एआई कम्पनी कसरी सुरु गर्ने

एआई कम्पनी कसरी सुरु गर्ने।

एआई स्टार्टअप सुरु गर्नु एकै समयमा चम्किलो र अलि डरलाग्दो सुनिन्छ। राम्रो खबर: बाटो देखिने भन्दा स्पष्ट छ। अझ राम्रो: यदि तपाईंले ग्राहकहरू, डेटा लिभरेज, र बोरिंग कार्यान्वयनमा ध्यान केन्द्रित गर्नुभयो भने, तपाईं राम्रो वित्त पोषित टोलीहरूलाई पछाडि पार्न सक्नुहुन्छ। यो तपाईंको चरण-दर-चरण, हल्का विचारधारात्मक प्लेबुक हो एआई कम्पनी कसरी सुरु गर्ने भन्ने बारे - शब्दजालमा डुबे बिना विचारबाट राजस्वमा जान पर्याप्त रणनीतिहरू सहित।

यसपछि पढ्न मन लाग्ने लेखहरू:

🔗 तपाईंको कम्प्युटरमा एआई कसरी बनाउने (पूर्ण गाइड)
स्थानीय रूपमा आफ्नै एआई प्रणाली निर्माण गर्न चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल।

🔗 एआईको लागि डेटा भण्डारण आवश्यकताहरू: तपाईंले जान्नुपर्ने कुराहरू
एआई परियोजनाहरूलाई वास्तवमा कति डेटा र भण्डारण चाहिन्छ जान्नुहोस्।

🔗 सेवाको रूपमा एआई भनेको के हो?
AIaaS कसरी काम गर्छ र व्यवसायहरूले यसलाई किन प्रयोग गर्छन् भनेर बुझ्नुहोस्।

🔗 पैसा कमाउन एआई कसरी प्रयोग गर्ने
लाभदायक एआई अनुप्रयोगहरू र आय-उत्पन्न रणनीतिहरू पत्ता लगाउनुहोस्।

राजस्व उठाउने द्रुत विचारको लूप 🌀

यदि तपाईंले एउटा मात्र अनुच्छेद पढ्नुभयो भने, यसलाई यो बनाउनुहोस्। एआई कम्पनी कसरी सुरु गर्ने भन्ने कुरा कडा लूपमा आउँछ:

  1. पीडादायी, महँगो समस्या छान्नुहोस्,

  2. AI मार्फत यसलाई राम्रोसँग समाधान गर्ने एउटा स्क्र्यापी कार्यप्रवाह पठाउनुहोस्,

  3. उपयोग र वास्तविक डेटा प्राप्त गर्नुहोस्,

  4. मोडेल प्लस UX साप्ताहिक रूपमा परिष्कृत गर्नुहोस्,

  5. ग्राहकहरूले पैसा नतिरेसम्म दोहोर्याउनुहोस्। यो अव्यवस्थित छ तर अनौठो रूपमा भरपर्दो छ।

एउटा द्रुत उदाहरणीय जित: चार जनाको टोलीले एउटा अनुबंध-QA सहयोगी पठायो जसले उच्च-जोखिम खण्डहरूलाई फ्ल्याग गर्‍यो र इन-लाइन सम्पादनहरू सुझाव दियो। तिनीहरूले प्रत्येक मानव सुधारलाई प्रशिक्षण डेटाको रूपमा कैद गरे र प्रति खण्ड "सम्पादन दूरी" मापन गरे। चार हप्ता भित्र, समीक्षा गर्न समय "एक दिउँसो" बाट "खाजा अघि" मा झर्यो र डिजाइन साझेदारहरूले वार्षिक मूल्य निर्धारणको लागि सोध्न थाले। केहि पनि फेन्सी छैन; केवल कडा लूपहरू र निर्दयी लगिङ।

स्पष्ट पारौं।

मानिसहरूले फ्रेमवर्कको लागि सोध्छन्। ठीक छ। एआई कम्पनी कसरी सुरु गर्ने भन्ने बारे वास्तवमा राम्रो दृष्टिकोणले यी नोटहरूलाई असर गर्छ:

