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AI कर्मचारी · एडमिन कॉन्फ़िगरेशन गाइड
यह दस्तावेज़ आपको AI कर्मचारियों को कॉन्फ़िगर और प्रबंधित करने का तरीका तेज़ी से समझने में मदद करता है, मॉडल सेवा से लेकर कार्य पर लगाने तक, यह आपको पूरी प्रक्रिया में चरण-दर-चरण मार्गदर्शन देता है।
I. शुरू करने से पहले
1. सिस्टम आवश्यकताएँ
कॉन्फ़िगर करने से पहले, कृपया सुनिश्चित करें कि आपका वातावरण निम्नलिखित शर्तों को पूरा करता है:
- NocoBase 2.0 या उच्चतर संस्करण इंस्टॉल है
- AI कर्मचारी प्लगइन सक्षम है
- कम से कम एक उपलब्ध बड़ी भाषा मॉडल (LLM) सेवा (जैसे OpenAI, Claude, DeepSeek, GLM आदि) है
2. AI कर्मचारियों के दो-स्तरीय डिज़ाइन को समझना
AI कर्मचारियों को दो स्तरों में विभाजित किया गया है: "भूमिका परिभाषा" (Role Definition) और "कार्य अनुकूलन" (Task Customization)।
| स्तर | विवरण | विशेषताएँ | कार्य |
|---|---|---|---|
| भूमिका परिभाषा | कर्मचारी का मूल व्यक्तित्व और मुख्य क्षमताएँ | स्थिर और अपरिवर्तनीय, जैसे "बायोडाटा" | भूमिका की निरंतरता सुनिश्चित करना |
| कार्य अनुकूलन | विभिन्न व्यावसायिक परिदृश्यों के लिए कॉन्फ़िगरेशन | लचीला समायोजन | विशिष्ट कार्यों के अनुकूल होना |
सरल समझ:
"भूमिका परिभाषा" यह तय करती है कि यह कर्मचारी कौन है, "कार्य अनुकूलन" यह तय करता है कि उसे वर्तमान में क्या करना है।
इस डिज़ाइन के लाभ हैं:
- भूमिका स्थिर रहती है, लेकिन वह विभिन्न परिदृश्यों को संभाल सकता है
- कार्यों को अपग्रेड या बदलना कर्मचारी को प्रभावित नहीं करता है
- पृष्ठभूमि और कार्य एक-दूसरे से स्वतंत्र होते हैं, जिससे रखरखाव आसान हो जाता है
II. कॉन्फ़िगरेशन प्रक्रिया (5 चरणों में)
चरण 1: मॉडल सेवा कॉन्फ़िगर करें
मॉडल सेवा AI कर्मचारी के मस्तिष्क की तरह है, इसे पहले सेट करना आवश्यक है।
💡 विस्तृत कॉन्फ़िगरेशन निर्देशों के लिए, कृपया देखें: LLM सेवा कॉन्फ़िगर करें
पाथ:
सिस्टम सेटिंग्स → AI कर्मचारी → LLM service
जोड़ें पर क्लिक करें और निम्नलिखित जानकारी भरें:
| आइटम | विवरण | नोट्स |
|---|---|---|
| Provider | जैसे OpenAI, Claude, Gemini, Kimi आदि | समान विनिर्देशों वाली सेवाओं के साथ संगत |
| API कुंजी | सेवा प्रदाता द्वारा प्रदान की गई कुंजी | इसे गोपनीय रखें और नियमित रूप से बदलें |
| Base URL | API एंडपॉइंट (वैकल्पिक) | प्रॉक्सी का उपयोग करते समय संशोधित करने की आवश्यकता है |
| Enabled Models | अनुशंसित मॉडल / मॉडल चुनें / मैन्युअल रूप से दर्ज करें | यह तय करता है कि चैट में कौन से मॉडल उपलब्ध होंगे |
कॉन्फ़िगरेशन के बाद, कृपया Test flight का उपयोग करके कनेक्शन का परीक्षण करें।
यदि यह विफल रहता है, तो कृपया नेटवर्क, API कुंजी या मॉडल नाम की जाँच करें।
चरण 2: एक AI कर्मचारी बनाएँ
💡 विस्तृत निर्देशों के लिए, कृपया देखें: AI कर्मचारी बनाएँ
