतुष्ट हो सकूँ।

GPT3.5 के साथ चीजें बेहतर हुईं लेकिन फिर भी निराशाजनक थीं। फिर मैंने GPT बिल्डर का उपयोग करके GPT स्टोर में एक GPT एप्लिकेशन बनाया। यह थोड़ा बेहतर काम करता था और इसे चलाना सस्ता था। हालाँकि, मैं इसे अपनी वेबसाइट पर नहीं चला पाया, और यह केवल चैट GPT के सशुल्क ग्राहकों के लिए उपलब्ध था, जो मुझे लगा कि बहुत सीमित था। फिर भी, मुझे उत्तरों की गुणवत्ता पसंद नहीं आई और इसे सार्वजनिक रूप से जारी करने में सहज नहीं था।

मॉडल 4o का उपयोग करके GPT सहायकों की रिलीज़ के साथ सफलता मिली। मुझे यह बताने की ज़रूरत नहीं थी कि कौन सी सामग्री का उपयोग करना है, इसने खुद ही इसका पता लगाना शुरू कर दिया और सब कुछ बेहतर तरीके से काम करने लगा। मैंने GPT एप्लिकेशन दृष्टिकोण को छोड़ दिया और API का उपयोग करना शुरू कर दिया ताकि मैं इसे ब्लॉग पर एम्बेड कर सकूं। संपूर्णता के लिए, मैंने जेमिनी का भी परीक्षण किया, लेकिन GPT4o द्वारा दिए गए उत्तरों को प्राथमिकता दी।

मैं अभी केवल टेक्स्ट वाला संस्करण जारी कर रहा हूँ। इसमें वॉयस-टू-टेक्स्ट सुविधा शामिल है, ताकि आप अपने सवाल आवाज़ के ज़रिए पूछ सकें। मैं एक इंटरैक्टिव संस्करण को कोड करने के कुछ तरीकों पर काम कर रहा हूँ जो दिखने और सुनने में मेरे जैसा हो और जिससे आप बातचीत कर सकें। मेरे पास एक कार्यशील प्रोटोटाइप है, लेकिन मैं परिणामों और संभावित लागत से बहुत खुश नहीं हूँ। मैं यह सुनिश्चित करना चाहता हूँ कि यह पहले व्यक्ति में बोले, दिखने और सुनने में बिल्कुल मेरे जैसा हो, और इसे चलाने में मुझे बहुत ज़्यादा खर्च न करना पड़े।

हम देखेंगे कि आने वाले महीनों में मैं कितनी प्रगति करता हूँ, लेकिन GPT5 का इंतज़ार करना ही समझदारी होगी। पीछे मुड़कर देखें तो, अगर मैंने फैब्रिस AI विकसित करने के लिए GPT4o का इंतज़ार किया होता तो मैं सैकड़ों घंटे की मेहनत बचा सकता था। फिर भी, जांच-पड़ताल करना ही मुद्दा था, और यह बेहद दिलचस्प था।

इस बीच, कृपया फैब्रिस एआई के साथ खेलें और मुझे बताएं कि आप क्या सोचते हैं!