पब्लिश की गई तारीख: 28 अप्रैल, 2025, पिछली बार अपडेट की गई तारीख: 21 मई, 2025
एआई में तेज़ी से हो रहे बदलावों की वजह से, वेब ऐप्लिकेशन के लिए नई संभावनाएं खुल रही हैं. खास तौर पर, डिवाइस में पहले से मौजूद एआई की सुविधाओं के आने से. जानें कि जापान की एक बड़ी इंटरनेट कंपनी, CyberAgent, अपने प्लैटफ़ॉर्म Ameba Blog पर ब्लॉगिंग के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए, Chrome में पहले से मौजूद एआई और Prompt API का इस्तेमाल कैसे कर रही है.
हम उनके लक्ष्यों, पहले से मौजूद एआई के साथ काम करने के फ़ायदों, उन्हें आई चुनौतियों, और पहले से मौजूद एआई का इस्तेमाल करने वाले अन्य डेवलपर के लिए अहम जानकारी शेयर कर रहे हैं.
Prompt API क्या है?
| ज़्यादा जानकारी देने वाला वीडियो | वेब | एक्सटेंशन | Chrome स्टेटस | मकसद |
|---|---|---|---|---|
| GitHub |  Chrome 148 |
Chrome 138 |
देखें | एक्सपेरिमेंट करने का मकसद |
| GitHub |  पैरामीटर के नमूने के लिए ऑरिजिन ट्रायल |
Chrome 148 |
देखें | एक्सपेरिमेंट करने का मकसद |
Prompt API की मदद से, डेवलपर बड़े भाषा मॉडल का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन में सीधे एआई की सुविधाएं जोड़ सकते हैं. कस्टम प्रॉम्प्ट तय करके, ऐप्लिकेशन डेटा एक्सट्रैक्शन, कॉन्टेंट जनरेशन, और पसंद के मुताबिक जवाब देने जैसे टास्क पूरे कर सकते हैं. Chrome में, Prompt API, क्लाइंट-साइड इन्फ़रेंस करता है Gemini Nano की मदद से. स्थानीय प्रोसेसिंग से, इस्तेमाल किए गए मॉडल के बावजूद, डेटा की निजता और जवाब की स्पीड बेहतर होती है. इस्तेमाल किए गए मॉडल के बावजूद, क्लाइंट के जवाब की स्पीड.
Ameba Blog के लेखकों के लिए एआई असिस्टेंस
CyberAgent ने लेखकों के लिए एक आम समस्या को पहचाना: दिलचस्प कॉन्टेंट, खास तौर पर टाइटल तैयार करने में लगने वाला ज़्यादा समय. उन्होंने यह परिकल्पना की कि ब्लॉग बनाने के इंटरफ़ेस में एआई की मदद से काम करने वाले फ़ंक्शन को इंटिग्रेट करने से, कॉन्टेंट की क्वालिटी और उसे बनाने की प्रोसेस की क्षमता को बेहतर बनाया जा सकता है. उनका लक्ष्य ऐसे टूल उपलब्ध कराना था जिनसे उनके ब्लॉगर को प्रेरणा मिले और वे दिलचस्प कॉन्टेंट बना सकें.
CyberAgent ने Prompt API की मदद से, Chrome एक्सटेंशन बनाया. यह एक्सटेंशन, एआई की मदद से काम करने वाली सुविधाओं का एक सुइट उपलब्ध कराता है. इसे Ameba Blog के लेखकों को टाइटल और हेडिंग, उसके बाद के पैराग्राफ़, और सामान्य कॉपी में सुधार करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है.
CyberAgent को क्षमताओं में फ़्लेक्सिबिलिटी चाहिए थी. इसलिए, उन्होंने Prompt API का इस्तेमाल किया. एक एपीआई में असीमित संभावनाएं होने की वजह से, CyberAgent यह तय कर पाया कि Ameba के लेखकों के लिए सबसे अच्छा और सबसे ज़्यादा फ़ायदेमंद क्या होगा.
CyberAgent ने कुछ ब्लॉगर के साथ एक्सटेंशन की जांच की. इससे, उपलब्ध कराए गए फ़ंक्शन के व्यावहारिक इस्तेमाल के बारे में अहम जानकारी मिली. सुझाव/राय/शिकायत या फ़ीडबैक से, CyberAgent को एआई असिस्टेंस के लिए बेहतर ऐप्लिकेशन की पहचान करने और एक्सटेंशन के डिज़ाइन को बेहतर बनाने में मदद मिली. सकारात्मक नतीजों और सुझाव/राय/शिकायत या फ़ीडबैक के आधार पर, CyberAgent आने वाले समय में इस सुविधा को रिलीज़ करने की तैयारी कर रहा है. इससे, क्लाइंट-साइड एआई की सुविधा सीधे उनके ब्लॉगिंग कम्यूनिटी को मिलेगी.
आइए, इन सुविधाओं पर करीब से नज़र डालें.
बेहतर टाइटल और हेडिंग लिखना
एक्सटेंशन, पूरे ब्लॉग कॉन्टेंट के आधार पर, टाइटल के कई सुझाव जनरेट करता है. ब्लॉग के लेखक, इन सुझावों को और बेहतर बना सकते हैं. इसके लिए, वे "फिर से जनरेट करें", "ज़्यादा विनम्र", "ज़्यादा अनौपचारिक", या "मिलते-जुलते टाइटल जनरेट करें" जैसे विकल्पों का इस्तेमाल कर सकते हैं.
CyberAgent ने यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) को खास तौर पर इस तरह डिज़ाइन किया है कि उपयोगकर्ताओं को कोई प्रॉम्प्ट न लिखना पड़े. इस तरह, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से अनजान उपयोगकर्ता भी एआई की सुविधा का फ़ायदा उठा सकते हैं.
एक्सटेंशन, ब्लॉग के अलग-अलग सेक्शन के लिए दिलचस्प हेडर भी जनरेट कर सकता है. इसके लिए, लेखक हेडिंग के लिए ज़रूरी टेक्स्ट चुनकर अनुरोध कर सकते हैं.
Prompt API की मदद से टाइटल जनरेट करने के कोड में, शुरुआती प्रॉम्प्ट और उपयोगकर्ता का प्रॉम्प्ट शामिल होता है. शुरुआती प्रॉम्प्ट, किसी खास तरह का आउटपुट पाने के लिए कॉन्टेक्स्ट और निर्देश देता है. वहीं, उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट, मॉडल से उपयोगकर्ता के लिखे गए कॉन्टेंट के साथ इंटरैक्ट करने के लिए कहते हैं. Deploy AI assistance में, उनके कोड के बारे में ज़्यादा पढ़ें.
उसके बाद के पैराग्राफ़ जनरेट करना
एक्सटेंशन, चुने गए टेक्स्ट के आधार पर उसके बाद के पैराग्राफ़ जनरेट करके, ब्लॉगर्स को राइटर ब्लॉक से निपटने में मदद करता है. पहले वाले पैराग्राफ़ के कॉन्टेक्स्ट के साथ, एआई पैराग्राफ़ का ड्राफ़्ट तैयार करता है. इससे लेखक अपनी क्रिएटिविटी को बनाए रख पाते हैं.
टेक्स्ट को बेहतर बनाना और उसमें बदलाव करना
Gemini Nano, चुने गए टेक्स्ट का विश्लेषण करता है और उसमें सुधार के सुझाव दे सकता है. उपयोगकर्ता, टोन और भाषा के विकल्प के बारे में अतिरिक्त नोट जोड़कर, सुधारों को फिर से जनरेट कर सकते हैं, ताकि कॉपी को "ज़्यादा आकर्षक" या "आसान" बनाया जा सके.
एआई असिस्टेंस को डिप्लॉय करना
CyberAgent ने अपने एक्सटेंशन कोड को तीन चरणों में बांटा: सेशन बनाना, ट्रिगर करना, और मॉडल प्रॉम्प्ट करना.
सबसे पहले, वे ब्राउज़र से यह जांच करते हैं कि पहले से मौजूद एआई उपलब्ध है और काम करता है या नहीं. अगर ऐसा है, तो वे डिफ़ॉल्ट पैरामीटर के साथ एक सेशन बनाते हैं..
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 ${event.total} bytes.`);
});
},
initialPrompts: initialPrompts || '',
topK: topK || defaultTopK,
temperature: temperature || defaultTemperature,
};
session = await LanguageModel.create(params);
return session;
}
हर सुविधा में एक हेल्पर फ़ंक्शन होता है, जिसे उपयोगकर्ता ट्रिगर करता है. ट्रिगर होने के बाद, जब उपयोगकर्ता ज़रूरी बटन पर क्लिक करता है, तो वे सेशन को उसके मुताबिक अपडेट करते हैं.
async function updateSession({ initialPrompts, topK, temperature } = {
topK: DEFAULT_TOP_K,
temperature: DEFAULT_TEMPERATURE,
}) {
if (session) {
session.destroy();
session = null;
}
session = await createAISession({
initialPrompts,
topK,
temperature,
});
}
सेशन अपडेट होने के बाद, वे फ़ंक्शन के हिसाब से मॉडल को प्रॉम्प्ट करते हैं. उदाहरण के लिए, यहां टाइटल जनरेट करने और ज़्यादा औपचारिक टोन में टाइटल को फिर से जनरेट करने का कोड दिया गया है.
async function generateTitle() {
// Initialize the model session
await updateSession({
initialPrompts: [
{ role: 'system',
content: `Create 3 titles suitable for the blog post's content,
within 128 characters, and respond in JSON array format.`,
}
]
});
const prompt = `Create a title for the following
blog post.${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);
...