  • यसको पछाडि पैसाको समस्या - तपाईंको एआईले महँगो कदमलाई प्रतिस्थापन गर्नुपर्छ वा नयाँ राजस्व अनलक गर्नुपर्छ, केवल भविष्यवादी देखिनु हुँदैन।

  • डेटाको फाइदा - निजी, कम्पाउन्डिङ डेटा जसले तपाईंको आउटपुटहरू सुधार गर्दछ। लाइट प्रतिक्रिया एनोटेसनहरू पनि गणना गरिन्छ।

  • छिटो ढुवानी ताल - तपाईंको सिकाइ चक्रलाई कस्ने साना रिलीजहरू। गति कफीको भेषमा रहेको खाडल हो।

  • कार्यप्रवाह स्वामित्व - एउटै API कल होइन, अन्त्य-देखि-अन्त कामको स्वामित्व लिनुहोस्। तपाईं कार्य प्रणाली बन्न चाहनुहुन्छ।

  • डिजाइनद्वारा विश्वास र सुरक्षा - गोपनीयता, प्रमाणीकरण, र उच्च दांव भएका ठाउँमा मानव-इन-द-लूप।

  • तपाईंले वास्तवमा पुग्न सक्ने वितरण - एउटा च्यानल जहाँ तपाईंका पहिलो १०० प्रयोगकर्ताहरू अहिले बस्छन्, काल्पनिक रूपमा पछि होइन।

यदि तपाईंले ती मध्ये ३ वा ४ जाँच गर्न सक्नुहुन्छ भने, तपाईं पहिले नै अगाडि हुनुहुन्छ।

तुलना तालिका - एआई संस्थापकहरूको लागि कुञ्जी स्ट्याक विकल्पहरू 🧰

एउटा स्क्र्यापी टेबल जसले गर्दा तपाईंले उपकरणहरू छिटो छनौट गर्न सक्नुहुन्छ। केही वाक्यांशहरू जानाजानी अपूर्ण हुन्छन् किनभने वास्तविक जीवन त्यस्तै हुन्छ।

उपकरण / प्लेटफर्म को लागि उत्तम मूल्य बलपार्क यो किन काम गर्छ?
ओपनएआई एपीआई द्रुत प्रोटोटाइपिङ, फराकिलो LLM कार्यहरू प्रयोगमा आधारित बलियो मोडेलहरू, सजिलो कागजातहरू, द्रुत पुनरावृत्ति।
एन्थ्रोपिक क्लाउड लामो-सन्दर्भ तर्क, सुरक्षा प्रयोगमा आधारित उपयोगी रेलिङहरू, जटिल संकेतहरूको लागि ठोस तर्क।
गुगल भर्टेक्स एआई GCP मा फुल-स्ट्याक ML क्लाउड उपयोग + प्रति सेवा तालिम, ट्युनिङ, र पाइपलाइनहरू सबै मिलेर व्यवस्थित गरियो।
AWS बेडरोक AWS मा बहु-मोडेल पहुँच प्रयोगमा आधारित विक्रेता विविधता र कडा AWS इकोसिस्टम।
Azure OpenAI ले तपाईंलाई उद्यम + अनुपालन आवश्यकताहरू प्रयोगमा आधारित + Azure इन्फ्रास्ट्रक्चर नीलम-मूल सुरक्षा, शासन, र क्षेत्रीय नियन्त्रणहरू।
अँगालो हालेको अनुहार खुला मोडेलहरू, फाइन-ट्युनिङ, समुदाय नि:शुल्क + सशुल्कको मिश्रण विशाल मोडेल हब, डेटासेट, र खुला उपकरण।
नक्कल गर्नुहोस् API हरूको रूपमा मोडेलहरू तैनाथ गर्दै प्रयोगमा आधारित एउटा मोडेल अगाडि बढाउनुहोस्, एउटा अन्तिम बिन्दु पाउनुहोस् - एउटा जादुमय कुरा।
ल्याङ्चेन LLM एपहरूको अर्केस्ट्रेटिङ खुला स्रोत + सशुल्क भागहरू जटिल कार्यप्रवाहका लागि चेन, एजेन्ट र एकीकरण।
लामाइन्डेक्स पुनःप्राप्ति + डेटा कनेक्टरहरू खुला स्रोत + सशुल्क भागहरू लचिलो डेटा लोडरहरूको साथ द्रुत RAG निर्माण।
पाइनकोन स्केलमा भेक्टर खोज प्रयोगमा आधारित व्यवस्थित, कम-घर्षण समानता खोज।
उडान गर्नुहोस् हाइब्रिड खोजको साथ भेक्टर DB खुला स्रोत + क्लाउड अर्थपूर्ण + किवर्ड मिश्रणको लागि राम्रो।
मिल्वस खुला स्रोत भेक्टर इन्जिन खुला स्रोत + क्लाउड राम्रोसँग स्केल गर्छ, CNCF ब्याकिङले हानि गर्दैन।
तौल र पूर्वाग्रहहरू प्रयोग ट्र्याकिङ + मूल्याङ्कन प्रति सिट + उपयोग मोडेल प्रयोगहरूलाई समझदार राख्छ।
मोडल सर्भरलेस GPU कार्यहरू प्रयोगमा आधारित पूर्वाधारसँग नजोडिकनै GPU कार्यहरूलाई गति दिनुहोस्।
भर्सेल फ्रन्टएन्ड + एआई एसडीके नि:शुल्क टियर + प्रयोग रमाइलो इन्टरफेसहरू छिटो पठाउनुहोस्।

