Curify में वास्तविक उपयोगकर्ता प्रश्नों के साथ एक आत्म-सुधार करने वाले मल्टीमोडल सर्च इंजन का निर्माण

इंजन को समझने के लिए, इन्वेंटरी से शुरू करें। Curify खुली वेब को अनुक्रमित नहीं कर रहा है - सेटअप अत्यधिक नियंत्रित और निर्धारक है:

सामग्री इंजन: सैकड़ों संरचित दृश्य टेम्पलेट्स जिनमें संशोधित करने योग्य पैरामीटर हैं, उच्च-निष्ठा छवि उत्पादन के लिए सीधे जेमिनी एपीआई से जुड़े हुए हैं।

संकेत: एक लाइव सर्च उत्पाद जो दैनिक, वास्तविक-विश्व उपयोगकर्ता प्रश्नों को कैप्चर करता है।

अनुकूलन लक्ष्य सीधा है: खोज परिणामों की *समृद्धि* (आपूर्ति / पुनःकाल) और *सटीकता* को अधिकतम करना। लेकिन वजन को मैन्युअल रूप से ट्यून करने के बजाय, हम लाइव उपयोगकर्ता प्रश्नों को एक गतिशील, निरंतर मूल्यांकन सेट में बदल देते हैं। प्रत्येक कम प्रदर्शन करने वाला प्रश्न एक प्रशिक्षण संकेत बन जाता है - न कि ग्रेडिएंट-डिसेंट अर्थ में, बल्कि एजेंटिक-निर्णय अर्थ में। पाइपलाइन यह तर्क करती है कि *क्यों* एक प्रश्न असफल हुआ और सही सुधार की ओर मार्गदर्शन करती है।

तीन पैटर्न जो लूप को विस्थापित करते हैं:

मैनुअल सामग्री बैकफिल: पारंपरिक सर्च टीमें "कम पुनःकाल वाले प्रश्नों" का एक बैकलॉग बनाए रखती हैं और गैप को भरने के लिए सामग्री कमीशन भेजती हैं। देरी सप्ताहों की होती है; कई कभी नहीं भरे जाते। एजेंटिक लूप घंटों में गैप को बंद कर देता है।

हैंड-लिखित पुनर्लेखन नियम: सर्च इंजीनियर्स प्रति-किवर्ड उपनाम लिखना या स्टेमिंग शब्दकोश बनाए रखना। आवश्यक लेकिन धीमा, और नियम नए प्रश्न पैटर्न के उभरने के साथ भटकते हैं। वाइब-कोडेड पुनर्लेखन केस वॉल्यूम के साथ रैखिक रूप से स्केल करते हैं, इंजीनियर घंटों के साथ नहीं।

स्थिर मूल्यांकन सेट: प्रासंगिकता बेंचमार्क जो एक बार लिखे जाते हैं और जमे रहते हैं। वास्तविक उपयोगकर्ता प्रश्न हर सप्ताह बदलते हैं - एक स्थिर मूल्यांकन सेट पिछले तिमाही की वास्तविकता को माप रहा है। लाइव प्रश्नों को मूल्यांकन सेट के रूप में मानते हुए, सिस्टम वास्तव में इस सप्ताह उपयोगकर्ताओं द्वारा खोजे गए प्रश्नों के लिए अनुकूलित करता है।

Learn about the best tools available...

चार घटक, एजेंट परत द्वारा चिपके हुए:

सर्च फ्रंट-एंड प्रश्नों + जुड़ाव संकेतों को कैप्चर करता है और उन्हें लगभग वास्तविक समय में मूल्यांकनकर्ता को भेजता है।

टेम्पलेट इंजन Curify का नैनो बनाना पुस्तकालय है - सैकड़ों पैरामीटरयुक्त दृश्य टेम्पलेट्स जो आपूर्ति-पक्ष विभाजन को गायब सामग्री उत्पन्न करने के लिए कॉल करते हैं। वही इंजन जो मैन्युअल सामग्री ड्रॉप को शक्ति देता है; लूप एक और कॉलर बन जाता है।

जेमिनी एपीआई छवि उत्पादन (आपूर्ति पक्ष) और प्रासंगिकता स्कोरिंग (मूल्यांकन पक्ष) दोनों को संभालता है। एकल मॉडल परिवार, दो भूमिकाएं।

क्लॉड कोड आर्किटेक्चर-पक्ष के अपडेट को संभालता है - पुनर्लेखन नियम, उपनाम विस्तार, इरादा-मार्गदर्शन प्रॉम्प्ट। एजेंट को असफल मामलों के बारे में संदर्भ मिलता है और मौजूदा पाइपलाइन स्थिति, एक डिफ़ लौटाता है, इंजीनियर समीक्षा करता है, शिप।

एकीकरण लागत अपेक्षा से कम थी क्योंकि टेम्पलेट इंजन और सर्च फ्रंट-एंड पहले से ही स्वतंत्र सिस्टम थे। एजेंटिक लूप उन उपकरणों के ऊपर एक समन्वय परत है जो हमारे पास पहले से थे - एक पुनर्लेखन नहीं - यही कारण है कि हम पहले संस्करण को दिनों में शिप कर सके न कि हफ्तों में।