প্রকাশিত: ২৮ এপ্রিল, ২০২৫, সর্বশেষ হালনাগাদ: ২১ মে, ২০২৫
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) দ্রুত বিবর্তন ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য নতুন দিগন্ত উন্মোচন করছে, বিশেষ করে ডিভাইসেই কাজ করার সক্ষমতার আবির্ভাবের ফলে। জানুন, কীভাবে জাপানের শীর্ষস্থানীয় ইন্টারনেট কোম্পানি সাইবারএজেন্ট তাদের প্ল্যাটফর্ম অ্যামিবা ব্লগে ব্লগিং অভিজ্ঞতাকে আরও উন্নত করতে ক্রোমের অন্তর্নির্মিত AI এবং প্রম্পট এপিআই (Prompt API) ব্যবহার করছে।
আমরা তাদের লক্ষ্য, অন্তর্নির্মিত এআই নিয়ে কাজ করার সুবিধা, তাদের সম্মুখীন হওয়া প্রতিবন্ধকতা এবং অন্তর্নির্মিত এআই ব্যবহারকারী অন্যান্য ডেভেলপারদের জন্য মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি তুলে ধরেছি।
প্রম্পট এপিআই (Prompt API) বলতে কী বোঝায়?
| ব্যাখ্যাকারী | ওয়েব | এক্সটেনশন | ক্রোম স্ট্যাটাস | উদ্দেশ্য |
|---|---|---|---|---|
| গিটহাব |  উৎপত্তির বিচার |  ক্রোম ১৩৮ | দেখুন | পরীক্ষা করার অভিপ্রায় |
| গিটহাব | স্যাম্পলিং প্যারামিটারের জন্য মূল পরীক্ষা | ক্রোম ১৪৮ | দেখুন | পরীক্ষা করার অভিপ্রায় |
প্রম্পট এপিআই ডেভেলপারদেরকে তাদের অ্যাপে সরাসরি এআই ফিচার যোগ করার জন্য বৃহৎ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল ব্যবহার করতে সাহায্য করে। কাস্টম প্রম্পট নির্ধারণ করার মাধ্যমে, অ্যাপগুলো ডেটা এক্সট্র্যাকশন, কন্টেন্ট জেনারেশন এবং ব্যক্তিগতকৃত প্রতিক্রিয়ার মতো কাজ সম্পাদন করতে পারে। ক্রোমে, প্রম্পট এপিআই জেমিনি ন্যানো (Gemini Nano) ব্যবহার করে ক্লায়েন্ট-সাইড ইনফারেন্স সম্পাদন করে। কোন মডেল ব্যবহার করা হচ্ছে তা নির্বিশেষে, এই স্থানীয় প্রক্রিয়াকরণ ডেটার গোপনীয়তা এবং প্রতিক্রিয়ার গতি বৃদ্ধি করে। যে মডেলই ব্যবহার করা হোক না কেন, ক্লায়েন্টের প্রতিক্রিয়ার গতি বেশি থাকে।
Ameba ব্লগ লেখকদের জন্য AI সহায়তা
সাইবারএজেন্ট লেখকদের একটি সাধারণ সমস্যা চিহ্নিত করেছিল: আকর্ষণীয় কনটেন্ট, বিশেষ করে শিরোনাম, তৈরির প্রায়শই সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়াটি। তারা অনুমান করেছিল যে ব্লগ তৈরির ইন্টারফেসে এআই-চালিত ফাংশন যুক্ত করলে কনটেন্ট তৈরির গুণমান ও কার্যকারিতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হতে পারে। তাদের লক্ষ্য ছিল এমন টুল সরবরাহ করা যা তাদের ব্লগারদের অনুপ্রেরণা জোগাবে এবং আকর্ষণীয় কনটেন্ট তৈরিতে সাহায্য করবে।
সাইবারএজেন্ট প্রম্পট এপিআই ব্যবহার করে একটি ক্রোম এক্সটেনশন তৈরি করেছে। এই এক্সটেনশনটি এআই-চালিত বিভিন্ন ফিচার প্রদান করে, যা অ্যামিবা ব্লগের লেখকদের শিরোনাম ও হেডিং, পরবর্তী অনুচ্ছেদ এবং লেখার সাধারণ উন্নতি সাধনে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
সাইবারএজেন্ট কার্যক্ষমতার নমনীয়তা চেয়েছিল, যা তাদের সরাসরি প্রম্পট এপিআই (Prompt API)-এর দিকে পরিচালিত করে। একটি এপিআই-এর মধ্যেই অসীম সম্ভাবনা থাকায়, সাইবারএজেন্ট সঠিকভাবে নির্ধারণ করতে পেরেছিল যে অ্যামিবা (Ameba) নির্মাতাদের জন্য কোনটি সবচেয়ে ভালো কাজ করবে এবং সবচেয়ে উপযোগী হবে।