नोट: मूल्यहरू परिवर्तन हुन्छन्, नि:शुल्क तहहरू अवस्थित हुन्छन्, र केही मार्केटिङ भाषा जानाजानी आशावादी हुन्छ। त्यो ठीक छ। सरल सुरु गर्नुहोस्।

तीखा धार भएको पीडादायी समस्या पत्ता लगाउनुहोस् 🔎

तपाईंको पहिलो जित दोहोरिने, समयबद्ध, महँगो, वा उच्च मात्रामा बाधाहरू भएको काम छनौट गरेर आउँछ। खोज्नुहोस्:

  • प्रयोगकर्ताहरूलाई इमेलहरू ट्राइएज गर्ने, कलहरूको सारांश दिने, कागजातहरूमा QA गर्ने जस्ता कामहरू गर्न घृणा गर्ने समय घट्छ

  • अनुपालन-भारी कार्यप्रवाह जहाँ संरचित आउटपुट महत्त्वपूर्ण हुन्छ।

  • लिगेसी उपकरण खाली ठाउँहरू जहाँ हालको प्रक्रिया ३० क्लिक र एक प्रार्थना हो।

१० जना अभ्यासकर्ताहरूसँग कुरा गर्नुहोस्। सोध्नुहोस्: आज तपाईंले के गर्नुभयो जसले गर्दा तपाईंलाई रिस उठ्यो? स्क्रिनसटहरू माग्नुहोस्। यदि तिनीहरूले तपाईंलाई स्प्रेडसिट देखाए भने, तपाईं नजिक हुनुहुन्छ।

लिटमस परीक्षण: यदि तपाईंले दुई वाक्यमा पहिले र पछिको वर्णन गर्न सक्नुहुन्न भने, समस्या धेरै अस्पष्ट छ।

डेटा रणनीति जसले जटिल बनाउँछ 📈

तपाईंले अद्वितीय रूपमा छुने डेटा मार्फत एआईले यौगिकहरूको मूल्य निर्धारण गर्छ। यसको लागि पेटाबाइट वा जादूको आवश्यकता पर्दैन। यसको लागि सोचविचार चाहिन्छ।

  • स्रोत - ग्राहकले प्रदान गर्ने कागजातहरू, टिकटहरू, इमेलहरू, वा लगहरूबाट सुरु गर्नुहोस्। तपाईंले राख्न नसक्ने अनियमित सामानहरू स्क्र्याप नगर्नुहोस्।

  • संरचना - प्रारम्भिक इनपुट स्किमाहरू डिजाइन गर्नुहोस् (owner_id, doc_type, created_at, संस्करण, चेकसम)। लगातार क्षेत्रहरूले पछि मूल्याङ्कन र ट्युनिङको लागि मार्ग सफा गर्छन्।

