- म्यानुअल रिपोर्टिङलाई Nvi1GB AI ढाँचा प्रयोग गरेर पूर्ण रूपमा बदल्न सकिन्छ। कार्यप्रवाहहरू
- स्वचालनले लगातार रिपोर्टिङ शुद्धता कायम राख्दै अतिरिक्त कर्मचारीहरूमा निर्भरता कम गर्छ
- अनुक्रमिक कार्यप्रवाहहरूले उद्यम-स्तर स्वचालन मापन गर्नु अघि परीक्षण र समस्या निवारणलाई सरल बनाउँछ
धेरै संस्थाहरू म्यानुअल रूपमा कर्मचारीहरूमा भर पर्छन् मैन्युअल रूपमा सङ्कलन गर्न र विभिन्न प्लेटफर्महरू संगठित गर्न,
कार्यमा लामो, असंरचित इमेलहरू मार्फत प्राप्त दोहोरिने अनुरोधहरू समावेश थिए, प्रायः धेरै स्रोतहरू र विभिन्न मितिहरूमा मेट्रिकहरू सोध्ने। data-component-name=”Recirculation:ArticleRiver” data-recirculation-type=”inline” data-mrf-recirculation=”Trending Bar” data-nosnippet=”” class=”clear-both pt-3 pb-4 mb-4 border-solid border-y border-neutral-300″>
तपाईलाई मन पर्न सक्छ
. id=”cd2c02fb-d1e2-4575-bef2-e58e65bd58c0″>यो बढ्दो मात्रा व्यवस्थापन गर्न थप कर्मचारी भर्ना गर्नुको सट्टा, STH ले यी कार्यहरूलाई विश्वसनीय रूपमा ह्यान्डल गर्न सक्ने स्वचालित रिपोर्टिङ पाइपलाइन डिजाइन गर्नमा केन्द्रित भयो। सान्दर्भिक प्लेटफर्महरू।
n8n भित्र पूर्व-निर्मित एकीकरणले अनुकूलन कोडको आवश्यकता बिना नै एनालिटिक्स प्रणालीहरूमा सीधा जडान गरेर सेटअप समय कम गर्यो।
प्रत्येक चरणको योजनाले समय सीमा, फिल्टरहरू, र क्वेरी विवरणहरू लगातार लागू गरियो।
यद्यपि कार्यप्रवाह क्रमिक रूपमा चल्यो, यो दृष्टिकोणले प्रारम्भिक कार्यान्वयनको क्रममा परीक्षण र समस्या निवारणलाई सरल बनायो, समीक्षकलाई स्केलिंग अघि परिणामहरू प्रमाणित गर्न अनुमति दिँदै। 2015 देखि 2025 सम्म ज्ञात नतिजाहरू।
चरण सटीकताको मूल्याङ्कन गर्न gpt-oss-20b FP8 र gpt-oss-120b FP8 सहित विभिन्न AI मोडेलहरू तुलना गरियो। data-mrf-recirculation=”Trending Bar” data-nosnippet=”” class=”clear-both pt-3 pb-4 mb-4 border-solid border-y border-neutral-300″>
तपाईलाई मन पर्न सक्छ
प्रारम्भिक परीक्षणहरूले साधारण अनुरोधहरूमा साना मोडेलहरूले राम्रो प्रदर्शन गरेको देखाएको छ, तर त्रुटिहरू जटिलता बढ्दै गएको रूपमा देखा पर्यो।
कार्यप्रवाहलाई प्रति अनुरोध धेरै मोडेल कलहरू आवश्यक पर्ने हुनाले, साना अशुद्धताहरू पनि मिश्रित, समग्र विश्वसनीयता कम गर्दै।
ठूला मोडेलहरू प्रति-चरण शुद्धता 9 बाट 9 हप्तामा त्रुटि पुन:प्रवाह 9 मा सुधार गरियो। दुर्लभ वार्षिक घटनाहरूका घटनाहरू।
दुई Dell GB10 इकाइहरू भएका प्रो म्याक्स प्रणालीहरूले AI स्थानीय रूपमा चल्यो, सबै डेटा परिसरमा राखेर।
समीक्षकले गणना गरे कि स्वचालनले समर्पित रिपोर्टिङ भूमिकाको आवश्यकतालाई प्रतिस्थापन गरेको छ, हार्डवेयर लागत कभर
AI उपकरणहरू ले लेख दृश्यहरू, भिडियो संलग्नता, र न्यूजलेटर मेट्रिक्स सहित आन्तरिक र बाह्य रिपोर्टिङ अनुरोधहरू ह्यान्डल गर्यो, मानव हस्तक्षेपको आवश्यकता बिना।
प्रक्रियाले प्रणालीलाई कार्यलाई अनुमति दियो, अन्य संसाधनहरू सम्पादन गर्ने वा सम्पादन गर्ने जस्ता कार्यहरू सम्पादन गर्ने कार्यलाई व्यवस्थित गर्न। प्रतिवेदन गुणस्तर।
एआई प्रणालीहरूसँग स्वचालित रिपोर्टिङले मानव कार्यप्रवाहबाट म्यानुअल मेट्रिक पुनःप्राप्ति र समेकन कार्यहरू कसरी हटाउन सकिन्छ भनेर देखाउँछ।
यसको अर्थ मुख्य रूपमा कार्यसम्पादन डेटा सङ्कलन, सफाई, र संक्षेपमा केन्द्रित गर्ने भूमिकाहरू विशेष गरी कमजोर हुन्छन् जब भरपर्दो स्वचालन अवस्थित हुन्छ, यसको सफलता स्पष्ट हुन्छ। मोडेलको शुद्धता, कार्यप्रवाह डिजाइन, र संवेदनशील डेटामाथि नियन्त्रण कायम राख्नमा निर्भर गर्दछ।
Google समाचारमा TechRadar फलो गर्नुहोस् र हामीलाई प्राथमिकताको रूपमा थप्नुहोस् //em>प्राथमिकता स्रोतको रूपमा थप्नुहोस् समीक्षाहरू, र तपाईंको फिडहरूमा राय। फलो बटनमा क्लिक गर्न निश्चित हुनुहोस्!
र पक्कै पनि तपाईं TikTok मा TechRadar फलो गर्नुहोस् समाचार, समीक्षा, भिडियो फारममा अनबक्सिङका लागि र हामीबाट नियमित अपडेटहरू प्राप्त गर्नुहोस् WhatsApp पनि।