}
पहले से मौजूद एआई के फ़ायदे
पहले से मौजूद एआई, क्लाइंट-साइड एआई का एक टाइप है. इसका मतलब है कि इन्फ़रेंस, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर होता है. CyberAgent ने Gemini Nano के साथ, पहले से मौजूद एआई एपीआई का इस्तेमाल करने का विकल्प चुना, क्योंकि इससे ऐप्लिकेशन डेवलपर और उपयोगकर्ताओं, दोनों को कई फ़ायदे मिलते हैं.
CyberAgent ने इन मुख्य फ़ायदों पर फ़ोकस किया:
- सुरक्षा और निजता
- लागत
- रिस्पॉन्सिवनेस और विश्वसनीयता
- डेवलपमेंट में आसानी
सुरक्षा और निजता
डेटा को बाहरी सर्वर पर भेजे बिना, एआई मॉडल को सीधे उपयोगकर्ता के डिवाइस पर चलाने की सुविधा बहुत ज़रूरी है. ब्लॉग के ड्राफ़्ट, लोगों को दिखाने के लिए नहीं होते. इसलिए, CyberAgent इन ड्राफ़्ट को तीसरे पक्ष के सर्वर पर नहीं भेजना चाहता.
पहले से मौजूद एआई, Gemini Nano को उपयोगकर्ता के डिवाइसों पर डाउनलोड करता है. इससे सर्वर से डेटा भेजने और पाने की ज़रूरत नहीं होती. यह खास तौर पर लिखते समय काम आता है, क्योंकि ड्राफ़्ट में गोपनीय जानकारी या अनचाहे एक्सप्रेशन शामिल हो सकते हैं. पहले से मौजूद एआई, ओरिजनल और जनरेट किए गए कॉन्टेंट को सर्वर पर भेजने के बजाय, स्थानीय तौर पर रखता है. इससे सुरक्षा बेहतर हो सकती है और कॉन्टेंट की निजता को सुरक्षित रखा जा सकता है.
लागत में बचत
पहले से मौजूद एआई का इस्तेमाल करने का एक मुख्य फ़ायदा यह है कि ब्राउज़र में Gemini Nano शामिल है और एपीआई का इस्तेमाल मुफ़्त में किया जा सकता है. इसके लिए, कोई अतिरिक्त या छिपा हुआ शुल्क नहीं लिया जाता.
पहले से मौजूद एआई, सर्वर की लागत को काफ़ी कम करता है. साथ ही, एआई इन्फ़रेंस से जुड़ी लागत को पूरी तरह से खत्म कर सकता है. इस समाधान को बड़े उपयोगकर्ता आधार के लिए तेज़ी से बढ़ाया जा सकता है. साथ ही, उपयोगकर्ताओं को अतिरिक्त शुल्क चुकाए बिना, आउटपुट को बेहतर बनाने के लिए लगातार प्रॉम्प्ट सबमिट करने की अनुमति मिलती है.
रिस्पॉन्सिवनेस और विश्वसनीयता
पहले से मौजूद एआई, नेटवर्क की स्थितियों के बावजूद, लगातार और तेज़ी से जवाब देता है. इससे उपयोगकर्ताओं को बार-बार कॉन्टेंट जनरेट करने में मदद मिलती है. इससे उपयोगकर्ताओं को नए आइडिया आज़माने और संतोषजनक नतीजे पाने में आसानी होती है.
डेवलपमेंट में आसानी
Chrome में पहले से मौजूद एआई, आसानी से उपलब्ध होने वाला एपीआई उपलब्ध कराकर, डेवलपमेंट की प्रोसेस को आसान बनाता है. डेवलपर को अपने ऐप्लिकेशन के लिए, एआई की मदद से काम करने वाली सुविधाएं बनाने में आसानी होती है.
Gemini Nano और पहले से मौजूद एआई एपीआई, Chrome में इंस्टॉल होते हैं. इसलिए, अतिरिक्त सेटअप या मॉडल मैनेजमेंट की ज़रूरत नहीं होती. एपीआई, अन्य ब्राउज़र एपीआई की तरह JavaScript का इस्तेमाल करते हैं. साथ ही, इनके लिए मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता की ज़रूरत नहीं होती..
बेहतर नतीजे पाने के लिए चुनौतियों से निपटना
Prompt API के साथ CyberAgent के सफ़र से, क्लाइंट-साइड एलएलएम के साथ काम करने की बारीकियों के बारे में अहम जानकारी मिली.
