ستساعدك المقالة التالية: كيف تعمل هذه الشركة الناشئة على تغيير مشاركة الأخبار الإقليمية في الهند من خلال التكنولوجيا
Lokal هو تطبيق محتوى هندي شديد التركيز يلبي احتياجات المتحدثين غير الناطقين بالإنجليزية في الهند. التطبيق متاح بأكثر من 8 لغات إقليمية. في مقابلة حصرية مع مجلة Analytics India Magazine ، تحدث المؤسس المشارك Vipul Chaudhary عن خدمات Lokal ومجموعة التكنولوجيا ومجموعة اللغات.
الهدف: ما الذي يحاول Lokal حله؟
فيبول تشودري: الأشخاص الذين يقيمون في المدن الصغيرة لديهم نوع مختلف من استهلاك الوسائط عننا. في المدن الصغيرة ، يهتم الناس أكثر بما يحدث من حولهم لأن ذلك يؤثر على عملهم وسبل عيشهم. لكن الصحف الإقليمية الصغيرة كانت تلبي احتياجاتهم ولم تكن تقوم بعمل جيد. كانت الصحف تُعرض في الغالب على إعلانات حكومية بدون حافز للقيام بعمل رائع. لذلك ، وجدنا فجوة. أيضًا ، لم يكن لبوابات العمل ومنصات الزواج أي تطابق ذي صلة بالمنطقة وتم إجبارهم على الانتقال إلى عواصم الولايات. لذلك ، كانت هناك أيضًا فجوة في المعلومات. أردنا جسرها وبدأنا Lokal كسوق معلومات للتحديثات المحلية ، وقوائم العقارات ، والبحث عن الوظائف ، وما إلى ذلك.
الهدف: أخبرنا عن عروض Lokal.
فيبول تشودري: عرضنا الأساسي هو التحديثات المحلية ذات الصلة. كما نقدم معلومات عن أسعار الخضروات والذهب والفضة والبنزين والديزل وما إلى ذلك. بالإضافة إلى ذلك ، تحتوي المنصة أيضًا على معلومات حول الخدمات والمرافق الصحية المحلية. علاوة على ذلك ، نقدم خمس خدمات مصنفة: الوظائف ، الزواج ، العقارات ، “البيع والشراء” والرغبات. الرغبات فريدة لمنصتنا ، على غرار الرغبات التي نراها في الصحف.
نقدم خدماتنا بثماني لغات ، بما في ذلك البنجابية والتيلجو والتاميل والكانادا والمالايالامية والماراثية والغوجاراتية والبنغالية.
AIM: ما هي الفئة التي تمثل قاعدة المستخدمين الأساسية لديك؟
فيبول تشودري: قاعدة مستخدمينا الأساسية هم العملاء في مدن المستوى 2 أو 3. لدينا أيضًا مستخدمون من حيدر أباد وبنغالور ومومباي. لدينا نسبة اختراق تتراوح بين 20 و 22٪ في منطقة ما ، لكنها أقل في مدن مثل بنغالور ومومباي. بينما لا نركز عليها ، نعتقد أن الطبقة العليا يمكنها أيضًا الاستفادة مما تقدمه Lokal من حيث المعلومات المحلية.
الهدف: أخبرنا عن مجموعة لغتك.
فيبول تشودري: تشتمل مجموعة اللغات الإقليمية الخاصة بنا على المعلومات التي نشرها الأشخاص على منصتنا بلغاتهم الإقليمية. ينصب تركيزنا على كيفية استخدامها. نحن نحاول أخذ المعلومات التي تأتي إلينا على المنصة وتحليلها وفهمها من خلال NLU. هذا هو جزء الإدخال. بعد فهم اللغة ، علينا أن نفهم المستخدمين أيضًا. نحن نميز اهتماماتهم بناءً على ما يقولونه. الآن ، لدينا فهم للمحتوى وتنميط المستخدم ؛ نأخذ هذين الجزأين ، ثم مهمتنا هي التوفيق بينهما.
الهدف: تعد مجموعات البيانات الهندية واحدة من أكبر مجالات التركيز في الذكاء الاصطناعي. كيف يقوم Lokal بجمع البيانات الإقليمية؟
فيبول تشودري: المكتبات والبيانات الموجودة عادة ما تكون ويكيبيديا للغة البرمجة اللغوية العصبية ، أو لديها مجموعة من البيانات الموجودة مأخوذة من الصحف الإقليمية. تنتج Lokal محتوى أكثر بعشر مرات مقارنة بالصحف المحلية. يتحدث المحتوى الخاص بنا عن ما يحدث في المنطقة ، والموضوعات المختلفة والأشخاص. للحصول على معلومات محلية ، نسأل أين حدث ، ومتى حدث ، وماذا حدث؟ ومن ثم لدينا مجموعة أفضل العلامات بشكل افتراضي. إذا كانت إدخالك أفضل ، فسيكون مخرجاتك أفضل. لدينا مدخلات نظيفة للغاية ومفلترة ومعلمة ومجموعة ضخمة فوقها. وهذا يساعدنا على بناء نماذج دقيقة أفضل بكثير.
الهدف: أخبرنا عن مجموعة Lokal التقنية
فيبول تشودري: لقد تطورت مجموعة التقنيات لدينا بسرعة. عندما قمت ببنائه لأول مرة ، استخدمت Python Django كنقطة انطلاق لأنه يمكن أن ينهض بنا بسرعة.
حتى اليوم ، النواة هي Python Django. يعتمد موقعنا على Node.js و React.js. يعتمد تطبيق Android الخاص بنا على Android Kotlin الأصلي. لدينا نظام تحليلات أنشأناه داخليًا على أساس Red Panda و Apache مع إشارات كافكا في المنتصف. لدينا أيضًا الكثير من تحويل الشفرات لمقاطع الفيديو في الوقت الحالي. يقوم صانع تحويل الفيديو الخاص بنا بتحويل مقاطع الفيديو إلى محتوى قابل للدفق لأن هذه مقاطع فيديو ثابتة. يتم تشغيل هذه الخدمة أيضًا على FFmpeg Codex ، وبالنسبة للعلامات ، نستخدم Python.
الهدف: بالنظر إلى حجم بيانات المستخدم التي يجمعها Lokal ، كيف يمكنك ضمان أمن البيانات؟
فيبول تشودري: نحن نستخدم أفضل المعايير لضمان خصوصية البيانات. جميع خوادمنا في الهند. نقوم بإخفاء هوية بيانات المستخدم ، ونقوم بتحليلها في مجموعات وأجزاء. ستقوم الآلة بالكثير من التحليل. لقد عزلنا تمامًا بيئة الإنتاج وبيئة التطوير الخاصة بنا على أنظمة السحابة الخاصة بنا. لا يوجد مطور لديه وصول مباشر إلى بيئة الإنتاج لدينا.
جميع بياناتنا موجودة في سحابة خاصة افتراضية لمنع القرصنة الخارجية. نظرًا لأن البيانات نفسها مجهولة المصدر ومعزولة بين البيئات ، حتى إذا كان بإمكان المرء اختراق نظام واحد ، فلن يتمكن من استخراج معلومات التعريف الشخصية. أيضًا ، يعد التطوير في أمان السحابة وأمان البيانات مجالًا بحثيًا نشطًا بالنسبة لنا.