  • प्रतिक्रिया - औंठा माथि/तल थप्नुहोस्, ताराङ्कित आउटपुटहरू, र मोडेल पाठ र अन्तिम मानव-सम्पादन गरिएको पाठ बीचको भिन्नताहरू क्याप्चर गर्नुहोस्। साधारण लेबलहरू पनि सुनौला हुन्छन्।

  • गोपनीयता - डेटा न्यूनीकरण र भूमिका-आधारित पहुँच अभ्यास गर्नुहोस्; स्पष्ट PII सम्पादन गर्नुहोस्; लग पढ्ने/लेख्ने पहुँच र कारणहरू। UK ICO को डेटा सुरक्षा सिद्धान्तहरूसँग मिल्दोजुल्दो [1]।

  • अवधारण र मेटाउने - तपाईंले के राख्नुहुन्छ र किन राख्नुहुन्छ भन्ने कुराको दस्तावेजीकरण गर्नुहोस्; देखिने मेटाउने मार्ग प्रदान गर्नुहोस्। यदि तपाईंले AI क्षमताहरूको बारेमा दाबी गर्नुहुन्छ भने, FTC को निर्देशन अनुसार इमानदार रहनुहोस् [3]।

जोखिम व्यवस्थापन र शासनको लागि, NIST AI जोखिम व्यवस्थापन फ्रेमवर्कलाई आफ्नो मचानको रूपमा प्रयोग गर्नुहोस्; यो केवल लेखा परीक्षकहरूको लागि होइन, निर्माणकर्ताहरूको लागि लेखिएको हो [2]।

निर्माण बनाम खरिद बनाम मिश्रण - तपाईंको मोडेल रणनीति 🧠

यसलाई धेरै जटिल नबनाउनुहोस्।

  • पहिलो दिनमा विलम्बता, गुणस्तर र अपटाइमले महत्व राख्दा किन्नुहोस्

  • तपाईंको डोमेन साँघुरो हुँदा र तपाईंसँग प्रतिनिधि उदाहरणहरू हुँदा फाइन-ट्यून गर्नुहोस्

  • तपाईंलाई नियन्त्रण, गोपनीयता, वा लागत दक्षता आवश्यक पर्दा मोडेलहरू खोल्नुहोस्

  • मिश्रण - तर्कको लागि बलियो सामान्य मोडेल र विशेष कार्यहरू वा रेलिङहरूको लागि सानो स्थानीय मोडेल प्रयोग गर्नुहोस्।

सानो निर्णय म्याट्रिक्स:

  • उच्च भिन्नता इनपुटहरू, उत्तम गुणस्तर चाहिन्छ → शीर्ष-स्तरीय होस्ट गरिएको LLM बाट सुरु गर्नुहोस्।

  • स्थिर डोमेन, दोहोरिने ढाँचाहरू → सानो मोडेलमा फाइन-ट्यून वा डिस्टिल्ड गर्नुहोस्।

  • कठोर विलम्बता वा अफलाइन → हल्का स्थानीय मोडेल।

  • संवेदनशील डेटा अवरोधहरू → स्व-होस्ट गर्नुहोस् वा स्पष्ट DP सर्तहरू [2] सहित गोपनीयता-सम्मान विकल्पहरू प्रयोग गर्नुहोस्।

सन्दर्भ वास्तुकला, संस्थापक संस्करण 🏗️

यसलाई बोरिंग र अवलोकनयोग्य राख्नुहोस्:

  1. इन्जेसन - फाइलहरू, इमेलहरू, वेबहुकहरू लाइनमा।

  2. पूर्व-प्रशोधन - चङ्किङ, रिडक्सन, PII स्क्रबिङ।

  3. भण्डारण - कच्चा डेटाको लागि वस्तु भण्डारण, मेटाडेटाको लागि रिलेशनल डेटाबेस, पुन: प्राप्तिको लागि भेक्टर डेटाबेस।

  4. अर्केस्ट्रेसन - पुन: प्रयासहरू, दर सीमाहरू, ब्याकअफहरू ह्यान्डल गर्न कार्यप्रवाह इन्जिन।

  5. LLM तह - प्रम्प्ट टेम्प्लेटहरू, उपकरणहरू, पुन: प्राप्ति, प्रकार्य कलिङ। क्यास आक्रामक रूपमा (सामान्यीकृत इनपुटहरूमा कुञ्जी; छोटो TTL सेट गर्नुहोस्; ब्याच जहाँ सुरक्षित छ)।

