AI এজেন্ট ও অটোমেশন

ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং

এমন পাইপলাইন, যা আপনার কাজের ভাষাগুলোতে আপনার টেক্সট ক্লাসিফাই করে, তথ্য নিষ্কাশন করে, সারসংক্ষেপ তৈরি করে ও সার্চ করে; পরিমাপ করা সঠিকতা এবং মডেল নিশ্চিত না হলে মানুষের রিভিউসহ।

আপনার প্রকল্প নিয়ে কথা বলুনNLP প্রজেক্ট নিয়ে আলোচনা করুন

অসংগঠিত টেক্সটকে ব্যবহারযোগ্য ডেটায় রূপ দিন

ইমেইল, টিকিট, চুক্তি, রিভিউ ও ট্রান্সক্রিপ্টে এমন তথ্য থাকে, যা কেউ পড়ে না দেখা পর্যন্ত আপনার সিস্টেম ব্যবহার করতে পারে না। আমরা এমন NLP পাইপলাইন তৈরি করি, যা সেই টেক্সট ক্লাসিফাই করে, তা থেকে তথ্য নিষ্কাশন করে, সারসংক্ষেপ তৈরি করে ও সার্চ করে; এতে ব্যবহার করা হয় spaCy ও Hugging Face transformers-এর মতো লাইব্রেরি, লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল, অথবা দুটোর সমন্বয়। পাইপলাইনগুলো ইংরেজি এবং আরবি, হিব্রু ও বাংলাসহ অন্যান্য ভাষায় কাজ করে, আপনার নিজস্ব ডেটার লেবেল করা উদাহরণে পরিমাপ করা হয়, এবং অনিশ্চিত কেসে আন্দাজ না করে সেগুলো মানুষের কাছে পাঠায়।

AI-সহায়তায়, বিশেষজ্ঞদের যাচাই করা NLP

AI যেভাবে সহায়তা করে

  • অ্যানোটেশনের জন্য AI আগেভাগে টেক্সট লেবেল করে; আপনার ডোমেইন বিশেষজ্ঞরা লেবেলগুলো নিশ্চিত বা সংশোধন করেন।
  • LLM তথ্য নিষ্কাশনের প্রম্পট ও টেস্ট কেসের খসড়া তৈরি করে, যা আপনার ডেটায় ট্রেন করা মডেলের সাথে তুলনা করে দেখা হয়।
  • কোডিং এজেন্ট পাইপলাইন কোড, কানেক্টর ও মূল্যায়নের স্ক্রিপ্টের খসড়া তৈরি করে, যা ইঞ্জিনিয়াররা রিভিউ করেন।
  • পাইপলাইন কোথায় হোঁচট খাচ্ছে, তা দেখাতে AI ভুলগুলোকে ধরন ও ভাষা অনুযায়ী সাজায়।

আমাদের বিশেষজ্ঞদের দায়িত্ব

  • লেবেলের সংজ্ঞা এবং অ্যানোটেটরদের অনুসরণ করা নির্দেশিকা
  • প্রতিটি কাজের জন্য মডেল বা প্রম্পট, যা বেছে নেওয়া হয় পরিমাপ করা মান ও খরচের ভিত্তিতে
  • কনফিডেন্স থ্রেশহোল্ড, এবং কোন আইটেম মানুষের রিভিউতে যাবে
  • ব্যক্তিগত ডেটা হ্যান্ডলিং: রিড্যাকশন, অ্যাক্সেস ও রিটেনশন

কোন পদ্ধতি সাধারণত কোথায় উপযুক্ত

নমুনা সূচনাবিন্দু; প্রতিটি কাজের চূড়ান্ত পছন্দ ঠিক হয় আপনার নিজস্ব লেবেল করা টেক্সটে টেস্টের ভিত্তিতে।

