यह दस्तावेज़ AI द्वारा अनुवादित किया गया है। किसी भी अशुद्धि के लिए, कृपया अंग्रेजी संस्करण देखें
AI कर्मचारी · एडमिन कॉन्फ़िगरेशन गाइड
यह दस्तावेज़ आपको AI कर्मचारियों को कॉन्फ़िगर और प्रबंधित करने का तरीका तुरंत समझने में मदद करेगा, मॉडल सेवाओं से लेकर कार्य असाइनमेंट तक, आपको पूरी प्रक्रिया में चरण-दर-चरण मार्गदर्शन देगा।
I. शुरू करने से पहले
1. सिस्टम आवश्यकताएँ
कॉन्फ़िगरेशन 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 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" और "कार्य अनुकूलन"।
| स्तर | विवरण | विशेषताएँ | कार्य |
|---|---|---|---|
| भूमिका परिभाषा | कर्मचारी का मूल व्यक्तित्व और मुख्य क्षमताएँ | स्थिर और अपरिवर्तनीय, जैसे "बायोडाटा" | भूमिका की निरंतरता सुनिश्चित करता है |
| कार्य अनुकूलन | विभिन्न व्यावसायिक परिदृश्यों के लिए कॉन्फ़िगरेशन | लचीला और समायोज्य | विशिष्ट कार्यों के अनुकूल होता है |
सरल शब्दों में समझें:
"भूमिका परिभाषा" यह तय करती है कि यह कर्मचारी कौन है, "कार्य अनुकूलन" यह तय करता है कि वे अभी क्या कर रहे हैं।
इस डिज़ाइन के लाभ हैं:
- भूमिका स्थिर रहती है, लेकिन विभिन्न परिदृश्यों को संभाल सकती है
- कार्यों को अपग्रेड या बदलना कर्मचारी को प्रभावित नहीं करता है
- पृष्ठभूमि और कार्य 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, और इसे पहले सेट करना आवश्यक है।
💡 विस्तृत कॉन्फ़िगरेशन निर्देशों के लिए, कृपया देखें: LLM सेवा कॉन्फ़िगर करें
पाथ:
सिस्टम सेटिंग्स → AI कर्मचारी → मॉडल सेवा
जोड़ें पर क्लिक करें और निम्नलिखित जानकारी भरें:
| आइटम | विवरण | नोट्स |
|---|---|---|
| इंटरफ़ेस प्रकार | जैसे OpenAI, Claude, आदि | समान विशिष्टता का उपयोग करने वाली सेवाओं के साथ संगत |
| API कुंजी | सेवा प्रदाता द्वारा प्रदान की गई कुंजी | इसे गोपनीय रखें और नियमित रूप से बदलें |
| सेवा पता | API एंडपॉइंट | प्रॉक्सी का उपयोग करते समय संशोधित करने की आवश्यकता है |
| मॉडल नाम | विशिष्ट मॉडल नाम (जैसे gpt-4, claude-opus) | क्षमताओं और लागत को प्रभावित करता है |
कॉन्फ़िगरेशन के बाद, कृपया कनेक्शन का परीक्षण करें। यदि यह विफल रहता है, तो कृपया अपना नेटवर्क, API कुंजी, या मॉडल नाम जांचें।
चरण 2: एक AI कर्मचारी बनाएँ
💡 विस्तृत निर्देशों के लिए, कृपया देखें: एक 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 |
| बायो | - | "डेटा विश्लेषण विशेषज्ञ" |
| मुख्य प्रॉम्प्ट | ✓ | प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड देखें |
| स्वागत संदेश | - | "नमस्ते, मैं Viz हूँ…" |
फिर, आपके द्वारा अभी-अभी कॉन्फ़िगर की गई मॉडल सेवा को बाइंड करें।
प्रॉम्प्ट लिखने के सुझाव:
- कर्मचारी की भूमिका, लहजा और जिम्मेदारियों को स्पष्ट रूप से बताएं
- नियमों पर जोर देने के लिए "ज़रूर" और "कभी नहीं" जैसे शब्दों का प्रयोग करें
- अमूर्त विवरणों से बचने के लिए जहाँ तक संभव हो उदाहरण शामिल 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 एक कर्मचारी "क्या कर सकता है"।
💡 विस्तृत निर्देशों के लिए, कृपया देखें: कौशल
| प्रकार | क्षमता का दायरा | उदाहरण | जोखिम स्तर |
|---|---|---|---|
| फ़्रंटएंड | पेज इंटरैक्शन | ब्लॉक डेटा पढ़ें, फ़ॉर्म भरें | कम |
| डेटा मॉडल | डेटा क्वेरी और विश्लेषण | एग्रीगेट सांख्यिकी | मध्यम |