  6. प्रमाणीकरण - JSON स्कीमा जाँचहरू, ह्युरिस्टिक्स, हल्का वजन परीक्षण प्रम्प्टहरू। उच्च दांवहरूको लागि मानव-इन-द-लूप थप्नुहोस्।

  7. अवलोकनयोग्यता - लगहरू, ट्रेसहरू, मेट्रिक्स, मूल्याङ्कन ड्यासबोर्डहरू। प्रति अनुरोध लागत ट्र्याक गर्नुहोस्।

  8. फ्रन्टएन्ड - स्पष्ट सुविधा, सम्पादन योग्य आउटपुट, सरल निर्यात। डिलाइट वैकल्पिक छैन।

सुरक्षा र सुरक्षा कुनै दिन हुने कुरा होइन। कम्तिमा, LLM अनुप्रयोगहरूको लागि OWASP शीर्ष १० विरुद्ध खतरा-मोडेल LLM-विशिष्ट जोखिमहरू (प्रम्प्ट इंजेक्शन, डेटा एक्सफिल्टरेशन, असुरक्षित उपकरण प्रयोग), र तपाईंको NIST AI RMF नियन्त्रणहरूमा न्यूनीकरणहरू बाँध्नुहोस् [4][2]।

वितरण: तपाईंका पहिलो १०० प्रयोगकर्ताहरू 🎯

प्रयोगकर्ता छैनन्, स्टार्टअप छैनन्। एआई कम्पनी कसरी सुरु गर्ने भन्ने कुरा वास्तवमा वितरण इन्जिन कसरी सुरु गर्ने भन्ने हो।

  • समस्याग्रस्त समुदायहरू - विशिष्ट फोरमहरू, स्ल्याक समूहहरू, वा उद्योग न्यूजलेटरहरू। पहिले उपयोगी हुनुहोस्।

  • संस्थापक-नेतृत्वमा रहेका डेमोहरू - वास्तविक डेटा सहितको १५-मिनेटको प्रत्यक्ष सत्रहरू। रेकर्ड गर्नुहोस्, त्यसपछि जताततै क्लिपहरू प्रयोग गर्नुहोस्।

  • PLG हुकहरू - नि:शुल्क पढ्न-मात्र आउटपुट; निर्यात वा स्वचालित गर्न भुक्तानी गर्नुहोस्। कोमल घर्षणले काम गर्छ।

  • साझेदारी - तपाईंका प्रयोगकर्ताहरू पहिले नै बसोबास गर्ने ठाउँहरूलाई एकीकृत गर्नुहोस्। एउटा एकीकरण एउटा राजमार्ग हुन सक्छ।

  • सामग्री - मेट्रिक्स सहितको इमानदार टुक्राटुक्रा पोस्टहरू। मानिसहरू अस्पष्ट विचार नेतृत्वको तुलनामा विशिष्टताहरू चाहन्छन्।

घमण्ड गर्न लायक सानो जीतले महत्व राख्छ: समय बचत भएको केस स्टडी, विश्वासयोग्य भाजकको साथ शुद्धतामा वृद्धि।

मूल्यसँग मिल्ने मूल्य निर्धारण 💸

सरल, व्याख्या गर्न सकिने योजनाबाट सुरु गर्नुहोस्:

  • प्रयोगमा आधारित : अनुरोधहरू, टोकनहरू, प्रशोधन गरिएका मिनेटहरू। निष्पक्षता र प्रारम्भिक अपनाउनको लागि उत्कृष्ट।

  • सिट-आधारित : जब सहकार्य र लेखापरीक्षण महत्वपूर्ण हुन्छन्।

  • हाइब्रिड : आधार सदस्यता र मिटर गरिएको अतिरिक्त। स्केलिङ गर्दा बत्तीहरू बालेर राख्छ।

व्यावसायिक सुझाव: मूल्यलाई कामसँग जोड्नुहोस्, मोडेलसँग होइन। यदि तपाईंले ५ घण्टाको घण्टौंको काम हटाउनुभयो भने, मूल्य सिर्जना गरिएको मूल्यको नजिक पुग्छ। टोकनहरू बेच्ने होइन, परिणामहरू बेच्ने हो।

मूल्याङ्कन: बोरिंग सामानहरू नाप्नुहोस् 📏

हो, मूल्याङ्कनहरू निर्माण गर्नुहोस्। होइन, तिनीहरू पूर्ण हुनु आवश्यक छैन। ट्र्याक:

  • कार्य सफलता दर - के आउटपुटले स्वीकृति मापदण्ड पूरा गर्यो?