নিয়মভিত্তিকট্রেন করা মডেলLLM প্রম্পটিংমানুষের রিভিউ
ভাষা শনাক্তকরণকিছু ক্ষেত্রে উপযুক্তসাধারণত বেশ উপযুক্তকদাচিৎ সঠিক পছন্দকদাচিৎ সঠিক পছন্দ
বিষয় ও উদ্দেশ্য অনুযায়ী ক্লাসিফিকেশনকিছু ক্ষেত্রে উপযুক্তসাধারণত বেশ উপযুক্তসাধারণত বেশ উপযুক্তকিছু ক্ষেত্রে উপযুক্ত
নাম, তারিখ ও অর্থের পরিমাণকিছু ক্ষেত্রে উপযুক্তসাধারণত বেশ উপযুক্তকিছু ক্ষেত্রে উপযুক্তকিছু ক্ষেত্রে উপযুক্ত
চুক্তির ধারা নিষ্কাশনকদাচিৎ সঠিক পছন্দকিছু ক্ষেত্রে উপযুক্তসাধারণত বেশ উপযুক্তসাধারণত বেশ উপযুক্ত
সেন্টিমেন্ট ও থিমকদাচিৎ সঠিক পছন্দসাধারণত বেশ উপযুক্তকিছু ক্ষেত্রে উপযুক্তকিছু ক্ষেত্রে উপযুক্ত
দীর্ঘ ডকুমেন্টের সারসংক্ষেপকদাচিৎ সঠিক পছন্দকিছু ক্ষেত্রে উপযুক্তসাধারণত বেশ উপযুক্তকিছু ক্ষেত্রে উপযুক্ত
  • সাধারণত বেশ উপযুক্ত
  • কিছু ক্ষেত্রে উপযুক্ত
  • কদাচিৎ সঠিক পছন্দ

কাদের কাছে প্রসেস করার মতো টেক্সট আছে

আপনার টিমের সদস্যরা আসা প্রতিটি ইমেইল, টিকিট বা চুক্তি পড়েন শুধু এটুকু ঠিক করতে যে সেটি কোথায় যাবে, বা কয়েকটি তথ্য বের করে নিতে, আর জমে থাকা কাজ তাঁদের সাজানোর গতির চেয়েও দ্রুত বাড়ে।

  • আসা টিকিট ও ইমেইল বিষয় ও জরুরিতা অনুযায়ী সাজানো সাপোর্ট অপারেশনস টিম
  • চুক্তি থেকে তারিখ ও শর্তাবলি বের করা লিগ্যাল ও প্রকিউরমেন্ট টিম
  • একাধিক ভাষায় লেখা রিভিউ ও সার্ভে পড়া ইনসাইট টিম

আপনি কী পাবেন

আপনার টেক্সটকে কেন্দ্র করে তৈরি NLP পাইপলাইন

  • বহুভাষিক প্রসেসিং

    ভাষা শনাক্তকরণ, অনুবাদের ধাপ ও ভাষাভিত্তিক মূল্যায়ন, যার আওতায় ইংরেজি, ডান-থেকে-বামে লেখা আরবি ও হিব্রু, বাংলা এবং আপনার প্রয়োজনীয় অন্যান্য ভাষা।

  • এনটিটি ও ডেটা এক্সট্র্যাকশন

    চুক্তি, ইমেইল ও ট্রান্সক্রিপ্ট থেকে নাম, প্রতিষ্ঠান, তারিখ, অর্থের পরিমাণ ও আপনার কাস্টম এনটিটি বের করে স্ট্রাকচার্ড ফিল্ডে সাজানো।

  • ক্লাসিফিকেশন ও রাউটিং

    উদ্দেশ্য, বিষয় ও অগ্রাধিকার অনুযায়ী ক্লাসিফিকেশন, যা টিকিট ও মেসেজকে সঠিক কিউতে পাঠায়, আর অনিশ্চিত কেসগুলো পাঠায় একজন মানুষের কাছে।