पाथ: AI कर्मचारी प्रबंधन → कर्मचारी बनाएँ
बुनियादी जानकारी भरें:
| फ़ील्ड | आवश्यक | उदाहरण |
|---|---|---|
| नाम | ✓ | viz, dex, cole |
| उपनाम | ✓ | Viz, Dex, Cole |
| सक्षम स्थिति | ✓ | चालू |
| परिचय | - | "डेटा विश्लेषण विशेषज्ञ" |
| मुख्य प्रॉम्प्ट | ✓ | प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड देखें |
| स्वागत संदेश | - | "नमस्ते, मैं Viz हूँ…" |
कर्मचारी निर्माण चरण में मुख्य रूप से भूमिका और कौशल कॉन्फ़िगरेशन पूरा किया जाता है। वास्तविक मॉडल का चयन चैट के दौरान Model Switcher के माध्यम से किया जा सकता है।
प्रॉम्प्ट लिखने के सुझाव:
- कर्मचारी की भूमिका, लहजा और जिम्मेदारियों को स्पष्ट रूप से बताएं
- नियमों पर ज़ोर देने के लिए "ज़रूर" या "कभी नहीं" जैसे शब्दों का प्रयोग करें
- अमूर्त विवरणों से बचने के लिए उदाहरण शामिल करने का प्रयास करें
- इसे 500–1000 वर्णों के बीच रखें
प्रॉम्प्ट जितना स्पष्ट होगा, AI का प्रदर्शन उतना ही स्थिर होगा। आप प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड का संदर्भ ले सकते हैं।
चरण 3: कौशल कॉन्फ़िगर करें
कौशल यह तय करते हैं कि कर्मचारी "क्या कर सकता है"।
💡 विस्तृत निर्देशों के लिए, कृपया देखें: कौशल
| प्रकार | क्षमता का दायरा | उदाहरण | जोखिम स्तर |
|---|---|---|---|
| फ़्रंटएंड | पेज इंटरैक्शन | ब्लॉक डेटा पढ़ना, फ़ॉर्म भरना | कम |
| डेटा मॉडल | डेटा क्वेरी और विश्लेषण | एग्रीगेट सांख्यिकी | मध्यम |
| वर्कफ़्लो | व्यावसायिक प्रक्रियाएँ निष्पादित करना | कस्टम टूल | वर्कफ़्लो पर निर्भर करता है |
| अन्य | बाहरी एक्सटेंशन | वेब खोज, फ़ाइल संचालन | स्थिति के अनुसार |
कॉन्फ़िगरेशन सुझाव:
- प्रति कर्मचारी 3–5 कौशल सबसे उपयुक्त होते हैं
- सभी कौशलों को चुनने की अनुशंसा नहीं की जाती है, इससे भ्रम हो सकता है
- महत्वपूर्ण कार्यों के लिए
Allowके बजायAskअनुमति का उपयोग करने का सुझाव दिया जाता है
चरण 4: नॉलेज बेस कॉन्फ़िगर करें (वैकल्पिक)
यदि आपके AI कर्मचारी को बड़ी मात्रा में सामग्री, जैसे उत्पाद मैनुअल, FAQ आदि को याद रखने या संदर्भित करने की आवश्यकता है, तो आप नॉलेज बेस कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।
💡 विस्तृत निर्देशों के लिए, कृपया देखें:
इसके लिए अतिरिक्त रूप से वेक्टर डेटाबेस प्लगइन इंस्टॉल करना आवश्यक है।
लागू परिदृश्य:
- AI को उद्यम ज्ञान समझाने के लिए
- दस्तावेज़ Q&A और पुनर्प्राप्ति का समर्थन करने के लिए
- डोमेन-विशिष्ट सहायकों को प्रशिक्षित करने के लिए
चरण 5: प्रभाव सत्यापित करें
पूरा होने के बाद, आप पेज के निचले दाएं कोने में नए कर्मचारी का अवतार देखेंगे।
कृपया प्रत्येक आइटम की जाँच करें:
- ✅ क्या आइकन सामान्य रूप से प्रदर्शित हो रहा है?
- ✅ क्या बुनियादी बातचीत की जा सकती है?
- ✅ क्या कौशल सही ढंग से कॉल किए जा सकते हैं?
