Stream သည် developer မေးခွန်းများကို အရည်အသွေးမီ အရောင်းအခွင့်အလမ်းများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည်

Stream Chat၊ ဗီဒီယိုနှင့် အသံ၊ လုပ်ဆောင်ချက်ဖိဒ်များနှင့် အကြောင်းအရာစိစစ်မှုတို့အပါအဝင် App များ၏ နောက်ကွယ်ရှိ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဆက်သွယ်ရေး API နှင့် SDK များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ၎င်း၏ဖောက်သည်များမှာ ကိုယ်ပိုင်ထုတ်ကုန်များ တည်ဆောက်သည့် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများမှ လူသုံးများသော App များ၏ Enterprise အဖွဲ့များအထိ ဖြစ်သည်။

နှစ်ပေါင်းများစွာ Stream ၏ မားကက်တင်းမဟာဗျူဟာသည် အကြောင်းအရာနှင့် အခပေးရှာဖွေမှုကို အဓိကထားခဲ့သည်။ သို့သော် developer များက နည်းပညာဆိုင်ရာမေးခွန်းများ ဖြေရှင်းရန် AI လက်ထောက်များကို စတင်အသုံးပြုလာသည်နှင့်အမျှ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုလမ်းကြောင်းသစ်တစ်ခု ပေါ်ပေါက်လာကြောင်း ကုမ္ပဏီက သတိပြုမိခဲ့သည်။ Developer များက ဤလက်ထောက်များကို ပေးသည့် prompt များသည် သမားရိုးကျ keyword ရှာဖွေမှုများထက် လုပ်ငန်းအကျဉ်းချုပ်များနှင့် ပိုတူသည်။ ဥပမာ App တစ်ခုတွင် Chat ထည့်နည်း၊ ဗီဒီယိုခေါ်ဆိုမှုအတွက် proof of concept တည်ဆောက်နည်း၊ သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်လိုအပ်ချက်တစ်ခုကို ပံ့ပိုးနိုင်သည့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စာတိုပို့စနစ်အခြေခံအဆောက်အအုံကို ရွေးချယ်နည်းတို့ဖြစ်သည်။

ထိုပြောင်းလဲမှုက Stream အတွက် ယခင်ပုံမှန်အသုံးပြုနေကျ ပစ်မှတ်ထားကြော်ငြာခြင်း၏ အသုံးဝင်မှုကို လျော့ကျစေခဲ့ပါသည်။ ကုမ္ပဏီအနေဖြင့် Developer များကို ယေဘုယျကျသော အချက်အလက်များပေါ် မူတည်၍သာ ချဉ်းကပ်မည့်အစား သက်ဆိုင်ရာ နည်းပညာပြဿနာတစ်ခုခုကို လက်တွေ့ဖြေရှင်းနေသူများနှင့်သာ ချိတ်ဆက်လိုခဲ့ပါသည်။ ထို့ကြောင့် အပြန်အလှန်ပြောဆိုဆွေးနွေးသည့် စကားဝိုင်းအခြေအနေများက ယင်းသို့ ရည်ရွယ်ချက်ပိုမိုပြင်းပြသည့် အချိန်ကာလများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်ရန် ကူညီပေးနိုင်ခြင်း ရှိ၊ မရှိကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် Stream သည် ChatGPT ကြော်ငြာများအစီအစဉ်တွင် ပါဝင်လာခဲ့ခြင်း ဖြစ်ပါသည်။

Stream သည် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများ အမြန်စတင်နိုင်ရန် အဓိကထားသည့် ကမ်ပိန်းတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ပြီး ChatGPT ကြော်ငြာများအပါအဝင် ပလက်ဖောင်းများစွာအတွက် ပြင်ဆင်ခဲ့သည်။ အဓိကရည်မှန်းချက်ကို တစ်သမတ်တည်းထားခြင်းဖြင့် ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုစီနှင့် ကိုက်ညီအောင် စာတိုကို ပြင်ဆင်ရင်း ချန်နယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိရောက်စွာ နှိုင်းယှဉ်နိုင်ခဲ့သည်။

ChatGPT ကြော်ငြာများအတွက် Stream သည် သက်ဆိုင်ရာပြဿနာကို ဖြေရှင်းနေပြီးသား လူများအတွက် အသုံးဝင်သော နောက်တစ်ဆင့်ကို အကြံပြုသည့် တိုတိုရှင်းရှင်း၊ စကားပြောဟန် ကြော်ငြာစာသားကို စတင်စမ်းသပ်ခဲ့သည်။ ကြော်ငြာကို ယေဘုယျအသိပေးစာအဖြစ် သဘောမထားဘဲ developer များ စတင်ဖန်တီးရန် အသင့်ဖြစ်နေချိန်တွင် ရောက်ရှိရန် အဖွဲ့က ရည်ရွယ်ခဲ့သည်။ ထိုနည်းလမ်းကြောင့် စမ်းသပ်မှုတွင် ChatGPT ကြော်ငြာများသည် အခြားချန်နယ်များထက် ပိုမိုထင်ရှားခဲ့သည်။