  • সেন্টিমেন্ট ও থিম বিশ্লেষণ

    রিভিউ, সার্ভে ও টিকিটজুড়ে অ্যাসপেক্ট-ভিত্তিক সেন্টিমেন্ট ও টপিক ক্লাস্টারিং, যা দেখায় মানুষ কী নিয়ে বলছেন এবং সে বিষয়ে তাঁদের অনুভূতি কেমন।

  • সারসংক্ষেপ ও সার্চ

    সোর্স অনুচ্ছেদের লিংকসহ দীর্ঘ ডকুমেন্ট ও ট্রান্সক্রিপ্টের সারসংক্ষেপ, সাথে আপনার টেক্সট সংগ্রহজুড়ে সিম্যান্টিক সার্চ।

  • API, ব্যাচ জব ও স্ট্রিম

    API, নির্ধারিত ব্যাচ জব বা স্ট্রিম প্রসেসর হিসেবে ডেলিভার করা পাইপলাইন, যা আপনার ডেটাবেস, ডকুমেন্ট স্টোর ও অ্যাপের সাথে সংযুক্ত।

টেক্সট প্রসেসিংয়ের কাজ যেখানে থামে

  • গ্রাহকদের সাথে কথোপকথন পড়ে AI চ্যাটবটের আওতায়, আর আপনার প্রোডাক্টের ভেতরে প্রশ্নের উত্তর দেওয়া LLM ইন্টিগ্রেশনের আওতায়; এখানে NLP বিপুল পরিমাণ টেক্সট একসাথে প্রসেস করে।
  • স্ক্যান করা পেজ, ছবি ও হাতের লেখার জন্য আগে OCR দরকার; সেই ধাপ স্কোপ করা হয় কম্পিউটার ভিশনের আওতায়, আর টেক্সট মেশিনে পড়ার উপযোগী হলে তারপর NLP কাজ শুরু করে।
  • বিষয়ভিত্তিক বিচার-বিবেচনা থাকে আপনার বিশেষজ্ঞদের হাতে: লেবেলিং ও পরিমাপের কাজ আমরা গুছিয়ে দিই, কিন্তু আপনার টেক্সটের আইনি, চিকিৎসাবিষয়ক বা নীতিগত ব্যাখ্যা আসে আপনার দিক থেকে।
  • অনুবাদের ধাপগুলো বিশ্লেষণের কাজে লাগে; প্রকাশ বা আইনি ব্যবহারের জন্য অনূদিত ডকুমেন্টে পেশাদার অনুবাদক দরকার, যা এই সার্ভিস সরবরাহ করে না।

টেক্সট প্রসেসিংয়ের সাধারণ অনুরোধ

যে ধরনের পরিস্থিতি আমরা সাধারণত স্কোপ করি; এগুলো ক্লায়েন্টের কেস স্টাডি নয়।

  • হাতে সাজানো শেয়ার্ড ইনবক্স

    প্রতিদিন সকালে কেউ একজন একটি শেয়ার্ড ইনবক্স বাছাই করেন। আমরা বিষয় ও জরুরিতা অনুযায়ী মেসেজ ক্লাসিফাই করব, উচ্চ কনফিডেন্সের মেসেজ সরাসরি সঠিক কিউতে পাঠাব, আর অস্পষ্টগুলো প্রস্তাবিত লেবেলসহ একটি রিভিউ তালিকায় রাখব।

  • সই করা চুক্তিতে চাপা পড়া মূল শর্ত

    প্রকিউরমেন্ট টিমের দরকার সই করা চুক্তি থেকে নবায়নের তারিখ, নোটিশ পিরিয়ড ও দায়ের সীমা। আমরা প্রতিটি ফিল্ড বের করব, যে ধারা থেকে এসেছে তার লিংকসহ, আর কম কনফিডেন্সের ফিল্ডগুলো আপনার কন্ট্রাক্ট রেজিস্টারে পৌঁছানোর আগে একজন রিভিউয়ারের কাছে পাঠাব।

