කඩිනමින් ගනුදෙනු කරන වෙළෙඳ සැලවල, රැස්වූ ඉ-මේල් එකකින් ලැබෙන මිල ගණන් ඉල්ලීම් (RFQ) පිරිසිදු කර ගන්නා වැඩය දැනටමත් බොහෝ දෙනාට දවසේ තවත් අඩවියක් වැනිමයි. එවැනි ඉල්ලීම් බොහෝ විට අවිස්සාවේ පණිවිඩ, අසම්පූර්ණ PDF හෝ අකාරි අක්ෂර සමඟ පැමිණේ. මේ වගේ අසමත් තත්ත්වය ඉතාමත් කාලය වැය කරන, දෝෂ ඇති වීමට ඉඩ දෙන, සහ අතිශය කම්පනයක් ඇති කරවන කාර්යයක්.
මෙම ගැටලුවට විසඳුමක් සොයා, ත්රි-සති කාලයක් තුළ Distill.ai නමැති AI‑ඇජන්ට් එකක් සංවර්ධනය කර ඇත. පරිශීලකයා ඊමේල් අන්තර්ගතය හෝ PDF ගොනුවක් උඩුගත කරන විට, සත්කාරක පද්ධතියේ සත්යයෙකුගේ සතියේ පියවර 7ක් ක්රියාත්මක වේ: parse → extract → classify → match → price → policy → score. පළමුව ලේඛනය පිරිසිදු කර, පසුගිය පියවර තුළ අයිතම, ප්රමාණය සහ තාක්ෂණික විස්තර පෙන්වා, ඉල්ලීමේ වර්ගය හඳුනා, සැබැඳි catalog SKU එකකට සම්බන්ධ කර, මිල නියම කර, ව්යාපාර නීති පරීක්ෂා කර, අවසානයේ විශ්වාසය අගය කරයි.
මෙහි අභ්යන්තර රහස වන්නේ, 0.70 වඩා අඩු විශ්වාස අගයක් ලැබූ පේළි තවත් මිනිසාගේ පරීක්ෂාවට යොමු කර ගැනීමයි. එමඟින් AI‑ඇජන්ට් එක 5% වැරදි වුවත්, ඒවා සියල්ලම පරීක්ෂා නොකළ අයුරින් නොදැනුවත් වීමෙන් වළක්වයි. ඉන්පසු, “47 පේළි සාර්ථකව ප්රතිඵල ලැබුණි, 3 පේළි අසමත් වුණි” කියා සරල වාර්තාවක් ලබා දීමෙන් කාර්ය මණ්ඩලයට සැබැදි වේලාව ඉතිරි වේ.
මොඩලය Alibaba Cloud Model Studio හි Qwen‑Plus සහ text‑embedding‑v4 භාවිතා කරයි. Qwen‑Plus අයිතමයන් ගොඩනැගීම සහ වර්ගීකරණයට, embedding මොඩලය SKU ගණනාව සමඟ සමානතාවය පරීක්ෂා කිරීමට භාවිතා වේ. මෙම embeddings PostgreSQL හි pgvector සමඟ ගබඩා කර, සංකීර්ණ string ගැලපුම් නොව, vector space තුළ සමීපතා පරීක්ෂා කිරීමේ හැකියාව ලබා දෙයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ බොහෝ වෙළෙඳ සමාගම්, විශේෂයෙන් ම තාක්ෂණික උපකරණ බෙදා හැරීමේ ව්යාපාර, RFQ කළමනාකරණයට ගාණු කාලය හා වැරදි මිල ගණන් හේතුවෙන් පසුබැසීම් දක්වයි. Distill.ai වැනි AI‑ඇජන්ට් එකක් භාවිතා කිරීමෙන්:
- දිනකට 30‑40 RFQ සක්රියව ස්වයංක්රියව ප්රතිචාර දීම, කාර්ය මණ්ඩලයේ භාරය අඩු කරයි.
- දෝෂ අවස්ථා අඩු කර, නිවැරදි මිල ගණන් ඉක්මනින් ගනුදෙනුකරුවන්ට ලබා දේ.
- සිංහල-ඉංග්රීසි මිශ්ර භාෂා ද්රව්ය සමඟද හොඳින් ක්රියාකරයි, එයින් තාක්ෂණික ශිෂ්යයන්ට AI, embeddings, vector search වැනි නවතම තාක්ෂණයන් ගැන ඉගෙන ගැනීමට අවස්ථාව ලැබේ.
- වෙළෙඳ සමාගම්ට අධි වේගයෙන් කෝට් ලබා දීමෙන් ගනුදෙනුකරුවන්ගේ විශ්වාසය වැඩි වේ, ඒත් ව්යාපාරික ආදායමත් ඉහළ යයි.
ඉදිරියේදී, මෙවැනි AI‑පදනම්ගත විසඳුම් ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ආරම්භක ව්යාපාර, විශ්වවිද්යාල පර්යේෂණ කණ්ඩායම්, සහ රජයේ ඩිජිටල් සේවා අංශයන්ට ප්රයෝජනවත් වේ. Cloud පදනම්ගත API හා modular NestJS සන්නිවේදන පද්ධතිය, ලාංකීය සංවර්ධකයින්ට අඩු වියදමින් උසස් පරිමාණ සේවා නිර්මාණය කළ හැකිය.
අවසන් වශයෙන්, Distill.ai අභ්යන්තරයෙන් සංකීර්ණ AI මොඩලයන් භාවිතා කරමින්, සාමාන්ය වෙළෙඳ කාර්යයන්ට අධි කාර්යක්ෂමතාවක් ලබා දීමේ නව ආකාරයක් පෙන්වා දෙයි. මේ තාක්ෂණය ශ්රී ලංකාවේ ව්යාපාරික පරිසරයට නව දොරටු අරිමින්, තාක්ෂණික දක්ෂතා වර්ධනයටත්, ආර්ථික වර්ධනයටත් දායක වේ.
