एआई वर्कफ़्लो अनुरोध टैगिंग एक ग्राहक स्वचालन के बीच का अंतर है जिसे शांति से मूल्य निर्धारण किया जा सकता है और एक ऐसा जो बाद में रिपोर्टिंग तर्क बन जाता है। एआई स्वचालन एजेंसियों के लिए, टैग वे लेबल हैं जो प्रत्येक रूटेड अनुरोध से जुड़े होते हैं ताकि उपयोग को ग्राहक, कार्यक्षेत्र, वर्कफ़्लो, फीचर और बिल योग्य इकाई द्वारा अलग किया जा सके।
एजेंसी अभी भी ShareAI के बाहर वर्कफ़्लो बनाती है। वह वर्कफ़्लो n8n, Make, Zapier, एक कस्टम बैकएंड, एक चैटबॉट स्टैक, या एक आंतरिक एजेंट रनटाइम में हो सकता है। ShareAI चयनित अनुमान यातायात के लिए एआई मार्केटप्लेस और एपीआई लेयर है: एजेंसी एआई कॉल्स को ShareAI के माध्यम से रूट कर सकती है, एक मार्जिन या अधिभार कॉन्फ़िगर कर सकती है, ग्राहक को रूटेड उपयोग के लिए भुगतान करने दे सकती है, और उत्पन्न उपयोग के आधार पर मासिक बिल्डर भुगतान प्राप्त कर सकती है।
अनुरोध टैगिंग को वर्कफ़्लो लाइव होने से पहले डिज़ाइन किया जाना चाहिए। एक बार जब ग्राहक पूछता है कि टॉप-अप क्यों हुआ, क्यों एक कार्यक्षेत्र ने दूसरे की तुलना में अधिक एआई का उपयोग किया, या क्यों एक असफल पुनः प्रयास रिपोर्ट में दिखाई दिया, तो साफ़ लेबल को रेट्रोफिट करना आमतौर पर बहुत देर हो चुकी होती है।
एआई वर्कफ़्लो अनुरोध टैगिंग क्यों महत्वपूर्ण है
एआई स्वचालन शायद ही कभी एक साफ़ एपीआई कॉल होता है। एक ही ग्राहक क्रिया पुनर्प्राप्ति, वर्गीकरण, सारांश, रूटिंग, टूल कॉल्स, पुनः प्रयास, फॉलबैक, और अंतिम पीढ़ी को ट्रिगर कर सकती है। कुछ वर्कफ़्लो सप्ताह में एक बार चलते हैं। अन्य दिन में सैकड़ों बार चलते हैं।
यही कारण है कि टैगिंग एजेंसियों के लिए महत्वपूर्ण है। यह कच्ची एआई गतिविधि को व्यवसाय-पढ़ने योग्य उपयोग में बदल देता है। ग्राहक को अस्पष्ट एआई शुल्क देखने के बजाय, एजेंसी समर्थन ट्रायेज, लीड योग्यता, दस्तावेज़ समीक्षा, उत्पाद संवर्धन, या आंतरिक सहायक वर्कफ़्लो द्वारा उपयोग दिखा सकती है।
दृश्यता की आवश्यकता सैद्धांतिक नहीं है। LangChain का एजेंट इंजीनियरिंग की स्थिति पाया कि एजेंट उत्पादन में जा रहे हैं और कि अवलोकनीयता उन टीमों के लिए एक आधारभूत अपेक्षा बन गई है जो उन्हें संचालित कर रही हैं। उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण भी उसी दिशा में बढ़ रहा है: Metronome का Metronome की उपयोग मॉडल को सटीक ट्रैकिंग, बिलिंग, और मूल्य निर्धारण निर्णयों की आवश्यकता से जोड़ता है।
उपयोग कहानी से शुरू करें
पहला टैग टोकन गणना नहीं होना चाहिए। टोकन आंतरिक रूप से महत्वपूर्ण हैं, विशेष रूप से क्योंकि सार्वजनिक एआई मूल्य निर्धारण पृष्ठ जैसे OpenAI API मूल्य निर्धारण दिखाते हैं कि इनपुट, कैश्ड इनपुट, और आउटपुट उपयोग कैसे विभिन्न लागतें बना सकते हैं। लेकिन ग्राहक आमतौर पर टोकन गणित की तुलना में व्यवसाय गतिविधि को तेजी से समझते हैं।