| वर्कफ़्लो | व्यावसायिक प्रक्रियाएँ निष्पादित करें | कस्टम टूल | वर्कफ़्लो पर निर्भर करता है |
| अन्य | बाहरी एक्सटेंशन | वेब खोज, फ़ाइल संचालन | भिन्न होता है |
कॉन्फ़िगरेशन सुझाव:
- प्रति कर्मचारी 3-5 कौशल सबसे उपयुक्त होते हैं
- सभी कौशल का चयन करने की अनुशंसा नहीं की जाती है, क्योंकि इससे भ्रम हो सकता है
- महत्वपूर्ण कार्यों से पहले ऑटो उपयोग (Auto usage) को अक्षम करें
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 एक नॉलेज बेस कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।
💡 विस्तृत निर्देशों के लिए, कृपया देखें:
इसके लिए वेक्टर डेटाबेस प्लगइन इंस्टॉल करना आवश्यक है।
लागू परिदृश्य:
- AI को उद्यम ज्ञान को समझने 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, आपको पेज के निचले दाएं कोने में नए कर्मचारी का अवतार दिखाई देगा।
कृपया प्रत्येक आइटम की जाँच करें:
- ✅ क्या आइकन सही ढंग से प्रदर्शित हो रहा है?
- ✅ क्या यह एक बुनियादी बातचीत कर सकता है?
- ✅ क्या कौशल सही ढंग से कॉल किए जा सकते हैं?
यदि सभी पास हो जाते हैं, तो कॉन्फ़िगरेशन सफल है 🎉
III. कार्य कॉन्फ़िगरेशन: AI को काम पर लगाना
हमने अब तक "एक कर्मचारी बनाना" पूरा कर लिया है। अगला कदम उन्हें "काम पर लगाना" है।
AI कार्य एक विशिष्ट पेज या ब्लॉक पर कर्मचारी के व्यवहार को परिभाषित करते हैं।
💡 विस्तृत निर्देशों के लिए, कृपया देखें: कार्य
1. पेज-स्तरीय कार्य
पूरे पेज के दायरे पर लागू होता है, जैसे "इस पेज पर 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 शुरू करने वाला | "कृपया इस महीने के रुझानों का विश्लेषण करें" |
| डिफ़ॉल्ट ब्लॉक | स्वचालित रूप से एक संग्रह से संबद्ध करें | लीड्स तालिका |
| कौशल | उपलब्ध उपकरण | डेटा क्वेरी करें, चार्ट जनरेट करें |
बहु-कार्य समर्थन: एक AI कर्मचारी को कई कार्यों के साथ कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, जिन्हें उपयोगकर्ता के लिए विकल्पों के रूप में प्रस्तुत किया जाता है:
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
एक 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 | विस्तृत प्रसंस्करण |
| विशिष्ट उपयोग | प्रवृत्ति विश्लेषण | फ़ॉर्म अनुवाद, फ़ील्ड निष्कर्षण |
IV. सर्वोत्तम अभ्यास
1. कॉन्फ़िगरेशन सुझाव
| आइटम | सुझाव | कारण |
|---|---|---|
| कौशल की संख्या | 3-5 | उच्च सटीकता, तेज़ प्रतिक्रिया |
| ऑटो उपयोग | सावधानी से सक्षम करें | आकस्मिक संचालन को रोकता है |
| प्रॉम्प्ट की लंबाई | 500-1000 वर्ण | गति और गुणवत्ता को संतुलित करता है |
| कार्य लक्ष्य | एकल और स्पष्ट | AI को भ्रमित होने से बचाता है |
| 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 किए जा सकते हैं
- फिर, धीरे-धीरे अधिक कौशल और कार्यों का विस्तार करें
निरंतर अनुकूलन प्रक्रिया:
- प्रारंभिक संस्करण को चालू करें
- उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया एकत्र करें
- प्रॉम्प्ट और कार्य कॉन्फ़िगरेशन को अनुकूलित करें
- परीक्षण करें और दोहराएं
V. अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
1. कॉन्फ़िगरेशन चरण
प्रश्न: यदि सहेजना विफल हो जाए तो क्या होगा? उत्तर: जांचें कि क्या सभी आवश्यक फ़ील्ड भरे गए हैं, विशेष रूप से मॉडल सेवा और प्रॉम्प्ट।
प्रश्न: मुझे कौन सा मॉडल चुनना चाहिए?
