नोट
इस पेज तक पहुँच के लिए प्रमाणन की आवश्यकता होती है. आप साइन इन करने या निर्देशिकाओं को बदलने का प्रयास कर सकते हैं.
इस पेज तक पहुँच के लिए प्रमाणन की आवश्यकता होती है. आप निर्देशिकाओं को बदलने का प्रयास कर सकते हैं.
एंटरप्राइज़ विज़ुअल व्हीकल इंस्पेक्शन इंजन (EVVIE) वाहन निरीक्षण प्रक्रिया में क्रांति लाने के लिए AI और Microsoft Power Platform का उपयोग करता है। निरीक्षण को स्वचालित करके, EVVIE समय बचाता है और सटीकता बढ़ाता है, जिससे यह बड़े वाहन बेड़े का प्रबंधन करने वाले संगठनों के लिए एक अमूल्य उपकरण बन जाता है। यह आलेख EVVIE की वास्तुकला, कार्यप्रवाह और प्रमुख घटकों का अवलोकन प्रदान करता है, तथा यह अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि किस प्रकार यह अभिनव समाधान वाहन निरीक्षण और रखरखाव को सुव्यवस्थित कर सकता है।
EVVIE के बारे में डेमो और अधिक जानकारी के लिए, यहां जाएं। aka.ms/EVVIE
टिप
यह आलेख एक समाधान विचार का वर्णन करता है। आपका क्लाउड आर्किटेक्ट इस मार्गदर्शन का उपयोग इस आर्किटेक्चर के विशिष्ट कार्यान्वयन के लिए प्रमुख घटकों को देखने में मदद के लिए कर सकता है। इस आलेख का उपयोग एक ऐसे सुसंरचित समाधान को डिजाइन करने के लिए प्रारंभिक बिंदु के रूप में करें जो आपके कार्यभार की विशिष्ट आवश्यकताओं के साथ संरेखित हो।
वास्तुकला आरेख
Workflow
EVVIE उन्नत AI मॉडल का उपयोग करके वाहन निरीक्षण प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए और संसाधनों के एक अद्वितीय मिश्रण का उपयोग करता है। Power Platform Microsoft Azure उच्च स्तर पर, EVVIE की आंतरिक प्रक्रिया इस प्रकार है:
कैनवास ऐप एक इंटरफेस के रूप में कार्य करता है जो उपयोगकर्ताओं को वाहन निरीक्षण के भाग के रूप में वाहन क्षति की तस्वीरें एकत्र करने की अनुमति देता है। Power Apps छवियाँ बेस64 स्ट्रिंग के रूप में एनकोड की जाती हैं।
यह ऐप, कैप्चर की गई छवियों को एक कस्टम API, एक .NET-आधारित Azure फ़ंक्शन ऐप को प्रदान करने के लिए एक कस्टम कनेक्टर का उपयोग करता है।
फ़ंक्शन ऐप, ऐप से HTTP API कॉल प्राप्त करता है और उसका पार्स करता है, फ़ोटो प्राप्त करता है, और Azure OpenAI Service में मल्टीमॉडल भाषा मॉडल के साथ इंटरफ़ेस करता है. मॉडल तस्वीरों की समीक्षा करता है और क्षति को तीन क्षेत्रों में वर्गीकृत करता है: कार का क्षेत्र, गंभीरता का स्तर, और क्षति का सामान्य विवरण।
निरीक्षण ऐप, फ़ंक्शन ऐप से प्रतिक्रिया प्राप्त करता है और AI-निर्मित क्षति आकलन को उपयोगकर्ता के समक्ष प्रस्तुत करता है, जो आकलन को स्वीकार, संशोधित या अस्वीकार कर सकता है। उपयोगकर्ता मूल्यांकन को अंतिम रूप देता है और उसे दिए गए वाहन के लिए प्रस्तुत करता है। मूल्यांकन सुरक्षित रूप से संग्रहीत किया जाता है। Dataverse
कस्टम पृष्ठों के साथ मॉडल-संचालित प्रणाली प्रशासकों को वाहन निरीक्षण डेटा की समीक्षा करने की सुविधा देती है।
घटक
Microsoft Dataverseवाहन निरीक्षण के भाग के रूप में एकत्रित सभी डेटा, जैसे क्षति की तस्वीरें, गंभीरता स्तर रैंकिंग और विवरण, Dataverse में संग्रहीत किया जाता है।