  • একাধিক ভাষায় আসা রিভিউ

    একটি প্রোডাক্ট টিম ইংরেজি, আরবি ও বাংলায় রিভিউ পায়। আমরা প্রতিটি রিভিউয়ের ভাষা শনাক্ত করব, উল্লেখ করা দিকগুলো ও সেগুলোর প্রতি মনোভাব ট্যাগ করব, প্রতিটি ভাষার জন্য আলাদাভাবে মান পরিমাপ করব, এবং টিমের পড়ার জন্য বারবার আসা থিমগুলো একসাথে সাজাব।

একটি NLP প্রজেক্ট যেভাবে চলে

  1. 01

    কাজ ও ডেটা রিভিউ

    প্রতিটি কাজ, তার লেবেল এবং সেটি কোন সিদ্ধান্তে ভূমিকা রাখে, তা নির্ধারণ করা, সংশ্লিষ্ট প্রতিটি ভাষায় নমুনা টেক্সট রিভিউ করা, এবং আপনার সাথে মিলে মানদণ্ড ঠিক করা।

  2. 02

    লেবেলিং ও বেসলাইন

    আপনার বিশেষজ্ঞদের সাথে মিলে একটি টেস্ট সেট লেবেল করা, তারপর নিয়মভিত্তিক পদ্ধতি ও spaCy মডেল থেকে শুরু করে ফাইন-টিউন করা ট্রান্সফর্মার ও LLM পর্যন্ত বিভিন্ন পদ্ধতি মান ও খরচের দিক থেকে তুলনা করা।

  3. 03

    পাইপলাইন ইন্টিগ্রেশন

    API, ব্যাচ জব বা স্ট্রিম হিসেবে পাইপলাইন তৈরি করা, কনফিডেন্স থ্রেশহোল্ড, অনিশ্চিত আইটেমের জন্য মানুষের রিভিউ এবং আপনার সিস্টেমের সাথে সংযোগসহ।

  4. 04

    মনিটরিং ও উন্নতি

    প্রোডাকশনে মান, ড্রিফট ও সংশোধন ট্র্যাক করা, এবং আপনার ডেটার ভাষায় পরিবর্তন এলে রিট্রেন করা বা প্রম্পট সমন্বয় করা।

AI টুল নিয়ে কাজের দুটি উপায়

আমরা তৈরি করার সময় AI কোডিং এজেন্ট আপনার কোড কোথায় প্রসেস করতে পারবে, তা বেছে নিন। দুই ক্ষেত্রেই ইঞ্জিনিয়ারিং মানদণ্ড একই।

নিশ্চিত নন? স্কোপিংয়ের সময় আমরা একটি সুপারিশ করব। AI ব্যবহারের বিকল্প তুলনা করুন

ডিজাইন, QA ও পরিচালনা যেভাবে আপনার পাইপলাইনকে সহায়তা করে

  • আপনার কর্মীদের জন্য রিভিউ স্ক্রিন

    ডিজাইনাররা সেই স্ক্রিনগুলো তৈরি করেন, যেখানে কর্মীরা নিষ্কাশিত ফিল্ড যাচাই করেন, লেবেল সংশোধন করেন ও সারসংক্ষেপ গ্রহণ করেন, যাতে সংশোধন দ্রুত হয় এবং তা আবার মূল্যায়নে যুক্ত হয়।

  • লেবেল করা টেস্ট সেটসহ QA

    QA প্রতিটি কাজ ও ভাষার জন্য লেবেল করা টেস্ট সেট রাখে, প্রতিটি ক্লাসের প্রিসিশন ও রিকল ট্র্যাক করে, এবং মডেল, প্রম্পট বা পাইপলাইন বদলানোর পর আবার রিগ্রেশন চেক চালায়।

  • মনিটর করা পাইপলাইন

    DevOps কিউ মনিটরিং, রিট্রাই, অ্যালার্টিং ও খরচ ট্র্যাকিংসহ পাইপলাইনগুলো পরিচালনা করে, হোস্টেড API-তে, অথবা টেক্সট আপনার এনভায়রনমেন্টে রাখতেই হলে প্রাইভেট ইনফ্রাস্ট্রাকচারে।

  • সময়ের সাথে মান বজায় রাখা

    আমরা ড্রিফটের দিকে নজর রাখি, যেমন আপনার টেক্সটে নতুন প্রোডাক্ট, শব্দ বা ভাষা, আপনার সাথে সংশোধনগুলো রিভিউ করি, এবং রিগ্রেশন চেকের পর মডেল বা প্রম্পট আপডেট করি।

প্রশ্নোত্তর

সাধারণ প্রশ্নাবলী

আপনারা কোন কোন ভাষা সাপোর্ট করতে পারেন?

ইংরেজি এবং আরবি, হিব্রু ও বাংলাসহ আরও অনেক ভাষা। মান ভাষা ও কাজভেদে ভিন্ন হয়, তাই চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে আমরা আপনার নিজস্ব টেক্সটে আপনার প্রয়োজনীয় প্রতিটি ভাষা মূল্যায়ন করি, এবং যে ভাষায় তৈরি মডেল কম, সেখানে বাড়তি লেবেলিংয়ের পরিকল্পনা করি।

আমাদের কি LLM ব্যবহার করা উচিত, নাকি কাস্টম NLP মডেল?

এটি নির্ভর করে কাজের পরিমাণ, খরচ, গতি এবং কাজটি কতটা স্থিতিশীল, তার ওপর। অল্প লেবেল করা ডেটা দিয়েই LLM নানা ধরনের কাজ সামলাতে পারে; ছোট, ট্রেন করা মডেল প্রায়ই বেশি পরিমাণ কাজে কম খরচের ও বেশি সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়। আমরা আপনার টেস্ট সেটে দুটোই তুলনা করি, আর অনেক পাইপলাইনে দুটোকে একসাথে ব্যবহার করা হয়।

এটি কতটা সঠিক হবে?

আপনার ডেটা না দেখে আমরা কোনো সংখ্যার প্রতিশ্রুতি দিতে পারি না। ডেভেলপমেন্টের আগে আমরা আপনার সাথে মিলে টার্গেট মেট্রিক ঠিক করি, আপনার বিশেষজ্ঞদের যাচাই করা একটি টেস্ট সেটে সেগুলো পরিমাপ করি, এবং কম কনফিডেন্সের ফলাফলকে নিশ্চিত বলে চালিয়ে না দিয়ে মানুষের কাছে পাঠাই।

সংবেদনশীল ডকুমেন্ট কি আমাদের এনভায়রনমেন্টের ভেতরেই থাকতে পারে?

হ্যাঁ। পাইপলাইন আপনার ক্লাউড অ্যাকাউন্টে বা ওপেন-ওয়েট মডেলসহ প্রাইভেট ইনফ্রাস্ট্রাকচারে চলতে পারে, এবং যেকোনো বাইরের কলের আগে ব্যক্তিগত ডেটা রিড্যাক্ট করা যায়। আমাদের ডেভেলপমেন্টের কাজে প্রাইভেট / লোকাল AI ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে AI কোডিং মডেল চলে একটি সম্মত সীমানার ভেতরে; Claude Code / OpenAI Codex ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে সম্মত অ্যাকাউন্ট শর্তাবলির অধীনে বাণিজ্যিক কোডিং এজেন্ট ব্যবহার করা হয়।

সব কেস স্টাডি দেখুন
সব প্রজেক্ট দেখুন
সব লেখা দেখুন

আপনার টেক্সট ডেটাকে কাজে লাগান

আপনি যে ধরনের টেক্সট নিয়ে কাজ করেন, তার একটি নমুনা পাঠান। কোন কাজগুলো NLP-এর জন্য উপযুক্ত, প্রতিটির জন্য কোন পদ্ধতি মানানসই এবং মান কীভাবে পরিমাপ করা হবে, আমরা তার পরামর্শ দেব।

আপনার প্রকল্প নিয়ে কথা বলুনNLP ইঞ্জিনিয়ারের সাথে কথা বলুন