अधिकांश एजेंसी-निर्मित एआई वर्कफ़्लो के लिए, ग्राहक-सामना करने वाली इकाई को उस कार्य का वर्णन करना चाहिए जिसे ग्राहक पहचानता है: एक टिकट का सारांश, एक लीड की योग्यता, एक फ़ाइल की समीक्षा, एक रिपोर्ट उत्पन्न, एक उत्पाद विवरण बनाया गया, या एक वर्कफ़्लो रन पूरा हुआ।
एक बार जब वह इकाई स्पष्ट हो जाए, तो प्रत्येक रूटेड एआई अनुरोध को सही व्यावसायिक संदर्भ से जोड़ने के लिए टैग का उपयोग करें।
ग्राहक एआई वर्कफ़्लो के लिए एक व्यावहारिक टैग सेट
टैग सेट को इतना छोटा रखें कि इसे लागू किया जा सके, लेकिन रिपोर्टिंग और समर्थन के लिए पर्याप्त पूरा हो। ये फ़ील्ड AI ऑटोमेशन एजेंसियों के लिए एक मजबूत प्रारंभिक बिंदु हैं।
| टैग | क्यों यह महत्वपूर्ण है | उदाहरण |
|---|---|---|
client_id | उपयोग को भुगतान खाते या क्लाइंट डिप्लॉयमेंट से जोड़ता है। | acme-support |
workspace_id | विभागों, टीमों, क्षेत्रों, या अंतिम-ग्राहक कार्यक्षेत्रों को अलग करता है। | north-america-support |
workflow_name | बताता है कि कौन सा ऑटोमेशन AI अनुरोध उत्पन्न करता है। | ticket-triage |
feature_name | कॉल के पीछे उत्पाद या वर्कफ़्लो फीचर दिखाता है। | escalation-summary |
usage_unit | अनुरोध को बिल योग्य या रिपोर्ट योग्य इकाई से मैप करता है। | ticket_summary |
request_id | समर्थन टीमों को डिबगिंग के लिए एक स्थिर लुकअप कुंजी प्रदान करता है। | req_000481 |
parent_run_id | कई आंतरिक अनुरोधों को एक ग्राहक-दृश्यमान रन से जोड़ता है। | run_0092 |
status | पूर्ण, विफल, पुनः प्रयासित, और रद्द किए गए कार्य को अलग करता है। | completed |
billable_state | विफल परीक्षणों या डुप्लिकेट पुनः प्रयासों को सामान्य भुगतान उपयोग के रूप में मानने से रोकता है। | billable |
environment | स्टेजिंग, डेमो, परीक्षण और उत्पादन ट्रैफ़िक को अलग रखता है। | production |
model_route | दिखाता है कि अनुरोध ने मानक, प्रीमियम, फॉलबैक, या बैच रूट का उपयोग किया। | premium-summary |
जहां संभव हो, व्यक्तिगत डेटा के बजाय स्थिर आईडी का उपयोग करें। एक टैग एजेंसी को उपयोग की व्याख्या करने और समस्याओं को डिबग करने में मदद करनी चाहिए बिना अनावश्यक ग्राहक जानकारी को रिपोर्ट में लीक किए।
एजेंसियों के लिए पुन: उपयोग योग्य टैगिंग पैटर्न
1. वर्कफ़्लो रन को AI अनुरोध से अलग करें
वर्कफ़्लो रन क्लाइंट-दृश्यमान कार्य है। AI अनुरोध उस कार्य के अंदर एक मॉडल कॉल है। एक लीड क्वालिफिकेशन वर्कफ़्लो एक बार मॉडल को कॉल कर सकता है। एक दस्तावेज़ समीक्षा वर्कफ़्लो कई बार मॉडल को कॉल कर सकता है। दोनों स्तरों को टैग करें ताकि रिपोर्ट वह इकाई दिखा सके जिसे क्लाइंट समझता है बिना तकनीकी विवरण खोए।
