ಏಕೆ ಚಿಲ್ಲರೆ ಮತ್ತು CPG ನಾಯಕರು ಏಜೆಂಟಿಕ್ AIಗಾಗಿ ಮಾಪನೀಯ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್‌ಗೆ ಮುಖಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ
ಪರಿಚಯ
ರಿಟೇಲ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡಿದ ಸರಕುಗಳು (CPG) ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಾಗಿವೆ: ಸಾವಿರಾರು SKU ಗಳು, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಬೆಲೆ ಪರಿಸರಗಳು, ಓಮ್ನಿಚಾನೆಲ್ ಶಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಬದಲಾಗುವ ಗ್ರಾಹಕ ನಡವಳಿಕೆಗಳು. ಸ್ಪರ್ಧಿಸಲು, ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಉದ್ಯಮಗಳು ಸ್ಪರ್ಧಿಸುತ್ತಿವೆ — ಸ್ವಾಯತ್ತ, ಗೋಲು-ಚಾಲಿತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿದೆ ವಾಸ್ತವ: ಏಜೆನ್ಸಿ AI ಅದು ಕಲಿಯುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಷ್ಟೇ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು ರಿಟೇಲ್/ಸಿಪಿಜಿಯಲ್ಲಿ, ಇದರರ್ಥ ಬೃಹತ್, ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಶೆಲ್ಫ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ಗ್ರಾಹಕ ಭಾವನೆಯವರೆಗೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ. ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಲ್ಲದೆ, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಹ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ರಿಟೇಲ್ ಮತ್ತು CPG ನಾಯಕರು ಏಜೆನ್ಸಿ AI ಗಾಗಿ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಅದನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುವ ತಾಂತ್ರಿಕ ಆಧಾರಗಳು ಮತ್ತು Uber AI ಪರಿಹಾರಗಳಂತಹ ಜಾಗತಿಕ ಪಾಲುದಾರರು ಹೇಗೆ ಅಂಚನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಲೇಖನವು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ.
ರಿಟೇಲ್ ಮತ್ತು ಸಿಪಿಜಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಎಐಯ ಉದಯ
ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ: SKU-ಮಟ್ಟದ ಉತ್ಪನ್ನದ ಚಿತ್ರಗಳು, ರಶೀದಿಗಳು, POS ಡೇಟಾ, ಶೆಲ್ಫ್ ಫೋಟೋಗಳು, ಗ್ರಾಹಕ ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಮಾಹಿತಿ.
ಸ್ವಾಯತ್ತ ಇನ್ವೆಂಟರಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಚಾಲಿತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ಗಳು, ತಪ್ಪಾದ ಐಟಂಗಳು ಅಥವಾ ಕುಗ್ಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತಾರೆ.
ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಬೆಲೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಡೇಟಾ, ಬೇಡಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮೋಷನ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಗ್ರಾಹಕರು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು
ಬಹು ಮಾದರಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು OCR, ಸೆಂಟಿಮೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು NER (ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ) ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ.
ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ
AI ಏಜೆಂಟರು ಸಂಕೀರ್ಣ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಗೋದಾಮುಗಳು, ಫ್ಲೀಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ರಿಟೇಲರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹರಿಯುತ್ತದೆ, ಅವು ಸಂಭವಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತವೆ.
ಯಾಕೆ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಕಣ್ತುಂಬಿದ ಕೊಂಡಿಯಾಗಿದೆ
ರಚನಾತ್ಮಕ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಿಲ್ಲದೆ, ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ತರ್ಕಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವಿನ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ರಿಟೇಲ್/ಸಿಪಿಜಿ ನಾಯಕರು ತಮ್ಮ ಸವಾಲುಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ ಎಂದು ತಿಳಿದಿದ್ದಾರೆ — ಅವರು ಸರಿಯಾದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತೇಜನ ನೀಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಮುಖ್ಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ:
SKU-ಮಟ್ಟದ ಟಿಪ ್ಪಣಿ
ಉತ್ಪನ್ನ, ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆ.
OCR (ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್)
ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಇನ್ವಾಯ್ಸ್ಗಳು, ರಶೀದಿಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ಗಳ ಮೇಲೆ.
ಉತ್ಪನ್ನ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಗಳಿಗೆ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್, ಪರಿಮಳ, ಪರಿಮಾಣ ಅಥವಾ ದರ ಮುಂತಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದ ು.
ಭಾವನೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಕರೆ ಪ್ರತಿಲಿಪಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು.
ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್
200ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ನಕಲನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು.
ಟೆಕ್ನಿಕಲ್ ಡೀಪ್ ಡೈವ್ – ರಿಟೇಲ್/CPG ಗಾಗಿ ಅನೋಟೇಶನ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳು
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಅನೋಟೇಶನ್
ರಿಟೇಲ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಚಿತ್ರಗಳು, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ಶೆಲ್ಫ್ ಫೋಟೋ (ಇಮೇಜ್ ವಿಭಜನೆ), ರಸೀತಿ (OCR + ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ) ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಪ್ರಶ್ನೆ (ಆಡಿಯೋ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್). ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಈ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳನ್ನು ಏಕೀಕೃತ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ.
ಒಮ್ಮತದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣ
ಲೇಬಲಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಗೆ 2-ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರು ಮತ್ತು 3-ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರ ಒಮ್ಮತದ ಮಾದರಿಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಇಂಟರ್-ಅನೋಟೇಟರ್ ಒಪ್ಪಂದ (IAA) ಮತ್ತು ಕೊಹೆನ್ನ ಕಪ್ಪಾದಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಎಡ್ಜ್-ಕೇಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ರಚನೆ
ಏಜೆಂಟ್ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಅಪರೂಪದ ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು: ತಪ್ಪಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ SKU ಗಳು, ನಕಲಿ ಸರಕುಗಳ ು, ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್. ದತ್ತಾಂಶ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗೆ ಬ್ರಿಟ್ಲೆಸ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿತ ಎಡ್ಜ್-ಕೇಸ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಆಕ್ಟಿವ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು
ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗಿದೆ. ಆಕ್ಟಿವ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಅನಿಶ್ಚಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ರಿಟೇಲ್ ಮತ್ತು ಸಿಪಿಜಿ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಅಂಕಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು
ಇಲ್ಲಿಯೇ ಉದ್ಯಮಗಳು ತಮ್ಮ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ: ಸ್ಕೇಲ್. ಅನೇಕ ಸ್ಟೋರ್ಗಳು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ 10,000 SKU ಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸವಾಲಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ.
Uber AI Solutions ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:
ಜಾಗತಿಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿ
ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ 8.8M + ವೈವಿಧ್ಯಮಯ, ಗಿಗ್ ಕಾರ್ಮಿಕರ ಕಾರ್ಯಪಡೆ
ಬಹುಭಾಷಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
200+ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ತಾಂತ್ರಿಕ-ಶಕ್ತಗೊಂಡ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು
uLabel, Uber ನ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್, ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಗಳು, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ
ರ ್ಯಾಪಿಡ್ ಟರ್ನರೌಂಡ್
ಬೃಹತ್ ರಿಟೇಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ SLA ಗಳು ದ್ವಿ-ಅಂಕಿಯ ಗಂಟೆಗಳಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತವೆ
ಪಕ್ಷಪಾತ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆ
ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪೂಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ ರೂಬ್ರಿಕ್ಸ್, ಒಮ್ಮತದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆ.
ವ್ಯಾಪಾರ ಪರಿಣಾಮ – ರಿಟೇಲ್ ಮತ್ತು ಸಿಪಿಜಿ ನಾಯಕರು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವ ಕಾರಣ
ಮಾರ್ಕೆಟ್ಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಸಮಯ
AI-ಚಾಲಿತ ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಶುಲ್ಕ ಕಡಿತ
ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಳಿತಾಯ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ಸುಧಾರಿತ ನಿಖರತೆ
ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸ್ಕೋರ್ಗಳು, ಉದ್ಯಮದ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದಾಯದ ಬೆಳವಣಿಗೆ
ಉತ್ತಮ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್ಗಳು ಕಾರ್ಟ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಖರೀದಿಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ.
ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆ
ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಕಾನೂನುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುವ ಪಕ್ಷಪಾತ-ಮುಕ್ತ, ಸ್ಥಳೀಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು.
ತೀರ್ಮಾನ
ರಿಟೇಲ್/CPG ನಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಕೋಣವಲ್ಲ — ಇದು ಈಗಾಗಲೇ ಲೈವ್ ಆಗಿದೆ, ಆದರೆ ಡೊಮೇನ್-ನಿ ರ್ದಿಷ್ಟ ಅನೋಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ. SKU-ಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಫೀಡ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಲೂಪ್‌ಗಳವರೆಗೆ, ಸ್ಕೇಲಬಲ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ರಿಟೇಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ರಿಟೇಲ್/CPG AI ಅನ್ನು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವೇ? ನಮ್ಮ ತಜ್ಞರನ್ನು ಇಂದು ಭೇಟಿಯಾಗಿಸಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಹೇಗೆ ವ್ಯವಹಾರ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ.
ನಾವು ಉತ್ತಮವಾದ
AI ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸೋಣ
ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ. ನಾವು ನಿಮಗೆ
ಅಲ್ಲಿ ತಲುಪಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನಾವು ಉತ್ತಮವಾದ
AI ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸೋಣ
ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ. ನಾವು ನಿಮಗೆ
ಅಲ್ಲಿ ತಲುಪಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಯ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
ಪರಿಹಾರಗಳು
ಉದ್ಯಮಗಳು
ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು
ಅನ್ವೇಷಿಸಿ