Stream သည် ChatGPT ကြော်ငြာများကို funnel အစပိုင်း လုပ်ဆောင်မှုထက်ကျော်လွန်၍ အကဲဖြတ်ခဲ့ပြီး၊ ကလစ်များမှ အမှန်တကယ် ဝဘ်ဆိုက်ဝင်ရောက်မှု ဖြစ်လာသည့်နှုန်း၊ လာရောက်သူများက အဓိပ္ပာယ်ရှိသော နောက်တစ်ဆင့်များ လုပ်ဆောင်ခြင်းရှိမရှိနှင့် ထိုလုပ်ဆောင်ချက်များက အရောင်း pipeline အဖြစ် ပြောင်းလဲလာခြင်းရှိမရှိကို ဆန်းစစ်ခဲ့သည်။ ဇွန် 5 ရက်မှ ဩဂုတ် 5 ရက်အထိ ပြုလုပ်သော စမ်းသပ်မှုတွင် Stream သည် မီဒီယာအသုံးစရိတ် တူညီသည့် အခြားချန်နယ်များနှင့် ChatGPT ကြော်ငြာများကို နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။

ရလဒ်များအရ ထိရောက်သော ထိတွေ့မှုရှိကြောင်း တွေ့ရသည်။ ထိုစမ်းသပ်မှုတွင် ChatGPT ကြော်ငြာများကို ကလစ်နှိပ်မှုများ၏ 70% ကျော်သည် ဝဘ်ဆိုက်ဝင်ရောက်မှုများ ဖြစ်လာခဲ့ပြီး စမ်းသပ်ခဲ့သည့် အခြားချန်နယ်များတွင်မူ 10% အောက်သာရှိသည်။

ဤအချက်အလက်များအားလုံးကို ခြုံငုံသုံးသပ်လိုက်သောအခါ ကြော်ငြာအသုံးစရိတ်အပေါ် ပြန်လည်ရရှိသည့် အကျိုးအမြတ်မှာ ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် 2 ဆခန့် ရှိခဲ့ပါသည်။ စမ်းသပ်မှုအတွင်း နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သော အခြားချန်နယ်များအနက် ChatGPT ကြော်ငြာများသည်သာလျှင် ခိုင်မာသော အကျိုးအမြတ်ကို ဖော်ဆောင်ပေးနိုင်ခဲ့ပြီး ယင်းချန်နယ်သည် ကြည့်ရှုသူအရေအတွက်ကို သာမက အရောင်းအဝယ်အလားအလာကိုပါ အမှန်တကယ် အထောက်အကူပြုနိုင်ကြောင်း Stream အား ယုံကြည်မှုအပြည့်အဝ ရရှိစေခဲ့ပါသည်။

ChatGPT ကြော်ငြာများက ကုမ္ပဏီကို ၎င်းတို့ဖြေရှင်းနေသည့် ပြဿနာများနှင့် ကိုက်ညီသော မက်ဆေ့ချ်များဖြင့် သင့်တော်သည့် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများထံ ရောက်ရှိစေခဲ့သည်။ အထူးပြု ပရိသတ်ရှိသည့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် ပရိသတ်နှင့် ကိုက်ညီမှု၊ အချိန်ကိုက် ဆီလျော်မှုတို့ ပေါင်းစပ်ထားခြင်းက အရေးကြီးသည်။ ကနဦး စူးစမ်းလေ့လာမှုမှ တိကျသော ထုတ်ကုန်လိုအပ်ချက်ဆီသို့ ရွေ့လျားလာသည့် အလားအလာရှိသော ဖောက်သည်များနှင့် ချိတ်ဆက်ရန် အခွင့်အလမ်းများ ဖန်တီးပေးသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများ၏ အပြုအမူသည် AI အကူအညီသုံး လုပ်ငန်းစဉ်များဘက်သို့ ဆက်လက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ Stream သည် ထိုအခိုက်အတန့်များတွင် မည်သို့ပေါ်လာမည်ကို—၎င်းဖော်ပြသည့် အကြောင်းအရာမှ ကြော်ငြာများက အကြံပြုသည့် နောက်တစ်ဆင့်များအထိ—ဆက်လက်မွမ်းမံရန် စီစဉ်ထားသည်။ ချန်နယ်သစ်စမ်းသပ်မှုအဖြစ် စတင်ခဲ့ရာမှ ယခုအခါ ပိုမိုရေရှည်တည်တံ့သော ဖောက်သည်ရယူရေးအခွင့်အလမ်းတစ်ခု ဖြစ်လာနေသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ဆက်စပ်မေးခွန်းများကို အသုံးဝင်သော ဖြေရှင်းချက်နှင့် ချိတ်ဆက်ပေးပြီး ထိုဆက်စပ်မှုသည် အရောင်းပိုက်လိုင်းနှင့် တိုးတက်မှုအထိ သက်ရောက်မှုရှိမရှိ တိုင်းတာသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။