2. तय करें कि कौन सी स्थिति भुगतान योग्य उपयोग बनती है
हर आंतरिक कॉल को गलती से बिल योग्य घटना न बनने दें। पूर्ण ग्राहक-सामना करने वाला कार्य आमतौर पर बिल योग्य होता है। असफल परीक्षण, डुप्लिकेट पुनः प्रयास, स्टेजिंग रन, और रद्द किए गए कार्य आमतौर पर नहीं होने चाहिए, जब तक कि क्लाइंट समझौता अन्यथा न कहे।
3. नामकरण को व्यवसाय-पढ़ने योग्य रखें
एक खाता प्रबंधक को कोड पढ़े बिना रिपोर्ट समझनी चाहिए। जैसे नामों का उपयोग करें support_ticket_summary, lead_qualification, contract_review, या product_description_generation. केवल कार्यान्वयन टीम द्वारा समझे जाने वाले आंतरिक उपनामों से बचें।
4. मॉडल और मार्ग संदर्भ को बनाए रखें
कुछ वर्कफ़्लो वर्गीकरण के लिए एक हल्के मॉडल का उपयोग करते हैं और अंतिम मसौदे के लिए एक मजबूत मॉडल का। अन्य तब बैकअप मार्गों का उपयोग करते हैं जब कोई मॉडल उपलब्ध नहीं होता। उस संदर्भ को अपने आंतरिक टैग्स में रखें ताकि एजेंसी यह समझा सके कि एक वर्कफ़्लो रन दूसरे की तुलना में अधिक महंगा क्यों था।
टैगिंग कैसे ShareAI बिल्डर से जुड़ती है
टैग स्वयं राजस्व उत्पन्न नहीं करते। वे मार्गित उपयोग को इतना स्पष्ट बनाते हैं कि मूल्य निर्धारण, रिपोर्टिंग और समर्थन किया जा सके।
ShareAI बिल्डर के साथ, एजेंसी क्लाइंट वर्कफ़्लो को ShareAI के बाहर रखती है और चयनित एआई अनुमान ट्रैफ़िक को ShareAI के माध्यम से मार्गित करती है। एजेंसी उस ट्रैफ़िक के लिए एक मार्जिन या अधिभार कॉन्फ़िगर करती है। क्लाइंट या अंतिम ग्राहक ShareAI को मार्गित उपयोग के लिए भुगतान करता है। ShareAI बाज़ार के माध्यम से अनुमान को मार्गित करता है और उत्पन्न आय के आधार पर बिल्डर को मासिक भुगतान करता है।
यह धन प्रवाह तब सबसे अच्छा काम करता है जब एजेंसी सरल प्रश्नों का उत्तर दे सके: किस क्लाइंट ने वर्कफ़्लो का उपयोग किया, किस वर्कस्पेस ने मांग बनाई, किस फीचर ने अनुरोध उत्पन्न किया, ग्राहक स्पष्टीकरण में कौन सी उपयोग इकाई दिखाई देनी चाहिए, और क्या अनुरोध इतना सफल था कि गिना जा सके।
जब आप मुद्रीकरण परत को कनेक्ट करने के लिए तैयार हों, तो बिल्डर कंसोल. कार्यान्वयन प्रारंभिक बिंदुओं के लिए, ShareAI दस्तावेज़ीकरण पास रखें।
ग्राहकों को क्या दिखाना है
ग्राहकों को हर आंतरिक टैग की आवश्यकता नहीं होती। उन्हें उपयोग मॉडल पर भरोसा करने के लिए पर्याप्त विवरण चाहिए।
- ग्राहक-सामना करने वाली इकाई दिखाएं: रन, टिकट, दस्तावेज़, लीड, रिपोर्ट, वार्तालाप, या क्रियाएं।