यदि सभी पास हो जाते हैं, तो इसका मतलब है कि कॉन्फ़िगरेशन सफल है 🎉
III. कार्य कॉन्फ़िगरेशन: AI को वास्तव में काम पर लगाना
अभी तक हमने "कर्मचारी बनाना" पूरा किया है, अब उन्हें "काम पर भेजना" है।
AI कार्य यह परिभाषित करते हैं कि कर्मचारी किसी विशिष्ट पेज या ब्लॉक में कैसा व्यवहार करेगा।
💡 विस्तृत निर्देशों के लिए, कृपया देखें: कार्य
1. पेज-स्तरीय कार्य
पूरे पेज के दायरे के लिए उपयुक्त, जैसे "इस पेज के डेटा का विश्लेषण करें"।
कॉन्फ़िगरेशन एंट्री:
पेज सेटिंग्स → AI कर्मचारी → कार्य जोड़ें
| फ़ील्ड | विवरण | उदाहरण |
|---|---|---|
| शीर्षक | कार्य का नाम | चरण रूपांतरण विश्लेषण |
| संदर्भ | वर्तमान पेज का संदर्भ | लीड्स सूची पेज |
| डिफ़ॉल्ट संदेश | पूर्व-निर्धारित बातचीत | "कृपया इस महीने के रुझानों का विश्लेषण करें" |
| डिफ़ॉल्ट ब्लॉक | स्वचालित रूप से संग्रह (Collection) से जोड़ें | leads तालिका |
| कौशल | उपलब्ध उपकरण | डेटा क्वेरी करना, चार्ट जनरेट करना |
बहु-कार्य समर्थन: एक ही AI कर्मचारी के लिए कई कार्य कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं, जिन्हें उपयोगकर्ता विकल्पों के रूप में चुन सकते हैं:
सुझाव:
- एक कार्य एक लक्ष्य पर केंद्रित होना चाहिए
- नाम स्पष्ट और समझने में आसान होना चाहिए
- कार्यों की संख्या 5–7 के भीतर रखें
2. ब्लॉक-स्तरीय कार्य
किसी विशिष्ट ब्लॉक पर संचालन के लिए उपयुक्त, जैसे "वर्तमान फ़ॉर्म का अनुवाद करें"।
कॉन्फ़िगरेशन विधि:
- ब्लॉक एक्शन कॉन्फ़िगरेशन खोलें
- "AI कर्मचारी" जोड़ें
- लक्ष्य कर्मचारी को बाइंड करें
| तुलना | पेज-स्तरीय | ब्लॉक-स्तरीय |
|---|---|---|
| डेटा दायरा | पूरा पेज | वर्तमान ब्लॉक |
| ग्रैन्युलैरिटी | वैश्विक विश्लेषण | विवरण प्रसंस्करण |
| विशिष्ट उपयोग | रुझान विश्लेषण | फ़ॉर्म अनुवाद, फ़ील्ड निष्कर्षण |
IV. सर्वोत्तम अभ्यास
1. कॉन्फ़िगरेशन सुझाव
| आइटम | सुझाव | कारण |
|---|---|---|
| कौशल की संख्या | 3–5 | उच्च सटीकता, तेज़ प्रतिक्रिया |
| अनुमति मोड (Ask / Allow) | डेटा संशोधन के लिए Ask का सुझाव | गलत संचालन को रोकने के लिए |
| प्रॉम्प्ट की लंबाई | 500–1000 वर्ण | गति और गुणवत्ता का संतुलन |
| कार्य लक्ष्य | एकल और स्पष्ट | AI के भ्रम को रोकने के लिए |
| वर्कफ़्लो | जटिल कार्यों को इनकैप्सुलेट करने के बाद उपयोग करें | उच्च सफलता दर |
2. व्यावहारिक सुझाव
छोटे से शुरू करें, धीरे-धीरे अनुकूलित करें:
- पहले बुनियादी कर्मचारी बनाएँ (जैसे Viz, Dex)
- परीक्षण के लिए 1–2 मुख्य कौशल सक्षम करें
- पुष्टि करें कि कार्य सामान्य रूप से निष्पादित हो रहे हैं
- फिर धीरे-धीरे अधिक कौशल और कार्यों का विस्तार करें
निरंतर अनुकूलन प्रक्रिया:
- प्रारंभिक संस्करण चलाएं
- उपयोग फीडबैक एकत्र करें
- प्रॉम्प्ट और कार्य कॉन्फ़िगरेशन को अनुकूलित करें
- परीक्षण करें और चक्र में सुधार करें
V. अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
1. कॉन्फ़िगरेशन चरण
प्रश्न: सहेजना विफल हो जाए तो क्या करें? उत्तर: जाँचें कि क्या सभी आवश्यक फ़ील्ड भरे गए हैं, विशेष रूप से मॉडल सेवा और प्रॉम्प्ट।
प्रश्न: कौन सा मॉडल चुनना चाहिए?
- कोड श्रेणी → Claude, GPT-4
- विश्लेषण श्रेणी → Claude, DeepSeek
- लागत संवेदनशील → Qwen, GLM
- लंबा टेक्स्ट → Gemini, Claude
2. उपयोग चरण
प्रश्न: AI प्रतिक्रिया बहुत धीमी है?
