മെച്ചപ്പെടുത്തിയ Qlik വികസന പ്രക്രിയയ്ക്കായി GPT-n ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു

നിങ്ങൾക്ക് അറിയാവുന്നതുപോലെ, ഡാഷ്‌ബോർഡ് പതിപ്പുകൾ തടസ്സമില്ലാതെ സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും മറ്റ് വിൻഡോകളിലേക്ക് മാറാതെ തന്നെ ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾക്കായി ലഘുചിത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും Qlik, Git എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ബ്രൗസർ വിപുലീകരണം ഞാനും എന്റെ ടീമും Qlik കമ്മ്യൂണിറ്റിയിലേക്ക് കൊണ്ടുവന്നിട്ടുണ്ട്. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഞങ്ങൾ Qlik ഡവലപ്പർമാർക്ക് ഗണ്യമായ സമയം ലാഭിക്കുകയും ദൈനംദിന അടിസ്ഥാനത്തിൽ സമ്മർദ്ദം കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഞാൻ എപ്പോഴും Qlik വികസന പ്രക്രിയ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ദൈനംദിന ദിനചര്യകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള വഴികൾ തേടുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് ഓപ്പൺഎഐ അല്ലെങ്കിൽ പൊതുവെയുള്ള വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ പ്രചരിപ്പിച്ച വിഷയം, ChatGPT, GPT-n എന്നിവ ഒഴിവാക്കുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.

ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾ, GPT-n, എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഭാഗം നമുക്ക് ഒഴിവാക്കാം. പകരം, നിങ്ങൾക്ക് ChatGPT-നോട് ചോദിക്കാം അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റീവൻ വോൾഫ്രാമിന്റെ ഏറ്റവും മികച്ച മനുഷ്യ വിശദീകരണം വായിക്കാം.

"ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള ജിപിടി-എൻ ജനറേറ്റഡ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഒരു ജിജ്ഞാസ-ശമിപ്പിക്കുന്ന കളിപ്പാട്ടമാണ്" എന്ന ജനപ്രീതിയില്ലാത്ത തീസിസിൽ നിന്ന് ഞാൻ ആരംഭിക്കും, തുടർന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു AI അസിസ്റ്റന്റിന് പതിവ് ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന യഥാർത്ഥ ജീവിത ഉദാഹരണങ്ങൾ പങ്കിടും, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സമയം. BI-ഡെവലപ്പർമാർ/അനലിസ്റ്റുകൾക്കായുള്ള വിശകലനവും തീരുമാനമെടുക്കലും.

എന്റെ കുട്ടിക്കാലം മുതൽ AI അസിസ്റ്റന്റ്

GPT-n നിങ്ങളെ വഴിതെറ്റിക്കാൻ അനുവദിക്കരുത്

… അതിന്റെ പരിശീലന സാമഗ്രികളിലെ "ശബ്ദങ്ങൾ" എന്താണെന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി "ശരിയായി" തോന്നുന്ന കാര്യങ്ങൾ മാത്രമാണ് ഇത് പറയുന്നത്. © സ്റ്റീവൻ വോൾഫ്രം

അതിനാൽ, നിങ്ങൾ ദിവസം മുഴുവൻ ChatGPT-യുമായി ചാറ്റ് ചെയ്യുന്നു. പെട്ടെന്ന്, ഉജ്ജ്വലമായ ഒരു ആശയം മനസ്സിലേക്ക് വരുന്നു: "ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഞാൻ ChatGPT-നോട് ആവശ്യപ്പെടും!"

എല്ലാ ബിസിനസ്സ് ഡാറ്റയും ഡാറ്റാ മോഡലുകളും ഉപയോഗിച്ച് OpenAI API ഉപയോഗിച്ച് GPT-n മോഡലുകൾ നൽകുന്നത് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേടുന്നതിനുള്ള ഒരു വലിയ പ്രലോഭനമാണ്, എന്നാൽ ഇവിടെ നിർണായകമായ കാര്യം ഇതാണ് - GPT-3 അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്ന ഭാഷാ മോഡലിന്റെ പ്രാഥമിക ദൗത്യം GPT-XNUMX അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്. നൽകിയിരിക്കുന്ന ഒരു വാചകം തുടരാൻ. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, വെബിലും പുസ്‌തകങ്ങളിലും അതിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന മറ്റ് മെറ്റീരിയലുകളിലും ഉള്ളതിന്റെ “പാറ്റേൺ പിന്തുടരുന്നു”.

ഈ വസ്തുതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, GPT-n സൃഷ്ടിച്ച സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നിങ്ങളുടെ ജിജ്ഞാസ ശമിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു കളിപ്പാട്ടവും മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ആശയ ജനറേറ്ററിനുള്ള ഇന്ധന വിതരണക്കാരും ആയതിന് ആറ് യുക്തിസഹമായ വാദങ്ങളുണ്ട്:

1. GPT-n, ChatGPT പ്രസക്തമോ അർത്ഥപൂർണ്ണമോ അല്ലാത്ത സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം, കാരണം അതിന് ഡാറ്റയും അതിന്റെ സൂക്ഷ്മതകളും മനസ്സിലാക്കാൻ ആവശ്യമായ സന്ദർഭം ഇല്ല - സന്ദർഭത്തിന്റെ അഭാവം.
2. GPT-n, ChatGPT ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗിലെ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ അൽഗരിതങ്ങൾ - കൃത്യതയുടെ അഭാവം എന്നിവ കാരണം കൃത്യമല്ലാത്ത ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം.
3. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾക്കായി GPT-n, ChatGPT എന്നിവയെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നത് മാനുഷിക വിദഗ്ധരിൽ നിന്നുള്ള വിമർശനാത്മക ചിന്തയുടെയും വിശകലനത്തിന്റെയും അഭാവത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, ഇത് തെറ്റായ അല്ലെങ്കിൽ അപൂർണ്ണമായ നിഗമനങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം - ഓട്ടോമേഷനെ അമിതമായി ആശ്രയിക്കുന്നത്.
4. GPT-n, ChatGPT പരിശീലിപ്പിച്ച ഡാറ്റ കാരണം പക്ഷപാതപരമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം, ഇത് ദോഷകരമോ വിവേചനപരമോ ആയ ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം - പക്ഷപാതത്തിന്റെ അപകടസാധ്യത.
5. GPT-n, ChatGPT ന് ബിഐ വിശകലനത്തെ നയിക്കുന്ന ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങളെയും ലക്ഷ്യങ്ങളെയും കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ ഇല്ലായിരിക്കാം, ഇത് മൊത്തത്തിലുള്ള തന്ത്രവുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്ത ശുപാർശകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു - ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള പരിമിതമായ ധാരണ.
6. ബിസിനസ്-നിർണ്ണായക ഡാറ്റയെ വിശ്വസിക്കുകയും അത് സ്വയം പഠിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു "ബ്ലാക്ക് ബോക്‌സ്" ഉപയോഗിച്ച് പങ്കിടുകയും ചെയ്യുന്നത് നിങ്ങളുടെ എതിരാളികളെ എങ്ങനെ വിജയിക്കാമെന്ന് പഠിപ്പിക്കുന്ന TOP മാനേജ്‌മെന്റിലെ തിളക്കമാർന്ന തലയിൽ ആശയം ജനിപ്പിക്കും - വിശ്വാസക്കുറവ്. Amazon DynamoDB പോലുള്ള ആദ്യത്തെ ക്ലൗഡ് ഡാറ്റാബേസുകൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെടാൻ തുടങ്ങിയപ്പോൾ ഞങ്ങൾ ഇത് കണ്ടുകഴിഞ്ഞു.

ഒരു വാദമെങ്കിലും തെളിയിക്കാൻ, ChatGPT എങ്ങനെ ബോധ്യപ്പെടുത്തുമെന്ന് പരിശോധിക്കാം. എന്നാൽ ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ അത് ശരിയല്ല.

ലളിതമായ കണക്കുകൂട്ടൽ 965 * 590 പരിഹരിക്കാൻ ഞാൻ ChatGPT-യോട് ആവശ്യപ്പെടും, തുടർന്ന് ഫലങ്ങൾ ഘട്ടം ഘട്ടമായി വിശദീകരിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടും.

568 350 ?! ശ്ശോ... എന്തോ കുഴപ്പം സംഭവിക്കുന്നു.

എന്റെ കാര്യത്തിൽ, 568,350 എന്ന ഉത്തരം തെറ്റായതിനാൽ ChatGPT പ്രതികരണത്തിൽ ഒരു ഭ്രമാത്മകത പൊട്ടിപ്പുറപ്പെട്ടു.

നമുക്ക് രണ്ടാമത്തെ ഷോട്ട് എടുത്ത്, ഫലങ്ങൾ ഘട്ടം ഘട്ടമായി വിശദീകരിക്കാൻ ChatGPT-നോട് ആവശ്യപ്പെടാം.

മനോഹരമായ ചിത്രം! പക്ഷേ ഇപ്പോഴും തെറ്റ്...

ChatGPT ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള വിശദീകരണത്തിൽ അനുനയിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു, പക്ഷേ അത് ഇപ്പോഴും തെറ്റാണ്.

സന്ദർഭം പ്രധാനമാണ്. നമുക്ക് വീണ്ടും ശ്രമിക്കാം, എന്നാൽ "ഇതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കുക..." പ്രോംപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് അതേ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുക.

ബിങ്കോ! 569 350 ആണ് ശരിയായ ഉത്തരം

എന്നാൽ ഇത് ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റിന് എളുപ്പത്തിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിലുള്ള സാമാന്യവൽക്കരണം - 965*590 - മതിയാകില്ല; ഒരു യഥാർത്ഥ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ അൽഗോരിതം ആവശ്യമാണ്, ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അധിഷ്ഠിത സമീപനമല്ല.

ആർക്കറിയാം... ഒരുപക്ഷെ AI പണ്ട് ഗണിത അധ്യാപകരുമായി യോജിച്ചിരിക്കാം, ഉയർന്ന ഗ്രേഡുകൾ വരെ കാൽക്കുലേറ്റർ ഉപയോഗിക്കാറില്ല.

മുമ്പത്തെ ഉദാഹരണത്തിലെ എന്റെ നിർദ്ദേശം നേരായതിനാൽ, ChatGPT-ൽ നിന്നുള്ള പ്രതികരണത്തിന്റെ തെറ്റ് നിങ്ങൾക്ക് പെട്ടെന്ന് തിരിച്ചറിയാനും അത് പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കാനും കഴിയും. എന്നാൽ ഇതുപോലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾക്കുള്ള പ്രതികരണമായി ഭ്രമാത്മകത പൊട്ടിപ്പുറപ്പെട്ടാലോ:

1. ഏത് വിൽപ്പനക്കാരനാണ് ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായത്?
2. കഴിഞ്ഞ പാദത്തിലെ വരുമാനം കാണിക്കൂ.

കൂൺ ഇല്ലാതെ, ഹാലുസിനേഷൻ-ഡ്രൈവൺ തീരുമാനങ്ങളെടുക്കുന്നതിലേക്ക് അത് നമ്മെ നയിച്ചേക്കാം.

തീർച്ചയായും, ജനറേറ്റീവ് AI ഫീൽഡിൽ ഇടുങ്ങിയ കേന്ദ്രീകൃത പരിഹാരങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചതിനാൽ, എന്റെ മേൽപ്പറഞ്ഞ വാദങ്ങളിൽ പലതും ഏതാനും മാസങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ വർഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ അപ്രസക്തമാകുമെന്ന് എനിക്ക് ഉറപ്പുണ്ട്.

GPT-n-ന്റെ പരിമിതികൾ അവഗണിക്കാൻ പാടില്ലെങ്കിലും, ഹ്യൂമൻ അനലിസ്റ്റുകളുടെയും (എനിക്ക് ഹ്യൂമൻ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യേണ്ടത് തമാശയാണ്) AI അസിസ്റ്റന്റുമാരുടെയും കരുത്ത് പ്രയോജനപ്പെടുത്തി ബിസിനസുകൾക്ക് കൂടുതൽ ശക്തവും ഫലപ്രദവുമായ വിശകലന പ്രക്രിയ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപഭോക്തൃ ചോർച്ചയ്ക്ക് കാരണമാകുന്ന ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഹ്യൂമൻ അനലിസ്റ്റുകൾ ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു സാഹചര്യം പരിഗണിക്കുക. GPT-3 അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്നത് നൽകുന്ന AI അസിസ്റ്റന്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, അനലിസ്റ്റിന് വിലനിർണ്ണയം, ഉപഭോക്തൃ സേവനം, ഉൽപ്പന്ന ഗുണനിലവാരം തുടങ്ങിയ സാധ്യതയുള്ള ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് വേഗത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, തുടർന്ന് ഈ നിർദ്ദേശങ്ങൾ വിലയിരുത്തുക, ഡാറ്റ കൂടുതൽ അന്വേഷിക്കുക, ഒടുവിൽ ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക അത് ഉപഭോക്താവിനെ അലട്ടുന്നു.

മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള വാചകങ്ങൾ കാണിക്കൂ

ഹ്യൂമൻ അനലിസ്റ്റ് ChatGPT-ലേക്ക് ആവശ്യപ്പെടുന്നു

നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ എണ്ണമറ്റ മണിക്കൂറുകൾ ചെലവഴിക്കുന്ന ടാസ്‌ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ AI അസിസ്റ്റന്റ് ഉപയോഗിക്കാം. ഇത് വ്യക്തമാണ്, എന്നാൽ GPT-3 ഉം അതിലും ഉയർന്നതുമായ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളാൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന AI അസിസ്റ്റന്റുകൾ നന്നായി പരീക്ഷിച്ചിരിക്കുന്ന പ്രദേശം നമുക്ക് അടുത്ത് നോക്കാം - മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള ടെക്‌സ്‌റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

BI ഡവലപ്പർമാരുടെ ദൈനംദിന അടിസ്ഥാന ജോലികളിൽ അവയിൽ ഒരു കൂട്ടം ഉണ്ട്:

1. ചാർട്ടുകൾ, ഷീറ്റ് ശീർഷകങ്ങൾ, വിവരണങ്ങൾ എന്നിവ എഴുതുന്നു. GPT-3-ഉം അതിലും ഉയർന്നതും വിവരദായകവും സംക്ഷിപ്തവുമായ ശീർഷകങ്ങൾ വേഗത്തിൽ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കും, ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണം മനസ്സിലാക്കാനും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നവർക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാനും എളുപ്പമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും “ആക്റ്റ് ആയി ..” പ്രോംപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
2. കോഡ് ഡോക്യുമെന്റേഷൻ. GPT-3-ഉം അതിലും ഉയർന്നതും ഉപയോഗിച്ച്, ഞങ്ങൾക്ക് നന്നായി രേഖപ്പെടുത്തപ്പെട്ട കോഡ് സ്‌നിപ്പെറ്റുകൾ വേഗത്തിൽ സൃഷ്‌ടിക്കാനാകും, ഇത് ഞങ്ങളുടെ ടീം അംഗങ്ങൾക്ക് കോഡ്‌ബേസ് മനസ്സിലാക്കാനും പരിപാലിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.
3. മാസ്റ്റർ ഇനങ്ങൾ (ബിസിനസ് നിഘണ്ടു) സൃഷ്ടിക്കുന്നു. വിവിധ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾക്ക് കൃത്യവും സംക്ഷിപ്തവുമായ നിർവചനങ്ങൾ നൽകുന്നതിലൂടെയും അവ്യക്തത കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെയും മികച്ച ടീം ആശയവിനിമയം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയും സമഗ്രമായ ഒരു ബിസിനസ്സ് നിഘണ്ടു നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ AI അസിസ്റ്റന്റിന് സഹായിക്കാനാകും.
4. ആപ്പിലെ ഷീറ്റുകൾ/ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾക്കായി ആകർഷകമായ ലഘുചിത്രം (കവറുകൾ) സൃഷ്‌ടിക്കുന്നു. GPT-n-ന് ആകർഷകവും ദൃശ്യപരമായി ആകർഷകവുമായ ലഘുചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്താനും ലഭ്യമായ ഡാറ്റ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഉപയോക്താക്കളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനും കഴിയും.
5. പവർ ബിഐയിൽ Qlik Sense / DAX ചോദ്യങ്ങളിൽ സെറ്റ്-അനാലിസിസ് എക്സ്പ്രഷനുകൾ വഴി കണക്കുകൂട്ടൽ സൂത്രവാക്യങ്ങൾ എഴുതുന്നു. ഈ എക്‌സ്‌പ്രഷനുകളും അന്വേഷണങ്ങളും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാനും ഫോർമുലകൾ എഴുതാൻ ചെലവഴിക്കുന്ന സമയം കുറയ്ക്കാനും ഡാറ്റ വിശകലനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനും GPT-n ഞങ്ങളെ സഹായിക്കും.
6. ഡാറ്റ ലോഡ് സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ (ETL) എഴുതുന്നു. GPT-n-ന് ETL സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കാനും ഡാറ്റാ പരിവർത്തനം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും സിസ്റ്റങ്ങളിലുടനീളം ഡാറ്റ സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കാനും സഹായിക്കും.
7. ഡാറ്റയും ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രശ്നങ്ങളും ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ്. GPT-n-ന് സാധ്യമായ പ്രശ്‌നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും പൊതുവായ ഡാറ്റയ്ക്കും ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾക്കുമുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും നൽകാൻ കഴിയും.
8. ഡാറ്റ മോഡലിൽ ടെക്നിക്കൽ മുതൽ ബിസിനസ്സ് വരെയുള്ള ഫീൽഡുകളുടെ പേര് മാറ്റുന്നു. സാങ്കേതിക പദങ്ങൾ കൂടുതൽ ആക്‌സസ് ചെയ്യാവുന്ന ബിസിനസ്സ് ഭാഷയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യാൻ GPT-n-ന് ഞങ്ങളെ സഹായിക്കാനാകും, കുറച്ച് ക്ലിക്കുകളിലൂടെ സാങ്കേതിക ഇതര പങ്കാളികൾക്ക് ഡാറ്റാ മോഡൽ മനസ്സിലാക്കാൻ എളുപ്പമാക്കുന്നു.

GPT-n മോഡലുകൾ നൽകുന്ന AI അസിസ്റ്റന്റുകൾ, പതിവ് ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലനത്തിനും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനുമുള്ള സമയം ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട് ഞങ്ങളുടെ ജോലിയിൽ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും ഫലപ്രദവുമാക്കാൻ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കും.

Qlik സെൻസിനായുള്ള ഞങ്ങളുടെ ബ്രൗസർ വിപുലീകരണത്തിന് മൂല്യം നൽകാൻ കഴിയുന്ന മേഖലയാണിത്. വരാനിരിക്കുന്ന റിലീസിനായി ഞങ്ങൾ തയ്യാറാക്കിയിട്ടുണ്ട് — AI അസിസ്റ്റന്റിന്റെ, അത് അനലിറ്റിക്‌സ് ആപ്പുകൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ തന്നെ ആപ്പിൽ തന്നെ Qlik ഡവലപ്പർമാർക്ക് ശീർഷകങ്ങളും വിവരണങ്ങളും നൽകും.

ഈ പതിവ് ജോലികൾക്കായി OpenAI API-ന്റെ ഫൈൻഡ്-ട്യൂൺ ചെയ്ത GPT-n ഉപയോഗിക്കുന്നത്, Qlik ഡവലപ്പർമാർക്കും വിശകലന വിദഗ്ധർക്കും അവരുടെ കാര്യക്ഷമത ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താനും സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലനത്തിനും തീരുമാനമെടുക്കലിനും കൂടുതൽ സമയം നീക്കിവയ്ക്കാനും കഴിയും. നിർണായകമായ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ജിപിടി-എൻ-നെ ആശ്രയിക്കുന്നതിന്റെ അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനിടയിൽ അതിന്റെ ശക്തി ഞങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നുവെന്നും ഈ സമീപനം ഉറപ്പാക്കുന്നു.

തീരുമാനം

ഉപസംഹാരമായി, എന്നെ അനുവദിക്കൂ, ദയവായി ChatGPT-ക്ക് വഴി നൽകുക:

Qlik Sense-ന്റെയും മറ്റ് ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ് ഉപകരണങ്ങളുടെയും പശ്ചാത്തലത്തിൽ GPT-n-ന്റെ പരിമിതികളും സാധ്യതയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളും തിരിച്ചറിയുന്നത്, സാധ്യതയുള്ള അപകടസാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനൊപ്പം ഈ ശക്തമായ AI സാങ്കേതികവിദ്യ പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ സഹായിക്കുന്നു. GPT-n-നിർമ്മിത സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും മാനുഷിക വൈദഗ്ധ്യവും തമ്മിലുള്ള സഹകരണം വളർത്തിയെടുക്കുന്നതിലൂടെ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് AI-യുടെയും ഹ്യൂമൻ അനലിസ്റ്റുകളുടെയും ശക്തികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന ശക്തമായ ഒരു വിശകലന പ്രക്രിയ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.

ഞങ്ങളുടെ വരാനിരിക്കുന്ന ഉൽപ്പന്ന റിലീസിന്റെ നേട്ടങ്ങൾ ആദ്യമായി അനുഭവിച്ചറിയാൻ, ഞങ്ങളുടെ ആദ്യകാല ആക്‌സസ് പ്രോഗ്രാമിനായുള്ള ഫോം പൂരിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങളെ ക്ഷണിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. പ്രോഗ്രാമിൽ ചേരുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ Qlik ഡെവലപ്‌മെന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ AI അസിസ്റ്റന്റിന്റെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്ന ഏറ്റവും പുതിയ ഫീച്ചറുകളിലേക്കും മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളിലേക്കും നിങ്ങൾക്ക് എക്‌സ്‌ക്ലൂസീവ് ആക്‌സസ് ലഭിക്കും. ഈ അവസരം നഷ്‌ടപ്പെടുത്തരുത്, ഒപ്പം നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷനായി AI- നയിക്കുന്ന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ മുഴുവൻ സാധ്യതകളും അൺലോക്ക് ചെയ്യാനും മുന്നോട്ട് പോകുക.

ഞങ്ങളുടെ ആദ്യകാല ആക്സസ് പ്രോഗ്രാമിൽ ചേരുക