බහු-මාදිලි (multimodal) AI සේවා භාවිතා කරන වෙළඳපලේ, පරිශීලකයින්ට රූප, ශබ්ද, වීඩියෝ සහ පාඨයක් එක් සැසියකින් සම්බන්ධ කරගන්නා ක්රමය ගැන තවත් විස්තරයක් නැතිව තිබේ. මේ ලිපියෙන් එම අභාවය පිරිනැමීමට, "Parts‑Based API" නම් නව ආකෘතියක් හඳුන්වා දී ඇත.
සාම්ප්රදායික API ලේඛනවලදී එක් එක් මාදිලිය (image, audio, text) වෙන වෙනම endpoint එකක් ලෙස පෙන්වයි. නමුත් සැබෑ යෙදුම් වලට අවශ්ය වන්නේ ඒ සියලුම මාදිලි එකම සැසියකින්, එකම ඉල්ලීමක් තුළ යොදා ගැනීමයි. එය සලස්වීමට, "endpoint" ගැන සිතීම නවතා, "typed part" ගැන සිතන්න කියා ලේඛකයා පෙන්වයි. ඉල්ලීමක් දැන් part list එකක් වන අතර, ඒ ලැයිස්තුවේ එක් එක් අංගය තමන්ගේ වර්ගය (text, image, audio, video) සහ අදාළ දත්ත (base64, URI) සමඟ අර්ථ දක්වයි.
Part list එක භාවිතා කිරීමේ ප්රධාන වාසි දෙකක් තිබේ. පළමුව, රූප දෙකක්, ඒවා ගැන ප්රශ්නයක්, සහ ශබ්ද ගොනුවක් යන සියල්ල එකම අරය (array) තුළ ගොඩනැගිය හැකිය; ඒ වෙනුවට ත්රිත්ව API ඇමතුම් කළ යුතු නොවේ. දෙවනුව, ලොකු ගොනු (image, audio) සඳහා URI යොදා ගැනීමේ අවශ්යතාවය පැහැදිළි කරයි; අඩු පරිමාණ ගොනු base64 ලෙස inline කර හැකිය. මෙය සැලකිල්ලට නොගෙන, ගොනු විශාලත්ව සීමාව ඉක්මවා ගත් විට 400 දෝෂයක් පමණක් ලැබේ, ඒ නිසා පරිශීලකයාට වැරදි හේතුව තේරුම් ගත නොහැක.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ සංවර්ධකයින්, විශ්ව විද්යාල සිසුන් සහ තාක්ෂණික ව්යාපාරිකයින්ට මෙම නව API ආකෘතියේ පහත ලාභ තිබේ:
- ඉක්මන් සංවර්ධනය: එකම සැසියකින් රූප, ශබ්ද, පාඨය එකතු කළ හැකි බැවින් ප්රොටොටයිප් නිර්මාණ වේගවත් වේ.
- වියදම් පාලනය: පරණ මාදිලි අන්තර්ගතය සාරාංශ කර හෝ අයිතම තෝරා ඉවත් කිරීමෙන් token පිරිවැය අඩු කර ගත හැකිය.
- ස්කේලබිලිටි: Cloud AI සේවා (Google Gemini, OpenAI) සමඟ අඩු වෙනස්කම් මත adapter ලිවීමෙන් ඒවාට අනුකූල කළ හැකිය.
අන්තර්ජාලයෙහි AI පදනම් වූ සේවා වර්ධනය වෙමින් පවතින බැවින්, මෙම Parts‑Based සැලැස්ම භාවිතා කරමින් ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ආයෝජන හා නවෝත්පාදන ව්යාපාරවලට ඉහළ තත්ත්වයේ නිෂ්පාදන ඉදිරිපත් කිරීමට හැකියාව ලැබේ.
අවසන් වශයෙන්, මෙම ආකෘතිය සියලුම ප්රධාන AI සැපයුම්කරුවන් අතර සමාන වුවත්, සම්පූර්ණයෙන් එකම නොවන බැවින්, සුළු adapter වැඩක් අවශ්ය වේ. එය නිවැරදිව ක්රියාත්මක කරගත් පසු, බහු‑මාදිලි AI යෙදුම් ඉතා පහසුවෙන්, අඩු වැයයකින්, සහ ඉක්මනින් නිර්මාණය කළ හැකිය.