সাইবারএজেন্ট নির্বাচিত কিছু ব্লগারের সাথে এক্সটেনশনটি পরীক্ষা করেছে, যা প্রদত্ত ফাংশনগুলোর কার্যকারিতা সম্পর্কে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি দিয়েছে। এই প্রতিক্রিয়া সাইবারএজেন্টকে এআই সহায়তার জন্য আরও ভালো প্রয়োগ শনাক্ত করতে এবং এক্সটেনশনটির ডিজাইন পরিমার্জন করতে সাহায্য করেছে। ইতিবাচক ফলাফল এবং প্রতিক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে, সাইবারএজেন্ট ভবিষ্যতে এই ফিচারটি প্রকাশ করার পরিকল্পনা করছে, যা ক্লায়েন্ট-সাইড এআই-এর শক্তি সরাসরি তাদের ব্লগিং কমিউনিটিতে নিয়ে আসবে।
চলুন এই বৈশিষ্ট্যগুলো আরও ভালোভাবে দেখে নেওয়া যাক।
আরও ভালো শিরোনাম ও হেডিং লিখুন
এই এক্সটেনশনটি সম্পূর্ণ ব্লগ কন্টেন্টের উপর ভিত্তি করে একাধিক শিরোনামের পরামর্শ তৈরি করে। ব্লগ লেখকরা এই পরামর্শগুলোকে আরও পরিমার্জন করতে পারেন, যার জন্য 'পুনরায় তৈরি করুন', 'আরও মার্জিত', 'আরও অনানুষ্ঠানিক', বা 'অনুরূপ শিরোনাম তৈরি করুন' এবং আরও অনেক বিকল্প রয়েছে।
সাইবারএজেন্ট ইউজার ইন্টারফেসটি বিশেষভাবে এমনভাবে ডিজাইন করেছে যাতে ব্যবহারকারীদের কোনো প্রম্পট লিখতে না হয়। এর ফলে, প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কে অনভিজ্ঞ ব্যবহারকারীরাও এআই-এর শক্তি থেকে উপকৃত হতে পারবেন।
এই এক্সটেনশনটি ব্লগের স্বতন্ত্র বিভাগগুলোর জন্যও আকর্ষণীয় হেডার তৈরি করতে পারে, যার জন্য লেখকরা হেডিংয়ের প্রাসঙ্গিক টেক্সট নির্বাচন করে অনুরোধ করতে পারেন।
প্রম্পট এপিআই (Prompt API) ব্যবহার করে একটি শিরোনাম তৈরি করার কোডে একটি প্রাথমিক প্রম্পট এবং একটি ব্যবহারকারী প্রম্পট অন্তর্ভুক্ত থাকে। প্রাথমিক প্রম্পটটি একটি নির্দিষ্ট ধরণের আউটপুট পাওয়ার জন্য প্রাসঙ্গিক তথ্য ও নির্দেশনা প্রদান করে, অন্যদিকে ব্যবহারকারী প্রম্পটগুলো ব্যবহারকারীর লেখাটির সাথে মডেলকে যুক্ত হতে বলে। তাদের কোড সম্পর্কে আরও জানতে "Deploy AI assistance" পড়ুন।
পরবর্তী অনুচ্ছেদ তৈরি করুন
এই এক্সটেনশনটি নির্বাচিত লেখার উপর ভিত্তি করে পরবর্তী অনুচ্ছেদ তৈরি করার মাধ্যমে ব্লগারদের লেখার জড়তা কাটাতে সাহায্য করে। পূর্ববর্তী অনুচ্ছেদের প্রেক্ষাপট ব্যবহার করে, এআই সেই অনুচ্ছেদের একটি ধারাবাহিক খসড়া তৈরি করে, যা লেখকদের তাদের সৃজনশীলতা বজায় রাখতে সাহায্য করে।
লেখাটি উন্নত ও সম্পাদনা করুন
জেমিনি ন্যানো নির্বাচিত লেখাটি বিশ্লেষণ করে উন্নতির পরামর্শ দিতে পারে। ব্যবহারকারীরা লেখার ধরণ ও ভাষা নির্বাচনের উপর অতিরিক্ত নোট যোগ করে সেটিকে আরও 'সুন্দর' বা 'সরল' করে তুলতে পারেন।
এআই সহায়তা মোতায়েন করুন
সাইবারএজেন্ট তাদের এক্সটেনশন কোডকে তিনটি ধাপে বিভক্ত করেছে: সেশন তৈরি, ট্রিগার এবং মডেল প্রম্পটিং।
প্রথমে, তারা ব্রাউজারের সাথে মিলিয়ে দেখে নেয় যে এতে বিল্ট-ইন এআই উপলব্ধ ও সমর্থিত কিনা। যদি উত্তর হ্যাঁ হয়, তবে তারা ডিফল্ট প্যারামিটার ব্যবহার করে একটি সেশন তৈরি করে।
if (!LanguageModel) {
// Detect the feature and display "Not Supported" message as needed
return;
}
// Define default values for topK and temperature within the application
const DEFAULT_TOP_K = 3;
const DEFAULT_TEMPERATURE = 1;
let session = null;
