Domery: एक सवाल में जवाब देने वाला डेटा AI असिस्टेंट

Domery, Tencent का पूरी श्रृंखला वाला डेटा AI असिस्टेंट है, जो ठीक उसी डेटा के ढेर पर लक्ष्यित है जो किसी टीम के पास पहले से है: अपने ऐप्स से इवेंट ट्रैकिंग, कई सिस्टम से निकाले गए रिपोर्ट, और अपलोड किए गए दस्तावेज़। SQL लिखने की ज़रूरत नहीं और स्प्रेडशीट को चैट बॉक्स में चिपकाने की भी ज़रूरत नहीं। आप सामान्य भाषा में सवाल पूछते हैं और टूल क्रम में लगाना, विश्लेषण करना और सार निकालना संभाल लेता है, फिर नतीजे को चार्ट, डैशबोर्ड या रिपोर्ट-स्तर की स्लाइड में बदल देता है।

यह एक बहुत ठोस स्थिति को हल करता है: डेटा है, परिभाषाएँ मेल नहीं खातीं, और कोई संख्या पाने के लिए कतार में लगना पड़ता है। जब कोई प्रमुख जानना चाहता है कि पिछले हफ़्ते किसी नई सुविधा का कन्वर्ज़न कैसा रहा, तो अक्सर डेटा टीम का इंतज़ार करना पड़ता है, और आया जवाब फ़ील्ड की अलग परिभाषा के कारण मेल भी नहीं खा सकता। Domery का तरीका यह है कि पूछने वाले को जवाब खुद मिल जाए।

उत्पाद पूरी श्रृंखला कवर करता है: इवेंट संग्रह, बहु-स्रोत कनेक्शन, विश्लेषण और विज़ुअल डिलीवरी। संग्रह एक ही चरण में कई प्लेटफ़ॉर्म के लिए SDK कोड बना सकता है। विश्लेषण डेटाबेस, डेटा वेयरहाउस और स्प्रेडशीट स्वीकार करता है, और AI फ़ील्ड तथा परिभाषाएँ अपने आप मिलाता है। डिलीवरी चार विज़ुअल रूप देती है, और नतीजा रिपोर्ट में रखने लायक होता है।

पहुँच WeChat मिनी-प्रोग्राम और domery.cn वेबसाइट से है। यह Tencent के भीतर विकसित उत्पाद है और अभी आंतरिक परीक्षण में है।

Domery क्या करता है

एक क्लिक में इवेंट ट्रैकिंग

iOS, Android, H5, मिनी-प्रोग्राम और सर्वर साइड, कुल पाँच प्लेटफ़ॉर्म प्रकार कवर होते हैं, और SDK ट्रैकिंग कोड तुरंत बनकर लाइव हो जाता है। बात यह है कि डेटा टीम के शेड्यूल का इंतज़ार किए बिना संग्रह शुरू किया जा सकता है।

एक ही बार में बहु-स्रोत विश्लेषण

डेटाबेस, डेटा वेयरहाउस और स्प्रेडशीट जुड़ते हैं, और AI फ़ील्ड तथा परिभाषाएँ अपने आप मिलाता है। कई बिखरे स्रोत एक ही सवाल में साथ देखे जा सकते हैं, पहले मैन्युअल मैपिंग तालिका बनाने की ज़रूरत नहीं।

नॉलेज गार्डन

अपलोड किए गए दस्तावेज़ बार-बार पूछे जाने वाले सवालों के लिए पुन: प्रयोग योग्य नॉलेज बेस बन जाते हैं। बातचीत एक साथ तीन तरह के संदर्भ ले सकती है: नॉलेज बेस, पिछली बातचीत और स्थानीय फ़ाइलें, इसलिए हर बार पृष्ठभूमि दोबारा समझानी नहीं पड़ती।

संवादात्मक डेटा विश्लेषण

सामान्य भाषा में एक सवाल सार, निष्कर्ष और विश्लेषण के लिए काफ़ी है, न सामग्री चैट बॉक्स में चिपकानी पड़ती है न SQL हाथ से लिखना पड़ता है।

चार विज़ुअल डिलीवरी रूप

जवाब AI डेटा इलस्ट्रेशन, स्थिर HTML पेज, गतिशील HTML डैशबोर्ड या रिपोर्ट-स्तर की स्लाइड बन सकते हैं। चारों अलग-अलग मौकों के लिए हैं, तेज़ व्याख्या से औपचारिक प्रस्तुति तक।

मॉडल की स्वतंत्र अदला-बदली

DeepSeek, Kimi, GLM, Hunyuan आदि समर्थित हैं, ताकि एक ही मॉडल सब कुछ न संभाले और काम के अनुसार सही मॉडल चुना जाए।

पुन: प्रयोग योग्य क्षमताएँ

तैयार किया गया विश्लेषण प्रवाह एजेंट, स्किल या निर्धारित कार्य के रूप में पैकेज होकर अपने आप चलता रह सकता है, हर बार दोबारा पूछने की ज़रूरत नहीं।

