कोज़ बाइटडांस द्वारा लॉन्च किया गया एक कोड-मुक्त है जो प्लग-इन, नॉलेज बेस और वर्कफ़्लो के साथ बुद्धिमान संवादी बॉट्स के ड्रैग-एंड-ड्रॉप निर्माण का समर्थन करता है। मुफ़्त संस्करण आपको GPT-4 जैसे शीर्ष मॉडल का अनुभव लेने की अनुमति देता है। 100 से अधिक व्यावहारिक प्लग-इन लॉन्च किए गए हैं। निर्मित बॉट को एक क्लिक से फेशू डिस्कॉर्ड और वीचैट जैसे मुख्यधारा चैनलों पर प्रकाशित किया जा सकता है। घरेलू संस्करण "कौज़ी" है।

कोज़ - बाइटडांस का कोडलेस एआई बॉट बिल्डिंग प्लेटफॉर्म

कोज़ के मुख्य पैरामीटर और आँकड़े

पैरामीटर्स	विवरण
रिलीज का समय	दिसंबर 2023 (वैश्विक संस्करण) / फरवरी 2024 (घरेलू संस्करण "बटन")
संबद्ध कंपनी	बाइटडांस
समर्थित मॉडल	GPT-4o, GPT-3.5, क्लाउड, जेमिनी (वैश्विक संस्करण); डौबाओ, वेनक्सिन, टोंगयी, आदि (घरेलू संस्करण)
प्लग-इन की संख्या	100+ आधिकारिक प्लग-इन + सामुदायिक प्लग-इन
प्रकाशन चैनल	फ़ेशू डिस्कॉर्ड, स्लैक, टेलीग्राम, वीचैट मिनी प्रोग्राम (घरेलू), डॉयिन (घरेलू)
मूल्य निर्धारण मॉडल	मुफ़्त संस्करण (GPT-4 कोटा सहित) + प्रो संस्करण + एंटरप्राइज़ अनुकूलन
ज्ञान आधार क्षमता	मुफ़्त संस्करण में कोटा और फ़ाइल आकार सीमाएँ हैं, और प्रो/एंटरप्राइज़ संस्करण का विस्तार किया जा सकता है
वर्कफ़्लो इंजन	विज़ुअल वर्कफ़्लो डिज़ाइन, सशर्त/चक्रीय/समानांतर का समर्थन करता है
निर्धारित कार्य	समर्थन बॉट अनुसूचित सक्रिय ट्रिगरिंग
घरेलू संस्करण	Coze (coze.cn), घरेलू मॉडलों और चैनलों का समर्थन करता है

प्रतिस्पर्धी स्थिति: कोज़ का मुख्य अंतर मॉडल क्षमताओं में नहीं है (यह स्वयं मॉडल को प्रशिक्षित नहीं करता है), बल्कि "चयनित मॉडल → क्षमताओं को कॉन्फ़िगर करें → चैनल पर प्रकाशित करें" के पूरे लिंक को नो-कोड संचालन में संपीड़ित करने में है। इसके विपरीत, ओपनएआई जीपीटी केवल चैटजीपीटी पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर ही चल सकता है, जबकि कोज़ बॉट को कई वास्तविक जीवन के व्यावसायिक परिदृश्यों जैसे कि फेशू डिस्कॉर्ड, टेलीग्राम और वीचैट पर प्रकाशित किया जा सकता है। "एक बार निर्माण करने और कई चैनलों में वितरित करने" की यह क्षमता कोज़ का मुख्य उत्पाद भेदभाव है।

प्लेटफ़ॉर्म निर्भरता: कोज़ की मॉडल परत पूरी तरह से तीसरे पक्ष के एलएलएम (ओपनएआई, एंथ्रोपिक, डौबाओ, आदि) पर निर्भर करती है, जिसका अर्थ है कि इसकी लागत संरचना और क्षमता सीमा अपस्ट्रीम मॉडल मूल्य निर्धारण रणनीति से प्रभावित होती है। बाइटडांस की सब्सिडी रणनीति इसके वर्तमान मुफ्त कोटा के लिए मुख्य समर्थन है, लेकिन सब्सिडी नीति में समायोजन सीधे उपयोगकर्ता अनुभव को प्रभावित करेगा - यह उत्पाद के साथ कोई समस्या नहीं है, बल्कि व्यवसाय मॉडल में एक अंतर्निहित जोखिम है।

एजेंट निर्माण प्रतिमान: एजेंट निर्माण को चार प्रमुख घटकों में विभाजित करें: "व्यक्तित्व + ज्ञान का आधार + प्लग-इन + वर्कफ़्लो"। प्रत्येक घटक एक स्वतंत्र क्षमता मॉड्यूल से मेल खाता है। यह स्तरित डिज़ाइन निर्माण की जटिलता को कम करता है, लेकिन घटक सहयोग सीमा पर डिबगिंग कठिनाई भी पेश करता है - जब बॉट व्यवहार अपेक्षाओं को पूरा नहीं करता है, तो उपयोगकर्ताओं को यह जांचने की आवश्यकता होती है कि क्या विचलन प्रॉम्प्ट डिज़ाइन, ज्ञान आधार रिकॉल या वर्कफ़्लो तर्क के कारण होता है।

टूल वर्गीकरण निर्धारण: कोज़ का मुख्य वितरण फॉर्म उत्पादकता/व्यावसायिक अनुप्रयोग (एंड-टू-एंड एआई बॉट निर्माण मंच) है, और इसमें एजेंट/ऑटोमेशन टूल की मुख्य विशेषताएं भी हैं - इसका बॉट अनिवार्य रूप से एक एलएलएम-संचालित एजेंट है जो प्लग-इन, ज्ञान आधार और वर्कफ़्लो के माध्यम से बाहरी दुनिया के साथ बातचीत करता है। निम्नलिखित विश्लेषण में दोनों प्रकार की नियम आवश्यकताओं को शामिल किया गया है।

कोज़ के उपयोगकर्ता और बाज़ार की पहचान

उपयोगकर्ता वृद्धि वक्र: कोज़ के वैश्विक संस्करण के जारी होने के बाद, "जीपीटी-4 के मुफ्त उपयोग" की विभेदीकरण रणनीति के साथ, इसने ट्विटर और रेडिट जैसे अंग्रेजी समुदायों में वायरल प्रसार को गति दी। बाइटडांस की सार्वजनिक जानकारी के अनुसार, इसके जारी होने के कुछ ही महीनों के भीतर पंजीकृत उपयोगकर्ताओं की संख्या दस लाख से अधिक हो गई, जिससे यह एआई बॉट निर्माण के क्षेत्र में सबसे तेजी से बढ़ते प्लेटफार्मों में से एक बन गया। "कौज़ी" का घरेलू संस्करण फ़िशु और डॉयिन के वितरण चैनलों पर निर्भर है, और तेजी से एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ताओं के बीच फैल रहा है। इसका उपयोग ग्राहक सेवा, ज्ञान प्रबंधन और सामग्री निर्माण परिदृश्यों में बड़ी संख्या में छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों द्वारा किया जाता है।

उद्यम अपनाने की स्थिति: घरेलू उद्यम बाजार में कौज़ी की प्रवेश दर अंतरराष्ट्रीय संस्करण की तुलना में काफी अधिक है। इसके तीन कारण हैं: पहला, चीन के SaaS सहयोग बाजार में फेशू की हिस्सेदारी प्राकृतिक उद्यम ग्राहक पहुंच लाती है; दूसरा, कौज़ी घरेलू मुख्यधारा के बड़े मॉडल (डौबाओ, वेन्क्सिनियियान, टोंगयी कियानवेन) का समर्थन करता है, जो डेटा अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करता है, और उद्यमों को सीमा पार डेटा प्रवाह से जुड़े मॉडल कॉल के बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं है; तीसरा, बाइटडांस की बिक्री टीम उद्यमों की स्वतंत्र मूल्यांकन लागत को कम करते हुए, कौज़ी को फ़ेशू पारिस्थितिक मूल्य-वर्धित मॉड्यूल के रूप में पैकेज और बेचती है। इसके विपरीत, coze.com का अंतर्राष्ट्रीय संस्करण छोटे पैमाने पर सत्यापन और प्रोटोटाइप विकास के लिए एंटरप्राइज़ ग्राहकों द्वारा अधिक उपयोग किया जाता है, और अभी तक Salesforce और Zendesk जैसे परिपक्व एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र के साथ गहरा बंधन नहीं बना पाया है।

सामुदायिक पारिस्थितिक स्वास्थ्य: हालांकि कोज़ के प्लग-इन बाज़ार में पहले से ही 100+ प्लग-इन हैं, इसकी वृद्धि मुख्य रूप से आधिकारिक टीम और शीर्ष भागीदारों की एक छोटी संख्या पर निर्भर करती है, और तीसरे पक्ष के डेवलपर्स का योगदान अनुपात कम है। इसका मतलब यह है कि प्लग-इन श्रेणी की विस्तार गति और बग मरम्मत चक्र कोज़ के आधिकारिक शेड्यूल के अधीन हैं, ओपन सोर्स पारिस्थितिकी तंत्र के विपरीत जो स्वयं पुनरावृत्तियों को चला सकता है। डिस्कॉर्ड और फ़ेशू समुदायों में उपयोगकर्ताओं द्वारा बताई गई समस्याओं को हल करने की प्रगति - जैसे अपर्याप्त ज्ञान आधार पुनर्प्राप्ति सटीकता, सीमित वर्कफ़्लो डिबगिंग जानकारी और अपारदर्शी मुक्त क्रेडिट अपडेट - प्लेटफ़ॉर्म की पारिस्थितिक परिपक्वता को मापने के लिए एक प्रमुख अवलोकन संकेतक है।

प्रतिस्पर्धी परिदृश्य स्थिति: एआई बॉट निर्माण प्लेटफ़ॉर्म ट्रैक में, कोज़ की प्रतिस्पर्धी स्थिति में ओपनएआई जीपीटी (बंद पारिस्थितिकी लेकिन सबसे मजबूत मॉडल क्षमताएं), पो (मल्टी-मॉडल एकत्रीकरण लेकिन कमजोर एजेंट क्षमताएं), डिफी (खुला स्रोत और स्व-होस्टेड लेकिन उच्च तैनाती सीमा के साथ), और विभिन्न ऊर्ध्वाधर बॉट प्लेटफॉर्म शामिल हैं। कोज़ की मुख्य प्रतिस्पर्धात्मकता "मुक्त + मल्टी-चैनल + बाइट-आधारित वितरण" के संयोजन में निहित है, जिनमें से एक अपरिहार्य है। यदि मुफ्त कोटा काफी कम कर दिया जाता है, तो इसके उपयोगकर्ता विकास इंजन पर सीधा प्रभाव पड़ेगा, और यह परीक्षण करना आवश्यक होगा कि क्या इसके उत्पादों का मूल्य भुगतान किए गए रूपांतरणों का समर्थन करने के लिए पर्याप्त है।