  • दूरी सम्पादन गर्नुहोस् - मानिसहरूले आउटपुटमा कति परिवर्तन गरे?

  • विलम्बता - p50 र p95। मानिसहरूले झन्झट देख्छन्।

  • प्रति कार्य लागत - प्रति टोकन मात्र होइन।

  • अवधारण र सक्रियता - साप्ताहिक सक्रिय खाताहरू; प्रति प्रयोगकर्ता कार्यप्रवाह चल्छ।

सरल लूप: ~२० वास्तविक कार्यहरूको "सुनौलो सेट" राख्नुहोस्। प्रत्येक रिलीजमा, तिनीहरूलाई स्वतः चलाउनुहोस्, डेल्टाहरू तुलना गर्नुहोस्, र हरेक हप्ता १० अनियमित लाइभ आउटपुटहरूको समीक्षा गर्नुहोस्। छोटो कारण कोड (जस्तै, HALLUCINATION , TONE , FORMAT ) को साथ असहमतिहरू लग गर्नुहोस् ताकि तपाईंको रोडम्याप वास्तविकतामा नक्सा होस्।

टाउको दुखाइ बिना विश्वास, सुरक्षा र अनुपालन 🛡️

तपाईंको नीति कागजातमा मात्र नभई तपाईंको उत्पादनमा सुरक्षा उपायहरू समावेश गर्नुहोस्:

  • स्पष्ट दुरुपयोग रोक्न इनपुट फिल्टरिङ

  • स्किमा र व्यापार नियमहरू विरुद्ध आउटपुट प्रमाणीकरण

  • उच्च-प्रभावकारी निर्णयहरूको लागि मानवीय समीक्षा

  • स्पष्ट खुलासा । कुनै रहस्यमय दाबी छैन।

निष्पक्षता, पारदर्शिता र जवाफदेहिताको लागि OECD AI सिद्धान्तहरूलाई आफ्नो उत्तर ताराको रूपमा प्रयोग गर्नुहोस्; मार्केटिङ दावीहरूलाई FTC को मापदण्डहरूसँग मिल्दोजुल्दो राख्नुहोस्; र यदि तपाईं व्यक्तिगत डेटा प्रशोधन गर्नुहुन्छ भने, ICO को मार्गदर्शन र डेटा-न्यूनीकरण मानसिकता [5][3][1] मा काम गर्नुहोस्।

३०-६०-९० दिनको सुरुवात योजना, अनग्ल्यामर संस्करण ⏱️

दिन १–३०

  • १० लक्षित प्रयोगकर्ताहरूसँग अन्तर्वार्ता लिनुहोस्; २० वास्तविक कलाकृतिहरू सङ्कलन गर्नुहोस्।

  • एउटा साँघुरो कार्यप्रवाह निर्माण गर्नुहोस् जुन मूर्त आउटपुटको साथ समाप्त हुन्छ।

  • बन्द गरिएको बिटा ५ खाताहरूमा पठाउनुहोस्। प्रतिक्रिया विजेट थप्नुहोस्। सम्पादनहरू स्वचालित रूपमा कैद गर्नुहोस्।

  • आधारभूत मूल्याङ्कनहरू थप्नुहोस्। लागत, विलम्बता, र कार्य सफलता ट्र्याक गर्नुहोस्।

दिन ३१–६०

  • प्रम्प्टहरू कडा पार्नुहोस्, पुन: प्राप्ति थप्नुहोस्, विलम्बता घटाउनुहोस्।

  • एउटा सरल योजनाको साथ भुक्तानीहरू कार्यान्वयन गर्नुहोस्।

  • २ मिनेटको डेमो भिडियोको साथ सार्वजनिक प्रतीक्षा सूची सुरु गर्नुहोस्। साप्ताहिक रिलीज नोटहरू सुरु गर्नुहोस्।