async function createAISession({ initialPrompts, topK, temperature } = {}) {
const { available, defaultTopK, maxTopK, defaultTemperature } =
await LanguageModel.availability();
// "readily", "after-download", or "no"
if (available === "no") {
return Promise.reject(new Error('AI not available'));
}
const params = {
monitor(monitor) {
monitor.addEventListener('downloadprogress', event => {
console.log(`Downloaded: ${event.loaded} of ${event.total} bytes.`);
});
},
initialPrompts: initialPrompts || '',
topK: topK || defaultTopK,
temperature: temperature || defaultTemperature,
};
session = await LanguageModel.create(params);
return session;
}
প্রতিটি ফিচারের একটি হেল্পার ফাংশন আছে, যা ব্যবহারকারী দ্বারা সক্রিয় হয়। এটি সক্রিয় হলে, ব্যবহারকারী সংশ্লিষ্ট বোতামে ক্লিক করলে, সেই অনুযায়ী সেশনটি আপডেট হয়ে যায়।
async function updateSession({ initialPrompts, topK, temperature } = {
topK: DEFAULT_TOP_K,
temperature: DEFAULT_TEMPERATURE,
}) {
if (session) {
session.destroy();
session = null;
}
session = await createAISession({
initialPrompts,
topK,
temperature,
});
}
সেশনটি আপডেট হওয়ার পর, তারা ফাংশন অনুযায়ী মডেলটিকে নির্দেশ দেয়। উদাহরণস্বরূপ, এখানে একটি শিরোনাম তৈরি করার এবং আরও আনুষ্ঠানিক সুরে একটি শিরোনাম পুনরায় তৈরি করার কোড দেওয়া হলো।
async function generateTitle() {
// Initialize the model session
await updateSession({
initialPrompts: [
{ role: 'system',
content: `Create 3 titles suitable for the blog post's content,
within 128 characters, and respond in JSON array format.`,
}
]
});
const prompt = `Create a title for the following
blog post.${textareaEl.textContent}`;
const result = await session.prompt(prompt);
try {
const fixedJson = fixJSON(result);
// display result
displayResult(fixedJSON);
} catch (error) {
// display error
displayError();
}
}
async function generateMoreFormalTitle() {
// Do not execute updateSession to reuse the session during regeneration
const prompt = 'Create a more formal title.';
const result = await session.prompt(prompt);
...
}
অন্তর্নির্মিত এআই-এর সুবিধাগুলি
বিল্ট-ইন এআই হলো এক ধরনের ক্লায়েন্ট-সাইড এআই , যার অর্থ হলো এর কার্যকারিতা ব্যবহারকারীর ডিভাইসেই সম্পন্ন হয়। সাইবারএজেন্ট জেমিনি ন্যানোর সাথে বিল্ট-ইন এআই এপিআই ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে, কারণ এটি অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপার এবং ব্যবহারকারী উভয়কেই আকর্ষণীয় সুবিধা প্রদান করে।
সাইবারএজেন্ট যেসব মূল সুবিধার উপর আলোকপাত করেছে, সেগুলো হলো:
- নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা
- খরচ
- প্রতিক্রিয়াশীলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা
- উন্নয়নের সহজতা
নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা
বাহ্যিক সার্ভারে ডেটা প্রেরণ না করে সরাসরি ব্যবহারকারীর ডিভাইসে এআই মডেল চালানোর ক্ষমতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ব্লগের খসড়াগুলো জনসাধারণের দেখার জন্য নয়, এবং সেই কারণে, সাইবারএজেন্ট এই খসড়াগুলো কোনো তৃতীয় পক্ষের সার্ভারে পাঠাতে চায় না।
অন্তর্নির্মিত এআই ব্যবহারকারীর ডিভাইসে জেমিনি ন্যানো ডাউনলোড করে, ফলে সার্ভার থেকে ডেটা পাঠানো ও গ্রহণ করার প্রয়োজন হয় না। লেখার সময় এটি বিশেষভাবে উপযোগী, কারণ খসড়ায় গোপনীয় তথ্য বা অনাকাঙ্ক্ষিত অভিব্যক্তি থাকতে পারে। অন্তর্নির্মিত এআই মূল এবং তৈরি করা বিষয়বস্তু সার্ভারে না পাঠিয়ে স্থানীয়ভাবে সংরক্ষণ করে, যা নিরাপত্তা বাড়াতে এবং বিষয়বস্তুর গোপনীয়তা রক্ষা করতে পারে।
খরচ সাশ্রয়
অন্তর্নির্মিত এআই ব্যবহারের একটি প্রধান সুবিধা হলো, ব্রাউজারটিতে জেমিনি ন্যানো অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং এর এপিআইগুলো বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়। এর জন্য কোনো অতিরিক্ত বা গোপন খরচ নেই।
অন্তর্নির্মিত এআই সার্ভারের খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয় এবং এআই ইনফারেন্সের সাথে সম্পর্কিত খরচ সম্পূর্ণরূপে দূর করতে পারে। এই সমাধানটি দ্রুত একটি বৃহৎ ব্যবহারকারী গোষ্ঠীর জন্য সম্প্রসারণযোগ্য হতে পারে এবং ব্যবহারকারীদের কোনো অতিরিক্ত ফি ছাড়াই আউটপুট পরিমার্জন করার জন্য পরপর প্রম্পট জমা দেওয়ার সুযোগ দেয়।
প্রতিক্রিয়াশীলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা
অন্তর্নির্মিত এআই নেটওয়ার্কের অবস্থা নির্বিশেষে ধারাবাহিক ও দ্রুত প্রতিক্রিয়া প্রদান করে। এটি ব্যবহারকারীদের বারবার কন্টেন্ট তৈরি করতে সক্ষম করে, যার ফলে তাদের পক্ষে নতুন ধারণা পরীক্ষা করা এবং দ্রুত একটি সন্তোষজনক চূড়ান্ত ফলাফল তৈরি করা অনেক সহজ হয়ে যায়।
উন্নয়নের সহজতা
ক্রোমের অন্তর্নির্মিত এআই একটি সহজলভ্য এপিআই প্রদানের মাধ্যমে উন্নয়ন প্রক্রিয়াকে সহজ করে তোলে। ডেভেলপাররা তাদের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য এআই-চালিত ফিচার তৈরি করার সহজলভ্যতা থেকে উপকৃত হন।
জেমিনি ন্যানো এবং এর অন্তর্নির্মিত এআই এপিআইগুলো ক্রোমে ইনস্টল করা থাকে, তাই অতিরিক্ত কোনো সেটআপ বা মডেল ব্যবস্থাপনার প্রয়োজন নেই। অন্যান্য ব্রাউজার এপিআইয়ের মতোই এই এপিআইগুলো জাভাস্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে এবং এর জন্য মেশিন লার্নিংয়ে কোনো দক্ষতার প্রয়োজন হয় না।
আরও ভালো ফলাফলের জন্য প্রতিবন্ধকতা মোকাবেলা করা
প্রম্পট এপিআই নিয়ে সাইবারএজেন্টের অভিজ্ঞতা ক্লায়েন্ট-সাইড এলএলএম-এর সাথে কাজ করার সূক্ষ্ম বিষয়গুলো সম্পর্কে মূল্যবান শিক্ষা দিয়েছে।
- অসঙ্গত প্রতিক্রিয়া : অন্যান্য এলএলএম-এর মতো, জেমিনি ন্যানো একই প্রম্পটের জন্য অভিন্ন আউটপুটের নিশ্চয়তা দেয় না। সাইবারএজেন্ট অপ্রত্যাশিত ফরম্যাটে (যেমন মার্কডাউন এবং অবৈধ JSON) প্রতিক্রিয়া পেয়েছে। নির্দেশাবলী থাকা সত্ত্বেও, ফলাফলে ব্যাপক পার্থক্য দেখা যেতে পারে। বিল্ট-ইন এআই সহ যেকোনো অ্যাপ্লিকেশন বা ক্রোম এক্সটেনশন প্রয়োগ করার সময়, আউটপুট যাতে সর্বদা সঠিক ফরম্যাটে থাকে তা নিশ্চিত করার জন্য একটি ওয়ার্কঅ্যারাউন্ড যোগ করা সুবিধাজনক হতে পারে।