लागत लाभ: कैसे बाइट सब्सिडी बॉट निर्माण के लिए प्रवेश बाधा को कम करती है

सी-साइड फ्री मॉडल कोटा: कोज़ मुफ्त संस्करण में सीमित संख्या में दैनिक जीपीटी-4 स्तर की बातचीत प्रदान करता है, जिसका अर्थ है कि व्यक्तिगत उपयोगकर्ता $20/माह चैटजीपीटी प्लस शुल्क का भुगतान किए बिना जीपीटी-4 की तर्क क्षमताओं का अनुभव कर सकते हैं। मुफ़्त कोटा दैनिक प्रश्नोत्तर, कोड सहायता, दस्तावेज़ विश्लेषण और अन्य परिदृश्यों को कवर करता है, लेकिन उच्च-आवृत्ति या लंबे-संदर्भ परिदृश्यों में कोटा जल्दी से समाप्त हो जाएगा। यह "सीमित मुफ़्त" रणनीति न केवल उपयोगकर्ता की चिपचिपाहट को बनाए रखती है, बल्कि भारी उपयोगकर्ताओं को भुगतान योजनाओं की ओर भी निर्देशित करती है।

एपीआई कॉल लागत: जब डेवलपर्स कोज़ एपीआई के माध्यम से बॉट को कॉल करते हैं, तो लागत की गणना कॉल की संख्या या टोकन खपत के आधार पर की जाती है। ओपनएआई एपीआई (जीपीटी-4 लगभग $10-30/मिलियन इनपुट टोकन है) को सीधे कॉल करने की तुलना में, कोज़ की एपीआई मध्य परत में एक निश्चित प्रीमियम होता है - क्योंकि कोज़ को मॉडल कॉल के शीर्ष पर ज्ञान आधार पुनर्प्राप्ति, प्लग-इन निष्पादन और चैनल वितरण जैसी प्लेटफ़ॉर्म सेवा लागतों को सुपरइम्पोज़ करने की आवश्यकता होती है। हालाँकि, छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों के लिए जिन्हें बॉट क्षमताओं की आवश्यकता है लेकिन उनके पास एआई विकास टीम नहीं है, कोज़ एपीआई के स्वामित्व की कुल लागत अभी भी स्व-निर्मित एजेंट सिस्टम के निर्माण के इंजीनियरिंग निवेश से कम है (बाद वाले को आमतौर पर 1-3 महीने तक काम करने के लिए 1-2 एआई इंजीनियरों की आवश्यकता होती है)।

कॉर्पोरेट/निजी मूल्य निर्धारण:

• निःशुल्क संस्करण: $0/माह, सीमित दैनिक जीपीटी-4 वार्तालाप, बुनियादी प्लग-इन और ज्ञान का आधार, एकल बॉट रिलीज़, व्यक्तिगत अनुभव और छोटे पैमाने के पीओसी के लिए उपयुक्त।
• प्रो संस्करण: उच्च कॉल सीमा, बड़े ज्ञान आधार और अधिक समवर्तीता के साथ मांग पर भुगतान करें। यह निरंतर उपयोग वाले पेशेवर उपयोगकर्ताओं और उद्यमशील टीमों के लिए उपयुक्त है। विशिष्ट कीमत आधिकारिक वेबसाइट पर नवीनतम योजना पर आधारित है। पीओसी चरण के दौरान बिक्री के साथ बिलिंग विवरण की पुष्टि करने की अनुशंसा की जाती है।
• एंटरप्राइज़ संस्करण: निजी तैनाती विकल्प, समर्पित एपीआई कोटा, टीम प्रबंधन एसएलए गारंटी और समर्पित तकनीकी सहायता सहित अनुकूलित उद्धरण, कोज़ को मुख्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एकीकृत करने वाले बड़े संगठनों के लिए उपयुक्त। व्यावसायिक वार्ताओं में अनुबंध समाप्त होने के बाद डेटा भंडारण स्थान, एसएलए मुआवजा सीमा और डेटा निर्यात प्रारूप पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है।

अंतर्निहित लागत युक्ति: कोज़ का स्पष्ट सदस्यता शुल्क कुल लागत का केवल एक हिस्सा है। वास्तविक कार्यान्वयन में, निम्नलिखित छिपी हुई लागतों को भी बजट में शामिल करने की आवश्यकता है: बॉट व्यवहार डिबगिंग और प्रॉम्प्ट अनुकूलन के लिए आवश्यक मानव निवेश (गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को प्रयोग करने योग्य बॉट का उत्पादन करने के लिए आमतौर पर 3-5 राउंड पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होती है); ज्ञान आधार दस्तावेज़ों को व्यवस्थित करने, साफ़ करने और नियमित रूप से अद्यतन करने की लागत; कोज़ प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भरता के कारण विक्रेता लॉक-इन का जोखिम - एक बार जब बड़ी संख्या में बॉट और नॉलेज बेस संपत्तियां कोज़ पर बन जाती हैं, तो अन्य प्लेटफार्मों पर माइग्रेट करने की स्विचिंग लागत को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है, क्योंकि वर्तमान में मानकीकृत निर्यात और माइग्रेशन टूल की कमी है।

लागत में कमी और दक्षता में वृद्धि कटौती: उदाहरण के तौर पर एक ई-कॉमर्स टीम को लेते हुए, जिसे 5 ग्राहक सेवा बॉट की आवश्यकता होती है, कोज़ प्रो संस्करण का सीधे उपयोग करने के लिए मासिक शुल्क $50-200 माना जाता है, साथ ही मैन्युअल डिबगिंग और रखरखाव का समय (लगभग 10-20 घंटे प्रति माह), कुल मासिक लागत लगभग $300-800 है। स्व-निर्मित समाधान (एलएलएम एपीआई कॉलिंग शुल्क + सर्वर + 1-2 इंजीनियर विकास) की तुलना में, प्रारंभिक इंजीनियरिंग निवेश के लिए आमतौर पर $5,000-15,000 की आवश्यकता होती है, और लॉन्च चक्र को महीनों में मापा जाता है। कोज़ के पास "त्वरित सत्यापन" चरण में ऑर्डर-ऑफ-परिमाण लागत लाभ है, लेकिन स्केल-अप चरण में, जैसे-जैसे बॉट्स की संख्या और कॉल की मात्रा बढ़ती है, यह पुनर्गणना करना आवश्यक है कि क्या एकल वार्तालाप की सीमांत लागत अभी भी स्व-निर्मित समाधान से बेहतर है।

कोज़ की मुख्य विशेषताएं

कोज़ की कार्यात्मक प्रणाली "जल्दी से उत्पादन के लिए तैयार एआई बॉट बनाने" के लक्ष्य के आसपास डिज़ाइन की गई है, और मुख्य क्षमता मॉड्यूल के बीच स्पष्ट तालमेल है:

• विज़ुअल बॉट बिल्डर: बॉट व्यक्तित्व (सिस्टम प्रॉम्प्ट) को कॉन्फ़िगर करें, मॉडल का चयन करें, क्षमताओं को संबद्ध करें, और कोडिंग के बिना, वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से रिलीज़ चैनल सेट करें। सिनर्जी प्रभाव: व्यक्तित्व में परिभाषित स्वर और नियम स्वचालित रूप से ज्ञान आधार पुनर्प्राप्ति के लिए उत्तर पीढ़ी अनुभाग में पारित कर दिए जाएंगे। उपयोगकर्ताओं को क्रॉस-मॉड्यूल कॉन्फ़िगरेशन घर्षण को कम करते हुए, ज्ञान आधार पक्ष पर शैली मापदंडों को बार-बार कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता नहीं है। लेकिन इसका मतलब यह भी है कि व्यक्तित्व की गुणवत्ता ज्ञान आधार में उत्तरों के प्रारूप और शैली की स्थिरता को सीधे प्रभावित करती है।

• नॉलेज बेस (आरएजी इंजन): एक विशेष नॉलेज बेस बनाने के लिए पीडीएफ, वर्ड, टीएक्सटी, वेब लिंक और अन्य प्रारूपों को अपलोड करने का समर्थन करता है। उत्तर देते समय बॉट स्वचालित रूप से खोज संवर्द्धन उत्पन्न करता है। विशेषज्ञ दृष्टिकोण: ज्ञानकोष के मूल्य की ऊपरी सीमा दस्तावेज़ की गुणवत्ता और खंडन रणनीति पर निर्भर करती है। कोज़ की डिफ़ॉल्ट चंकिंग का लंबे चीनी दस्तावेज़ों पर असमान अर्थ संबंधी विभाजन प्रभाव पड़ता है - विशेष रूप से, टेबल, टर्म शीट और मिश्रित लेआउट आसानी से खंडित हो जाते हैं, जिसके परिणामस्वरूप वापस बुलाए गए टुकड़ों का अधूरा शब्दार्थ होता है। उपयोगकर्ताओं को शीर्ष K (अनुशंसित 3-5) और समानता सीमा (अनुशंसित 0.7-0.8) को समायोजित करके रिकॉल सटीकता को अनुकूलित करने की आवश्यकता है, जो गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए एक अदृश्य पैरामीटर समायोजन सीमा है। अपलोड करने से पहले स्रोत दस्तावेज़ की संरचना को अनुकूलित करने (स्पष्ट उपशीर्षक, सार और पैराग्राफ डिवीजन जोड़ने) की सिफारिश की जाती है, जो पुनर्प्राप्ति प्रभाव में काफी सुधार कर सकता है।

• प्लगइन स्टोर: अंतर्निहित 100+ आधिकारिक प्लग-इन, वेब खोज (बिंग), कोड निष्पादन (कोड दुभाषिया), मौसम, समाचार, मानचित्र, खरीदारी और अन्य श्रेणियों को कवर करते हुए, एक क्लिक के साथ बॉट्स में वास्तविक दुनिया डेटा एक्सेस क्षमताओं को जोड़ते हैं। सिनर्जी: प्लग-इन और ज्ञान आधार परतों में सहयोग कर सकते हैं - सामान्य ज्ञान वेब खोजों से प्राप्त किया जाता है, निजी ज्ञान ज्ञान आधार से पुनर्प्राप्त किया जाता है, और उपयोगकर्ताओं को किसी भी गोंद कोड को लिखने की आवश्यकता के बिना दोनों स्वचालित रूप से बॉट उत्तरों में एकीकृत होते हैं। प्लग-इन सिस्टम अनिवार्य रूप से कोज़ द्वारा बॉट को उजागर की गई "टूल्स की खुली सूची" है, जिसमें निम्न शामिल हैं: वेब_सर्च (वेब ​​​​पेज सर्च), कोड_इंटरप्रेटर (कोड निष्पादन), वेदर_क्वेरी (मौसम क्वेरी), न्यूज_रिट्रीवल (न्यूज रिट्रीवल), मैप_नेविगेशन (मैप नेविगेशन) और अन्य टूल इंटरफेस। बड़ा मॉडल इन उपकरणों को कोज़ की मध्य परत के माध्यम से एक पूर्ण उपयोगकर्ता इंटरैक्शन पैकेज में व्यवस्थित करता है।

• विज़ुअल वर्कफ़्लो: मल्टी-स्टेप निष्पादन तर्क का ड्रैग-एंड-ड्रॉप डिज़ाइन, सशर्त ब्रांचिंग, लूपिंग नोड्स, समानांतर निष्पादन और बाहरी एपीआई कॉल का समर्थन करता है। इंजीनियरिंग टिप: वर्कफ़्लो डिबगिंग अनुभव कोज़ की वर्तमान कमी है - जब प्रक्रिया में कई शाखाएँ होती हैं, तो उपयोगकर्ताओं के लिए प्रत्येक शाखा के निष्पादन पथ और चर मानों को ऑनलाइन ट्रैक करना मुश्किल होता है। एक सरल रैखिक प्रक्रिया के साथ सत्यापन शुरू करने, धीरे-धीरे जटिलता बढ़ाने और डिबगिंग के लिए कुंजी नोड्स पर आउटपुट नोड्स जोड़ने की अनुशंसा की जाती है। निष्पादन पथों का पता लगाने में कठिनाई को रोकने के लिए वर्कफ़्लो को गहरी अंतर्निहित स्थितियों से बचने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए।

• कई चैनलों पर एक-क्लिक प्रकाशन: निर्मित बॉट को फेशू डिस्कॉर्ड, स्लैक, टेलीग्राम, वीचैट मिनी-प्रोग्राम और अन्य चैनलों पर प्रकाशित किया जा सकता है। कोर वैल्यू: यह कोज़ और ओपनएआई जीपीटी और पीओई के बीच अंतर का सबसे मजबूत बिंदु है - जीपीटी का उपयोग केवल चैटजीपीटी के भीतर किया जा सकता है, जबकि कोज़ बॉट को उपयोगकर्ताओं द्वारा दैनिक उपयोग किए जाने वाले आईएम टूल में तैनात किया जाता है, जो "खिलौना" से "टूल" तक छलांग लगाता है। प्रत्येक चैनल की इंटरैक्टिव विशेषताओं में अंतर (जैसे कि फिशु के कार्ड संदेश और टेलीग्राम के इनलाइन कीबोर्ड) को कोज़ के चैनल अनुकूलन परत द्वारा स्वचालित रूप से नियंत्रित किया जाता है, और डेवलपर्स को अंतर्निहित कार्यान्वयन के बारे में परवाह करने की आवश्यकता नहीं होती है।

• निर्धारित कार्य: निर्दिष्ट अंतराल पर कार्यों को सक्रिय रूप से ट्रिगर करने के लिए बॉट को कॉन्फ़िगर करें, जैसे प्रतिदिन डेटा ब्रीफिंग तैयार करना और हर हफ्ते उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया का सारांश देना। सिनर्जी: निर्धारित कार्यों + ज्ञान आधार + प्लग-इन का संयोजन पूरी तरह से स्वचालित सूचना निगरानी और रिपोर्ट पीढ़ी पाइपलाइन का एहसास कर सकता है - बॉट को हर दिन नियमित रूप से निष्पादित किया जाता है: ट्रिगर → जानकारी प्राप्त करने के लिए समाचार खोज प्लग-इन को कॉल करें → ज्ञान आधार की उद्योग पृष्ठभूमि के आधार पर एक सारांश उत्पन्न करें → टीम समूह को पुश करें। पूरी प्रक्रिया में किसी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं है।

• बॉट सहयोग और लूप फ़ंक्शन: एकाधिक बॉट एक ही जटिल अनुरोध (बॉट टीम) को संभालने के लिए सहयोग कर सकते हैं, और बॉट निष्क्रिय रूप से प्रतिक्रिया देने के बजाय सक्रिय रूप से बातचीत (कोज़ लूप) भी शुरू कर सकते हैं। यह अधिक जटिल एजेंट रूप में कोज़ के विकास में एक महत्वपूर्ण कदम है। आर्किटेक्चर लिंक: एक बॉट सहयोग परिदृश्य में, उपयोगकर्ता अनुरोध मुख्य बॉट पर पहुंचते हैं → मुख्य बॉट उप-कार्यों को विभाजित करता है → विशिष्ट क्षमताओं को पूरा करने के लिए उप-बॉट्स को कॉल करता है (जैसे कि एक पुनर्प्राप्ति के लिए जिम्मेदार और एक पीढ़ी के लिए जिम्मेदार) → उप-बॉट परिणाम लौटाते हैं → मुख्य बॉट उपयोगकर्ता को सारांशित करता है और जवाब देता है। डेटा रिटर्न पथ है: उपयोगकर्ता → मास्टर बॉट → सब बॉट → नॉलेज बेस/प्लगइन्स → सब बॉट → मास्टर बॉट → उपयोगकर्ता।

• मॉडल एकाधिक चयन और ऑन-डिमांड स्विचिंग: एक ही बॉट में, विभिन्न एलएलएम को कार्य प्रकारों के अनुसार स्विच किया जा सकता है, जैसे जटिल तर्क के लिए जीपीटी-4ओ और सरल प्रश्न और उत्तर के लिए जीपीटी-3.5, गुणवत्ता और लागत के बीच एक गतिशील संतुलन प्राप्त करना। कार्यान्वयन युक्ति: वास्तविक तैनाती में उत्तर स्थिरता पर मॉडल स्विचिंग के प्रभाव का परीक्षण करना आवश्यक है - बार-बार मॉडल स्विचिंग से अलग-अलग राउंड में एक ही बॉट की उत्तर देने की शैली और सटीकता में अंतर हो सकता है, जिससे बॉट की क्षमताओं के लिए उपयोगकर्ताओं की लगातार अपेक्षाएं प्रभावित हो सकती हैं।

कोज़ का मॉडल और संस्करण विकास

कोज़ के संस्करण का विकास एआई बॉट प्लेटफ़ॉर्म पर बाइटडांस की रणनीतिक लय को दर्शाता है: पहले उपयोगकर्ताओं को जल्दी से प्राप्त करने के लिए मुफ्त रणनीतियों का उपयोग करें, फिर खाई बनाने के लिए पारिस्थितिक कार्यों का उपयोग करें, और अंत में एंटरप्राइज़ संस्करण के माध्यम से व्यावसायीकरण प्राप्त करें।

वैश्विक संस्करण जारी (2023-12)

• Coze.com को पहली बार सार्वजनिक रूप से लॉन्च किया गया है, जो बुनियादी बॉट निर्माण क्षमताएं प्रदान करता है
• मुफ़्त संस्करण GPT-4 टर्बो का उपयोग कर सकता है, जो उस समय बाज़ार में व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे उदार GPT-4 एक्सेस समाधान बन गया।
• मूल प्लग-इन: वेब खोज, कोड निष्पादन, छवि समझ, तीन सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली एजेंट क्षमता आवश्यकताओं को कवर करता है

"बटन" का घरेलू संस्करण ऑनलाइन है (2024-02)

• coze.cn आधिकारिक तौर पर जारी किया गया है, जो डौबाओ, वेन शिन यी यान और टोंग यी कियान वेन जैसे घरेलू अनुपालन मॉडल का समर्थन करता है।
• फिशू, डॉयिन और वीचैट मिनी कार्यक्रमों जैसे घरेलू चैनलों के साथ गहराई से एकीकृत
• प्लग-इन बाज़ार में अमैप और जेडी शॉपिंग जैसे घरेलू दृश्य प्लग-इन शामिल हैं, और बटन के चैनल और प्लग-इन सिस्टम को वैश्विक संस्करण से अलग किया गया है।

प्लग-इन मार्केट और वर्कफ़्लो रिलीज़ (2024-04)

• प्लग-इन की संख्या 100 से अधिक हो गई, जिससे डेवलपर्स को कस्टम प्लग-इन सबमिट करने और प्लग-इन इकोसिस्टम का निर्माण शुरू करने की अनुमति मिली।
• एक विज़ुअल वर्कफ़्लो इंजन का परिचय, बॉट क्षमताओं को "संवाद" से "प्रक्रिया स्वचालन" तक विस्तारित करना
• शेड्यूल किया गया कार्य फ़ंक्शन ऑनलाइन है, बॉट निष्क्रिय रूप से प्रतिक्रिया देने के बजाय सक्रिय रूप से पुश कर सकता है

मल्टीमॉडलिटी और सहयोग संवर्द्धन (2024-09)

• छवि, फ़ाइल और ध्वनि इनपुट प्रोसेसिंग का समर्थन करता है, बॉट समृद्ध उपयोगकर्ता इनपुट प्रकारों को संभाल सकता है
• बॉट टीम सहयोग फ़ंक्शन (एकाधिक बॉट सहयोगात्मक रूप से एक ही अनुरोध को संसाधित करते हैं), जटिल उद्यम परिदृश्यों के लिए मार्ग प्रशस्त करते हैं
• ज्ञान आधार अधिक दस्तावेज़ प्रारूपों और स्वचालित अपडेट का समर्थन करता है, जिससे ज्ञान रखरखाव लागत कम हो जाती है।

वर्कफ़्लो प्रमुख संस्करण अपग्रेड (2025-06)

• जटिल सशर्त शाखा, लूप नोड्स और समानांतर निष्पादन के समर्थन के साथ, वर्कफ़्लो इंजन पेशेवर PaaS के बराबर है
• कोज़ लूप: बॉट निष्क्रिय रूप से प्रतिक्रिया देने के बजाय सक्रिय रूप से बातचीत शुरू कर सकता है। यह क्षमता बॉट को ग्राहक सेवा रिटर्न विजिट और नियमित निरीक्षण जैसे परिदृश्यों में वास्तविक मूल्य का एहसास करने में सक्षम बनाती है।
• समृद्ध इनपुट और आउटपुट प्रकारों का समर्थन करने के लिए मल्टी-मोडल क्षमताओं को और बढ़ाया गया है

वर्तमान फोकस दिशा (2026)

• उद्यम खरीद में प्रमुख बाधाओं से निपटने के लिए उद्यम-स्तरीय कार्यों (एसएसओ, ऑडिट लॉग, निजी तैनाती) को पूरा करें
• बड़े पैमाने पर बॉट परिनियोजन की बार-बार कॉन्फ़िगरेशन की लागत को कम करने के लिए बॉट्स के बीच ज्ञान साझाकरण और क्षमता पुन: उपयोग तंत्र
• बाइटडांस एआई इंफ्रास्ट्रक्चर (डौबाओ बिग मॉडल, जिमेंग एआई) के साथ गहरा एकीकरण, मॉडल निर्भरता से मॉडल भेदभाव की ओर बदलाव

कोज़ के तकनीकी लाभ

शून्य-कोड एजेंट निर्माण का इंजीनियरिंग एनकैप्सुलेशन: कोज़ की मुख्य तकनीकी उपलब्धि "एलएलएम कॉल → नॉलेज बेस आरएजी → टूल कॉल → रिजल्ट ऑर्केस्ट्रेशन" के संपूर्ण एजेंट निष्पादन लिंक को एक विज़ुअल घटक असेंबली मॉडल में इनकैप्सुलेट करना है। जब उपयोगकर्ता घटकों को खींचता और छोड़ता है, तो Coze स्वचालित रूप से पृष्ठभूमि में एजेंट निष्पादन के लिए मेटाडेटा विवरण, योजना संकेत और त्रुटि प्रबंधन तर्क उत्पन्न करता है। यह "WYSIWYG एजेंट निर्माण" AI अनुप्रयोग विकास के लिए सीमा को कम करता है, लेकिन कीमत यह है कि उपयोगकर्ताओं के पास अंतर्निहित निष्पादन तर्क पर सीमित नियंत्रण होता है - जब बॉट असामान्य रूप से व्यवहार करता है, तो समस्या निवारण का दायरा कोज़ द्वारा प्रदान की गई डिबगिंग जानकारी तक सीमित होता है, और मॉडल परत पर टोकन-स्तरीय तर्क प्रक्रिया में गहराई तक नहीं जा सकता है। तंत्र → प्रभाव → परिदृश्य: घटक एनकैप्सुलेशन गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को एजेंट निर्माण में भाग लेने की अनुमति देता है → हालांकि, डिबगिंग ब्लैक बॉक्स जटिल परिदृश्यों में समस्या निवारण दक्षता का कारण बनता है जो कोज़ द्वारा प्रदान किए गए अवलोकन उपकरणों पर निर्भर करता है → तेजी से प्रोटोटाइप और मानकीकृत परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है, लेकिन उन परिदृश्यों के लिए उपयुक्त नहीं है जिनके लिए जटिल एजेंट व्यवहार के ठीक नियंत्रण की आवश्यकता होती है।

RAG नॉलेज बेस की मल्टी-लेयर रिट्रीवल रणनीति: कोज़ का नॉलेज बेस इंजन "सिमेंटिक रिट्रीवल + कीवर्ड रिट्रीवल + री-ऑर्डरिंग" की मल्टी-लेयर रिकॉल रणनीति को अपनाता है। उपयोगकर्ता द्वारा प्रश्न पूछने के बाद, सिस्टम पहले एंबेडिंग के माध्यम से उम्मीदवार पैराग्राफ से मेल खाता है, फिर पूरक रिकॉल के लिए BM25 कीवर्ड खोज का उपयोग करता है, और अंत में रिरैंक मॉडल के माध्यम से परिणामों को पुन: रैंक करता है। यह हाइब्रिड पुनर्प्राप्ति आर्किटेक्चर सामान्य परिदृश्यों में शुद्ध वेक्टर पुनर्प्राप्ति से बेहतर है, लेकिन सघन व्यावसायिक शब्दों, मिश्रित बहुभाषी भाषाओं, या अक्सर अद्यतन दस्तावेज़ों वाले परिदृश्यों में, रिकॉल दर अभी भी काफी कम हो सकती है। उपयोगकर्ताओं को खंड आकार (अनुशंसित 200-500 टोकन), ओवरलैपिंग विंडो और शीर्ष K मान (अनुशंसित 3-5) को समायोजित करके अपने स्वयं के दस्तावेज़ विशेषताओं के लिए अनुकूलन करने की आवश्यकता है।

प्लग-इन कॉल के लिए सुरक्षा सैंडबॉक्स तंत्र: कोज़ तृतीय-पक्ष प्लग-इन के लिए एक रनटाइम सैंडबॉक्स प्रदान करता है, जो संवेदनशील एपीआई और स्थानीय संसाधनों तक प्लग-इन पहुंच को प्रतिबंधित करता है। प्लग-इन डेवलपर्स को अनुमतियों के आवश्यक सेट (रीड/राइट/नेटवर्क एक्सेस इत्यादि) की घोषणा करने की आवश्यकता होती है, और उपयोगकर्ता प्लग-इन जोड़ते समय इन घोषणाओं को देख सकते हैं। यह "घोषणात्मक अनुमतियाँ" मॉडल मोबाइल ऑपरेटिंग सिस्टम के एप्लिकेशन अनुमति प्रबंधन के समान है, लेकिन गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को प्लग-इन अनुमतियों की तर्कसंगतता का आकलन स्वयं करने की आवश्यकता है - "यह प्लग-इन आपके वेब पेजों की सामग्री को पढ़ सकता है" का अर्थ है कि प्लग-इन डेवलपर्स बातचीत में उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रदान किए गए लिंक की सामग्री प्राप्त कर सकते हैं, और संवेदनशील जानकारी को संभालने वाले बॉट्स पर अतिरिक्त ध्यान देने की आवश्यकता है।

मल्टी-चैनल प्रकाशन के लिए सुसंगत अमूर्त परत: कोज़ बॉट संदेश प्रारूपों और इंटरेक्शन प्रोटोकॉल के एक एकीकृत सेट को परिभाषित करता है, जो बॉट इनपुट और आउटपुट को प्रत्येक चैनल के मूल संदेश प्रारूपों (फ़ेशु संदेश कार्ड डिस्कोर्ड एंबेड, टेलीग्राम मार्कडाउन, आदि) में परिवर्तित करता है। इसका मतलब यह है कि विभिन्न चैनलों पर बॉट के उत्तर सुसंगत रहते हैं, जबकि प्रत्येक चैनल की विशेष क्षमताएं (जैसे कि फिशु का इंटरैक्टिव कार्ड डिस्कॉर्ड का स्लैश कमांड) चैनल प्लग-इन के माध्यम से मांग पर सक्षम की जाती हैं। अमूर्त परतों के इस सेट की उच्च इंजीनियरिंग जटिलता यह भी बताती है कि नए चैनल एकीकरण जारी करते समय कोज़ को अक्सर एक लंबे विकास चक्र की आवश्यकता क्यों होती है - प्रत्येक चैनल को स्वतंत्र प्रोटोकॉल अनुकूलन और परीक्षण की आवश्यकता होती है।

लागत-अनुकूलित मॉडल रूटिंग तर्क: कोज़ पृष्ठभूमि में मॉडल कॉल के बुद्धिमान रूटिंग को लागू करता है - सरल प्रश्नों के लिए (जैसे मौसम संबंधी प्रश्न, उच्च ज्ञान आधार हिट दरों के साथ प्रश्न और उत्तर), यह स्वचालित रूप से कम लागत वाले मॉडल (जैसे जीपीटी-3.5 या डौबाओ) पर रूट किया जाता है; जटिल अनुमान कार्यों के लिए, GPT-4o जैसे उच्च-स्तरीय मॉडल का उपयोग किया जाता है। हालाँकि इस प्रकार की पारदर्शी रूटिंग लागत को अनुकूलित करती है, लेकिन इससे उसी वार्तालाप में उत्तर की गुणवत्ता में उतार-चढ़ाव भी हो सकता है। उपयोगकर्ताओं को प्रमुख व्यावसायिक परिदृश्यों में उत्तर स्थिरता पर मॉडल रूटिंग के प्रभाव पर ध्यान देने की आवश्यकता है। मॉडल स्विचिंग के कारण उत्तर देने की शैलियों में असंगतता से बचने के लिए महत्वपूर्ण ग्राहक सेवा बॉट में मॉडल चयन को ठीक करने की अनुशंसा की जाती है।

इंजीनियरिंग के नुकसान के लिए मार्गदर्शिका:

1. डेड-एंड लूप और टोकन मुद्रास्फीति नियंत्रण: वर्कफ़्लो या मल्टी-राउंड वार्तालापों (जैसे लूप नोड्स में निकास स्थितियों की कमी) में सशर्त शाखाओं के अनुचित डिज़ाइन के कारण बड़ी मात्रा में टोकन और एपीआई कॉल क्रेडिट का उपभोग करने के कारण बॉट अनंत निष्पादन में गिर सकते हैं। समाधान: वर्कफ़्लो के लूप नोड में पुनरावृत्तियों की अधिकतम संख्या निर्धारित करें (5-10 बार अनुशंसित), और मॉडल को संदर्भ में बहुत अधिक टोकन जमा करने से रोकने के लिए बॉट व्यक्तित्व में बातचीत की गहराई और प्रतिक्रिया की लंबाई को स्पष्ट रूप से सीमित करें।
2. ज्ञान आधार पुनर्प्राप्ति सटीकता कम हो जाती है: लंबे चीनी दस्तावेज़ों में तालिकाओं, कोड ब्लॉक और मिश्रित लेआउट सामग्री का चंकिंग प्रभाव अस्थिर होता है, जिससे बॉट अप्रासंगिक टुकड़े पुनर्प्राप्त करता है। समाधान: स्रोत दस्तावेज़ संरचना को पहले से साफ़ करें (अनावश्यक प्रारूप हटाएं, खंड शीर्षक स्पष्ट करें), खंड आकार समायोजित करें (छोटे पाठ के लिए 200 टोकन का उपयोग करें, लंबे दस्तावेज़ों के लिए 500 टोकन), और बॉट की प्रोफ़ाइल में एक बैक-अप निर्देश जोड़ें "यदि ज्ञान आधार में पर्याप्त जानकारी नहीं है, तो कृपया उपयोगकर्ता को स्पष्ट रूप से सूचित करें और उत्तर न बनाएं।"
3. कई चैनलों पर असंगत व्यवहार: विभिन्न चैनलों पर एक ही बॉट को चैनल प्रतिबंधों के कारण असामान्य रूप से छोटा या स्वरूपित किया जा सकता है (जैसे कि टेलीग्राम संदेश की लंबाई 4096 वर्णों की ऊपरी सीमा, फ़ेशू कार्ड फ़ील्ड की संख्या की सीमा)। समाधान: बॉट के लाइव होने से पहले प्रत्येक लक्ष्य चैनल पर एक संपूर्ण वार्तालाप परीक्षण आयोजित करें, लंबे उत्तरों की काट-छाँट स्थिति और कार्ड रेंडरिंग के प्रभाव की जाँच करें। ऐसे परिदृश्यों के लिए जहां संरचित डेटा प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है, ऐसे चैनल जो रिच कार्ड का समर्थन करते हैं, जैसे कि फ़ेशू या डिस्कोर्ड, को प्राथमिकता दी जाती है।

सह उपयोग पथ

प्रवेश एवं पंजीकरण

प्रवेश	विवरण	उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त
Coze.com का वैश्विक संस्करण	Google/Discord खाता लॉगिन, अंतर्राष्ट्रीय मॉडल और अंतर्राष्ट्रीय चैनल	विदेशी उपयोगकर्ता, अंतर्राष्ट्रीय टीम
घरेलू संस्करण coze.cn	डॉयिन/फ़ेशु/मोबाइल फ़ोन नंबर लॉगिन, घरेलू मॉडल और घरेलू चैनल	चीनी उद्यम उपयोगकर्ता
एपीआई दस्तावेज़ीकरण	docs.coze.com, डेवलपर एक्सेस और बॉट एपीआई इंटीग्रेशन	डेवलपर्स एवं उद्यम

विशिष्ट निर्माण प्रक्रिया (उदाहरण के तौर पर नॉलेज बेस क्यू एंड ए बॉट लेना)

चरण 1 - पंजीकरण और निर्माण: coze.com पर जाएं, Google खाते से पंजीकरण करें, कार्यक्षेत्र में प्रवेश करें और "बॉट बनाएं" पर क्लिक करें। बॉट का नाम, अवतार और भूमिका विवरण भरें। भूमिका विवरण में उत्तर देने की शैली (पेशेवर/मैत्रीपूर्ण/संक्षिप्त), ज्ञान सीमाएँ (केवल उत्तर ज्ञान आधारित प्रासंगिक सामग्री) और हेजिंग रणनीति (अनिश्चित होने पर कैसे प्रतिक्रिया दें) को स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करने की अनुशंसा की जाती है।

चरण 2 - ज्ञान आधार निर्माण: "ज्ञान" टैब पर "जोड़ें" पर क्लिक करें और उत्पाद मैनुअल एफएक्यू और अन्य फाइलें अपलोड करें (पीडीएफ, वर्ड, टीएक्सटी का समर्थन करता है)। मुख्य पैरामीटर: शीर्ष K को 3-5 करने की अनुशंसा की जाती है, समानता सीमा 0.7-0.8 करने की अनुशंसा की जाती है। एक सीमा जो बहुत कम है वह शोर वाले परिणाम पेश करेगी, और एक सीमा जो बहुत अधिक है वह याद करने में चूक सकती है। मापदंडों को समायोजित करने से पहले पुनर्प्राप्ति प्रभाव को सत्यापित करने के लिए 5-10 परीक्षण प्रश्नों का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है।

चरण 3 - क्षमता एसोसिएशन: "प्लगइन" टैब में आवश्यकतानुसार प्लग-इन जोड़ें। ग्राहक सेवा बॉट के लिए, वेब सर्च प्लग-इन उन नवीनतम प्रश्नों का उत्तर देने में मदद कर सकता है जो ज्ञानकोष में शामिल नहीं हैं; कोड निष्पादन प्लग-इन उन परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है जिनके लिए गतिशील गणना की आवश्यकता होती है। केवल ऐसे प्लग-इन जोड़ने की अनुशंसा की जाती है जो सीधे व्यावसायिक परिदृश्य से संबंधित हों ताकि बहुत सारे प्लग-इन से बचा जा सके जो बॉट चयन में कठिनाइयों का कारण बन सकते हैं या बॉट कॉल को भ्रमित कर सकते हैं।

चरण 4 - पूर्वावलोकन परीक्षण: तीन बिंदुओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए, सही संवाद विंडो में बॉट के उत्तर प्रभाव का परीक्षण करें: क्या ज्ञान आधार खोज सही सामग्री (विशेष अंशों के बजाय) को हिट करती है, क्या उत्तर टोन पूर्व निर्धारित व्यक्तित्व से मेल खाता है, और क्या उत्तर सीमा स्थितियों में अभी भी स्थिर और नियंत्रणीय है (जैसे अस्पष्ट प्रश्न, कई दौर की पूछताछ, और ज्ञान के दायरे से परे प्रश्न)।

चरण 5 - ऑनलाइन प्रकाशित करें: संतुष्ट होने पर "प्रकाशित करें" पर क्लिक करें, एक प्रकाशन चैनल चुनें, और चैनल-विशिष्ट पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें (जैसे कि फ़ेशू रोबोट का वेबहुक यूआरएल, डिस्कॉर्ड बॉट टोकन)। प्रारंभिक रिलीज़ के बाद, 24-48 घंटों के लिए उपयोगकर्ताओं की एक छोटी श्रृंखला के बीच ग्रेस्केल सत्यापन करने और इसे पूर्ण रूप से जारी करने से पहले वास्तविक वार्तालाप लॉग एकत्र करने की अनुशंसा की जाती है।

3 मिनट में जल्दी से आरंभ करें

1. https://www.coze.com खोलें और Google खाते से पंजीकरण करें
2. "बॉट बनाएं" पर क्लिक करें, "माई टेस्ट बॉट" नाम दर्ज करें, और "आप एक दोस्ताना सहायक हैं" अक्षर भरें।
3. कंपनी FAQ पीडीएफ फाइल को "नॉलेज" में अपलोड करें, टॉप K=3, थ्रेशोल्ड=0.75 सेट करें
4. बॉट को वास्तविक समय की जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देने के लिए "वेब खोज" प्लग-इन जोड़ें
5. टेलीग्राम का चयन करने के लिए "प्रकाशित करें" पर क्लिक करें, बाइंडिंग को पूरा करने के लिए बॉट टोकन को टेलीग्राम बॉटफादर पर कॉपी करें।
6. टेलीग्राम में बॉट के साथ बातचीत शुरू करें और FAQ प्रश्नों और वास्तविक समय के प्रश्नों का परीक्षण करें

कोज़ के लिए उत्पाद मूल्य निर्धारण

कोज़ की मूल्य निर्धारण रणनीति "मुफ़्त अनुभव-संचालित → भुगतान-एज़-यू-गो विस्तार → उद्यम अनुकूलित अनुबंध" के तीन-परत फ़नल मॉडल को अपनाती है, जो बाइटडांस के इंटरनेट उत्पाद ऑपरेटिंग जीन के साथ अत्यधिक सुसंगत है।

निःशुल्क संस्करण ($0): प्रति दिन सीमित संख्या में GPT-4 वार्तालाप कोटा (विशिष्ट संख्या नीति के अनुसार समायोजित की जाती है), बुनियादी प्लग-इन और ज्ञान आधार कार्यों का समर्थन करता है, और बॉट को प्रमुख चैनलों पर प्रकाशित किया जा सकता है। व्यक्तिगत अनुभव, सीखने और छोटे पैमाने पर पीओसी (अवधारणा का प्रमाण) के लिए उपयुक्त। हालांकि मुफ्त कोटा उदार है, यह उच्च-आवृत्ति परिदृश्यों (जैसे दैनिक परामर्श मात्रा> 100 के साथ ग्राहक सेवा) में जल्दी से समाप्त हो जाएगा, और उपयोगकर्ताओं को वास्तविक समय में उपयोग की निगरानी करने की आवश्यकता है। एक आम ग़लतफ़हमी यह है कि मुफ़्त संस्करण उत्पादन-स्तर की ग्राहक सेवा का समर्थन कर सकता है - वास्तव में, मुफ़्त संस्करण आमतौर पर दर्जनों गहन वार्तालापों के लिए ही पर्याप्त होता है, और यदि इसे उत्पादन में उपयोग किया जाता है तो इसे जल्द ही अपग्रेड करने की आवश्यकता होगी।

प्रो संस्करण (जैसे ही आप जाएं भुगतान करें): उच्च एलएलएम कॉल कोटा, बड़ा ज्ञान आधार भंडारण स्थान, और अधिक समवर्ती अनुरोध समर्थन। प्रो संस्करण के लक्षित उपयोगकर्ता भारी उपयोगकर्ता हैं जो संकेतक विभक्ति बिंदु तक पहुंच गए हैं - जब मुफ्त कोटा दैनिक गतिविधि की मांग का समर्थन करने के लिए पर्याप्त नहीं है, तो प्रो संस्करण एक सुचारू अपग्रेड पथ प्रदान करता है। विशिष्ट कीमत आधिकारिक वेबसाइट पर नवीनतम योजना के अधीन है। पीओसी चरण के दौरान विक्रेता के साथ प्रो संस्करण के बिलिंग विवरण की पुष्टि करने की अनुशंसा की जाती है, जिसमें अतिरिक्त शुल्क कैसे लिया जाए, क्या कोई वार्षिक छूट है, और ज्ञान आधार भंडारण की अतिरिक्त लागत शामिल है।

एंटरप्राइज़ संस्करण (कस्टमाइज़्ड ऑफ़र): निजी परिनियोजन विकल्प, समर्पित एपीआई कोटा, टीम सदस्य प्रबंधन और अनुमति नियंत्रण, एंटरप्राइज़-ग्रेड एसएलए और समर्पित तकनीकी सहायता। एंटरप्राइज़ संस्करण के लिए व्यावसायिक बातचीत में निम्नलिखित प्रमुख शर्तों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है: डेटा भंडारण स्थान और विलोपन नीति (जीडीपीआर/व्यक्तिगत सूचना संरक्षण अधिनियम के अनुपालन में), एसएलए में उपलब्धता प्रतिबद्धताएं और मुआवजा तंत्र, डेटा निर्यात प्रारूप और अनुबंध समाप्ति के बाद माइग्रेशन समर्थन। स्वीकृति के बाद की निष्क्रियता से बचने के लिए इन शर्तों की पीओसी से पहले कोज़ बिक्री टीम के साथ पुष्टि की जानी चाहिए।

