දකුණු ෆ්ලොරිඩාවේ Honda සේවා උපදේශකයෙක්, දිනපතා ගාඩි ගත කරන සේවා මාර්ගයේ පාරිභෝගික ප්රශ්න නැවත නැවත එනවා. බ්රේක් පදනම, ගාස්තු, සති අන්තයේ සේවාව, "A1" ආලෝකය යන ප්රශ්න වාරයක් වැනි අයුරු. එම කාර්ය භාරය අඩු කිරීමට, ඔහු SMS‑කෙළවරක AI අධිකාරියක් නිර්මාණය කළා.
මෙම පද්ධතිය iMessage හරහා ගාරාකාරක අංකයට පණිවුඩයක් එවන පාරිභෝගිකයන්ට, LLM (Large Language Model) එකක් මූලික මැනුම් පත්රය, සේවා ගිවිසුම, සහ ලේඛන පද්ධතිය පරීක්ෂා කර, සංවාදාත්මකව නියෝජනය කර, අවශ්ය විට Telegram හරහා මිනිස් උපදෙස් ලබා දෙයි. මාස කිහිපයකට පසු, එය නවීන වශයෙන් 6 භාෂා (ඉංග්රීසි, ස්පාඤ්ඤ, සිංහල, තමාල, පෘතුගීසි, ඉතාලි) සමඟ පාරිභෝගිකයන්ට සේවය කරයි. උදාහරණයක් ලෙස, සන්ධ්යාවක පාරිභෝගිකයා ස්පාඤ්ඤ භාෂාවෙන් කතා කරයි: "Hola, quiero hacer una cita". ඒකට AI‑ය "¿Qué tipo de servicio necesitas?" කියා පළකර, සතියේ නොවැරදි දිනක් (සෙනසුරාදා) ඉවත් කර, සිකුරාදා උදේ 8ට යෝජනා කරයි.
මෙම අත්දැකීමෙන් පෙන්වා දුන්නේ AI‑ය කතාබහේදී සාර්ථක වුවත්, ගණිත, දිනය, මුදල් ගණනය වැනි තාර්කික ගණනවල දෝෂ ඇති වීමයි. නිෂ්පාදන අවධියේ ත්රිත්ව දෝෂයක් හමුවුනා:
- දිනය සැසදීමේ දෝෂය: LLM‑ය ගිවිසුමේ අවසන් දිනය හා වත්මන් දිනය සසඳා ගැනීමට අසමත් විය. ඒ නිසා Python කේතයක් මගින් දිනය සැසඳීම සිදු කර, ප්රතිඵලය පමණක් AI‑යට ලබා දුන්නා.
- මුදල් එකතු කිරීමේ දෝෂය: පාරිභෝගිකයා සම්පූර්ණ ගාස්තු ඉල්ලූ විට, AI‑ය වැරදි බදු සහ සැපයුම් ගණනය කළා. ගණන සූත්රය එකම කේත කොටසකට (function) අරගෙන, AI‑ය එය පෙන්වීම පමණක් කළා.
- කාර්ය සම්පූර්ණ බව පරීක්ෂා කිරීමේ දෝෂය: "done" කියා කියා සම්පූර්ණ වුනා යැයි තේරුම් ගත්තා, නමුත් API‑ය Pydantic schema එකෙන් සත්ය සම්පූර්ණතාව තහවුරු කළා.
ඉන් පසු, Chip Huyenගේ "AI Engineering" පොත කියවා, තමන් නිර්මාණය කළ තේරුම් ගැළපීම්, නාමිකරණය, සහ නිෂ්පාදන ආකෘතිය ගැන නව දෘශ්යකෝණයක් ලැබීය.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
මෙම කථාව ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණ විද්යාර්ථීන්, සංවර්ධකයින්, ව්යාපාරිකයින්ට විශාල පඬික්කයක් ගෙන දේ. පළමුව, LLM‑වලින් පණිවුඩ පිළිතුරු ලබා දීමේ හැකියාව, භාෂා බහුලතාව, සහ පාරිභෝගික සේවා ස්වයංක්රිය කිරීමේ වාසිය පෙන්වයි. දෙවැනි, නිෂ්පාදන පරිසරයේ AI‑ය භාවිතා කරන විට, ගණිත, දිනය, මුදල් වැනි තාර්කික ලොජික් කේතයෙන් පවත්වා ගත යුතු බව අවධාරණය කරයි – මෙය "model classifies, code guarantees" යන මූලික නීතියේ උදාහරණයකි.
සිංහල, தமிழ், මලයාලම් වැනි බහුභාෂා පරිසරයක AI‑ය භාවිතා කරන අවස්ථාව, අපේ දේශීය වෙළඳපලේ විවිධ පාරිභෝගිකයන්ට සේවා සැපයීමට නව මාවතක් විවෘත කරයි. තවද, AI‑ය සහ Python, API, Cloud සේවා එකට සම්බන්ධ කරගෙන, තාක්ෂණික නිර්මාණයක් ඉදිරිපත් කිරීමේ හැකියාව, අපේ තරුණ සංවර්ධකයින්ට වාසියක් වේ.
අවසානයේ, AI‑ය පණිවුඩ‑අදාලකරණයක් කරගැනීමට, නමුත් තාර්කික නියමයන් කේතයෙන් රැක ගැනීමට අවශ්ය බව මෙම කථාව පෙන්වයි. ඉදිරියේදී, ශ්රී ලංකාවේ AI‑පදනම් වූ සේවා ස්වයංක්රිය කිරීම, ව්යාපාරික කාර්යක්ෂමතාවය වැඩි කිරීමට, සහ තාක්ෂණික ශිෂ්යත්වයට නව මාර්ගයක් සලසයි.