- कौशल की संख्या कम करें
- प्रॉम्प्ट को अनुकूलित करें
- मॉडल सेवा विलंबता की जाँच करें
- मॉडल बदलने पर विचार करें
प्रश्न: कार्य निष्पादन सटीक नहीं है?
- प्रॉम्प्ट पर्याप्त स्पष्ट नहीं है
- बहुत अधिक कौशल भ्रम पैदा कर रहे हैं
- कार्यों को छोटा करें, उदाहरण जोड़ें
प्रश्न: Ask / Allow कब चुनें?
- क्वेरी प्रकार के कार्यों के लिए
Allowका उपयोग किया जा सकता है - डेटा संशोधन कार्यों के लिए
Askका सुझाव दिया जाता है
प्रश्न: AI को किसी विशिष्ट फ़ॉर्म को संसाधित करने के लिए कैसे कहें?
उत्तर: यदि यह पेज-स्तरीय कॉन्फ़िगरेशन है, तो आपको मैन्युअल रूप से ब्लॉक चुनना होगा।
यदि यह ब्लॉक-स्तरीय कार्य कॉन्फ़िगरेशन है, तो डेटा संदर्भ स्वचालित रूप से बाइंड हो जाता है।
VI. आगे पढ़ें
AI कर्मचारी को और अधिक शक्तिशाली बनाने के लिए, आप निम्नलिखित दस्तावेज़ पढ़ना जारी रख सकते हैं:
कॉन्फ़िगरेशन संबंधित:
- प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड - उच्च गुणवत्ता वाले प्रॉम्प्ट लिखने की तकनीक और सर्वोत्तम अभ्यास
- LLM सेवा कॉन्फ़िगर करें - बड़ी मॉडल सेवाओं के लिए विस्तृत कॉन्फ़िगरेशन निर्देश
- AI कर्मचारी बनाएँ - AI कर्मचारियों का निर्माण और बुनियादी कॉन्फ़िगरेशन
- AI कर्मचारी के साथ सहयोग करें - AI कर्मचारी के साथ प्रभावी बातचीत कैसे करें
उन्नत सुविधाएँ:
- कौशल - विभिन्न कौशलों के कॉन्फ़िगरेशन और उपयोग की गहन समझ
- कार्य - कार्य कॉन्फ़िगरेशन की उन्नत तकनीकें
- ब्लॉक चुनें - AI कर्मचारी के लिए डेटा ब्लॉक कैसे निर्दिष्ट करें
- डेटा स्रोत - कृपया संबंधित प्लगइन के डेटा स्रोत कॉन्फ़िगरेशन दस्तावेज़ देखें
- वेब खोज - AI कर्मचारी की वेब खोज क्षमता को कॉन्फ़िगर करना
नॉलेज बेस और RAG:
- AI नॉलेज बेस अवलोकन - नॉलेज बेस सुविधा का परिचय
- वेक्टर डेटाबेस - वेक्टर डेटाबेस का कॉन्फ़िगरेशन
- नॉलेज बेस - नॉलेज बेस कैसे बनाएँ और प्रबंधित करें
- RAG रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन - RAG तकनीक का अनुप्रयोग
वर्कफ़्लो एकीकरण:
- LLM नोड - टेक्स्ट चैट - वर्कफ़्लो में टेक्स्ट चैट का उपयोग करना
- LLM नोड - मल्टीमॉडल चैट - छवियों, फ़ाइलों आदि जैसे मल्टीमॉडल इनपुट को संभालना
- LLM नोड - संरचित आउटपुट - संरचित AI प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करना
##结语
AI कर्मचारी को कॉन्फ़िगर करने में सबसे महत्वपूर्ण बात यह है: पहले इसे चलाएं, फिर अनुकूलित करें। पहले अपने पहले कर्मचारी को सफलतापूर्वक काम पर लगाएँ, फिर धीरे-धीरे विस्तार और सूक्ष्म सुधार करें।
समस्या निवारण के लिए आप निम्नलिखित क्रम का पालन कर सकते हैं:
- क्या मॉडल सेवा कनेक्टेड है?
- क्या कौशलों की संख्या बहुत अधिक है?
- क्या प्रॉम्प्ट स्पष्ट है?
- क्या कार्य लक्ष्य स्पष्ट है?
जब तक आप चरण-दर-चरण आगे बढ़ते हैं, आप वास्तव में एक कुशल AI टीम बना सकते हैं।