एपीआई कॉल (पे-एज़-यू-गो): डेवलपर्स अपने स्वयं के एप्लिकेशन में एपीआई के माध्यम से प्रकाशित बॉट्स को कॉल कर सकते हैं। बिलिंग आयामों में एपीआई अनुरोधों की संख्या और एलएलएम टोकन खपत शामिल है। विशिष्ट दरें आधिकारिक डेवलपर दस्तावेज़ीकरण के अधीन हैं। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि कोज़ एपीआई दर में प्लेटफ़ॉर्म सेवा प्रीमियम शामिल है - अंतर्निहित एलएलएम कॉल शुल्क के अलावा, इसमें ज्ञान आधार पुनर्प्राप्ति, प्लग-इन निष्पादन, चैनल वितरण इत्यादि जैसे प्लेटफ़ॉर्म घटकों की लागत भी शामिल है। अंतर्निहित एलएलएम एपीआई को सीधे कॉल करने की तुलना में, कोज़ एपीआई में एक निश्चित मूल्य अंतर है, लेकिन एकीकरण जटिलता को कम करने और विकास चक्र को तेज करने में इसके महत्वपूर्ण फायदे हैं।

मूल्य निर्धारण बिंदु: कोज़ का मूल्य निर्धारण पृष्ठ लंबे समय तक मूल्य संख्या तय नहीं करता है, बल्कि सब्सिडी रणनीतियों और परिचालन गतिविधियों के बाद उन्हें गतिशील रूप से समायोजित करता है। खरीदारी का निर्णय लेने से पहले, निम्नलिखित विधियों के माध्यम से वास्तविक लागत की पुष्टि करने की अनुशंसा की जाती है: सबसे पहले, एक निःशुल्क खाता बनाएं और क्रेडिट खपत की गति और कार्यात्मक सीमाओं का अनुभव करने के लिए 1-2 सप्ताह तक इसका उपयोग करें; दूसरा, प्रो/एंटरप्राइज़ संस्करण के लिए औपचारिक कोटेशन प्राप्त करने के लिए बिक्री से संपर्क करें, और कीमत को 6-12 महीनों के लिए लॉक करें; तीसरा, पूरे चक्र (12-24 महीने) में स्व-निर्मित समाधान की इंजीनियरिंग लागत के साथ कोज़ शुल्क की तुलना करें। न केवल मासिक शुल्क की तुलना की जानी चाहिए, बल्कि बॉट्स की संख्या बढ़ने के बाद सीमांत लागत की भी तुलना की जानी चाहिए।

कोज़ के अनुप्रयोग परिदृश्य

1. एंटरप्राइज इंटेलिजेंट ग्राहक सेवा

परिदृश्य विवरण: उद्यम उत्पाद दस्तावेज़ FAQ और बिक्री के बाद की नीति कोज़ नॉलेज बेस पर अपलोड करता है, 7×24 घंटे की ऑनलाइन ग्राहक सेवा बॉट बनाता है, और इसे फ़ेशू, वेबसाइट या वीचैट एप्लेट पर प्रकाशित करता है। दक्षता कटौती: मानकीकृत प्रश्न (जैसे ऑर्डर पूछताछ, रिटर्न और विनिमय प्रक्रियाएं, उत्पाद पैरामीटर) आमतौर पर 60-80% होते हैं। बॉट उन्हें तुरंत उत्तर दे सकता है, और औसत प्रतिक्रिया समय मैन्युअल 5-8 मिनट से घटकर तत्काल हो जाता है। मैन्युअल ग्राहक सेवा को केवल जटिल शिकायतों और भावनात्मक अपील वार्तालापों को संभालने की आवश्यकता होती है जिन्हें बॉट द्वारा अपग्रेड किया जाता है। बॉट के लिए एक ही दिन में संभाले जाने वाले मानकीकृत प्रश्नों की संख्या 50-80 से बढ़कर 300-500 हो गई है, और मैन्युअल हस्तक्षेप का अनुपात 100% से गिरकर 20-30% हो गया है (उपरोक्त अनुमानित मूल्य हैं, और वास्तविक प्रभाव ज्ञान आधार के कवरेज और प्रश्नों के मानकीकरण की डिग्री पर निर्भर करता है)। मानव-मशीन सहयोग सीमा: मानक प्रश्नोत्तर 100% स्वचालित हो सकता है; धनवापसी अनुमोदन, शिकायत वृद्धि, ग्राहक प्रतिबद्धता आदि से जुड़े परिदृश्यों में मैन्युअल पुष्टिकरण बिंदु स्थापित करने होंगे। बॉट प्रोफ़ाइल में "जब यह पता चलता है कि ग्राहक भावुक है या समस्या ज्ञान के आधार के दायरे से अधिक है, तो स्वचालित रूप से मैन्युअल ग्राहक सेवा में स्थानांतरित होने" के बैक-अप तर्क को कॉन्फ़िगर करने की अनुशंसा की जाती है। कार्यान्वयन युक्तियाँ**: आपको बीज ज्ञान आधार के रूप में कम से कम 50-100 उच्च-आवृत्ति प्रश्नोत्तरी तैयार करने की आवश्यकता है, और बॉट के ऑनलाइन होने के बाद "बॉट जवाब देने में विफल" संवाद लॉग का विश्लेषण करना जारी रखें, और हर हफ्ते ज्ञान ब्लाइंड स्पॉट को पूरक करें।

2. आंतरिक ज्ञान प्रबंधन और कर्मचारी स्वयं सेवा

परिदृश्य विवरण: मानव संसाधन और प्रशासनिक टीमें कर्मचारी हैंडबुक, प्रतिपूर्ति नीतियां, आईटी दिशानिर्देश इत्यादि जैसे आंतरिक दस्तावेज़ ज्ञान आधार पर अपलोड करती हैं, और कर्मचारी फ़ेशू बॉट के माध्यम से स्वयं उनसे पूछताछ कर सकते हैं। दक्षता कटौती: कर्मचारियों को आंतरिक नीतियों (दस्तावेजों की खोज + सामग्री ब्राउज़ करना) खोजने में औसतन 15 मिनट लगते हैं, और बॉट स्वयं-सेवा क्वेरी 30 सेकंड से भी कम हो जाती है। 500 कर्मचारियों वाली एक कंपनी के लिए, यह मानते हुए कि प्रति माह 200 आंतरिक नीति परामर्श होते हैं, प्रति माह लगभग 50 घंटे का एचआर लेनदेन कार्य बचाया जा सकता है (उपरोक्त एक घटा हुआ मूल्य है)। हालाँकि, ज्ञान आधार के प्रारंभिक निर्माण और नियमित अद्यतन के लिए समर्पित रखरखाव की आवश्यकता होती है, और इस निवेश को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। मानव-मशीन सहयोग सीमा: नीति संबंधी पूछताछ और प्रक्रिया मार्गदर्शन पूरी तरह से स्वचालित किया जा सकता है; वेतन समायोजन, विशेष अनुमोदन, श्रम विवाद आदि से जुड़े परिदृश्यों को मैन्युअल एचआर प्रसंस्करण में स्थानांतरित किया जाना चाहिए। कार्यान्वयन युक्तियाँ: आंतरिक ज्ञान बॉट की उत्तरों की सटीकता (वेतन नीतियां, उपस्थिति नियम, आदि गलतियाँ नहीं हो सकती) पर अत्यधिक उच्च आवश्यकताएं हैं। कर्मचारी सत्यापन की सुविधा के लिए बॉट उत्तरों में सूचना स्रोत दस्तावेज़ों और विशिष्ट खंड स्थानों को चिह्नित करने की अनुशंसा की जाती है।

3. व्यक्तिगत ज्ञान प्रबंधन और "दूसरा मस्तिष्क"

परिदृश्य विवरण: व्यक्तिगत उपयोगकर्ता एक निजी ज्ञान आधार बॉट बनाने के लिए रीडिंग नोट्स, कोर्स हैंडआउट्स और कार्य सामग्री अपलोड करते हैं, जिसे टेलीग्राम या वीचैट के माध्यम से किसी भी समय पूछा जा सकता है। दक्षता कटौती: पारंपरिक व्यक्तिगत ज्ञान प्रबंधन नोशन/एवरनोट जैसे टूल का उपयोग करके कीवर्ड खोज पर निर्भर करता है, लेकिन सटीक मिलान तक ही सीमित है। कोज़ की शब्दार्थ पुनर्प्राप्ति अस्पष्ट प्रश्नों को समझ सकती है जैसे "उपयोगकर्ता वृद्धि के बारे में उस पुस्तक में उल्लिखित नॉर्थ स्टार संकेतक मामला क्या है?" स्मरण समय को मिनटों से घटाकर सेकंड्स करें। भारी ज्ञान वाले श्रमिकों के लिए, यह प्रतिदिन 15-30 मिनट पुनर्प्राप्ति समय बचा सकता है। कार्यान्वयन युक्तियाँ: व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को गोपनीयता सेटिंग्स पर ध्यान देने की सलाह दी जाती है - कोज़ नॉलेज बेस की सामग्री क्लाउड में संग्रहीत होती है, और संवेदनशील जानकारी (जैसे व्यक्तिगत पासवर्ड, वित्तीय रिकॉर्ड, ग्राहक डेटा) का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है कि क्या यह अपलोड करने के लिए उपयुक्त है। ज्ञानकोष के मुफ़्त संस्करण की क्षमता सीमित है, इसलिए सबसे अधिक बार पूछे जाने वाले मुख्य दस्तावेज़ों को अपलोड करने को प्राथमिकता देने की अनुशंसा की जाती है।

4. सामग्री निर्माण और सोशल मीडिया संचालन

परिदृश्य विवरण: सामग्री निर्माता ब्रांड स्टाइल गाइड और पिछली सामग्री फ़ाइलों को ज्ञान आधार पर अपलोड करते हैं, एक सामग्री निर्माण बॉट बनाते हैं, और निर्धारित कार्यों के साथ नियमित सामग्री योजना लागू करते हैं। कार्यकुशलता में कटौती: एक सामान्य सोशल मीडिया ट्वीट में विषय चयन से अंतिम ड्राफ्ट तक आमतौर पर 1-2 घंटे लगते हैं। पहला ड्राफ्ट तैयार करने में बॉट की सहायता के बाद, मैन्युअल संशोधन 15-20 मिनट में पूरा किया जा सकता है। सामग्री के एक टुकड़े की उत्पादन क्षमता लगभग 70% बढ़ जाती है। साप्ताहिक रिपोर्ट सामग्री (जैसे उद्योग साप्ताहिक रिपोर्ट, प्रतिस्पर्धी उत्पाद अपडेट) पूरी तरह से स्वचालित रूप से उत्पन्न की जा सकती है और निर्धारित कार्यों के माध्यम से आगे बढ़ाई जा सकती है। मानव-मशीन सहयोग की सीमा: सामग्री का पहला मसौदा 100% स्वचालित हो सकता है; एआई-जनित सामग्री के कारण होने वाले ब्रांड टोन विचलन और तथ्यात्मक त्रुटियों से बचने के लिए सभी बाहरी रूप से जारी सामग्री (विशेष रूप से ब्रांड आधिकारिक खातों) की मैन्युअल रूप से समीक्षा की जानी चाहिए। बॉट को "स्वचालित प्रकाशक" के बजाय "प्रथम ड्राफ्ट जनरेटर" के रूप में स्थापित करने की अनुशंसा की जाती है। कार्यान्वयन युक्तियाँ: शैली संदर्भ के रूप में ज्ञानकोष में 20-30 उच्च गुणवत्ता वाली ऐतिहासिक सामग्री अपलोड करें। बॉट द्वारा तैयार किए गए लेख ब्रांड टोन में अधिक सुसंगत होंगे।

