কাকাও মোবিলিটি খরচ কমাতে এবং কল কনভার্সন ৪৫% বাড়াতে ডিভাইসে জেমিনি ন্যানো ব্যবহার করে।

Kakao Mobility is South Korea's leading mobility business, offering a range of transportation and delivery services, including taxi-hailing, navigation, bike and scooter-sharing, parking, and parcel delivery, through its Kakao T app. The team at Kakao Mobility utilized Gemini Nano via ML Kit's GenAI Prompt API to offer parking assistance for its bike-sharing service and an improved address entry experience for its navigation and delivery services.

কাকাও টি অ্যাপটি মোট ৩০ মিলিয়নেরও বেশি ব্যবহারকারীকে পরিষেবা দেয় এবং এর বাইক-শেয়ারিং পরিষেবাটি সবচেয়ে জনপ্রিয় পরিষেবাগুলোর মধ্যে অন্যতম। কিন্তু দুর্ভাগ্যবশত, অনেক ব্যবহারকারী ব্যবহার না করার সময় বাইক বা স্কুটারগুলো ভুলভাবে পার্ক করছিলেন। এই আচরণের ফলে পার্কিং আইন লঙ্ঘনের ঘটনা এবং নিরাপত্তা সংক্রান্ত উদ্বেগের পরিমাণ বেড়ে যায়, যার পরিণতিতে জনসাধারণের অভিযোগ, জরিমানা এবং যানবাহন টো করার মতো ঘটনা ঘটে। এই সমস্যাগুলো কাকাও মোবিলিটি এবং এর বাইক-শেয়ারিং পরিষেবা উভয় সম্পর্কেই জনসাধারণের ধারণাকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে শুরু করে।

“By leveraging the ML Kit's GenAI Prompt API and Gemini Nano, we were able to quickly implement features that improve social value without compromising user experience. Kakao Mobility will continue to actively adopt on-device AI to provide safer and more convenient mobility services.” — Wisuk Ryu, Head of Client Development Div

এই উদ্বেগগুলো নিরসনের জন্য, দলটি প্রাথমিকভাবে একটি ইমেজ রিকগনিশন মডেল তৈরি করেছিল, যা ব্যবহারকারীদের জানিয়ে দেবে যে তাদের বাইক বা স্কুটারটি স্থানীয় আইন ও নিরাপত্তা মান অনুযায়ী সঠিকভাবে পার্ক করা হয়েছে কি না। ক্লাউডের মাধ্যমে এই মডেলটি চালালে সার্ভারের জন্য উল্লেখযোগ্য খরচ হতো। এছাড়াও, ব্যবহারকারীদের আপলোড করা ছবিগুলোতে তাদের পার্কিংয়ের স্থান সম্পর্কিত তথ্য থাকত, তাই দলটি গোপনীয়তা বা নিরাপত্তা সংক্রান্ত যেকোনো উদ্বেগ এড়াতে চেয়েছিল। দলটির একটি আরও নির্ভরযোগ্য এবং সাশ্রয়ী সমাধান খুঁজে বের করার প্রয়োজন ছিল।

দলটি কাকাও টি অ্যাপের মধ্যে পার্সেল ডেলিভারি পরিষেবার জন্য এনটিটি এক্সট্র্যাকশন অভিজ্ঞতাও উন্নত করতে চেয়েছিল। আগে, ব্যবহারকারীরা একটি চ্যাট ইন্টারফেসে সহজেই পার্সেল ডেলিভারির অর্ডার দিতে পারতেন, কিন্তু ডেলিভারি অর্ডার শুরু করার জন্য ড্রাইভারদের একটি অর্ডার ফর্মে ঠিকানা ম্যানুয়ালি লিখতে হতো—এই প্রক্রিয়াটি ছিল কষ্টসাধ্য এবং এতে মানুষের ভুলের সম্ভাবনা ছিল। দলটি এই প্রক্রিয়াটিকে আরও সহজ করতে চেয়েছিল, যাতে অর্ডার ফর্মগুলো ডেলিভারি কর্মীদের জন্য আরও দ্রুত এবং কম হতাশাজনক হয়।

এমএল কিট-এর জেনএআই প্রম্পট এপিআই-এর মাধ্যমে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করা

