ਲਾਭ:
- ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਉਤਪਾਦਨ, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਫੈਸਲੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਬਣੇ ਰਹਿਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ
- ਤਿੰਨ ਐਂਕਰ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਜਾਂਚ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮਾਪ, ਅਤੇ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ
- ਭਰਮ, ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਕੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ।
ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਐਂਡ ਚੇਨ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫਾਈਬਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸੂਖਮ ਬਣਤਰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਫੈਬਰਿਕ ਦੇ ਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਲੱਖਾਂ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲੜੀ ਦੇ ਹਰੇਕ ਲਿੰਕ 'ਤੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਧਾਗੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਮਰੋੜ, ਫੈਬਰਿਕ ਦਾ ਭਾਰ ਅਤੇ ਘਣਤਾ, ਡਾਈ ਵਿਅੰਜਨ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਮ/ਲੀਟਰ ਮੁੱਲ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਗਿਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਨੁਕਸ, ਸਪਲਾਇਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਸਮਾਂ, ਸਟੋਰ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਅੰਕੜੇ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ AI; ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ/ਚਿੱਤਰ/ਨੰਬਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ) ਇਸ ਡੇਟਾ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਵੇਗ ਹੈ। ਪਰ ਉਹੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਆਪਣੀ ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਮੋਡੀਊਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ: ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ: ਕੋਈ ਵੀ ਤਕਨੀਕ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ, ਸਰੀਰਕ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨਿਰਣੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ; ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਪੈਟਰਨ ਫੜਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਡਾਈ ਰੈਸਿਪੀ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫੈਬਰਿਕ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਗਲਤ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤ ਬੈਚ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਤਾਕਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਗੁੰਮ ਹੈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਾਕ ਨੂੰ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਹਰੇਕ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖੋਗੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕੰਟਰੈਕਟ ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸੱਚਾਈ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਿੱਥੇ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੇ ਹਫ਼ਤੇ ਨੂੰ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ (ਉਤਪਾਦਨ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨਾ, ਲੈਬ ਪ੍ਰਿੰਟਆਉਟਸ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਸੰਗਤ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ), ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਨ, ਨੁਕਸ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਰੰਗ ਮੈਚਿੰਗ, ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ), ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ (ਤਕਨੀਕੀ ਰਿਪੋਰਟ, ਸਪਲਾਇਰ, ਪੇਸ਼ਕਾਰ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਮੋਰਪੋਡ ਸੰਗ੍ਰਹਿ)। AI ਤਿੰਨੋਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਛੂੰਹਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਦਾਇਕ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਫਰੀ-ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਧਾਗੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਕਰਨਾ, ਯੂਸਟਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀਆਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆਊਟਲੀਅਰ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ — ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ, ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਕੰਮ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਤਰੁੱਟੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਰੋਤ (ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ) 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਣ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿੰਟ ਲੱਗਣਗੇ।
ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਖੇਤਰ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚਾ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜੋਖਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। AI ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨੁਕਸ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਅੱਖ ਖੁੰਝ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਪਰ ਉਹੀ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਮਿਆਰ ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਨੂੰ ਭਰਮ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਅਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਸੀ)। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਜਨਰੇਟਰ ਹੈ, ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ।
ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹੈ। ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਰਿਪੋਰਟ, ਇੱਕ ਸਪਲਾਇਰ ਈਮੇਲ, ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਬਿਰਤਾਂਤ ਦੇ ਵਿਧੀ ਭਾਗ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਖਤਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਗਲਤ ਸ਼ਬਦ ਇੱਕ ਵਹਿਣ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਅਣਦੇਖਿਆ ਦਸਤਖਤ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਰਸਤਾ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ: ਤਿੰਨ ਐਂਕਰ ਨਿਯਮ
ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦਾ ਦਿਲ ਇੱਕ ਆਦਤ ਹੈ: ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉਤਪਾਦਨ ਜਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰੋ। ਅਸੀਂ ਤਿੰਨ ਸੁਤੰਤਰ ਐਂਕਰਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਆਧਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਪਹਿਲਾ ਐਂਕਰ - ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਕ੍ਰਮ। ਕੀ ਨਤੀਜਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੈ? ਰਿੰਗ ਸੂਤੀ ਧਾਗੇ ਦੀ ਤਾਕਤ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 12-22 cN/tex ਦੀ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਸੈਂਟੀਨਿਊਟਨ ਪ੍ਰਤੀ ਟੇਕਸ; ਧਾਗਾ ਪ੍ਰਤੀ ਲੀਨੀਅਰ ਘਣਤਾ ਦਾ ਸਾਮ੍ਹਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ); ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਨੇ 85 cN/tex ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਰਾਮਿਡ ਵਰਗਾ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਫਾਈਬਰ ਪੱਧਰ ਹੈ ਅਤੇ ਕਪਾਹ ਲਈ ਹਾਸੋਹੀਣਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਟੀ-ਸ਼ਰਟ ਫੈਬਰਿਕ ਦਾ ਵਿਆਕਰਣ ਲਗਭਗ 120-220 g/m² ਹੈ; 20 g/m² tulle, 900 g/m² ਕਾਰਪੇਟ। ਇਹ ਜਾਂਚ ਸਕਿੰਟ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜਦੀ ਹੈ।
ਦੂਜਾ ਐਂਕਰ — ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ/ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਪ੍ਰਸੰਸਾਯੋਗਤਾ। ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੈ? ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਰੋੜ ਵਧਣ ਨਾਲ ਤਾਕਤ ਬਿਨਾਂ ਸੀਮਾ ਦੇ ਵਧਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਖਾਸ ਮੋੜ ਗੁਣਾਂਕ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਤਾਕਤ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੋੜ ਫਾਈਬਰਾਂ ਨੂੰ ਭੁਰਭੁਰਾ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ)। ਕਪਾਹ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੌਲੀਏਸਟਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਡਾਈ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨਾ ਰਸਾਇਣਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੰਗਤ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਗਿਆਨ ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਫਿਲਟਰ ਹੈ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਹਰ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤੀਜਾ ਐਂਕਰ—ਸਰੀਰਕ ਜਾਂਚ/ਮਾਪ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਐਂਕਰ ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਰੰਗਾਈ, ਸਪੈਕਟ੍ਰੋਫੋਟੋਮੀਟਰ (ਜੰਤਰ ਜੋ ਰੰਗ ਨੂੰ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਮਾਪਦਾ ਹੈ) ਰੀਡਿੰਗ, ਟੈਂਸਿਲ-ਟੀਅਰ ਟੈਸਟ, ਸਰੀਰਕ ਫੈਬਰਿਕ ਨਿਰੀਖਣ। ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਇੱਕ ਰੰਗ ਦੀ ਵਿਅੰਜਨ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨੁਕਸ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਅਸਲ ਨਮੂਨੇ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਭੌਤਿਕ ਹਕੀਕਤ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜਿੱਤਦੀ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ: ਨੰਬਰ ਦੁਆਰਾ