Power Apps: क्षेत्र में मौजूद कर्मचारी जो वाहनों का निरीक्षण करते हैं और प्रशासनिक कर्मचारी जो निरीक्षणों की समीक्षा करते हैं, वे माइक्रोसॉफ्ट के नो-कोड/लो-कोड ऐप डेवलपमेंट फ्रेमवर्क में निर्मित ऐप्स का उपयोग करते हैं। Power Apps
कस्टम कनेक्टर: एक कस्टम कनेक्टर EVVIE मोबाइल वाहन निरीक्षण ऐप (क्षेत्र में वाहनों का निरीक्षण करने वाले कर्मचारियों द्वारा उपयोग किया जाता है) को एक बैक-एंड सेवा को कॉल करने देता है जो प्रदान की गई तस्वीरों का आकलन करने के लिए उन्नत AI का उपयोग करता है।
Azure Functions: Azure Functions, Microsoft का इवेंट-संचालित सर्वरलेस कंप्यूट प्लेटफ़ॉर्म, एक वेब API के रूप में कार्य करता है जिसे EVVIE ऐप कस्टम कनेक्टर के माध्यम से HTTP अनुरोध का उपयोग करके कॉल कर सकता है। Azure फ़ंक्शन ऐप API कॉल के माध्यम से छवियां प्राप्त करता है, क्षति का आकलन करने के लिए उन्नत AI मॉडल का उपयोग करता है, और मूल्यांकन को ऐप पर वापस लौटाता है।
Azure OpenAI सेवा: EVVIE प्रदान की गई छवियों में क्षति का आकलन करने और इसे तीन क्षेत्रों में वर्गीकृत करने के लिए एक मल्टीमॉडल AI मॉडल का उपयोग करता है: गंभीरता का स्तर (1-5), वाहन का क्षेत्र (जैसे दरवाजे, विंडशील्ड, फ्रंट बम्पर), और क्षति का विवरण। यद्यपि भविष्य में किसी भी मल्टीमॉडल भाषा मॉडल का उपयोग किया जा सकता है (अर्थात, "o1" या "o3" एक बार वे व्यापक रूप से उपलब्ध हो जाएं), GPT-4o इस लेखन के समय तक इसका उपयोग किया जाता है।
परिदृश्य विवरण
EVVIE बड़े वाहन बेड़े वाले संगठनों को नियमित निरीक्षण और रखरखाव का प्रबंधन करने में मदद करता है। नियमित निरीक्षण में समय लगता है और इससे कर्मचारियों का ध्यान अधिक मूल्यवान कार्य से हट जाता है।
इस बोझ को कम करने और समय बचाने के लिए, EVVIE वाहन क्षति का स्वचालित रूप से आकलन करने और लॉग करने के लिए उन्नत मल्टीमॉडल जनरेटिव AI का उपयोग करता है। क्षति की प्रत्येक घटना का मैन्युअल रूप से दस्तावेजीकरण करने के बजाय, कर्मचारी सदस्य EVVIE को एक फोटो उपलब्ध कराते हैं। इस एकल छवि से, EVVIE क्षति का आकलन करता है, वाहन पर उसका स्थान दर्ज करता है, गंभीरता का स्तर निर्धारित करता है, तथा संक्षिप्त विवरण प्रदान करता है।
EVVIE की प्रेरणा LA काउंटी शेरिफ विभाग के साथ बातचीत से मिली है, जो हजारों वाहनों के बेड़े का प्रबंधन करता है। परंपरागत रूप से, प्रत्येक अधिकारी को अपनी पारी शुरू करने से पहले पेन, कागज और क्लिपबोर्ड से अपने वाहन का सर्वेक्षण करना होता था, किसी भी क्षति का दस्तावेजीकरण करना होता था, तथा यह जानकारी अपने पर्यवेक्षक को देनी होती थी। हालांकि, यह नियमित निरीक्षण अक्सर जरूरी कार्यों के कारण टाल दिया जाता है, जिससे 20 मिनट के बोझिल निरीक्षण के लिए बहुत कम समय बचता है।
EVVIE के साथ, अधिकारियों को केवल अपने फोन पर ऐप खोलना होगा और वाहन की तस्वीर लेनी होगी। एआई क्षति का दस्तावेजीकरण करता है और इसकी रिपोर्ट पर्यवेक्षक को देता है, जिससे कागज-आधारित प्रक्रियाओं की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
विचार
ये विचार वेल-आर्किटेक्टेड के स्तंभों को क्रियान्वित करते हैं, जो मार्गदर्शक सिद्धांतों का एक समूह है जो कार्यभार की गुणवत्ता में सुधार करता है। Power Platform अधिक जानें Microsoft Power Platform Well-Architected.
विश्वसनीयता
EVVIE की वास्तुकला में प्रत्येक माइक्रोसॉफ्ट क्लाउड-आधारित घटक को असाधारण विश्वसनीयता के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह सुनिश्चित करता है कि यह लगातार महत्वपूर्ण अपटाइम और रिकवरी लक्ष्यों को पूरा करता है। यह विश्वसनीयता स्केलेबल रिडंडेंसी के माध्यम से प्राप्त की जाती है, जो मजबूत प्रदर्शन और लचीलापन प्रदान करती है।
सुरक्षा
EVVIE के अवधारणा निर्माण के प्रमाण के लिए, ऐप के साथ इंटरफेस करने वाले Azure फ़ंक्शन-आधारित वेब API में कोई सुरक्षा प्रोटोकॉल शामिल नहीं है। अद्वितीय API एंडपॉइंट्स (URL) से अवगत कोई भी व्यक्ति संभावित रूप से EVVIE की बैक-एंड सेवा तक पहुंच सकता है।
उत्पादन परिनियोजन में, सिस्टम इंटीग्रेटर के लिए एक मानक प्रमाणीकरण परत को लागू करना आवश्यक है, जैसे कि Azure API प्रबंधन के माध्यम से कुंजी-आधारित प्रमाणीकरण। ऐसे सुरक्षा उपाय यह सुनिश्चित करते हैं कि बैक-एंड API सेवा तक केवल EVVIE फ्रंट-एंड ऐप द्वारा इच्छित रूप से ही पहुंच बनाई जाए।
संचालनात्मक उत्कृष्टता
अवधारणा के प्रमाण के रूप में, EVVIE को काल्पनिक आवश्यकताओं के साथ शुरू से ही बनाया गया है, ताकि वाहन क्षति का आकलन करने की प्रौद्योगिकी की क्षमता को प्रदर्शित किया जा सके। निरीक्षण प्रक्रिया से लेकर EVVIE द्वारा मूल्यांकन किए जाने वाले मानदंड तक प्रत्येक पहलू - क्षति का क्षेत्र, गंभीरता का स्तर, विवरण, और वाहन के विशिष्ट क्षेत्र जहां क्षति का पता लगाया जा सकता है - को EVVIE का उपयोग करने वाले किसी भी संगठन की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है और किया जाना चाहिए।
उदाहरण के लिए, एक सिस्टम इंटीग्रेटर:
- वाहन के उन विशिष्ट क्षेत्रों को समायोजित करें जहां EVVIE क्षति की पहचान कर सके।
- मॉडल को निर्देश देने के लिए प्रयुक्त सिस्टम प्रॉम्प्ट को परिष्कृत करें।
- न्यूनतम संख्या में फोटो की आवश्यकता लागू करें।
ये संशोधन यह सुनिश्चित करते हैं कि EVVIE इष्टतम रूप से कार्य करे तथा संगठन की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप हो।
प्रदर्शन दक्षता
दो संभावित बाधाएं EVVIE की मापनीयता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती हैं:
Azure फ़ंक्शन-आधारित API: वाहन क्षति आकलन के लिए AI सेवा के लिए EVVIE के मुख्य द्वार के रूप में, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि Azure फ़ंक्शन ऐप बड़े पैमाने पर कॉन्फ़िगर किया गया है। संगठन की खपत के आधार पर, मापनीयता सुनिश्चित करने के लिए एक समर्पित योजना पर तैनाती करना उचित हो सकता है।