দলটি এমএল কিট-এর জেনএআই প্রম্পট এপিআই (GenAI Prompt API) দ্বারা অ্যাক্সেস করা জেমিনি ন্যানো (Gemini Nano)-এর সাথে ক্লাউড-ভিত্তিক জেমিনি মডেলগুলোর পরীক্ষা ও তুলনা করেছে। কাকাও মোবিলিটি-র অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপার জিনউ পার্ক বলেন, “গোপনীয়তা, খরচ, নির্ভুলতা এবং প্রতিক্রিয়ার গতি পর্যালোচনা করার পর, এমএল কিট-এর জেনএআই প্রম্পট এপিআই-ই ছিল সুস্পষ্টভাবে সর্বোত্তম পছন্দ।”

ভুলভাবে পার্ক করা বাইক বা স্কুটারের সমস্যা সমাধানের জন্য, দলটি জেমিনি ন্যানো-র মাল্টিমোডাল সক্ষমতা ব্যবহার করে এমএল কিট জেনএআই এপিআই এসডিকে-র মাধ্যমে শনাক্ত করে যে, কখন একটি বাইক বা স্কুটার হলুদ স্পর্শযোগ্য পেভিং-এর উপর পার্ক করে স্থানীয় নিয়ম লঙ্ঘন করছে। একটি সতর্কভাবে তৈরি করা প্রম্পটের সাহায্যে, তারা ক্রমাগত ইনপুটগুলো পরিমার্জন করার পাশাপাশি পার্কিং-এর ২০০টিরও বেশি লেবেলযুক্ত ছবি মূল্যায়ন করতে সক্ষম হয়। অ্যাকুরেসি, প্রিসিশন, রিকল এবং এফ১ স্কোরের মতো সুপরিচিত মেট্রিক্সের মাধ্যমে পরিমাপ করা এই মূল্যায়নটি নিশ্চিত করে যে, ফিচারটি প্রোডাকশন-স্তরের গুণমান এবং নির্ভরযোগ্যতার মানদণ্ড পূরণ করেছে।

এখন ব্যবহারকারীরা তাদের পার্ক করা বাইক বা স্কুটারের ছবি তুলতে পারবেন এবং অ্যাপটি তাদের জানিয়ে দেবে যে সেটি সঠিকভাবে পার্ক করা হয়েছে কিনা, অথবা না হলে নির্দেশনা দেবে। এই সম্পূর্ণ প্রক্রিয়াটি ডিভাইসে কয়েক সেকেন্ডের মধ্যেই সম্পন্ন হয়, যা ব্যবহারকারীর অবস্থান এবং তথ্য সুরক্ষিত রাখে।

একটি সুবিন্যস্ত এনটিটি এক্সট্র্যাকশন ফিচার তৈরি করার জন্য, দলটি ব্যবহারকারীদের স্বাভাবিক ভাষায় লেখা ডেলিভারি অর্ডারগুলো প্রসেস করতে আবারও এমএল কিট-এর জেনএআই প্রম্পট এপিআই (GenAI Prompt API) ব্যবহার করে। যদি তারা প্রচলিত মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করত, তবে এর জন্য একটি বিশাল লার্নিং ডেটাসেট এবং মেশিন লার্নিং-এ বিশেষ দক্ষতার প্রয়োজন হতো। এর পরিবর্তে, তারা কেবল "মেসেজ থেকে প্রাপকের নাম, ঠিকানা এবং ফোন নম্বর বের করুন"-এর মতো একটি প্রম্পট দিয়ে শুরু করতে পেরেছিল। দলটি প্রায় ২০০টি উচ্চ-মানের মূল্যায়ন উদাহরণ প্রস্তুত করে এবং সেরা ফলাফল পাওয়ার জন্য বহুবার পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে তাদের প্রম্পটটি মূল্যায়ন করে। ব্যবহৃত সবচেয়ে কার্যকর পদ্ধতিটি ছিল ফিউ-শট প্রম্পটিং (few-shot prompting) নামক একটি কৌশল, এবং আউটপুটে যেন ন্যূনতম হ্যালুসিনেশন থাকে তা নিশ্চিত করার জন্য ফলাফলগুলো সতর্কতার সাথে বিশ্লেষণ করা হয়েছিল।