ਕੇਸ 1 - ਰਿਪੋਰਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ। ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੱਥੀਂ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਫੈਬਰਿਕ ਦੇ 60 ਰੋਲ ਦੇ 4-ਪੁਆਇੰਟ ਨਿਰੀਖਣ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖ ਰਿਹਾ ਸੀ; ਪ੍ਰਤੀ ਰੋਲ ਔਸਤ 12 ਮਿੰਟ, ਕੁੱਲ 12 ਘੰਟੇ। ਇੱਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਸਨੇ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਲਗਭਗ 2 ਘੰਟੇ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ, ਬਾਕੀ ਬਚਿਆ ਸਮਾਂ ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕੀਤਾ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਬਚਾਇਆ ਗਿਆ ਸਮਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕੇਸ 2 - ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਭਰਮ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਇੰਟਰਨ ਨੇ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਫੈਬਰਿਕ ਲਈ ਕੇਅਰ ਲੇਬਲ ਸਟੈਂਡਰਡ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਿਆ, ਤਾਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸਟੀਕ ਵਾਕ ਸੀ "40° C ਸੀਮਾ ISO 3758 ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ"; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਟੈਂਡਰਡ ਦੀ ਅਜਿਹੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ. ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਾਜਬਤਾ ਦੇ ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਦੇ ਮੂਲ ਪਾਠ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਆਦਤ ਨੇ ਲੇਬਲ ਛਾਪਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਫੜ ਲਿਆ।
ਕੇਸ 3 - ਯੂਨਿਟ ਗਲਤੀ। ਭਾਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੇ ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਕਿ ਨਮੂਨਾ 100 cm² ਦੀ ਬਜਾਏ 1 dm² ਸੀ (ਉਸੇ ਖੇਤਰ, ਪਰ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ 10 ਗੁਣਾ ਉਲਝਣ), ਫੈਬਰਿਕ ਦੇ ਭਾਰ ਨੂੰ 10 ਗੁਣਾ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਤੇ 180 g/m² ਫੈਬਰਿਕ ਨੂੰ 1800 g/m² ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ। ਤੀਬਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੇ ਕ੍ਰਮ - "ਇੱਕ ਕਮੀਜ਼ ਦਾ ਫੈਬਰਿਕ ਇੱਕ ਤਰਪਾਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ" - ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਗਲਤੀ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਇਸ ਫੈਬਰਿਕ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ।[ਡੇਟਾ]
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਨਿਰਮਾਣ ਇੰਜੀਨੀਅਰ। ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। - ਕੋਈ ਵੀ ਮਾਪਦੰਡ, ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਜਾਂ ਮੁੱਲ ਨਾ ਜੋੜੋ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ। - ਹਰੇਕ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਅੱਗੇ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਓ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਰੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। - ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੱਕ ਹੋਵੇ, "ਡਾਟਾ ਨਾਕਾਫ਼ੀ" ਲਿਖੋ, ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਾ ਲਗਾਓ. - ਅੰਤ ਵਿੱਚ: 3 ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ/ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਡੇਟਾ: [ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ]
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣਾ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਨਾਲ ਭਰਮ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਦਿਸਦਾ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਮੂਨੇ
1) ਅਗਿਆਤ ਸੰਦਰਭ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ:
ਮੈਨੂੰ ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਗਾਹਕ ਦਾ ਨਾਮ, ਵਿਅੰਜਨ ਗੁਪਤ, ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਸਪਲਾਇਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁਪਤ ਹਨ; ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਸਮੀਕਰਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਗਾਹਕ-ਏ", "ਵਿਅੰਜਨ-1" ਦੇ ਨਾਲ ਦੇਵਾਂਗਾ. ਖੋਜ: [ਖੋਜ]। ਬੱਸ ਮੇਰੇ ਵੱਲੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ।
2) ਤਿੰਨ ਐਂਕਰ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਬੇਨਤੀਆਂ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਤਿੰਨ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: 1) ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਕ੍ਰਮ: ਕੀ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਆਮ ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਰੇਂਜ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ, ਮਾਰਕ. 2) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪ੍ਰਸੰਸਾਯੋਗਤਾ: ਕੀ ਕੋਈ ਰਸਾਇਣਕ/ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੰਗਤ ਦਾਅਵਾ ਹੈ? 3) ਟੈਸਟ ਸੂਚੀ: ਪਦਾਰਥ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ/ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ: [ਟੈਕਸਟ]
3) ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ:
ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਤਿੰਨ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦਿਓ: - ਉੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ (ਡਾਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਰਥਿਤ)- ਮੱਧਮ ਵਿਸ਼ਵਾਸ (ਵਾਜਬ ਅਨੁਮਾਨ)- ਅਟਕਲਾਂ (ਵਾਧੂ ਟੈਸਟਿੰਗ/ਡਾਟਾ ਲੋੜੀਂਦਾ) ਕਾਰਜ: [ਟਾਸਕ]। ਡੇਟਾ: [ਡਾਟਾ]