Azure OpenAI सेवा: फ़ंक्शन ऐप द्वारा बुलाया गया Azure OpenAI मॉडल, क्षति का आकलन करने और लॉग करने के लिए आवश्यक है। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि Azure परिनियोजन, जिस पर बैक-एंड API निर्भर करता है, हमेशा चालू रहे। OpenAI चूंकि Azure एक टोकन-आधारित प्रणाली का उपयोग करता है, इसलिए यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि EVVIE में उपयोग किए गए मॉडल में उपयोग की दी गई अवधि के लिए उच्च टोकन कोटा हो। OpenAI
अनुभव अनुकूलन
EVVIE को विकसित करने वाली टीम ने उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस और उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करने के लिए महत्वपूर्ण समय और प्रयास समर्पित किया, ताकि कर्मचारियों के लिए वाहनों का निरीक्षण करना और निरीक्षणों की समीक्षा करना सहज और आसान हो सके।
EVVIE का निरीक्षण ऐप एक कैनवास ऐप है, जिसे संगठन की आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से पूरा करने के लिए, PowerPoint के समान, एक सरल चयन-और-ड्रैग इंटरफ़ेस के माध्यम से आसानी से संशोधित किया जा सकता है।
इन निरीक्षणों की समीक्षा के लिए प्रशासनिक कर्मचारियों के समक्ष प्रस्तुत इंटरफ़ेस एक कस्टम पेज वाला मॉडल-संचालित ऐप है, जिसे विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार संशोधित करना भी उतना ही आसान है।
जिम्मेदार AI
असंवेदनशील उपयोग मामला: EVVIE अनुप्रयोग असंवेदनशील डोमेन के भीतर संचालित होता है, जिससे वाहन निरीक्षणों पर नकारात्मक प्रभाव डालने वाले पूर्वाग्रह का जोखिम काफी कम हो जाता है। वाहन क्षति आकलन की प्रकृति को देखते हुए, परिणामों को प्रभावित करने के लिए पूर्वाग्रह की बहुत कम गुंजाइश है।
नियंत्रित जनरेटिव AI: EVVIE द्वारा नियोजित जनरेटिव AI मॉडल ऐसी विशेषताओं का उपयोग करते हैं जो उनके आकलन को पूर्वनिर्धारित टेम्पलेट्स में सीमित कर देते हैं। यह डिज़ाइन यह सुनिश्चित करता है कि AI डेवलपर द्वारा निर्देशित विशिष्ट, तथ्यात्मक प्रतिक्रियाएं प्रदान करे, रचनात्मकता को सीमित करे और सटीक, सुसंगत आकलन पर ध्यान केंद्रित करे।
योगदानकर्ता
माइक्रोसॉफ्ट इस आलेख का रखरखाव करता है। निम्नलिखित योगदानकर्ताओं ने यह आलेख लिखा है।
प्रमुख लेखक:
- टिम हैनविच, Power Platform तकनीकी विशेषज्ञ
- केली कैसन, व्यावसायिक अनुप्रयोग तकनीकी विशेषज्ञ
अगले कदम
डेमो वीडियो, कार्यक्षमता, आर्किटेक्चर, स्रोत कोड और अधिक के बारे में विस्तृत जानकारी के लिए, GitHub पर EVVIE पर जाएं aka.ms/EVVIE.