Domery का उपयोग कैसे करें

1. Domery की वेबसाइट (domery.cn) खोलें और शुरू करें दबाएँ, या WeChat मिनी-प्रोग्राम से प्रवेश करें।
2. नॉलेज गार्डन में नया नॉलेज बेस बनाएँ और दस्तावेज़ अपलोड करें, या डेटाबेस, वेयरहाउस, स्प्रेडशीट जैसे स्रोत जोड़ें।
3. डेटा संपत्तियों के लिए एक्सेस अनुमतियाँ सेट करें और ज़रूरत पड़ने पर SQL टेम्पलेट तैयार रखें ताकि AI आपकी व्यावसायिक परिभाषाओं के अनुसार चले।
4. बातचीत में सामान्य भाषा में सवाल पूछें और ज़रूरत के अनुसार नॉलेज बेस, पिछली बातचीत या स्थानीय फ़ाइलों को संदर्भ बनाएँ।
5. AI द्वारा बनाए गए विश्लेषण की समीक्षा करें और उसे डेटा इलस्ट्रेशन, HTML डैशबोर्ड या रिपोर्ट स्लाइड के रूप में निर्यात करें।
6. अक्सर उपयोग होने वाले विश्लेषण प्रवाह को एजेंट या निर्धारित कार्य के रूप में पैकेज करें ताकि वे पृष्ठभूमि में चलते रहें।

Domery कहाँ उपयुक्त है

• स्वचालित बिज़नेस रिपोर्ट: प्रमुख लोग बिक्री, ट्रैफ़िक और मुख्य मेट्रिक्स सामान्य भाषा में पूछते हैं, और टूल संख्याएँ निकालकर चार्ट सहित निष्कर्ष देता है, कतार का इंतज़ार नहीं।
• इवेंट डेटा स्वयं-सेवा: ऐप और मिनी-प्रोग्राम टीमें बहु-प्लेटफ़ॉर्म SDK कोड बनाकर लाइव करती हैं और नई सुविधा का फ़नल जब चाहें देखती हैं।
• दस्तावेज़ प्रश्नोत्तर: उत्पाद मैनुअल, रिसर्च रिपोर्ट और अनुबंध PDF नॉलेज बेस में डालने पर बिक्री या सहायता को स्रोत-आधारित जवाब मिलता है, फ़ाइलें खँगालने का समय बचता है।
• रिपोर्ट सामग्री एक क्लिक में: साप्ताहिक, मासिक और समीक्षा स्लाइड हाथ से बनाने की ज़रूरत नहीं; सवाल से रिपोर्ट-स्तर की स्लाइड और डेटा इलस्ट्रेशन तैयार होते हैं।
• स्रोतों के बीच परिभाषा एकरूपता: जब डेटाबेस, वेयरहाउस और स्प्रेडशीट अलग-अलग हों, AI पहले फ़ील्ड मिलाता है और फिर एकरूप जवाब देता है, जिससे विरोधाभासी संख्याएँ घटती हैं।

शुरू करने से पहले जानने योग्य सीमाएँ

• उत्पाद आंतरिक परीक्षण में है, इसलिए सुविधाओं का दायरा और प्रवेश बिंदु संस्करण के साथ बदल सकते हैं। उत्पादन में निर्भर होने से पहले मौजूदा उपलब्धता जाँचें।
• फ़ील्ड और परिभाषाओं का स्वचालित मिलान मैन्युअल मेहनत घटाता है, पर मेट्रिक गवर्नेंस पूरी होने के बराबर नहीं है। मुख्य मेट्रिक्स की परिभाषा व्यवसाय पक्ष से पुष्टि के बाद ही AI को दोबारा उपयोग करने दें।
• विश्लेषण की गुणवत्ता आधारभूत डेटा की पूर्णता और सटीकता पर निर्भर है। संग्रह में कमी या परिभाषाओं में गड़बड़ी नतीजे को विकृत कर देगी।
• डेटाबेस और वेयरहाउस जोड़ने में अनुमतियाँ और डेटा सुरक्षा शामिल है, इसलिए पहुँच का दायरा कॉन्फ़िगरेशन में तय होना चाहिए, सुविधा के लिए उच्च-अधिकार खाते पर निर्भर नहीं।
• बनी हुई स्लाइड और डैशबोर्ड ड्राफ़्ट या नियमित रिपोर्टिंग के लिए ठीक हैं। बाहरी प्रकाशन और बड़े फ़ैसलों के लिए अब भी मानवीय समीक्षा चाहिए।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या Domery में SQL लिखना पड़ता है?

बुनियादी उपयोग में नहीं। सामान्य भाषा में सवाल डेटा निकालने, सार बनाने और विश्लेषण के लिए काफ़ी है। निश्चित परिभाषा वाली मेट्रिक्स के लिए कॉन्फ़िगरेशन में SQL टेम्पलेट दिए जा सकते हैं ताकि AI आपके तर्क से गणना करे।

कौन से डेटा स्रोत जोड़े जा सकते हैं?

डेटाबेस, डेटा वेयरहाउस और स्प्रेडशीट जैसे स्रोत, साथ में नॉलेज बेस के लिए अपलोड दस्तावेज़। इवेंट डेटा बनाए गए SDK से एकत्र होता है जो iOS, Android, H5, मिनी-प्रोग्राम और सर्वर साइड कवर करते हैं।

विश्लेषण किस रूप में निर्यात हो सकता है?

चार रूप: AI डेटा इलस्ट्रेशन, स्थिर HTML पेज, गतिशील HTML डैशबोर्ड और रिपोर्ट-स्तर की स्लाइड, जो तेज़ व्याख्या, पेज साझा करने, लाइव निगरानी और औपचारिक रिपोर्ट से मेल खाते हैं।

कौन से मॉडल समर्थित हैं?

DeepSeek, Kimi, GLM, Hunyuan आदि के बीच बदला जा सकता है, ताकि हर काम के लिए सबसे उपयुक्त चुना जाए।

क्या विश्लेषण अपने आप चल सकता है?

हाँ। तैयार प्रवाह को एजेंट, स्किल या निर्धारित कार्य के रूप में पैकेज कर योजना के अनुसार चलाया जा सकता है, हर बार हाथ से पूछने की ज़रूरत नहीं।