4) ਫੈਸਲਾ/ਸਮਰਥਨ ਅੰਤਰ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੋ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ: A) ਡੇਟਾ/ਡਰਾਫਟ ਕੰਮ ਜੋ AI ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈB) ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਬਿੰਦੂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਅਧਿਕਾਰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰ/ਲੈਬ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਕੰਮ ਦਾ ਵੇਰਵਾ: [ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ]
AI ਯੋਗਦਾਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ: ਡੋਮੇਨ ਦੁਆਰਾ ਸੰਖੇਪ ਸਾਰਣੀ
ਵਪਾਰ ਖੇਤਰ
AI ਦਾ ਖਾਸ ਯੋਗਦਾਨ
ਜੋਖਮ ਦਾ ਪੱਧਰ
ਲਾਜ਼ਮੀ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ
ਡਾਟਾ ਸਫਾਈ / ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ
ਉੱਚ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ
ਘੱਟ
ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ
ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ
ਮੱਧਮ-ਉੱਚਾ
ਮੱਧਮ
ਯੂਸਟਰ/ਲੈਬ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ
ਨੁਕਸ ਖੋਜ (ਚਿੱਤਰ)
ਉੱਚ
ਮੱਧਮ-ਉੱਚਾ
ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰੀਖਣ, ਸਰੀਰਕ ਨਿਰੀਖਣ
ਡਾਈ ਵਿਅੰਜਨ
ਮੱਧਮ
ਉੱਚ
ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਸਟੈਨਿੰਗ + ਸਪੈਕਟ੍ਰੋਫੋਟੋਮੀਟਰ
ਪੈਟਰਨ/ਸੰਗ੍ਰਹਿ
ਉੱਚ (ਵਿਚਾਰ)
ਮੱਧਮ (ਕਾਪੀਰਾਈਟ)
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ/ਉਲੰਘਣ ਜਾਂਚ
ਤਾਕਤ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਗਣਨਾ
ਘੱਟ (ਸਿਰਫ਼ ਡਰਾਫਟ)
ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ
ਸਮਰੱਥ ਇੰਜੀਨੀਅਰ + ਸਰੀਰਕ ਟੈਸਟਿੰਗ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਰਵਾਨਗੀ ਨੂੰ ਭੁਲਾਉਣਾ। ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਨੰਬਰ ਸਹੀ ਹੈ।
- ਬਿਨਾਂ ਮੰਗੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ. "ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ?" ਸਵਾਲ ਹਰ ਟਿੱਪਣੀ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਹੈ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਗਾਹਕ, ਨੁਸਖ਼ੇ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਲੰਗਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ. ਇਕੱਲੀ ਮਹਾਨਤਾ ਜਾਂ ਇਕੱਲੇ ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਰੀਰਕ ਜਾਂਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
- ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ। ਮਾਡਲ ਕਲਪਨਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ: "ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ" ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ AI ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਦੇ ਸਾਰੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਖਤਰਾ ਉਸ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੁਕਸਦਾਰ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮੂਡਬੋਰਡ ਵਿਚਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੈ, ਇੱਕ ਪੇਂਟ ਵਿਅੰਜਨ ਦੀ ਗਲਤੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਬਰਬਾਦੀ ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੇ ਜੁਰਮਾਨੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਆਪਣੀ ਤਸਦੀਕ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰੋ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਹਰ ਡੇਟਾ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਲਿੰਕ 'ਤੇ AI ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਤਰਲ ਭਾਸ਼ਾ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਜਨਰੇਟਰ ਹੈ। ਤਿੰਨ ਐਂਕਰ—ਮੈਗਨੀਟਿਊਡ ਦਾ ਕ੍ਰਮ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ/ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗਤਾ, ਭੌਤਿਕ ਜਾਂਚ—ਉਹ ਫਿਲਟਰ ਹਨ ਜਿਸ ਰਾਹੀਂ ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ) ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਕਾਰੋਬਾਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਨੂੰ "ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ / ਵਿਆਖਿਆ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ / ਸੰਚਾਰ" ਲੇਬਲ ਦਿਓ। ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ (ਘੱਟ/ਮੱਧਮ/ਉੱਚ) ਦਿਓ ਅਤੇ ਲਿਖੋ ਕਿ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹੜੀ ਸਰੀਰਕ ਜਾਂਚ/ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਟੈਮਪਲੇਟ 4 ("ਫੈਸਲਾ/ਸਹਿਯੋਗ ਅੰਤਰ") ਦੇ ਨਾਲ ਇਹ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕਹੋ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨਾਲ ਕਰੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਹਰੇਕ AI ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਤਿੰਨ ਐਂਕਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹਾਂ: ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਕ੍ਰਮ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ, ਸਰੀਰਕ ਟੈਸਟਿੰਗ।
- [ ] ਮੈਂ ਗੁਪਤ ਗਾਹਕ/ਨੁਸਖ਼ਾ/ਕੀਮਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
- ਮੈਂ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਲੈਂਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ AI ਨੂੰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਅਤੇ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟਸ ਦੇ ਜਨਰੇਟਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ।