LLM ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਰਾਊਟਿੰਗ: ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਨਾਮ ਤੋਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਟੈਂਪਲੇਟ ਚੁਣਨਾ

ਇਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਵਾਲੇ ਨਮੂਨਾ ਇੰਜਣ ਕੋਲ ਸਤਾਰਾਂ ਉਦਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ ਹਨ। ਕੋਈ ਕਾਰੋਬਾਰ ਮਿਲਣ ਉੱਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਟੈਂਪਲੇਟ ਚੁਣਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ: ਨੇਲ ਬਾਰ ਨੂੰ ਗੈਰਾਜ ਵਾਲਾ ਲੇਆਉਟ ਨਹੀਂ ਮਿਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਇਹ AI ਮਾਡਲ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਢੁੱਕਵਾਂ ਕੰਮ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਵਰਡ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਛੋਟਾ ਸਮੂਹ ਨਿਕਲਿਆ — ਅਤੇ AI ਉਸ ਲਈ ਰੱਖਿਆ ਜੋ ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।

#ਅਧਿਕਾਰਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਕੋਡ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ?

ਰਜਿਸਟਰਡ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੇ ਮਿਆਰੀ ਉਦਯੋਗ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕੋਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕਾ ਕੋਡ ਤੋਂ ਟੈਂਪਲੇਟ ਤੱਕ ਸਾਰਣੀ ਹੈ। ਇਹ ਜਲਦੀ ਫ਼ੇਲ੍ਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕੋਡ ਮੋਟੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਕੰਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਵਾਲ ਕੱਟਣਾ ਅਤੇ ਬਿਊਟੀ ਟ੍ਰੀਟਮੈਂਟ ਇਕੱਠੇ ਹਨ, «ਹੋਰ ਨਿੱਜੀ ਸੇਵਾ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ» ਵਿੱਚ ਟੈਟੂ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਤੋਂ ਪਾਲਤੂ ਗਰੂਮਰਾਂ ਤੱਕ ਸਭ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਮ ਕੋਡ ਨਾਲ ਰਜਿਸਟਰ ਹੋ ਕੇ ਕਦੇ ਅੱਪਡੇਟ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।

ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਨਾਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਤੇ ਬਿਹਤਰ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। «Fade District» ਅਤੇ «Velvet Lash & Nail» ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੋਡ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

#ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਵਰਡ ਨਿਯਮ

ਹਰ ਟੈਂਪਲੇਟ ਕੀਵਰਡ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਰਾਊਟਿੰਗ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਨੂੰ ਪੱਕੇ ਤਰਜੀਹੀ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵੇਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾ ਉਹ ਚੁਣਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਨਮੂਨੇ ਨਾਮ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ:

pets       → dog, pets, paws, kennel, grooming…
tattoo     → tattoo, ink, piercing…
clinic     → clinic, aesthetic, skin, dental, laser…
barber     → barber, cuts, fade, gents…
beauty     → beauty, nail, lash, brow, salon, spa…
…
restaurant → kitchen, cafe, pizza, grill, bakery…

ਕ੍ਰਮ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। «Dog grooming» ਵਿੱਚ grooming ਹੈ, ਜੋ ਨਾਈ ਵਾਲਾ ਸ਼ਬਦ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਪਾਲਤੂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸ਼ਬਦ ਹੱਦਾਂ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ: \bmot\b ਨੂੰ «Leeds MOT Centre» ਨਾਲ ਮਿਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਪਰ «Motion Pilates» ਨਾਲ ਨਹੀਂ। ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਕੋਡ ਸਹਾਰੇ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਉਹ ਵੀ ਫ਼ੇਲ੍ਹ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਨਿਰਪੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੈਂਪਲੇਟ।

ਤੁਸੀਂ ਰਾਊਟਰ ਆਪ AI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੰਨੇ ਉੱਤੇ ਅਜ਼ਮਾ ਸਕਦੇ ਹੋ — ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਨਿਯਮ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।

#ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਯਮ ਕਿਉਂ?

• ਨਿਸ਼ਚਿਤ — ਇੱਕੋ ਨਾਮ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕੋ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਗ਼ਲਤੀ ਲੱਭਣਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ — ਸਿਸਟਮ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਕੀਵਰਡ ਮਿਲਿਆ।
• ਮੁਫ਼ਤ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ — ਕੋਈ API ਕਾਲਾਂ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਦੇਰੀ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਵਰਤੋਂ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ।
• ਸੁਰੱਖਿਅਤ — ਪ੍ਰੌਂਪਟ-ਇੰਜੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਨਹੀਂ।

ਸਤਾਰਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਾਲੇ ਰਾਊਟਿੰਗ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲਈ ਇਹ ਗੁਣ ਉਸ ਕੁਝ ਫ਼ੀਸਦੀ ਵਾਧੂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ।

#AI ਸੱਚਮੁੱਚ ਕਿੱਥੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਨਿਯਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਮਾਂ ਨਾਲ ਔਖੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਕਿੱਤੇ ਵਾਲਾ ਸ਼ਬਦ ਨਹੀਂ — «Northgate», «The Lantern», «Smith & Daughters»। ਉੱਥੇ ਮਾਡਲ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ: ਨਾਮ ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਸੰਦਰਭ (ਸਾਈਟ ਦਾ ਟੁਕੜਾ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਵੇਰਵਾ) ਮਿਲਣ ਉੱਤੇ ਇਹ ਭਰੋਸਾ ਸਕੋਰ ਨਾਲ ਟੈਂਪਲੇਟ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਢਾਂਚਾ ਇਸ ਕਦਮ ਨੂੰ ਵਿਕਲਪਿਕ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ:

1. ਨਿਯਮ ਚਲਾਓ। ਜੇ ਕੋਈ ਨਿਯਮ ਮਿਲੇ, ਤਾਂ ਰੁਕੋ।
2. ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ, ਸਤਾਰਾਂ ਜਾਇਜ਼ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ।
3. ਜੇ ਭਰੋਸਾ ਘੱਟ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਨਿਰਪੱਖ ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਰਤੋ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਾਓ।

ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਦਾਇਰਾ ਸੀਮਤ ਕਰਨਾ, ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਸਕੀਮਾ ਨਾਲ ਜਾਂਚਣਾ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਵੱਲੋਂ ਵੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲਾ ਸਹਾਰਾ ਰੱਖਣਾ ਹੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ AI ਕਦਮ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

#ਸਬਕ

• ਮਾਡਲ ਵੱਲ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤ ਲੱਭੋ।
• ਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਹੱਦਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ; ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰਾਊਟਿੰਗ ਬੱਗ ਉੱਥੇ ਹੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
• AI ਲੰਮੀ ਪੂਛ ਲਈ ਵਰਤੋ, ਸੀਮਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮੂਲ ਵਿਕਲਪ ਨਾਲ।
• ਹਮੇਸ਼ਾ «ਇਸਨੇ ਉਹ ਕਿਉਂ ਚੁਣਿਆ?» ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕੋ।