अल्ट्राफ़ास्ट ने OpenAI में इंसिडेंट की जाँच का समय घंटों से घटाकर मिनटों में कैसे कर दिया

यह हमारी उस सीरीज़ का हिस्सा है, जिसमें हम बताते हैं कि OpenAI अपनी टेक्नोलॉजी और API का इस्तेमाल कैसे करता है. ये टूल्स OpenAI की टीमें अपने काम में इस्तेमाल करती हैं. हम इनके उदाहरण शेयर कर रहे हैं, ताकि दिखा सकें कि फ़्रंटियर AI हमारी अलग-अलग टीमों को उनके काम में कैसे मदद कर रहा है.

अल्ट्राफ़ास्ट, Codex का एक हाई-स्पीड मोड है. OpenAI के इंजीनियर्स अब इंसिडेंट्स को सँभालने के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से इसी का इस्तेमाल करते हैं. जब किसी सिस्टम में समस्या आती है, तो वह तेज़ी से बढ़ सकती है. ऐसे में इंजीनियर्स के पास जवाब के लिए कई मिनट तक इंतज़ार करने का समय नहीं होता. अल्ट्राफ़ास्ट की मदद से वे एक साथ कई संभावित वजहों की जाँच कर सकते हैं और बार-बार अपना फ़ोकस बदले बिना जवाब पा सकते हैं.

OpenAI में टेक्निकल स्टाफ़ के सदस्य एरन फ़्रील आम तौर पर इंसिडेंट सँभालने की ज़िम्मेदारी लेते हैं. वे इंसिडेंट पर काम करने के लिए एक Slack चैनल बनाते हैं और फिर Codex को समस्या की जानकारी देकर उसे मॉनिटर करने, जाँच करने और आने वाले सवालों के जवाब देने के लिए कहते हैं. वे बताते हैं, "किसी भी इंसिडेंट में आम तौर पर कई ऐसी जगहें होती हैं, जहाँ समस्या शुरू हुई हो सकती है. उस चैनल पर मौजूद लोगों का सबसे अहम काम ढेर सारी जानकारी में से समस्या की सही वजह ढूँढना होता है." वे आगे कहते हैं, "अल्ट्राफ़ास्ट की मदद से मैं एक साथ उन सभी जगहों पर समस्या की वजह खोज सकता हूँ और इंसिडेंट्स पर कहीं ज़्यादा तेज़ी से कार्रवाई कर सकता हूँ."

टेक्निकल स्टाफ़ के सदस्य और डेटासेंटर सिक्योरिटी आर्किटेक्ट एजे ट्रबोयेविच बताते हैं कि पहले सुरक्षा से जुड़ी समस्याओं की जाँच में एक से दो घंटे लगते थे. इस दौरान स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा को इकट्ठा करना, एक जैसे फ़ॉर्मैट में लाना और फ़ैसला लेने के लिए ज़रूरी जानकारी तैयार करनी पड़ती थी. वे कहते हैं, "अब यह काम 10 से 15 मिनट में हो जाता है. कई बार तो लगभग रियल टाइम में ही हो जाता है."

एडम पेरी और सायन सिसोदिया, दोनों कोर एजेंट टीम में काम करते हैं. वे ऐसा कोड बनाते हैं, जिसकी मदद से Codex ऐक्शन ले सकता है, कमांड्स चला सकता है और टूल्स इस्तेमाल कर सकता है. अल्ट्राफ़ास्ट ने सिक्योरिटी इंसिडेंट्स के दौरान उनके काम करने का तरीका बदल दिया है. एडम कहते हैं, "पहले मैं Codex को किसी समस्या की जाँच करने के लिए कहता था और साथ ही खुद भी उसकी जाँच शुरू कर देता था, क्योंकि मुझे पता था कि उसके जवाब का इंतज़ार करना बहुत धीमा होगा. अब अल्ट्राफ़ास्ट की मदद से Codex इतना तेज़ हो गया है कि मुझे अपना ध्यान अलग-अलग जगह लगाने की ज़रूरत नहीं पड़ती और मैं अपने काम पर फ़ोकस कर पाता हूँ."

सायन को अल्ट्राफ़ास्ट का यह फ़ीचर खास तौर पर पसंद है कि इससे वे कई डेटा सोर्सेज़ से तुरंत जवाब पा सकते हैं. वे कहते हैं, "किसी इंसिडेंट के दौरान मैं सिर्फ़ लॉग्स की जाँच नहीं करता. मैं Codex की मदद से Slack में भी खोजता हूँ कि कहीं किसी संदिग्ध बदलाव का ज़िक्र तो नहीं हुआ है या Slack की किसी दूसरी बातचीत में लोग ऐसी ही समस्याओं के बारे में तो बात नहीं कर रहे हैं."

टेक्निकल स्टाफ़ के एक और सदस्य जेफ़ निउ बताते हैं कि अगर AI से जवाब मिलने में 30 सेकंड से ज़्यादा लगते हैं, तो वे Slack पर जानकारी ढूँढने लगते हैं या किसी साथी से बात करते हैं. लेकिन अल्ट्राफ़ास्ट की मदद से अब उनके ज़्यादातर काम 30 सेकंड से कम समय में हो जाते हैं. पहले वे Codex से सवाल पूछकर उसके जवाब का इंतज़ार करते हुए किसी दूसरे काम में लग जाते थे. फिर जब वापस आते, तो भूल जाते कि वे किस बारे में सोच रहे थे. अब Codex के साथ बातचीत रियल टाइम में होती है, जिससे वे अपने काम पर फ़ोकस बनाए रख पाते हैं.

अल्ट्राफ़ास्ट की वजह से जेफ़ अब बड़े कोड रीफ़ैक्टरिंग प्रोजेक्ट्स पर भी आसानी से काम शुरू कर पाते हैं, क्योंकि मौजूदा कोड में बदलाव करने में पहले से कम समय लगता है. वे कहते हैं, "अब कोड में लंबे समय से बाकी सुधार करना पहले से कहीं ज़्यादा आसान हो गया है. कोड लिखने की लागत कम है और अब इसे बहुत तेज़ी से तैयार किया जा सकता है. पहले जिस रीफ़ैक्टरिंग में काफ़ी समय और पैसा लगता था, वह अब लगभग तुरंत हो जाती है."

एडम, Codex में एक थ्रेड हमेशा चालू रखते हैं, जिसे वे अपना चीफ़ ऑफ़ स्टाफ़ कहते हैं. हर सुबह यह उन्हें बताता है कि उनकी कौन-कौन सी मीटिंग्स हैं और वे किन मैसेज का जवाब देना भूल गए होंगे. वे कहते हैं, "यह समरी तैयार करने के लिए पहले ही सारा डेटा देख चुका होता है. इसलिए जब मैं कोई फ़ॉलो-अप सवाल पूछता हूँ, तो इसे दोबारा डेटा फ़ेच करने की ज़रूरत नहीं पड़ती. मैं एक असली चीफ़ ऑफ़ स्टाफ़ की तरह उसी बातचीत में लगातार सवाल पूछ सकता हूँ."

सायन, Codex का इस्तेमाल ब्राउज़र में फ़ॉर्म भरने जैसे बार-बार किए जाने वाले मैन्युअल कामों के लिए करते हैं. पहले वे इन कामों के लिए Codex इस्तेमाल नहीं करते थे, क्योंकि यह बहुत धीमा था. वे कहते हैं, "यह ब्राउज़र खोलता था, फिर पाँच सेकंड तक सोचता रहता था, किसी चीज़ पर क्लिक करता था और फिर रुक जाता था." नए मॉडल्स में कंप्यूटर इस्तेमाल करने की क्षमता बेहतर होने के बाद अब वे ये काम Codex को सौंपने में ज़्यादा सहज महसूस करते हैं. वे कहते हैं, "अब मुझे Codex को ब्राउज़र में क्लिक करके काम पूरा करने देने में कोई दिक्कत नहीं होती. यह इतना तेज़ है कि खुद काम न करने पर भी मेरा समय बर्बाद नहीं होता."

इंसिडेंट्स सँभालने, रोज़ की प्लानिंग और कोड रीफ़ैक्टरिंग जैसे कामों में अल्ट्राफ़ास्ट की मदद से OpenAI का टेक्निकल स्टाफ़ Codex के साथ उतनी ही तेज़ी से काम कर सकता है, जितनी तेज़ी से उनके मन में सवाल आते हैं. वे किसी जवाब पर फ़ॉलो-अप सवाल पूछ सकते हैं, दूसरा तरीका आज़मा सकते हैं और अपना फ़ोकस खोए बिना काम जारी रख सकते हैं. जवाब के लिए कम इंतज़ार करना पड़ने से अब वे ऐसे काम भी करने लगे हैं, जिन्हें पहले टाल देते थे. इनमें बड़े रीफ़ैक्टरिंग प्रोजेक्ट्स से लेकर रोज़मर्रा के ऐसे काम शामिल हैं, जिन्हें अब Codex को सौंपना फ़ायदेमंद है.