- जब खरीदार को लागत आवंटित करने में मदद मिलती हो, तो वर्कस्पेस, टीम, या क्लाइंट परिनियोजन द्वारा उपयोग दिखाएं।
- भुगतान किए गए ओवरएज या टॉप-अप से अलग शामिल उपयोग को अलग से दिखाएं।
- यह समझाएं कि क्या शुल्क नहीं लिया जाता है, जैसे असफल रन, डुप्लिकेट पुनः प्रयास, या आंतरिक परीक्षण।
- प्रस्ताव, अनुबंध, डैशबोर्ड, और चालान नोट्स में एक ही भाषा का उपयोग करें।
लक्ष्य पूरे तकनीकी ट्रेस को उजागर करना नहीं है। लक्ष्य यह है कि उपयोग-आधारित AI मूल्य निर्धारण को न्यायसंगत, पूर्वानुमानित और ग्राहक द्वारा मूल्यवान कार्य से जुड़ा हुआ महसूस कराया जाए।
सामान्य गलतियाँ जिनसे बचना चाहिए।
- केवल ग्राहक द्वारा टैगिंग। जब एक परिनियोजन में कई वर्कफ़्लो, टीमें, या वातावरण होते हैं, तो ग्राहक-स्तरीय उपयोग बहुत व्यापक होता है।
- परीक्षण को उत्पादन के साथ मिलाना। स्टेजिंग ट्रैफ़िक को ग्राहक रिपोर्ट या मूल्य निर्धारण निर्णयों को प्रदूषित नहीं करना चाहिए।
- पुनः प्रयासों की दोहरी गणना। स्वचालन में पुनः प्रयास तर्क सामान्य है, लेकिन मूल्य निर्धारण को ग्राहक-सामना करने वाले मूल्य के साथ मेल खाना चाहिए।
- केवल टोकन गणना को इकाई के रूप में उपयोग करना। टोकन को आंतरिक रूप से ट्रैक करें, लेकिन जब ग्राहक तकनीकी नहीं हो तो मूल्य निर्धारण को वर्कफ़्लो इकाइयों में अनुवाद करें।
- हर महीने लेबल बदलना। स्थिर नामकरण प्रवृत्ति विश्लेषण को संभव बनाता है।
- बिल्डर भुगतान को प्रोवाइडर रिवॉर्ड्स के साथ मिलाना। बिल्डर्स रूटेड ऐप ट्रैफिक मार्जिन से कमाते हैं। प्रोवाइडर्स पात्र कंप्यूट योगदान से कमाते हैं। वे ShareAI मार्केटप्लेस में अलग-अलग भूमिकाएँ हैं।
एआई वर्कफ़्लो अनुरोध टैगिंग FAQ
एआई वर्कफ़्लो अनुरोध टैगिंग क्या है?
एआई वर्कफ़्लो अनुरोध टैगिंग का मतलब है एआई अनुरोधों पर लेबल लगाना ताकि उपयोग को क्लाइंट, वर्कस्पेस, वर्कफ़्लो, फीचर, स्थिति और बिल योग्य इकाई के अनुसार समूहित किया जा सके। यह एजेंसियों को एआई ऑटोमेशन उपयोग को स्पष्ट रूप से डिबग, रिपोर्ट और मूल्य निर्धारण करने में मदद करता है।
एआई ऑटोमेशन एजेंसियों को अनुरोध टैग्स की आवश्यकता क्यों है?
एजेंसियों को अनुरोध टैग्स की आवश्यकता होती है क्योंकि क्लाइंट ऑटोमेशन अक्सर लॉन्च के बाद बार-बार चलते हैं। बिना टैग्स के, यह जानना मुश्किल होता है कि किस क्लाइंट, वर्कफ़्लो, या फीचर ने रूटेड एआई उपयोग उत्पन्न किया।
क्या अनुरोध टैगिंग बिलिंग के समान है?
नहीं। अनुरोध टैगिंग लेबलिंग और रिपोर्टिंग लेयर है। बिलिंग एक व्यावसायिक प्रक्रिया है। अच्छे टैग्स बिलिंग, मार्जिन समीक्षा, क्लाइंट रिपोर्टिंग, और समर्थन को आसान बनाते हैं, लेकिन वे मूल्य निर्धारण शर्तों को प्रतिस्थापित नहीं करते।
एजेंसी को सबसे पहले किन फ़ील्ड्स को टैग करना चाहिए?
