YiENTi

Enterprise Information और Graph-Native Intelligence

सिस्टम को संरचित करें।संबंधों को समझें।वास्तविक सॉफ़्टवेयर बनाएँ।

YiENTi प्रक्रियाओं, संबंधों, निर्भरताओं और सॉफ़्टवेयर संरचनाओं को स्पष्ट रूप से निरूपित करता है, केवल भाषा-आधारित संदर्भ पर निर्भर रहने के बजाय।

YiENTi Enterprise
Intelligent Enterprise Information
YiENTi Intelligence
Graph-Native Intelligence Engine

YiENTi एक Intelligent Enterprise Information प्लेटफ़ॉर्म को एक Graph-Native Intelligence Engine के साथ जोड़ता है। जहाँ उपयोगी हो, वहाँ यह भाषा मॉडलों का उपयोग कर सकता है, लेकिन इसका मूल तर्क-मॉडल संरचनात्मक, प्रक्रिया-जागरूक और किसी एक LLM प्रदाता से स्वतंत्र है।

इवेंटसंदर्भज्ञानप्रोसेसनियमएंटिटीसिस्टमगेटवेनिर्णय

एक इवेंट प्रक्रिया को ट्रिगर करता है। संदर्भ और नियम प्रासंगिक हो जाते हैं। गेटवे एक निर्णय पर पहुँचता है।

2010 से
Logical Board से YiENTi तक का विकास
दो स्तंभ
Enterprise Information + Intelligence Engine
LLM-वैकल्पिक
प्रदाता बदले जा सकने वाले घटक हैं
उपयोग में
ACCENTSYS की इंजीनियरिंग में मुख्य तकनीक

YiENTi प्लेटफ़ॉर्म

एक विज़न। दो मूल तकनीकें।

YiENTi एक समग्र (umbrella) तकनीक है, जिसके दो अलग-अलग लेकिन आपस में जुड़े स्तंभ हैं। एक स्तंभ किसी संगठन की परिचालन-संबंधी वास्तविकता को दर्शाता है। दूसरा संरचित संदर्भ पर तर्क करता है — YiENTi Enterprise के भीतर भी और उससे बाहर भी।

केंद्र में YiENTi

YiENTi केंद्र है। बाकी सब कुछ इसी से जुड़ता है।

YiENTi संरचनात्मक इंटेलिजेंस और इंजीनियरिंग का मूल आधार है। क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, लैंग्वेज मॉडल, Playwright, IDE और लोकल AI टूलिंग YiENTi के आसपास जुड़े सिस्टम हैं — हर एक की भूमिका अलग है। ये स्वयं YiENTi नहीं हैं।

YiENTi
संरचनामापनतर्क-प्रक्रिया
  • संरचित मॉडलिंग

    जिस पर YiENTi तर्क करता है · → YiENTi

    BPMN · Use Case · एक्टिविटी डायग्राम · सीक्वेंस डायग्राम · क्लास मॉडल · डेटा / एंटिटी मॉडल

  • जनरेटिव AI

    बाहरी · बदलने योग्य · ↔ YiENTi

    OpenAI · Anthropic · Perplexity · Gemini · Lovable · Zapier · Pickaxe · Grok · Jasper · Abacus.AI · Relevance AI · Notion AI · और जल्द आ रहे हैं · लोकल / वैकल्पिक मॉडल

  • डेवलपर टूलिंग

    डेवलपमेंट एनवायरनमेंट · ↔ YiENTi

    Visual Studio Code · OpenCode

  • लोकल / मॉडल इन्फ्रास्ट्रक्चर

    मॉडल को लोकली चलाना · ↔ YiENTi

    Ollama · Lemonade · अन्य संगत लोकल मॉडल वर्कफ़्लो

  • टेस्टिंग

    वास्तविक व्यवहार का सत्यापन · ↔ YiENTi

    Playwright · Abacus.AI · ChatGPT Work · विज़ुअल सत्यापन · फ़ंक्शनल सत्यापन

  • डिप्लॉयमेंट

    जहाँ जनरेट किया गया सॉफ़्टवेयर चलता है · YiENTi →

    AWS · Microsoft Azure · Google Cloud · निजी इन्फ्रास्ट्रक्चर (भविष्य में)

  • वास्तविक सॉफ़्टवेयर

    YiENTi के साथ निर्मित · YiENTi →

    ACCENTSYS का हर उत्पाद

YiENTi में इनपुटYiENTi के साथ आदान-प्रदानYiENTi-समर्थित इंजीनियरिंग द्वारा निर्मित या वितरितबाहरी और बदले जा सकने वालेभविष्य की दिशा

संरचनात्मक कोर

भाषा एक इंटरफ़ेस है।
ग्राफ़ ही मॉडल है।

ये संरचनाएँ सजावटी डायग्राम नहीं हैं। ये मशीन द्वारा समझी जा सकने वाली सिस्टम और प्रक्रिया की स्थिति को दर्शाती हैं — वह मॉडल जिस पर YiENTi तर्क करता है।

  • BPMN
  • प्रक्रिया मॉडल
  • एक्टिविटी डायग्राम
  • Use Case
  • कोलैबोरेशन डायग्राम
  • सीक्वेंस डायग्राम
  • क्लास मॉडल
  • एंटिटी / डेटा मॉडल
  • नियम
  • डिपेंडेंसी
  • स्टेट
  • आवश्यकताएँ
  • यूज़र स्टोरीज़

मापन · YiENTi का एक मुख्य फ़ंक्शन

इसे संरचित करें। इसे मापें। इससे सीखें।

मापन कोई डैशबोर्ड फ़ीचर नहीं है। YiENTi किसी प्रक्रिया के निष्पादन को उस चीज़ से जोड़ता है जो वह निष्पादन वास्तव में उत्पन्न करता है — और उसे इस बारे में मशीन-बोधगम्य ज्ञान में बदल देता है कि काम वास्तव में कैसा प्रदर्शन करता है।

01 · YiENTi Enterprise

प्रक्रिया निष्पादन

  1. टास्क Aउच्च
  2. टास्क Bसामान्य
  3. टास्क Cसामान्य

प्राथमिकता और भार संरचना का हिस्सा हैं।

02 · मापन

वास्तव में क्या हुआ

कार्य और प्रयास

  • प्राथमिकता
  • टास्क
  • समय / प्रयास
  • टास्क का भार / मात्रा
  • टास्क के भार के सापेक्ष समय
  • मात्रात्मक प्रदर्शन

आउटपुट और परिणाम

  • गुणवत्ता
  • पुनः कार्य / नया अनुवर्ती कार्य
  • अंतिम उत्पाद तक पहुँचने वाली सामग्री
  • पुनः उपयोग
  • दक्षता

लोग और क्षमता

  • भूमिकाएँ
  • दक्षताएँ
  • कौशल
  • अप्रयुक्त क्षमता

03 · YiENTi AI

मापने योग्य वास्तविकता पर तर्क करता है

सीखें · सुधारें · पुनः उपयोग करें

YiENTi केवल यह नहीं मापता कि किसी ने कितनी देर काम किया। यह प्रयास को काम की संरचना, भार, परिणाम, गुणवत्ता और पुनः उपयोग से जोड़ सकता है।

सीखने का चक्रसंरचनानिष्पादनमापनसीखनासुधारपुनः उपयोग
  1. संरचना

    YiENTi Enterprise

    संरचित परिचालन और प्रक्रिया संदर्भ प्रदान करता है: प्रक्रियाएँ, टास्क, भूमिकाएँ, प्राथमिकताएँ और काम का भार।

  2. वास्तविकता

    मापन

    उस संरचना के भीतर वास्तव में जो होता है उसे दर्ज करता है: प्रयास, परिणाम, गुणवत्ता, पुनः कार्य और पुनः उपयोग।

  3. तर्क-प्रक्रिया

    YiENTi AI

    उस मापने योग्य वास्तविकता पर तर्क करता है — केवल इस विवरण पर नहीं कि काम कैसे होना चाहिए।

YiENTi केवल काम के विवरणों से नहीं सीखता। यह संरचित प्रक्रियाओं और उनसे उत्पन्न मापने योग्य परिणामों पर तर्क कर सकता है।

यह जुड़ाव 2016 में प्रस्तुत YiENTi आर्किटेक्चर का पहले से हिस्सा था: परिचालन प्रक्रियाएँ, जो मापने योग्य आउटपुट और YiENTi AI से जुड़ी थीं।

स्तंभ A · Intelligent Enterprise Information

YiENTi Enterprise

YiENTi Enterprise लोगों, प्रक्रियाओं, सिस्टम और ज्ञान को एक संरचित ऑपरेशनल वातावरण में जोड़ता है।

लोगों, कार्य, प्रक्रियाओं, सिस्टम और सूचना के बीच के संबंधों को मॉडल करने और संचालित करने के लिए एक बुद्धिमान एंटरप्राइज़-सूचना प्लेटफ़ॉर्म। इंटीग्रेशन इसकी क्षमताओं में से एक है — यही इसकी परिभाषा नहीं है।

  • लोग
  • भूमिकाएँ
  • दक्षताएँ
  • टीमें
  • कार्य
  • प्रोजेक्ट
  • गतिविधियाँ
  • प्रक्रियाएँ
  • संसाधन
  • सिस्टम
  • दस्तावेज़
  • संचार
  • इवेंट
  • नियम
  • डेटा
  • ज्ञान
  • मापन
  • निर्णय
  • निर्भरताएँ
  • एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो

डायग्राम A · YiENTi Enterprise Information

संगठनकार्य-स्तरसूचना और सिस्टमलोगभूमिकाएँटीमेंप्रोजेक्टप्रक्रियाएँकार्यइवेंटसिस्टमडेटासंसाधनदस्तावेज़ज्ञान
संगठन, कार्य और सूचना एक जुड़े हुए मॉडल के रूप में मौजूद हैं — अलग-अलग सूचियों, फ़ाइलों और टूल के रूप में नहीं।

