ඉන්ටලීජන්ට් ලැංග්වෙජ් මොඩලයක් (LLM) නයිජීරියා ආර්ථික දත්ත මත පදනම් වූ විශ්ලේෂණ අභ්යන්තරයක් තුළ 6 ප්රශ්න, 3 ධාවන සහ සෑම ධාවනයකම 8/10 සාමාන්ය ලකුණක් ලබා ගැනීමේ අරමුණක් තිබුණි. මුලින්ම පද්ධතිය සාමාන්ය පිළිතුරු දුන් අතර, ලකුණු 30/60 පමණක් වූ නිසා ඉලක්කයට දුරක් තිබුණා.
මෙම ගැටලුව විසඳීමට සංවර්ධක කණ්ඩායම පියවර 5ක පද්ධතියක් හඳුන්වා දුන්නේය. පළමු පියවරේදී retrieval breadth වැඩි කරමින්, “fintech ආරම්භය” වැනි ප්රශ්නවලට CBN වාර්තා පමණක් නොව BOI, NEXIM, PayStack, Flutterwave, World Bank වැනි විවිධ මූලාශ්රයන්ගෙන් තොරතුරු ලබාගැනීමට හැකියාව ලැබුණි. දෙවන පියවරේදී රූපක රූප සංකේත (regex) මත පදනම් වූ 6‑කාර්ය බෙදා හැරීමේ ක්රමයක් සකසා, ව්යවසාය හැකියාව, නීතිමය විශ්ලේෂණය, වෙළඳ ප්රමාණය වැනි වර්ගයන්ට අනුව memo සැකිල්ලක් සකසා දුන්නා.
තෙවන පියවරේ CITATION PREFERENCE නීතිය හරහා ප්රාථමික මූලාශ්ර (CBN, NAICOM, NBS වාර්තා) වඩාත් ප්රමුඛ කරමින්, දෙවන පියවරේ නිර්මාණය කළ sector‑specific primer මඟින් PayStack, Flutterwave, Kuda වැනි නයිජීරියා fintech සමාගම් නාමයන් ඇතුළත් කරමින්, නිර්මාණය කළ memo එකේ නම, මූලාශ්රය, සහිතව ඉදිරිපත් කරන ලදී.
චතුර্থ පියවරේදී, හෝල්‑ඇඩිට් පරීක්ෂණයක් (24 අත්දැකීම්) හරහා router බග් දෙක සොයාගෙන, _is_non_nigerian_jurisdiction() හා _is_trade_advice_query() පිරික්සුම් යොදා, අදාළ ප්රශ්නවලදී LLM විසින් නිසි ප්රතික්රියාව ලබා දීමට හැකියාව සලසා දුන්නා. පරීක්ෂණයෙන් 24/24 traps පසු කරමින්, 20 සජීවී ප්රශ්නවලටද citation‑audit පරීක්ෂණයක් සාර්ථකව ඉටු වුණා.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
මෙම ව්යාපෘතිය ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණ ශිෂ්යයන්, සංවර්ධකයන් සහ ව්යාපාරිකයන්ට පහත ආකාරයෙන් ප්රයෝජනවත් වේ:
- AI ප්රෝම්ප්ට් ඉංජිනේරු – නියමිත ප්රශ්න වර්ග අනුව memo සැකිල්ලක් සකස් කිරීමේ ක්රමය, අපේ ප්රාදේශීය AI ව්යාපෘතිවලට මාර්ගෝපදේශයක් වේ.
- දත්ත ලබාගැනීමේ (retrieval) පුළුල්කම – එකම ප්රශ්නයකට බහු මූලාශ්රයන්ගෙන් තොරතුරු එකතු කිරීමේ තාක්ෂණය, ශ්රී ලංකාවේ fintech, tourism, agriculture වැනි ක්ෂේත්රවලට අදාළ වෙයි.
- citation management – ප්රාථමික මූලාශ්ර ප්රමුඛ කර ගැනීමේ නීතිය, අපගේ AI නිර්මාණවල විශ්වාසනීයතාවය වැඩි කරයි.
- ගුණාත්මක පරීක්ෂණ (audit) – hall‑audit වැනි ස්වයංක්රීය පරීක්ෂණ ක්රම, දේශීය AI නිෂ්පාදන වල ගුණාත්මකතා පාලනයට උපකාරී.
අවසානයේ, පළමු පියවරේදී 6 ප්රශ්නවලින් එකක් පමණක් 8 ලකුණට පත්වූ නමුත්, පියවර 2‑5 ක්රියාත්මක කිරීමෙන් පසු සම්පූර්ණ පද්ධතිය 24/24 traps පසු කරමින්, AI මොඩලයේ විශ්ලේෂණ ගුණාත්මකභාවය ඉතා ඉහළ මට්ටමින් ලබා ගන්නා ලදි. මේ අත්දැකීම, ශ්රී ලංකාවේ AI පර්යේෂණ හා ව්යාපාරික යෙදුම් සඳහා මාර්ගෝපදේශයක් වීමට බලාපොරොත්තු වෙයි.
ඉදිරියේදී, මෙම පද්ධතියේ සාර්ථකත්වය තවත් භූමි ප්රදේශ, භාෂා සහ කාර්යයන් වෙත පුළුල් කර ගෙන, AI‑driven තීරණ ගැනීමේ නව මට්ටමක් තැනීමට අපේක්ෂා කරයි.
