ਕੁਆਲਿਟੀ ਅਸ਼ੋਰੈਂਸ ਨੀਤੀ

1. ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

Lingvanex ਵਿਖੇ, ਸਾਡੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਯੋਜਨਾ ਸਾਡੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI Enterprise Translation 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸਾਡਾ Lingvanex ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੌਰਾਨ ਸਥਾਪਿਤ ਲੋੜਾਂ, ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੁਕਸ, ਦੇਰੀ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਵੱਧਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਾਡੇ ਅਨੁਵਾਦ ਸਹੀ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਹਨ। ਇਹ ਨੀਤੀ ਉਸ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਅੰਤਮ ਉਤਪਾਦ ਲਗਾਤਾਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵੱਧਦਾ ਹੈ।

ਉਦੇਸ਼:

• ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜੋ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਨ।
• ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਕੁਆਲਿਟੀ ਟੈਸਟਾਂ ਤੋਂ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਜੋ ਸਾਰੇ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋੜਿਆਂ ਲਈ COMET ਅਤੇ BLEU ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ 'ਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ 'ਤੇ ਫਿੱਟ ਜਾਂ ਵੱਧ ਹਨ।
• ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਹੱਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਸਕੇਲੇਬਲ, ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੈ।
• ਨੁਕਸ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੱਲ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।

2. ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਅਤੇ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ

ਹਿੱਸੇਦਾਰ:

• ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ
• ਵਿਕਾਸ ਟੀਮ
• ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਟੀਮ
• ML ਟੀਮ
• ਭਾਸ਼ਾਈ ਟੀਮ
• ਗਾਹਕ/ਗਾਹਕ

ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ:

• ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ:ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੋ, ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
• ਵਿਕਾਸ ਟੀਮ:ਅਨੁਵਾਦ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਬੱਗ ਠੀਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ।
• ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਟੀਮ:ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰੋ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਨੁਕਸ ਪਛਾਣੋ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
• ML ਟੀਮ:ML ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰੋ, ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।
• ਭਾਸ਼ਾਈ ਟੀਮ:ਟੈਸਟ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ, ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ, ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ।
• ਗਾਹਕ/ਗਾਹਕ:ਲੋੜਾਂ, ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਹੱਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ।

3. ML ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ

ਲੋੜਾਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕਰਨਾ:

• ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ:ਮਾਡਲ ਉਦੇਸ਼, ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
• ਮਾਡਲ ਉਦੇਸ਼:ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਖਾਸ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
• ਡਾਟਾ ਲੋੜਾਂ:ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
• ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ:ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾਵੇਗਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, BLEU ਸਕੋਰ, ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਲਾਂਕਣ)
• ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰ:ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਹਨ।

ਵਿਕਾਸ:

• ਚੁਸਤ ਵਿਧੀ:ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ।
• ਨਿਰੰਤਰ ਏਕੀਕਰਣ:ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੋਡ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
• ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ:ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ।

ਟੈਸਟਿੰਗ:

• ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ:ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਫ਼ ਹੈ, ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਹੈ
• ਕੋਡ ਟੈਸਟਿੰਗ:ਉਹਨਾਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਲਈ ਕੋਡ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਜਾਂ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਏਕੀਕਰਣ ਟੈਸਟਿੰਗ:ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਹੱਲ ਦੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹਿੱਸੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਸਿਸਟਮ ਟੈਸਟਿੰਗ (ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ):

• ਹੋਲਡ-ਆਊਟ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
• ਸੰਭਾਵੀ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ।
• ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਲਗਭਗ 184 MB ਦੇ ਆਕਾਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਾ ਹੋਣ।

ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਟੈਸਟਿੰਗ:

• ਰਵਾਨਗੀ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰਤਾ ਲਈ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਿਰਾਂ (ਭਾਸ਼ਾਈ ਟੀਮ) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ
• ਭਾਸ਼ਾਈ ਟੀਮ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਸਹੀ ਅਨੁਵਾਦ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਫਲ ਜਾਂ ਮਾੜੇ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਓ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਸਮਾਯੋਜਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਟੈਸਟਿੰਗ:

• ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਲੋਡ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
• ਵਿਕਲਪਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਬੈਂਚਮਾਰਕ, ਜੇਕਰ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਟੈਸਟਿੰਗ:

• ਅਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁੜ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਕਿ ਕੋਈ ਗਿਰਾਵਟ ਨਾ ਹੋਵੇ।
• ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਹਿਣ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ।

ਨੁਕਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ:

• ਇਹਨਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰੋ:
• ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ:(ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ, ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ)
• ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ:(ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਮੁੱਦੇ, ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ)
• ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ:(ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗਲਤ, ਪੱਖਪਾਤੀ)
• ਗਲਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ:ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਤਰੁਟੀਆਂ ਲਈ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਤਰੁਟੀਆਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ, ਜਿੱਥੇ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮ ਫਿਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਹੱਲ ਹੋ ਗਈ ਹੈ।

ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ:

• ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਲਈ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟ:
• ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ:ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ.
• ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ:ਵਿਕਾਸ ਦੁਹਰਾਓ ਦੇ ਦੌਰਾਨ.
• ਅੰਤਿਮ ਮਾਡਲ:ਤਾਇਨਾਤੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।

4. ਕੁਆਲਿਟੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕ

ਕੁਆਲਿਟੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ:

• ਅਸੀਂ flores200 ਅਤੇ NTREX-128 ਟੈਸਟ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਸੰਕਲਿਤ ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕ (KPIs):

• ਗਾਹਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ:ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪੋ।
• ਅਪਟਾਈਮ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ:ਸਿਸਟਮ ਅਪਟਾਈਮ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ।
• ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ:ਵਧ ਰਹੀ ਲੋਡ ਹਾਲਤਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
• ਏਕੀਕਰਣ ਸਫਲਤਾ ਦਰ:ਕਲਾਇੰਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਫਲ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ।

5. ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਅੱਪਡੇਟ

ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ:

• ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤਹਿ ਕਰੋ।
• ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਕੇਪੀਆਈ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ।
• ਸਮੀਖਿਆ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ।

ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ:

• ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੋ।
• ਸਾਰੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਤੋਂ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
• ਪਿਛਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਅਤੇ ਸਬਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।