5. सूचना निगरानी और समग्र पुश

परिदृश्य विवरण: एक बॉट कॉन्फ़िगर करें जो विशिष्ट कीवर्ड पर नवीनतम जानकारी को नियमित रूप से कैप्चर करने और सारांशित करने और इसे टीम सहयोग प्लेटफ़ॉर्म पर भेजने के लिए समाचार खोज और सोशल मीडिया मॉनिटरिंग जैसे प्लग-इन को एकीकृत करता है। दक्षता कटौती: मार्केटिंग टीम के प्रतिस्पर्धी उत्पाद सूचना संग्रह कार्य को बॉट द्वारा स्वचालित एकत्रीकरण के बाद प्रति दिन 1-2 घंटे की मैन्युअल ब्राउज़िंग से घटाकर 15 मिनट की रीडिंग और स्क्रीनिंग कर दिया गया है, दक्षता 4-8 गुना बढ़ गई है। जनमत परिदृश्यों के लिए जिन्हें 7×24 निगरानी की आवश्यकता होती है, बॉट मिनट-स्तरीय प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकता है, जो एक ऐसा आयाम है जिसे मैन्युअल निगरानी कवर नहीं कर सकती है। कार्यान्वयन युक्तियाँ: बॉट द्वारा टीम को शोर भरी जानकारी भेजने के कारण होने वाली "अलार्म थकान" से बचने के लिए कीवर्ड और स्रोत गुणवत्ता को सावधानीपूर्वक कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता है। अप्रासंगिक सामग्री को फ़िल्टर करने और पुश की आवृत्ति को नियंत्रित करने के लिए एक कीवर्ड ब्लैकलिस्ट स्थापित करने की अनुशंसा की जाती है (जैसे कि वास्तविक समय में एक-एक करके पुश करने के बजाय दिन में 1-2 सारांश बार)।

कोज़ के लिए उपयुक्त लोग

• गैर-तकनीकी व्यावसायिक उपयोगकर्ता: विपणन, ग्राहक सेवा, संचालन और अन्य पदों पर कार्यरत कार्मिक प्रोग्रामिंग कौशल के बिना 30 मिनट के भीतर एक उपयोगी ग्राहक सेवा या ज्ञान प्रबंधन बॉट का निर्माण कर सकते हैं। अनुकूलन सीमा: व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के पास बुनियादी संरचनात्मक अभिव्यक्ति क्षमताएं (आवश्यकताओं को स्पष्ट बॉट व्यक्तित्व विवरण में बदलने की क्षमता) होनी चाहिए। हालाँकि Coze के पास कोई कोड नहीं है, यह आवश्यकताओं के विश्लेषण और प्रक्रिया डिज़ाइन क्षमताओं को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है। यदि कोई टीम व्यवसाय प्रक्रिया आरेख भी नहीं बना सकती है, तो Coze स्वचालित रूप से उनके लिए ऐसा नहीं करेगा।
• सामग्री निर्माता और व्यक्तिगत उपयोगकर्ता: ब्लॉगर, स्व-मीडिया लोग, ज्ञान कार्यकर्ता, सूचना पुनर्प्राप्ति और सामग्री निर्माण की समय लागत को कम करने के लिए व्यक्तिगत एआई सहायक बनाने के लिए जीपीटी -4 का उपयोग करते हैं। अनुकूलन सीमा: डेटा गोपनीयता पर सख्त आवश्यकताओं वाले उपयोगकर्ताओं (जैसे, वकील, डॉक्टर) को सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करने की आवश्यकता है कि ग्राहक या रोगी डेटा को कोज़ नॉलेज बेस पर अपलोड करना है या नहीं। मुफ़्त संस्करण की ज्ञान आधार क्षमता और मॉडल कॉलिंग कोटा उच्च-आवृत्ति उपयोग की आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकता है।
• एसएमई डिजिटल टीम: 3-50 लोगों वाले स्टार्टअप और एसएमई जिन्हें एआई ग्राहक सेवा या आंतरिक ज्ञान उपकरण को तुरंत तैनात करने की आवश्यकता है, लेकिन उनके पास पूर्णकालिक एआई इंजीनियर नहीं हैं। अनुकूलन सीमा: जब किसी उद्यम को अत्यधिक अनुकूलित एजेंट तर्क (जैसे जटिल मल्टी-राउंड संवाद रणनीतियों, ईआरपी सिस्टम के साथ गहन एकीकरण) की आवश्यकता होती है, तो कोज़ की कॉन्फ़िगरेशन क्षमताएं अपनी ऊपरी सीमा तक पहुंच सकती हैं, और अधिक लचीले ढांचे या स्व-निर्मित समाधान जैसे कि डिफाई और ऑटोजेन पर विचार करने की आवश्यकता है।
• फ़ेशू/डौयिन इको-एंटरप्राइज़ेज़: उन उद्यमों के लिए जिन्होंने भारी मात्रा में फ़िशू का उपयोग किया है, कोज़ और फ़िशू रोबोट का मूल एकीकरण सबसे कम पहुंच लागत प्रदान करता है - बॉट्स को अतिरिक्त चैनल अनुकूलन कार्य के बिना सीधे फ़िशू रोबोट के रूप में प्रकाशित किया जा सकता है। अनुकूलन सीमा: यदि कंपनी का मुख्य सहयोग मंच Feishu के बजाय स्लैक/टीम्स है, तो इन प्लेटफार्मों पर Coze की एकीकरण गहराई (जैसे संदेश कार्ड इंटरैक्शन, चैनल प्रबंधन फ़ंक्शन) Feishu संस्करण जितनी पूर्ण नहीं हो सकती है।
• एआई उत्पाद प्रबंधक और उद्यमी: आवश्यक

जो उद्यमी एआई बॉट उत्पादों की अवधारणा को शीघ्रता से सत्यापित करना चाहते हैं, वे कुछ दिनों में एमवीपी विकास और उपयोगकर्ता परीक्षण को पूरा करने के लिए कोज़ का उपयोग कर सकते हैं, जिससे आइडिया से डेमो तक का चक्र बहुत छोटा हो जाएगा। अनुकूलन सीमा: एमवीपी सत्यापन सफल होने के बाद, यदि उत्पाद को स्वतंत्र रूप से तैनात करने की आवश्यकता है, उसका अपना ब्रांड होना चाहिए, या बाहरी सिस्टम के साथ गहन डेटा कनेक्शन होना चाहिए, तो कोज़ से स्व-निर्मित प्लेटफ़ॉर्म पर माइग्रेट करने की लागत और पथ का मूल्यांकन करना आवश्यक है - इस माइग्रेशन प्रक्रिया में वर्तमान में आधिकारिक टूल समर्थन का अभाव है।

भीड़ के लिए उपयुक्त नहीं:

• एआई शोधकर्ता और उन्नत डेवलपर्स जिन्हें एलएलएम अनुमान प्रक्रिया, प्रशिक्षण डेटा, या डेटा भंडारण पर पूर्ण नियंत्रण की आवश्यकता है, उन्हें लैंगचेन, ऑटोजेन और डिफी जैसे स्व-होस्ट किए गए ढांचे का चयन करना चाहिए। कोज़ की अमूर्त परत अंतर्निहित मॉडल के प्रत्यक्ष नियंत्रण को सीमित कर देगी।
• जिन वित्तीय संस्थानों और सरकारी विभागों के पास डेटा संप्रभुता के लिए सख्त अनुपालन आवश्यकताएं हैं, उन्हें एंटरप्राइज़ संस्करण निजी परिनियोजन योजना प्राप्त करने और सुरक्षा मूल्यांकन पूरा करने से पहले कोज़ क्लाउड पर मुख्य व्यवसाय डेटा अपलोड नहीं करना चाहिए।
• सामग्री टीमों के लिए जिन्हें बड़ी मात्रा में मूल दृश्य डिज़ाइन या उच्च-गुणवत्ता वाले लंबे लेख तैयार करने की आवश्यकता होती है, जटिल रचनात्मक परिदृश्यों में बॉट की क्षमताओं की सीमाएं जल्दी से उजागर हो जाएंगी - कोज़ की मॉडल परत मानव रचनात्मक निर्णय और गहन अनुसंधान क्षमताओं को प्रतिस्थापित नहीं कर सकती है।

कोज़ का सारांश और दृष्टिकोण

मुख्य दक्षताएँ: कोज़ मौजूदा बाजार में "उच्चतम इनपुट-आउटपुट अनुपात" के साथ एआई बॉट निर्माण समाधानों में से एक है - यह उपयोगकर्ता वृद्धि के बदले में बाइटडांस की सब्सिडी रणनीति का उपयोग करता है, एआई अनुप्रयोगों के लिए सीमा को कम करने के लिए शून्य-कोड एनकैप्सुलेशन का उपयोग करता है, और बॉट को खिलौने से उपकरण में बदलने के लिए मल्टी-चैनल रिलीज़ का उपयोग करता है। एआई एजेंट प्लेटफ़ॉर्म ट्रैक पर, कोज़ को "उपयोग के लिए सीमा को कम करना" और "तैनाती के दायरे का विस्तार करना" के दो आयामों में महत्वपूर्ण फायदे हैं। विशेष रूप से एआई विकास टीमों के बिना छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों के लिए, कोज़ शुरुआत से उत्पादन तक का सबसे छोटा रास्ता प्रदान करता है।

वर्तमान सीमाएँ:

• लागत स्थिरता संदिग्ध है: मुफ़्त GPT-4 कोटा पूरी तरह से बाइटडांस की रणनीतिक सब्सिडी पर निर्भर करता है। एक बार जब सब्सिडी रणनीति समायोजित हो जाती है या पूंजी की स्थिति बदल जाती है, तो उपयोगकर्ताओं को महत्वपूर्ण अनुभव में गिरावट का सामना करना पड़ेगा। कोज़ ने अपनी यूनिट उपयोगकर्ता सब्सिडी राशि और अपेक्षित सब्सिडी अवधि की घोषणा नहीं की है, जिसमें इसके व्यावसायीकरण मॉडल की दीर्घकालिक स्थिरता के बारे में पारदर्शिता का अभाव है। जब कंपनियां मध्य और दीर्घकालिक प्रौद्योगिकी चयन करती हैं, तो उन्हें "सब्सिडी कटौती" के परिदृश्य के लिए एक बजट बफर अलग रखने की आवश्यकता होती है।
• सीमित गहन अनुकूलन क्षमताएं: 80% मानकीकृत आवश्यकताओं को पूरा करते समय कोज़ का कॉन्फ़िगरेशन मोड कुशल है, लेकिन शेष 20% अत्यधिक अनुकूलित आवश्यकताओं (जैसे कस्टम एजेंट योजना रणनीतियों, परिष्कृत मॉडल कॉलिंग पैरामीटर नियंत्रण, और ज्ञान आधार विभाजन रणनीतियों की गहन ट्यूनिंग) कोज़ ढांचे के भीतर लागू करना मुश्किल है। प्लेटफ़ॉर्म क्षमताओं की सीमाओं को पार करते समय, आपको अधिक लचीले ढांचे पर स्विच करने की आवश्यकता होती है।
• विक्रेता लॉक-इन जोखिम: कोज़ पर निर्मित बॉट्स और नॉलेज बेस में मानकीकृत निर्यात प्रारूप और माइग्रेशन टूल का अभाव है, और कोज़ प्लेटफ़ॉर्म छोड़ने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए स्विचिंग लागत अधिक है। यह अनुशंसा की जाती है कि उद्यम कोज़ का उपयोग करते समय मुख्य ज्ञान संपत्तियों (जैसे एफएक्यू दस्तावेज़, बॉट चरित्र विवरण) का एक स्वतंत्र बैकअप रखें, और एक गैर-प्लेटफ़ॉर्म-बाउंड प्रारूप (जैसे साधारण मार्कडाउन / पीडीएफ) में एक प्रति बनाए रखें।
• पारिस्थितिकी तंत्र में अपर्याप्त तृतीय-पक्ष योगदान: प्लग-इन बाज़ार मुख्य रूप से आधिकारिक और अग्रणी भागीदारों पर निर्भर करता है, और तृतीय-पक्ष डेवलपर पारिस्थितिकी तंत्र ने अभी तक स्व-संचालित विकास का एक अच्छा चक्र नहीं बनाया है। वर्डप्रेस प्लगइन बाजार या स्लैक ऐप डायरेक्टरी जैसे परिपक्व पारिस्थितिकी तंत्र की तुलना में, कोज़ के प्लगइन्स की मात्रा और गुणवत्ता में एक महत्वपूर्ण अंतर है।

भविष्य के अवलोकन बिंदु:

• क्या बाइटडांस की कोज़ की रणनीतिक स्थिति "पारिस्थितिक प्रवेश द्वार" से "लाभ केंद्र" में स्थानांतरित हो जाएगी, साथ ही सब्सिडी नीति के समायोजन की सीमा और गति - यह सबसे बड़ा चर है जो कोज़ के उपयोगकर्ता आधार और विकास वक्र को निर्धारित करता है।
• क्या कोज़ मध्यम और बड़े उद्यमों की अनुकूलन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एंटरप्राइज़ संस्करण में अधिक अंतर्निहित नियंत्रण (जैसे कस्टम आरएजी पैरामीटर, मॉडल फाइन-ट्यूनिंग एक्सेस, वर्कफ़्लो लॉग निर्यात) खोलेगा, यह निर्धारित करेगा कि क्या यह छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों की सीमा को तोड़ सकता है और बड़े उद्यम बाजार में प्रवेश कर सकता है।
• बाइट एआई इंफ्रास्ट्रक्चर (डौबाओ बिग मॉडल, जिमेंग एआई, आदि) के साथ गहन एकीकरण प्रगति - यदि कोज़ विशेष रूप से बाइट के स्व-विकसित मॉडल (जैसे मल्टी-मोडल समझ, कम-विलंबता तर्क) की उन्नत क्षमताओं का उपयोग कर सकता है, तो यह मॉडल परत भेदभाव बनाएगा जिसे अन्य प्लेटफार्मों द्वारा कॉपी नहीं किया जा सकता है।
• वैश्विक एआई बॉट प्लेटफार्मों के प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में बदलाव, विशेष रूप से ओपनएआई असिस्टेंट एपीआई, गूगल जेमिनी जेम्स और माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट स्टूडियो की पुनरावृत्त दिशा। कोज़ को "मुक्त कोटा" और "चैनल कवरेज" के दो आयामों में अपने लाभ को बनाए रखने की आवश्यकता है, अन्यथा यह एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र के साथ प्रतिस्पर्धी उत्पादों से आसानी से आगे निकल जाएगा।

खरीद/गोद लेने का जोखिम मूल्यांकन: उत्पादन के लिए कोज़ का उपयोग करने पर विचार करने वाली टीमों के लिए, मूल्यांकन के निम्नलिखित चरणों की सिफारिश की जाती है:

• चरण 1 (1-2 सप्ताह): 1-2 कम जोखिम वाले परिदृश्यों में बॉट बनाने के लिए मुफ्त संस्करण का उपयोग करें, ज्ञान आधार पुनर्प्राप्ति सटीकता (20-30 वास्तविक उपयोगकर्ता प्रश्नों के साथ हिट दर का परीक्षण), प्लग-इन प्रयोज्य, और कोटा खपत गति (औसत दैनिक वार्तालाप मात्रा और संबंधित जीपीटी -4 कोटा खपत को रिकॉर्ड करना) को सत्यापित करने पर ध्यान केंद्रित करें।
• चरण 2 (3-4 सप्ताह): परिदृश्य के दायरे का विस्तार करते हुए प्रो/एंटरप्राइज संस्करण के लिए विस्तृत उद्धरण, डेटा भंडारण रणनीति और एसएलए शर्तों पर कोज़ बिक्री टीम के साथ संवाद करें। विशेष रूप से, यह पुष्टि करना आवश्यक है: क्या डेटा का उपयोग मॉडल प्रशिक्षण के लिए किया जाता है, क्या भंडारण स्थान अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करता है, और अतिरिक्त ऊपरी सीमा और वर्तमान सीमित सीमा।
• चरण 3: कोज़ प्लेटफ़ॉर्म की दीर्घकालिक उपलब्धता और माइग्रेशन पथ की पुष्टि करने के बाद, तय करें कि मुख्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं को प्लेटफ़ॉर्म पर स्थानांतरित करना है या नहीं। खरीदने से पहले, उद्यमों को अतिरिक्त रूप से सत्यापित करना होगा कि अनुबंध में डेटा निर्यात अधिकार खंड, सेवा समाप्त होने पर डेटा माइग्रेशन योजना और प्लेटफ़ॉर्म उपलब्धता एसएलए की वास्तविक मुआवजा सीमा और छूट खंड शामिल है या नहीं।

संबंधित उपकरण: <एक्सलिंक प्रकार='टूल' स्लग='क्रूवाई'>, <एक्सलिंक प्रकार='टूल' स्लग='लैंगचेन'>

संस्करण जानकारी

• कोज़ वर्कफ़्लो वर्कफ़्लो अपग्रेड ：अधिक जटिल सशर्त शाखाओं, लूप नोड्स और समानांतर निष्पादन का समर्थन करने के लिए वर्कफ़्लो फ़ंक्शन को महत्वपूर्ण रूप से उन्नत किया गया है; कोज़ लूप फ़ंक्शन पेश किया गया है, इसलिए बॉट केवल उपयोगकर्ता संदेशों का जवाब देने के बजाय सक्रिय रूप से बातचीत शुरू कर सकते हैं; एक नया बॉट टीम सहयोग फ़ंक्शन जोड़ा गया है, और कई बॉट एक जटिल अनुरोध को संसाधित करने के लिए सहयोग कर सकते हैं; छवि, फ़ाइल और ध्वनि इनपुट प्रोसेसिंग का समर्थन करने के लिए मल्टी-मोडल क्षमताओं का विस्तार किया गया है। （~2025-06）
• कोज़ वैश्विक लॉन्च ：कोज़ को आधिकारिक तौर पर विदेशों में जारी किया गया था (coze.com), जो बुनियादी एआई बॉट निर्माण कार्य प्रदान करता है। मुफ़्त संस्करण वेब खोज और कोड निष्पादन जैसे अंतर्निहित बुनियादी प्लग-इन के साथ GPT-4 टर्बो का उपयोग कर सकता है। इसके जारी होने के बाद, GPT-4 रणनीति के मुफ्त उपयोग के कारण इसने तेजी से व्यापक ध्यान आकर्षित किया और पंजीकृत उपयोगकर्ताओं की संख्या तेजी से बढ़ी। （2023-12）
• बटन (घरेलू संस्करण) जारी किया गया ："कोज़" (coze.cn) का घरेलू संस्करण आधिकारिक तौर पर लॉन्च किया गया है, जो डौबाओ, वेन्क्सिनियियान और टोंगयी कियानवेन जैसे प्रमुख घरेलू मॉडलों का समर्थन करता है; यह फेशू, वीचैट मिनी-प्रोग्राम्स और डॉयिन जैसे बाइटडांस प्लेटफार्मों के साथ-साथ मुख्यधारा के घरेलू चैनलों के साथ गहराई से एकीकृत है; प्लग-इन बाज़ार में काफ़ी विस्तार हुआ है, और घरेलू उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त बड़ी संख्या में प्लग-इन लॉन्च किए गए हैं (Amap, JD.com, ज़ियाहोंगशू, आदि)। （2024-02）
• प्लग-इन बाज़ार और वर्कफ़्लो प्रकाशन ：प्लग-इन बाज़ार आधिकारिक तौर पर जारी किया गया है, और डेवलपर्स कस्टम प्लग-इन सबमिट और साझा कर सकते हैं; वर्कफ़्लो फ़ंक्शन पेश किया गया है, जो मल्टी-स्टेप बॉट निष्पादन तर्क को दृश्य रूप से डिज़ाइन करने की अनुमति देता है; उत्पादकता, मीडिया, यात्रा और खरीदारी जैसी कई श्रेणियों को कवर करते हुए प्लग-इन की संख्या 100 से अधिक है। （2024-04）