एलेक्सा से परे: यह स्टार्टअप बहुभाषी आवाज सहायकों को ऐप्स में लाना चाहता है

“एक इंटरफेस के रूप में आवाज बहुत शक्तिशाली है। यह बहुत व्यवहार बदल रहा है।” लेकिन स्लैंग लैब्स के सह-संस्थापक और सीईओ कुमार रंगराजन के लिए, एलेक्सा या यहां तक ​​कि हमारे फोन जैसे उपकरणों पर आवाज और आवाज सहायकों का उपयोग सीमित है। स्लैंग लैब्स एक सेवा मंच के रूप में एक आवाज सहायक, स्लैंग कॉनवा के साथ बदलना चाहता है। यह उत्पाद अन्य ब्रांडों को अपने स्वयं के बहुभाषी वॉयस असिस्टेंट बनाने और अपने ऐप में जोड़ने में सक्षम बनाता है और इस प्रकार उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाता है। भारतीय इंटरनेट में अंग्रेजी के प्रभुत्व ने पिछले कुछ वर्षों में बहुसंख्यकों के लिए इसे कठिन बना दिया है जो भाषा में नेविगेट करने या उपयोगकर्ता इंटरफेस का पूर्ण उपयोग करने में सहज नहीं है। साथ ही, मामले को बदतर बनाने के लिए, क्षेत्रीय भाषा के कीबोर्ड का उपयोग करना आसान नहीं है। यह सब वॉयस-असिस्टेंट्स को उन लोगों के लिए सबसे अच्छा समाधान बनाता है जो डिजिटल नेटिव नहीं हैं। “मैं वास्तव में एलेक्सा में एक अविश्वासी था। मैं ऐसा था जो एक वक्ता से बात करना चाहता है। लेकिन मैंने अपने माता-पिता को देखा और मेरे बच्चों को यह बहुत पसंद आया। मुझे एहसास हुआ कि एलेक्सा कोई ऐसी चीज नहीं थी जिससे वे डरते थे क्योंकि यह एक आवाज है जिससे वे बात कर सकते थे। यह विदेशी या नई अवधारणा नहीं है, ”रंगराजन ने indianexpress.com को बताया, यह बताते हुए कि उन्होंने इस विचार के बारे में कैसे सोचा। लेकिन उनके विचार में, एलेक्सा और स्मार्ट स्पीकर आवाज के लिए सीमित उपयोग के मामले हैं, क्योंकि उपयोगकर्ताओं के लिए अधिकांश लेनदेन ऐप्स पर होते हैं। “क्या होगा अगर हम आवाज के इस नए अनुभव से शादी कर सकते हैं और इसे इन ऐप्स से जोड़ सकते हैं और उन्हें उपभोक्ताओं के लिए अधिक सुलभ और अनुकूल बना सकते हैं। और इसे एक कदम आगे ले जाने के लिए, यदि उपयोगकर्ता इनसे कई भाषाओं में बात कर सकते हैं, ”रंगराजन बताते हैं। बेंगलुरु स्थित स्लैंग लैब्स की शुरुआत 2017 में रंगराजन और उनके दो सह-संस्थापक गिरिधर मूर्ति और सतीश गुप्ता ने की थी, जो कभी आईबीएम के सहयोगी थे। मूर्ति और रंगराजन ने पहले लिटिल आई लैब्स का निर्माण किया था, जिसे 2013 में फेसबुक द्वारा वापस ले लिया गया था। ऐप्स के लिए प्लग-एंड-प्ले वॉयस असिस्टेंट सॉल्यूशन की उनकी खोज के परिणामस्वरूप एक “डीप टेक प्रोडक्ट” मिला, जिसे स्लैंग लैब्स का मानना ​​​​है कि ब्रांड बनाने में मदद कर सकता है। “बहुभाषी इन-ऐप सहायता”। “हमारा सिस्टम किसी भी ब्रांड को मिनटों में इन प्री-बिल्ट वॉयस असिस्टेंट को अपने ऐप के अंदर उपभोग करने में सक्षम बनाता है,” वे बताते हैं। फिलहाल कंपनी चार डोमेन- ई-कॉमर्स, ट्रैवल, इंश्योरेंस और रिक्रूटमेंट पर फोकस कर रही है। नामों का खुलासा किए बिना, कंपनी का दावा है कि कुछ ब्रांड जल्द ही अपने प्लेटफॉर्म पर आधारित वॉयस-असिस्टेंट के साथ लाइव होंगे। “स्लैंग कॉनवा के साथ, हमने डोमेन दृष्टिकोण से एक डोमेन लिया है। उदाहरण के लिए ई-कॉमर्स की दुनिया में, हमने उन सभी चीजों का डेटा लिया है जो हमने अब सीखी हैं और निचले स्तर के एआई मॉडल तैयार किए हैं जो इस अनुभव को बनाने के लिए आवश्यक हैं। हमने सबसे आम मॉडल बनाए जो आवश्यक हैं। अनिवार्य रूप से ये सहायक साझा, दोहराए जाने वाले घटक हैं, ”वे कहते हैं, इसे लाइव होने में कुछ ही दिन लगते हैं। डोमेन विशिष्ट मॉडल बनाकर, स्लैंग लैब्स के ग्राहक तब अपनी इच्छानुसार अनुकूलित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए ई-कॉमर्स कंपनियों के लिए प्राथमिक चिंता आइटम या एसकेयू है जो उनके लिए विशिष्ट हो सकती है। Slang Conva जैसी सेवा का उपयोग करके, उनका वॉयस असिस्टेंट SKU पर ध्यान केंद्रित कर सकता है, और उन्हें सिस्टम के निर्माण की बारीकियों के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है। अभी, मंच पांच भाषाओं का समर्थन करता है: भारतीय एक्सेंट अंग्रेजी, हिंदी, तमिल, कन्नड़ और मलयालम। कंपनी की योजना गुजराती, बंगाली, मराठी और तेलुगु को भाषाओं के अगले सेट के रूप में जोड़ने की है। SlangConva बैक एंड में आसान प्रोसेसिंग के लिए एक स्थानीय भाषा अनुरोध को अंग्रेजी में अनुवाद करने की अनुमति देता है। “भले ही उपयोगकर्ता अपनी भाषा में बोल रहा हो, जैसे कि तमिल, सहायक परोक्ष रूप से सब कुछ अंग्रेजी में बदल देता है। इसलिए ऐप के नजरिए से, वे वे सभी इनपुट प्राप्त कर सकते हैं जो वे अंग्रेजी में चाहते हैं। यह वास्तव में बहुत सारे ब्रांडों के लिए एक बड़ी चुनौती है, क्योंकि आप अपने SKU को हर एक भाषा में बनाए नहीं रख सकते हैं, ”रंगराजन बताते हैं। कंपनी का दावा है कि उसने अपनी प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) स्टैक का निर्माण किया, हालांकि उन्होंने तीसरे पक्ष के समाधानों का उपयोग करके शुरू किया, लेकिन जल्द ही महसूस किया कि सीमाएं थीं। विचार केवल उनके एनएलपी का निर्माण करने का नहीं था, बल्कि यह सुनिश्चित करने के लिए भी था कि यह प्रोग्राम करने योग्य भी था, ताकि यह विभिन्न प्रकार के ऐप्स और विभिन्न प्रकार के डोमेन में स्केल कर सके। “हम यह सुनिश्चित करना चाहते थे कि आवाज के अनुभव बहुत तेजी से काम करें; कि वास्तविक समय का अनुभव अच्छा है ताकि जैसे ही आप बोलना समाप्त करें, आपको प्रतिक्रिया मिले।” .