  • हस्ताक्षर गरिएका पाइलटहरूसँग ल्याण्ड ५ डिजाइन साझेदारहरू।

दिन ६१–९०

  • स्वचालन हुक र निर्यात परिचय गर्नुहोस्।

  • आफ्नो पहिलो १० भुक्तानी लोगोहरू लक गर्नुहोस्।

  • २ वटा छोटो केस स्टडी प्रकाशित गर्नुहोस्। तिनीहरूलाई विशिष्ट राख्नुहोस्, कुनै पनि झन्झट नहोस्।

  • मोडेल रणनीति v2 मा निर्णय गर्नुहोस्: फाइन-ट्यून वा डिस्टिल्ड गर्नुहोस् जहाँ यसले स्पष्ट रूपमा फिर्ता दिन्छ।

के यो उत्तम छ? होइन। के यो कर्षण प्राप्त गर्न पर्याप्त छ? पक्कै पनि।

कोष सङ्कलन गर्ने कि नगर्ने, र यसको बारेमा कसरी कुरा गर्ने 💬

निर्माण गर्न तपाईंलाई अनुमति आवश्यक पर्दैन। तर यदि तपाईंले उठाउनुभयो भने:

  • कथा : पीडादायी समस्या, तीखो वेज, डेटा फाइदा, वितरण योजना, स्वस्थ प्रारम्भिक मेट्रिक्स।

  • डेक : समस्या, समाधान, कसलाई वास्ता छ, डेमो स्क्रिनसटहरू, GTM, वित्तीय मोडेल, रोडम्याप, टोली।

  • परिश्रम : सुरक्षा मुद्रा, गोपनीयता नीति, अपटाइम, लगिङ, मोडेल विकल्पहरू, मूल्याङ्कन योजना [2][4]।

यदि तपाईंले उठाउनुभएन भने:

  • राजस्वमा आधारित वित्त, पूर्वभुक्तानी, वा सानो छुट सहितको वार्षिक सम्झौताहरूमा भर पर्नुहोस्।

  • लीन इन्फ्रा छनौट गरेर बर्न कम राख्नुहोस्। मोडल वा सर्भरलेस कामहरू लामो समयको लागि पर्याप्त हुन सक्छन्।

दुवै तरिकाले काम गर्छ। प्रति महिना बढी सिक्ने तरिका रोज्नुहोस्।

वास्तवमा पानी अटाउने खाडलहरू 🏰

एआईमा, खाडलहरू चिप्लो हुन्छन्। तैपनि, तपाईं तिनीहरूलाई बनाउन सक्नुहुन्छ:

  • कार्यप्रवाह लक-इन - दैनिक बानी बन्नुहोस्, पृष्ठभूमि API होइन।

  • निजी कार्यसम्पादन - प्रतिस्पर्धीहरूले कानुनी रूपमा पहुँच गर्न नसक्ने स्वामित्व डेटामा ट्युनिङ।

  • वितरण - विशिष्ट दर्शक, एकीकरण, वा च्यानल फ्लाईव्हीलको स्वामित्व।

  • स्विचिङ लागतहरू - टेम्प्लेटहरू, फाइन-ट्यूनहरू, र ऐतिहासिक सन्दर्भ जुन प्रयोगकर्ताहरूले हल्का रूपमा त्याग्ने छैनन्।

  • ब्रान्ड विश्वास - सुरक्षा मुद्रा, पारदर्शी कागजातहरू, उत्तरदायी समर्थन। यसले मिश्रित बनाउँछ।

इमानदारीपूर्वक भनौं, केही खाडलहरू सुरुमा पोखरी जस्तै हुन्छन्। त्यो ठीक छ। पोखरीलाई टाँसिने बनाउनुहोस्।

एआई स्टार्टअपहरूलाई रोक्ने सामान्य गल्तीहरू 🧯

  • डेमो-मात्र सोच - स्टेजमा राम्रो, उत्पादनमा कमजोर। पुन: प्रयास, इडेम्पोटेन्सी, र मनिटरहरू चाँडै थप्नुहोस्।

  • अस्पष्ट समस्या - यदि तपाईंको ग्राहकले तपाईंलाई अपनाइसकेपछि के परिवर्तन भयो भनेर भन्न सक्दैन भने, तपाईं समस्यामा हुनुहुन्छ।

  • बेन्चमार्कहरूमा ओभरफिटिङ - तपाईंको प्रयोगकर्तालाई वास्ता नभएको लिडरबोर्डमा रमाउनु।

  • UX - AI लाई बेवास्ता गर्नु सही हो तर अप्ठ्यारो अझै पनि असफल हुन्छ। बाटोहरू छोटो पार्नुहोस्, आत्मविश्वास देखाउनुहोस्, सम्पादनहरूलाई अनुमति दिनुहोस्।

  • लागत गतिशीलतालाई बेवास्ता गर्दै - क्यासिङको अभाव, ब्याचिङ छैन, डिस्टिलेसन योजना छैन। मार्जिनले महत्व राख्छ।

  • कानुनी अन्तिम - गोपनीयता र दावीहरू ऐच्छिक छैनन्। जोखिम संरचना गर्न NIST AI RMF र एप-स्तर खतराहरू कम गर्न OWASP LLM शीर्ष १० प्रयोग गर्नुहोस् [2][4]।

संस्थापकको साप्ताहिक चेकलिस्ट 🧩

  • ग्राहकले देख्ने कुरा पठाउनुहोस्।

  • १० अनियमित आउटपुटहरूको समीक्षा गर्नुहोस्; ३ सुधारहरू नोट गर्नुहोस्।

  • ३ जना प्रयोगकर्ताहरूसँग कुरा गर्नुहोस्। एउटा पीडादायी उदाहरणको लागि सोध्नुहोस्।

  • एउटा भ्यानिटी मेट्रिक मार्नुहोस्।

  • रिलिज नोट लेख्नुहोस्। सानो जित मनाउनुहोस्। कफी पिउनुहोस्, सायद धेरै।

यो एआई कम्पनी कसरी सुरु गर्ने भन्ने अनौठो रहस्य हो। स्थिरताले प्रतिभालाई हराउँछ, जुन अनौठो रूपमा सान्त्वनादायी छ।

TL; डा. 🧠✨

एआई कम्पनी कसरी सुरु गर्ने भन्ने कुरा विदेशी अनुसन्धानको बारेमा होइन। यो पछाडि पैसा भएको समस्या छान्ने, सही मोडेलहरूलाई विश्वसनीय कार्यप्रवाहमा बेर्ने, र तपाईंलाई स्थिरतासँग एलर्जी भएको जस्तो दोहोर्याउने बारे हो। कार्यप्रवाहको स्वामित्व लिनुहोस्, प्रतिक्रिया सङ्कलन गर्नुहोस्, हल्का रेलिङहरू निर्माण गर्नुहोस्, र आफ्नो मूल्य निर्धारण ग्राहक मूल्यसँग बाँध्नुहोस्। शंका हुँदा, तपाईंलाई केहि नयाँ सिकाउने सबैभन्दा सरल कुरा पठाउनुहोस्। त्यसपछि अर्को हप्ता फेरि गर्नुहोस् ... र अर्को हप्ता।

तिमीले यो बुझ्यौ। अनि यदि यहाँ कतै कुनै रूपक छुट्यो भने, त्यो ठीक छ - स्टार्टअपहरू बिलहरू भएका फोहोर कविताहरू हुन्।

सन्दर्भ सामग्रीहरू

  1. ICO - UK GDPR: डेटा सुरक्षाको लागि गाइड: थप पढ्नुहोस्

  2. NIST - AI जोखिम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क: थप पढ्नुहोस्

  3. FTC - एआई र विज्ञापन दावीहरूमा व्यापार मार्गदर्शन: थप पढ्नुहोस्

  4. OWASP - ठूला भाषा मोडेल अनुप्रयोगहरूको लागि शीर्ष १०: थप पढ्नुहोस्

  5. OECD - AI सिद्धान्तहरू: थप पढ्नुहोस्

आधिकारिक एआई सहायक स्टोरमा नवीनतम एआई खोज्नुहोस्

हाम्रो बारेमा

ब्लगमा फर्कनुहोस्