“এমএল কিট-এর প্রম্পট এপিআই ডেভেলপারদের কাজের চাপ কমানোর পাশাপাশি ডিভাইসে শক্তিশালী নিরাপত্তা ও নির্ভরযোগ্যতা প্রদান করে। এটি দ্রুত প্রোটোটাইপিং সক্ষম করে, অবকাঠামোগত নির্ভরতা কমায় এবং এর জন্য কোনো অতিরিক্ত খরচ হয় না। এটি সুপারিশ না করার কোনো কারণ নেই।” — জিনউ পার্ক, অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপার, কাকাও মোবিলিটি

এমএল কিট-এর জেনএআই প্রম্পট এপিআই দিয়ে বড় ফলাফল প্রদান

এর ফলে, একাধিক নাম ও ঠিকানা প্রবেশ করানো হলেও, এনটিটি এক্সট্র্যাকশন ফিচারটি প্রতিটি অর্ডারের প্রয়োজনীয় বিবরণ সঠিকভাবে শনাক্ত করে। ফিচারটির কার্যকারিতা সর্বাধিক করতে এবং একটি শক্তিশালী ফলব্যাক প্রদানের জন্য, টিমটি জেমিনি ফ্ল্যাশ ব্যবহার করে একটি ক্লাউড-ভিত্তিক পাথও বাস্তবায়ন করেছে।

অন-ডিভাইস এআই-তে স্থানান্তরের মাধ্যমে এমএল কিট-এর জেনএআই প্রম্পট এপিআই প্রয়োগ করে কাকাও মোবিলিটি টিম উল্লেখযোগ্য পরিমাণে খরচ সাশ্রয় করতে পেরেছে। যদিও বাইক পার্কিং বিশ্লেষণ ফিচারটি এখনও চালু হয়নি, ঠিকানা এন্ট্রির উন্নতি ইতিমধ্যেই চমৎকার ফলাফল দিয়েছে:

• ডেলিভারি অর্ডারের কাজ সম্পন্ন করার সময় ২৪% কমানো হয়েছে।
• নতুন ব্যবহারকারীদের ক্ষেত্রে রূপান্তর হার ৪৫% এবং বিদ্যমান ব্যবহারকারীদের ক্ষেত্রে ৬% বৃদ্ধি পেয়েছে।
• ব্যস্ততম সময়ে এআই-চালিত অর্ডারের সংখ্যা ২০০ শতাংশেরও বেশি বৃদ্ধি পায়।

“বিশেষ করে ক্ষুদ্র ব্যবসায়ীরা খুবই ইতিবাচক প্রতিক্রিয়া জানিয়েছেন। তারা বলেছেন, এই ফিচারটি তাদের কাজকে অনেক বেশি কার্যকর করে তুলেছে এবং মানসিক চাপ উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়েছে,” উইসুক যোগ করেন।

বাইক ও স্কুটার পার্কিংয়ের জন্য ইমেজ রিকগনিশন ফিচারটি চালু হওয়ার পর, কাকাও মোবিলিটি টিম এটিকে আরও উন্নত করতে আগ্রহী। শহুরে পার্কিং পরিবেশ বেশ চ্যালেঞ্জিং হতে পারে, এবং টিমটি ছবি থেকে অপ্রয়োজনীয় অংশ বাদ দেওয়ার উপায় খুঁজছে।

জিনউ বলেন, “এমএল কিট-এর জেনএআই প্রম্পট এপিআই কোনো অতিরিক্ত জটিলতা ছাড়াই উন্নত মানের ফিচার প্রদান করে। এর ফলে ডেভেলপারদের শ্রম কমেছে, সার্বিক ডেভেলপমেন্টের সময় সংক্ষিপ্ত হয়েছে এবং আমরা আরও উন্নত ফলাফলের জন্য প্রম্পট টিউনিং-এর ওপর মনোযোগ দিতে পেরেছি।”

এমএল কিট-এর জেনএআই প্রম্পট এপিআই নিজেই ব্যবহার করে দেখুন।

জেমিনি ন্যানো-র সক্ষমতা কাজে লাগাতে এমএল কিট-এর জেনএআই প্রম্পট এপিআই (GenAI Prompt API) ব্যবহার করে আপনার অ্যাপে অন-ডিভাইস এআই (AI) তৈরি ও স্থাপন করুন।