क्लाइंट आईडी, वर्कस्पेस आईडी, वर्कफ़्लो नाम, फीचर नाम, उपयोग इकाई, अनुरोध आईडी, पैरेंट रन आईडी, स्थिति, बिल योग्य स्थिति, वातावरण, और मॉडल रूट से शुरू करें। केवल तभी और जोड़ें जब रिपोर्ट या समर्थन वर्कफ़्लो को वास्तव में इसकी आवश्यकता हो।
क्या एजेंसियों को टोकन या व्यावसायिक क्रियाओं को टैग करना चाहिए?
जब उपलब्ध हो, तो टोकन को आंतरिक रूप से ट्रैक करें, लेकिन ग्राहक-सामना करने वाली रिपोर्टों के लिए व्यावसायिक क्रियाओं का उपयोग करें। क्लाइंट आमतौर पर दस्तावेज़ों को संसाधित, टिकटों को सारांशित, लीड्स को योग्य, या वर्कफ़्लो को पूरा करने को कच्चे टोकन गणना की तुलना में बेहतर समझते हैं।
अनुरोध टैगिंग ShareAI बिल्डर का समर्थन कैसे करती है?
अनुरोध टैगिंग बिल्डर को रूटेड उपयोग को समझाने में मदद करती है। एजेंसी चयनित इनफेरेंस ट्रैफिक को ShareAI के माध्यम से रूट करती है, एक मार्जिन कॉन्फ़िगर करती है, और क्लाइंट को उपयोग के लिए ShareAI को भुगतान करने देती है। टैग्स उस उपयोग को वर्कफ़्लो और क्लाइंट संदर्भ से जोड़ने में मदद करते हैं।
क्या यह n8n, Make, Zapier, या कस्टम एजेंट्स के साथ काम कर सकता है?
हाँ, जब एजेंसी एआई अनुरोध पथ को नियंत्रित करती है और प्रत्येक रूटेड अनुरोध के आसपास पर्याप्त संदर्भ को संरक्षित कर सकती है। वर्कफ़्लो टूल ShareAI के बाहर रहता है; ShareAI चयनित एआई इनफेरेंस उपयोग को अपने API के माध्यम से संभालता है।
पुनः प्रयास और विफल रन को कैसे टैग किया जाना चाहिए?
पुनः प्रयास को मूल अनुरोध या पैरेंट रन से जोड़ना चाहिए। विफल, रद्द, डुप्लिकेट, और आंतरिक परीक्षण रन को एक स्पष्ट बिल योग्य स्थिति होनी चाहिए ताकि वे गलती से भुगतान उपयोग न बन जाएं।
क्या अनुरोध टैगिंग एजेंसी राजस्व की गारंटी देती है?
नहीं। बिल्डर भुगतान वास्तविक रूटेड उपयोग और कॉन्फ़िगर किए गए मार्जिन पर निर्भर करता है। अनुरोध टैगिंग दृश्यता और मूल्य निर्धारण अनुशासन में सुधार करती है, लेकिन यह गारंटी नहीं देती कि ग्राहक वर्कफ़्लो का उपयोग करेंगे।
क्या ShareAI एक ऐप बिल्डर या वर्कफ़्लो बिल्डर है?
नहीं। ShareAI वर्कफ़्लो नहीं बनाता, ऐप होस्ट नहीं करता, या एजेंसी के कार्यान्वयन स्टैक को प्रतिस्थापित नहीं करता। ShareAI AI मार्केटप्लेस, रूटिंग, उपयोग, बिलिंग, अधिभार, और चयनित इनफेरेंस ट्रैफिक के लिए भुगतान परत है।
एक एजेंसी के लिए पहला कदम क्या है?
स्पष्ट मूल्य और परिवर्तनीय उपयोग के साथ एक ग्राहक वर्कफ़्लो चुनें। ग्राहक-सामना करने वाली इकाई को परिभाषित करें, तय करें कि क्या शामिल किया जाना चाहिए बनाम भुगतान किया जाना चाहिए, प्रत्येक रूटेड अनुरोध को लगातार टैग करें, और फिर योग्य इनफेरेंस ट्रैफिक को ShareAI Builder के माध्यम से कनेक्ट करें।
यह लेख इसका हिस्सा है डेवलपर्स श्रेणी।