- कोड-संबंधित → Claude, GPT-4
- विश्लेषण-संबंधित → 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 कर सकते हैं
प्रश्न: कार्य निष्पादन गलत है?
- प्रॉम्प्ट पर्याप्त स्पष्ट नहीं है
- बहुत अधिक कौशल भ्रम पैदा कर रहे हैं
- कार्य को छोटे भागों में तोड़ें, उदाहरण जोड़ें
प्रश्न: ऑटो उपयोग कब सक्षम किया जाना चाहिए?
- क्वेरी-प्रकार के कार्यों के लिए इसे सक्षम किया जा सकता है
- डेटा संशोधन कार्यों के लिए इसे अक्षम करने की अनुशंसा की जाती है
प्रश्न: AI को किसी विशिष्ट फ़ॉर्म को कैसे संसाधित करने दें?
उत्तर: यदि यह पेज-स्तरीय कॉन्फ़िगरेशन है, तो आपको ब्लॉक को मैन्युअल रूप से चुनना होगा।
ब्लॉक-स्तरीय कार्य कॉन्फ़िगरेशन के लिए, डेटा संदर्भ स्वचालित रूप से बाइंड होता है।
VI. आगे पढ़ें
अपने AI कर्मचारियों को और अधिक शक्तिशाली बनाने के लिए, आप निम्नलिखित दस्तावेज़ों को पढ़ना जारी रख सकते हैं:
कॉन्फ़िगरेशन संबंधित:
- प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड - उच्च-गुणवत्ता वाले प्रॉम्प्ट लिखने की तकनीकें और सर्वोत्तम अभ्यास
- LLM सेवा कॉन्फ़िगर करें - बड़ी मॉडल सेवाओं के लिए विस्तृत कॉन्फ़िगरेशन निर्देश
- एक AI कर्मचारी बनाएँ - AI कर्मचारियों का निर्माण और बुनियादी कॉन्फ़िगरेशन
- AI कर्मचारी के साथ सहयोग करें - AI कर्मचारियों के साथ प्रभावी बातचीत कैसे करें
उन्नत सुविधाएँ:
- कौशल - विभिन्न कौशलों के कॉन्फ़िगरेशन और उपयोग की गहन समझ
- कार्य - कार्य कॉन्फ़िगरेशन के लिए उन्नत तकनीकें
- ब्लॉक चुनें - AI कर्मचारियों के लिए डेटा ब्लॉक कैसे निर्दिष्ट करें
- डेटा स्रोत - डेटा स्रोतों का कॉन्फ़िगरेशन और प्रबंधन
- वेब खोज - AI कर्मचारियों के लिए 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 - चैट - वर्कफ़्लो में टेक्स्ट चैट का उपयोग करना
- LLM नोड - मल्टीमॉडल चैट - छवियों और फ़ाइलों जैसे मल्टीमॉडल इनपुट को संभालना
- LLM नोड - संरचित आउटपुट - संरचित AI प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करना
निष्कर्ष
AI कर्मचारियों को कॉन्फ़िगर करते समय सबसे महत्वपूर्ण बात यह है: पहले इसे चालू करें, फिर अनुकूलित करें। पहले अपने पहले कर्मचारी को सफलतापूर्वक काम पर लगाएँ, फिर धीरे-धीरे विस्तार और ठीक करें।
आप निम्नलिखित क्रम में समस्या निवारण कर सकते हैं:
- क्या मॉडल सेवा कनेक्टेड है?
- क्या बहुत अधिक कौशल हैं?
- क्या प्रॉम्प्ट स्पष्ट है?
- क्या कार्य लक्ष्य अच्छी तरह से परिभाषित है?
जब तक आप चरण-दर-चरण आगे बढ़ते हैं, आप वास्तव में एक कुशल AI टीम बना सकते हैं।