- अलग-अलग जवाब: अन्य एलएलएम की तरह, Gemini Nano भी एक ही प्रॉम्प्ट के लिए एक जैसे आउटपुट की गारंटी नहीं देता. CyberAgent को ऐसे फ़ॉर्मैट में जवाब मिले जिनकी उम्मीद नहीं थी. जैसे: मार्कडाउन और अमान्य JSON. निर्देशों के बावजूद, ऐसा हो सकता है कि नतीजे अलग-अलग हों. पहले से मौजूद एआई के साथ कोई ऐप्लिकेशन या Chrome एक्सटेंशन लागू करते समय, एक वर्कअराउंड जोड़ना फ़ायदेमंद हो सकता है, ताकि यह पक्का किया जा सके कि आउटपुट हमेशा सही फ़ॉर्मैट में हो.
- टोकन की सीमा: टोकन के इस्तेमाल को मैनेज करना ज़रूरी है. CyberAgent ने सेशन मैनेज करने, कॉन्टेक्स्ट बनाए रखने, और टोकन की खपत कम करने के लिए,
contextUsage,contextWindow, औरmeasureContextUsage()जैसी प्रॉपर्टी और तरीकों का इस्तेमाल किया. टाइटल को बेहतर बनाते समय यह खास तौर पर ज़रूरी था. - मॉडल के साइज़ की पाबंदियां: मॉडल डाउनलोड किया जाता है और उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद होता है. इसलिए, यह सर्वर पर मौजूद मॉडल से काफ़ी छोटा होता है. इसका मतलब है कि संतोषजनक नतीजे पाने के लिए, प्रॉम्प्ट में ज़रूरी कॉन्टेक्स्ट देना ज़रूरी है. खास तौर पर, खास जानकारी जनरेट करने के लिए. एलएलएम के साइज़ को समझने के बारे में ज़्यादा जानें.
CyberAgent का कहना है कि फ़िलहाल, क्लाइंट-साइड मॉडल सभी ब्राउज़र और डिवाइसों पर उपलब्ध नहीं हैं. साथ ही, छोटे मॉडल की सीमाएं हैं. हालांकि, यह अब भी खास टास्क के लिए शानदार परफ़ॉर्मेंस दे सकता है. सर्वर-साइड लागत के बिना, तेज़ी से दोहराने और एक्सपेरिमेंट करने की सुविधा की वजह से, यह एक अहम टूल है.
वे बैलेंस बनाने की सलाह देते हैं. उनका मानना है कि सर्वर-साइड या क्लाइंट-साइड, किसी भी एआई से सटीक जवाब पाना मुश्किल है. आखिर में, उनका मानना है कि आने वाले समय में, हाइब्रिड अप्रोच से और भी ज़्यादा संभावनाएं खुलेंगी. इसमें सर्वर-साइड और क्लाइंट-साइड, दोनों एआई की खूबियों को शामिल किया जाएगा.
आगे की योजनाएं
पहले से मौजूद एआई की खोज से, उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए, एआई इंटिग्रेशन की रोमांचक संभावनाएं दिखती हैं. Ameba Blog के साथ काम करने के लिए बनाया गया उनका एक्सटेंशन दिखाता है कि इन टेक्नोलॉजी को असल दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए, व्यावहारिक तौर पर कैसे लागू किया जा सकता है. इससे वेब डेवलपमेंट कम्यूनिटी को अहम जानकारी मिलती है.
जैसे-जैसे टेक्नोलॉजी बेहतर होती जाएगी और ब्राउज़र और डिवाइसों के लिए सहायता बढ़ती जाएगी, हमें उम्मीद है कि पहले से मौजूद एआई और क्लाइंट-साइड एआई के अन्य फ़ॉर्म के और भी ज़्यादा इनोवेटिव ऐप्लिकेशन देखने को मिलेंगे.
संसाधन
- Prompt API के बारे में ज़्यादा जानें
- Chrome पर पहले से मौजूद एपीआई का इस्तेमाल करना
- वेब एआई पर CyberAgent की केस स्टडी, इसमें इसी विषय के बारे में बताया गया है.
- क्लाइंट-साइड एआई पर CyberAgent's केस स्टडी, The future of AI is now देखें
Acknowledgements
Ameba के ब्लॉगर, ao, Nodoka, Erin, Chiaki, और socchi का धन्यवाद. इन्होंने सुझाव/राय/शिकायत या फ़ीडबैक दिया और एक्सटेंशन को बेहतर बनाने में मदद की. इस ब्लॉग पोस्ट को लिखने और इसकी समीक्षा करने में मदद करने के लिए, Thomas Steiner, Alexandra Klepper, और Sebastian Benz का धन्यवाद.