Kakao Mobility, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर Gemini Nano का इस्तेमाल करके लागत कम करती है और कॉल कन्वर्ज़न को 45% तक बढ़ाती है

Kakao Mobility, दक्षिण कोरिया में मोबिलिटी से जुड़ी सेवाएं देने वाली एक प्रमुख कंपनी है. यह Kakao T ऐप्लिकेशन के ज़रिए, परिवहन और डिलीवरी से जुड़ी कई तरह की सेवाएं उपलब्ध कराती है. इनमें टैक्सी बुक करना, नेविगेशन, बाइक और स्कूटर शेयर करना, पार्किंग, और पार्सल डिलीवरी शामिल हैं. Kakao Mobility की टीम ने Gemini Nano का इस्तेमाल किया. इसके लिए, ML Kit के GenAI प्रॉम्प्ट API का इस्तेमाल किया गया. इससे, बाइक शेयर करने की सेवा के लिए पार्किंग की सुविधा दी जा सकी. साथ ही, नेविगेशन और डिलीवरी सेवाओं के लिए पते की जानकारी डालने की सुविधा को बेहतर बनाया जा सका.

Kakao T ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करने वाले लोगों की संख्या तीन करोड़ से ज़्यादा है. साथ ही, बाइक शेयर करने की सेवा, इसकी सबसे लोकप्रिय सेवाओं में से एक है. हालांकि, कई उपयोगकर्ता साइकल या स्कूटर का इस्तेमाल न करने पर, उन्हें गलत तरीके से पार्क कर रहे थे. इस वजह से, पार्किंग से जुड़े नियमों के उल्लंघन के मामलों में बढ़ोतरी हुई और सुरक्षा से जुड़ी समस्याएं बढ़ीं. इसके नतीजे के तौर पर, लोगों ने शिकायतें कीं, जुर्माना लगाया गया, और वाहनों को टो किया गया. इन समस्याओं की वजह से, Kakao Mobility और उसकी बाइक शेयर करने की सेवाओं के बारे में लोगों की राय खराब होने लगी.

“एमएल किट के GenAI प्रॉम्प्ट एपीआई और Gemini Nano का इस्तेमाल करके, हम ऐसी सुविधाओं को तुरंत लागू कर पाए जिनसे उपयोगकर्ता अनुभव से समझौता किए बिना, सोशल वैल्यू को बेहतर बनाया जा सकता है. Kakao Mobility, डिवाइस पर मौजूद एआई को इस्तेमाल करना जारी रखेगा, ताकि लोगों को सुरक्षित और ज़्यादा सुविधाजनक सेवाएं दी जा सकें.” — विसुक रयू, हेड ऑफ़ क्लाइंट डेवलपमेंट डिवीज़न

इन समस्याओं को हल करने के लिए, टीम ने शुरुआत में इमेज पहचानने वाला एक मॉडल डिज़ाइन किया. इससे उपयोगकर्ताओं को यह सूचना मिलती है कि उनकी बाइक या स्कूटर, स्थानीय कानूनों और सुरक्षा मानकों के हिसाब से सही तरीके से पार्क किया गया है या नहीं. इस मॉडल को क्लाउड पर चलाने से, सर्वर का ज़्यादा खर्च आता. इसके अलावा, उपयोगकर्ताओं की अपलोड की गई फ़ोटो में उनकी पार्किंग की जगह की जानकारी शामिल थी. इसलिए, टीम निजता या सुरक्षा से जुड़ी किसी भी समस्या से बचना चाहती थी. टीम को एक ज़्यादा भरोसेमंद और किफ़ायती समाधान की ज़रूरत थी.

टीम, Kakao T ऐप्लिकेशन में पार्सल डिलीवरी सेवा के लिए, इकाई निकालने की सुविधा को बेहतर बनाना चाहती थी. पहले, उपयोगकर्ता चैट इंटरफ़ेस पर आसानी से पार्सल डिलीवरी का ऑर्डर दे पाते थे. हालांकि, डिलीवरी का ऑर्डर शुरू करने के लिए, ड्राइवर को ऑर्डर फ़ॉर्म में पता मैन्युअल तरीके से डालना पड़ता था. यह प्रक्रिया मुश्किल थी और इसमें मानवीय गड़बड़ी होने की आशंका रहती थी. टीम ने इस प्रोसेस को आसान बनाने की कोशिश की, ताकि डिलीवरी करने वाले लोगों के लिए ऑर्डर फ़ॉर्म को तेज़ी से और आसानी से पूरा किया जा सके.

ML Kit के GenAI Prompt API की मदद से, उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना

टीम ने क्लाउड पर आधारित Gemini मॉडल की तुलना, ML Kit के GenAI Prompt API के ज़रिए ऐक्सेस किए गए Gemini Nano से की. Kakao Mobility के Android ऐप्लिकेशन डेवलपर, जिनू पार्क ने कहा, “निजता, लागत, सटीकता, और जवाब देने की स्पीड की समीक्षा करने के बाद, ML Kit का GenAI Prompt API सबसे अच्छा विकल्प था.” 

टीम ने, गलत तरीके से पार्क की गई बाइक या स्कूटर की समस्या को हल करने के लिए, ML Kit GenAI API SDK के ज़रिए Gemini Nano की मल्टीमॉडल सुविधा का इस्तेमाल किया. इससे यह पता लगाया जा सका कि जब कोई बाइक या स्कूटर, पीले रंग की टेक्टाइल पेविंग पर पार्क किया जाता है, तब वह स्थानीय कानूनों का उल्लंघन करता है. सोच-समझकर तैयार किए गए प्रॉम्प्ट की मदद से, उन्होंने पार्किंग की फ़ोटो वाली 200 से ज़्यादा लेबल की गई इमेज का आकलन किया. साथ ही, इनपुट को लगातार बेहतर बनाया. इस आकलन को, सटीक होने, सही होने, याद रखने, और F1 स्कोर जैसी जानी-मानी मेट्रिक के ज़रिए मापा गया. इससे यह पक्का किया गया कि यह सुविधा, प्रोडक्शन-लेवल की क्वालिटी और भरोसेमंद होने के मानकों को पूरा करती है.

अब उपयोगकर्ता, पार्क की गई अपनी बाइक या स्कूटर की फ़ोटो ले सकते हैं. इसके बाद, ऐप्लिकेशन उन्हें बताएगा कि उसे सही तरीके से पार्क किया गया है या नहीं. अगर उसे सही तरीके से पार्क नहीं किया गया है, तो ऐप्लिकेशन उन्हें इसके बारे में दिशा-निर्देश देगा. यह पूरी प्रोसेस, डिवाइस पर कुछ ही सेकंड में हो जाती है. इससे उपयोगकर्ता की जगह और जानकारी सुरक्षित रहती है. 

टीम ने फिर से ML Kit के GenAI प्रॉम्प्ट एपीआई का इस्तेमाल किया, ताकि आसानी से इकाई निकालने की सुविधा बनाई जा सके. इससे, नैचुरल लैंग्वेज में लिखे गए उपयोगकर्ताओं के डिलीवरी ऑर्डर को प्रोसेस किया जा सका. अगर उन्होंने मशीन लर्निंग की पारंपरिक तकनीक का इस्तेमाल किया होता, तो उन्हें ट्रेनिंग के लिए बड़े डेटासेट की ज़रूरत होती. साथ ही, मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता हासिल करने की भी ज़रूरत होती. इसके बजाय, वे इस तरह के प्रॉम्प्ट से शुरुआत कर सकते हैं, "मैसेज से, पाने वाले का नाम, पता, और फ़ोन नंबर निकालो." टीम ने आकलन के लिए, करीब 200 हाई-क्वालिटी वाले उदाहरण तैयार किए. साथ ही, सबसे अच्छा नतीजा पाने के लिए, कई बार प्रॉम्प्ट का आकलन किया. सबसे असरदार तरीके के तौर पर, फ़्यू-शॉट प्रॉम्प्टिंग नाम की तकनीक का इस्तेमाल किया गया. साथ ही, नतीजों का बारीकी से विश्लेषण किया गया, ताकि यह पक्का किया जा सके कि आउटपुट में कम से कम भ्रमित करने वाली जानकारी शामिल हो.

“ML Kit के Prompt API की मदद से, डेवलपर को कम मेहनत करनी पड़ती है. साथ ही, यह उपयोगकर्ता के डिवाइस पर बेहतर सुरक्षा और भरोसेमंद तरीके से काम करता है. इससे तेज़ी से प्रोटोटाइप बनाने में मदद मिलती है. साथ ही, इंफ़्रास्ट्रक्चर पर निर्भरता कम होती है और कोई अतिरिक्त शुल्क नहीं लगता. हमारा सुझाव है कि आप भी इसे आज़माएं.” — जिनू पार्क, Kakao Mobility में Android ऐप्लिकेशन डेवलपर

ML Kit के GenAI Prompt API की मदद से बेहतर नतीजे पाना

इस वजह से, इकाई निकालने की सुविधा हर ऑर्डर की ज़रूरी जानकारी को सही तरीके से पहचानती है. भले ही, कई नाम और पते डाले गए हों. इस सुविधा को ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुंचाने और बेहतर फ़ॉलबैक उपलब्ध कराने के लिए, टीम ने Gemini Flash का इस्तेमाल करके क्लाउड-आधारित पाथ भी लागू किया.

ML Kit के GenAI Prompt API को लागू करने से, Kakao Mobility की टीम को काफ़ी बचत हुई है. ऐसा इसलिए हुआ, क्योंकि टीम ने उपयोगकर्ता के डिवाइस पर एआई का इस्तेमाल शुरू कर दिया है. बाइक पार्किंग की जगह का विश्लेषण करने की सुविधा अभी लॉन्च नहीं हुई है. हालांकि, पते की जानकारी डालने की सुविधा में सुधार करने से पहले ही अच्छे नतीजे मिले हैं: 

• डिलीवरी वाले ऑर्डर को पूरा करने में लगने वाले समय में 24% की कमी आई है.
• नए उपयोगकर्ताओं के लिए कन्वर्ज़न रेट में 45% और मौजूदा उपयोगकर्ताओं के लिए 6% की बढ़ोतरी हुई है.
• पीक सीज़न के दौरान, एआई की मदद से मिलने वाले ऑर्डर में 200% से ज़्यादा की बढ़ोतरी होती है. 

विसुक ने यह भी कहा, “खास तौर पर, छोटे कारोबार के मालिकों ने इस सुविधा के बारे में बहुत अच्छी प्रतिक्रिया दी है. उनका कहना है कि इस सुविधा से, उन्हें ज़्यादा बेहतर तरीके से काम करने में मदद मिली है और उनका तनाव काफ़ी कम हो गया है.”

बाइक और स्कूटर की पार्किंग के लिए इमेज पहचानने की सुविधा लॉन्च होने के बाद, Kakao Mobility की टीम इसे और बेहतर बनाने के लिए उत्सुक है. शहरों में पार्किंग की जगहों की पहचान करना मुश्किल हो सकता है. इसलिए, टीम ऐसी तकनीकें ढूंढ रही है जिनकी मदद से इमेज में मौजूद गैर-ज़रूरी हिस्सों को फ़िल्टर किया जा सके. 

जिनवू ने कहा, “ML Kit के GenAI Prompt API में, बिना किसी अतिरिक्त खर्च के बेहतरीन क्वालिटी वाली सुविधाएँ मिलती हैं.” “इससे डेवलपर को कम मेहनत करनी पड़ी, डेवलपमेंट में कम समय लगा, और हमें बेहतर क्वालिटी वाले नतीजे पाने के लिए प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग पर ध्यान देने का मौका मिला.”

ML Kit के GenAI Prompt API को आज़माएं

ML Kit के GenAI Prompt API की मदद से, अपने ऐप्लिकेशन में उपयोगकर्ता के डिवाइस पर काम करने वाले एआई को बनाएं और उसे डिप्लॉय करें. इससे Gemini Nano की क्षमताओं का इस्तेमाल किया जा सकेगा.