- টোকেন সীমা : টোকেনের ব্যবহার পরিচালনা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সাইবারএজেন্ট সেশন পরিচালনা , কনটেক্সট বজায় রাখা এবং টোকেনের ব্যবহার কমানোর জন্য
contextUsage,contextWindow, এবংmeasureContextUsage()এর মতো প্রোপার্টি ও মেথড ব্যবহার করত। টাইটেল পরিমার্জন করার সময় এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ ছিল। - মডেলের আকারের সীমাবদ্ধতা : যেহেতু মডেলটি ডাউনলোড হয়ে ব্যবহারকারীর ডিভাইসে থাকে, তাই এটি সার্ভার-ভিত্তিক মডেলের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে ছোট হয়। এর মানে হলো, সন্তোষজনক ফলাফল পাওয়ার জন্য, বিশেষ করে সারসংক্ষেপ তৈরির ক্ষেত্রে, প্রম্পটের মধ্যে পর্যাপ্ত প্রাসঙ্গিক তথ্য দেওয়া অত্যন্ত জরুরি। এলএলএম (LLM)-এর আকার সম্পর্কে আরও জানুন।
সাইবারএজেন্ট জোর দিয়ে বলেছে যে, যদিও ক্লায়েন্ট-সাইড মডেলগুলো এখনও সব ব্রাউজার এবং ডিভাইসে সার্বিকভাবে উপলব্ধ নয় এবং ছোট মডেলগুলোর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে, তবুও এটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য চিত্তাকর্ষক পারফরম্যান্স দিতে পারে। সার্ভার-সাইডের খরচ ছাড়াই দ্রুত পুনরাবৃত্তি এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষা করার ক্ষমতা এটিকে একটি মূল্যবান টুলে পরিণত করে।
তারা একটি ভারসাম্য খুঁজে বের করার পরামর্শ দেন, এই বিষয়টি স্বীকার করে যে সার্ভার-সাইড বা ক্লায়েন্ট-সাইড, যেকোনো এআই দিয়েই নিখুঁত প্রতিক্রিয়া অর্জন করা কঠিন। পরিশেষে, তারা এমন একটি ভবিষ্যৎ দেখতে পান যেখানে সার্ভার-সাইড এবং ক্লায়েন্ট-সাইড উভয় এআই-এর শক্তিকে একত্রিত করে একটি হাইব্রিড পদ্ধতি আরও বৃহত্তর সম্ভাবনা উন্মোচন করবে।
ভবিষ্যতের দিকে তাকিয়ে
সাইবারএজেন্টের অন্তর্নির্মিত এআই-এর অন্বেষণ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করার জন্য নির্বিঘ্ন এআই একীকরণের উত্তেজনাপূর্ণ সম্ভাবনা তুলে ধরে। অ্যামিবা ব্লগের সাথে কাজ করার জন্য নির্মিত তাদের এক্সটেনশনটি দেখায় যে কীভাবে এই প্রযুক্তিগুলি বাস্তব-জগতের সমস্যা সমাধানে ব্যবহারিকভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যা বৃহত্তর ওয়েব ডেভেলপমেন্ট কমিউনিটির জন্য মূল্যবান শিক্ষা প্রদান করে।
প্রযুক্তি পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে এবং ব্রাউজার ও ডিভাইসগুলোর জন্য সমর্থন প্রসারিত হওয়ায়, আমরা অন্তর্নির্মিত এআই এবং অন্যান্য ধরনের ক্লায়েন্ট-সাইড এআই-এর আরও উদ্ভাবনী প্রয়োগ দেখতে পাব বলে আশা করি।
সম্পদ
- প্রম্পট এপিআই সম্পর্কে আরও জানুন
- ক্রোমে বিল্ট-ইন এপিআই ব্যবহার শুরু করুন
- সাইবারএজেন্টের ওয়েব এআই বিষয়ক কেস স্টাডি , যা এই একই বিষয় নিয়ে আলোচনা করে।
- দেখুন ‘এআই-এর ভবিষ্যৎ এখন’ , সাইবারএজেন্ট-এর ক্লায়েন্ট-সাইড এআই-এর কেস স্টাডিগুলো।
কৃতজ্ঞতা স্বীকার
আমেবার ব্লগার ao , Nodoka , Erin , Chiaki এবং socchi- কে ধন্যবাদ, যাঁরা মতামত দিয়ে এই এক্সটেনশনটিকে আরও উন্নত করতে সাহায্য করেছেন। এই ব্লগ পোস্টটি লেখা ও পর্যালোচনায় সাহায্যের জন্য Thomas Steiner , Alexandra Klepper এবং Sebastian Benz- কে ধন্যবাদ।