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. जैसे, टैक्सी बुक करना, नेविगेशन, बाइक और स्कूटर शेयर करना, पार्किंग, और पार्सल डिलीवरी. 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 की सेवाओं के लिए पते की जानकारी डालने की सुविधा को बेहतर बनाया जा सका.

Kakao T ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करने वाले लोगों की संख्या 3 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 शेयरिंग सेवाओं के बारे में लोगों की राय खराब होने लगी.

“एमएल किट के GenAI Prompt API और Gemini Nano का इस्तेमाल करके, हमने ऐसी सुविधाओं को तुरंत लागू किया जो उपयोगकर्ता अनुभव से समझौता किए बिना, सामाजिक मूल्यों को बेहतर बनाती हैं. Kakao Mobility, डिवाइस पर मौजूद एआई को इस्तेमाल करना जारी रखेगा, ताकि सुरक्षित और ज़्यादा सुविधाजनक मोबिलिटी 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 के ज़रिए चलाने पर, 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 सकते 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, जिनवू 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 Gemini Nano की मल्टीमॉडल सुविधा का इस्तेमाल किया. इसके लिए, ML Kit GenAI API SDK का इस्तेमाल किया गया. इससे यह पता लगाया जा सका कि कोई बाइक या स्कूटर, पीले रंग की टेक्टाइल पेविंग पर पार्क करके स्थानीय नियमों का उल्लंघन कब करता है. इससे, गलत तरीके से पार्क की गई बाइक या स्कूटर की समस्या को हल करने में मदद मिली. 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, बारीकी से जांच करने, 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 पूरी हो जाती है. इससे उपयोगकर्ता की जगह और जानकारी सुरक्षित रहती है. 

टीम ने आसानी से इस्तेमाल की जा सकने वाली इकाई एक्सट्रैक्शन सुविधा बनाने के लिए, एमएल किट के GenAI प्रॉम्प्ट एपीआई का फिर से इस्तेमाल किया. इससे, सामान्य भाषा 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 सीखने के लिए बड़े डेटासेट और मशीन लर्निंग में खास विशेषज्ञता की ज़रूरत होती. इसके बजाय, वे इस तरह के प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल कर सकते हैं, "मैसेज से, पाने वाले का नाम, पता, और फ़ोन नंबर निकालो." टीम ने क्वालिटी के आकलन के लिए, करीब 200 उदाहरण तैयार किए. साथ ही, सबसे अच्छे नतीजे 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 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 हो जाती है और इसके लिए कोई अतिरिक्त शुल्क नहीं देना पड़ता. हमारा सुझाव है कि आप इसे ज़रूर आज़माएं.” — जिनवू 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 का सही तरीके से पता लगाती है. भले ही, कई नाम और पते डाले गए हों. इस सुविधा को ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुंचाने और एक मज़बूत 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 ऑन-डिवाइस 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.
• सबसे ज़्यादा मांग वाले 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 बेहतर तरीके से काम करने में मदद मिली है और उनका तनाव काफ़ी कम हुआ है.”

बाइक और स्कूटर की पार्किंग की 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 खोज 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 शुल्क के बेहतरीन क्वालिटी वाली सुविधाएँ मिलती हैं.” “इससे डेवलपर को कम मेहनत करनी पड़ी और डेवलपमेंट में लगने वाला कुल समय भी कम हो गया. साथ ही, हमें बेहतर क्वालिटी वाले नतीजे पाने के लिए प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग पर फ़ोकस करने का मौका मिला.”

ML Kit के GenAI Prompt API को आज़माएं

ML Kit के GenAI Prompt API की मदद से, अपने ऐप्लिकेशन में डिवाइस पर काम करने वाला एआई बनाएं और उसे डिप्लॉय करें. इससे Gemini Nano की क्षमताओं का फ़ायदा उठाया जा सकेगा.