स्तंभ B · Graph-Native Intelligence Engine

YiENTi Intelligence

YiENTi Intelligence एक graph-native intelligence engine है, जिसे एंटिटी, संबंधों, प्रक्रियाओं, संदर्भ, सॉफ़्टवेयर संरचनाओं और विज़ुअल जानकारी के आर-पार तर्क करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

इसकी भूमिका YiENTi Enterprise प्लेटफ़ॉर्म से आगे तक फैली है। YiENTi की मूल intelligence तकनीक का उपयोग ACCENTSYS के सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में पहले से आंतरिक रूप से किया जा रहा है; स्टैंडअलोन प्लेटफ़ॉर्म अभी विकास के अधीन है।

सामान्य मशीन इंटेलिजेंस की ओर एक अलग मार्ग।

YiENTi Intelligence की दीर्घकालिक दृष्टि।

YiENTi Enterprise से आगे

YiENTi Intelligence केवल YiENTi Enterprise के भीतर का AI मॉड्यूल नहीं है। इसे एक पुनः उपयोग योग्य intelligence लेयर के रूप में डिज़ाइन किया गया है — और इसके साथ बनाया गया सॉफ़्टवेयर अपने-आप Enterprise प्लेटफ़ॉर्म का हिस्सा नहीं बन जाता:

  • ACCENTSYS सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंगआंतरिक उपयोग में
  • ACCENTSYS के अन्य उत्पाददिशा
  • भविष्य की बाहरी प्रणालियाँदिशा
  • संरचित तर्क-प्रक्रिया (structured reasoning) के अन्य Use Caseदिशा

डायग्राम B · YiENTi Intelligence ग्राफ़

संरचनात्मक संदर्भ

  • एंटिटी
  • संबंध
  • संदर्भ
  • स्टेट
  • नियम
  • निर्भरताएँ
  • विज़ुअल संरचनाएँ
  • ज्ञान

YiENTi Intelligence Graph

परस्पर जुड़ा, स्थायी और स्पष्ट — स्वयं तर्क-प्रक्रिया का संदर्भ।

तर्क संबंधी कार्य

  • समझना
  • तर्क करना
  • तुलना करना
  • पूर्वानुमान
  • अनुशंसा
  • योजना बनाना
  • ऑर्केस्ट्रेशन
मुख्य तर्क संबंधी कार्य विकास की दिशा

YiENTi कैसे काम करता है

संरचित वास्तविकता से तर्क-प्रक्रिया तक — और वापस।

YiENTi Enterprise यह दर्शाता है कि क्या मौजूद है, कौन शामिल है, क्या घटित होता है, काम कैसे आगे बढ़ता है, कौन-सी चीज़ किस पर निर्भर है और संगठन किस स्थिति में है। YiENTi Intelligence इसी संरचित संदर्भ पर तर्क करता है।

  1. 01Enterprise

    निरूपण

    लोग, सिस्टम, जानकारी, कार्य, प्रक्रियाएँ और संदर्भ संरचित, परस्पर जुड़ी जानकारी बन जाते हैं।

  2. 02Intelligence

    समझ

    YiENTi Intelligence संबंधों, निर्भरताओं, स्थिति और संदर्भ के आधार पर तर्क करता है।

  3. 03Intelligence

    निर्णय

    नियम, बाधाएँ, ऐतिहासिक संदर्भ और तर्क-प्रक्रिया निर्णयों में सहायता करते हैं।

  4. 04दोनों

    समन्वय

    परिभाषित नियमों और ज़िम्मेदारियों के भीतर कार्रवाइयों, सिस्टमों और वर्कफ़्लो का समन्वय किया जा सकता है।

  5. 05Enterprise

    सीखना / अपडेट

    जैसे-जैसे काम आगे बढ़ता है और नई जानकारी उपलब्ध होती है, संरचित परिवेश बदलता जाता है।

एक सतत चक्र: हर अपडेट की गई स्थिति अगले दौर की तर्क-प्रक्रिया का संदर्भ बन जाती है।

संरचित इंटेलिजेंस · LLM-प्रथम नहीं

भाषा एक इंटरफ़ेस है।
ग्राफ़ ही मॉडल है।

बड़े भाषा मॉडल उपयोगी जनरेटिव भाषा घटक हैं। YiENTi जहाँ ये सहायक हों वहाँ इनका उपयोग कर सकता है — लेकिन अपने सत्य-स्रोत के रूप में जनरेट किए गए गद्य पर निर्भर नहीं करता। प्रक्रियाएँ, संबंध, अवस्थाएँ, निर्भरताएँ और संरचनाएँ स्पष्ट रूप से मॉडल की जाती हैं।

YiENTi जानकारी के पीछे की संरचना को निरूपित करता है।

  • प्रक्रियाओं को प्रक्रियाओं के रूप में निरूपित किया जाता है।
  • संबंधों को संबंधों के रूप में निरूपित किया जाता है।
  • निर्भरताओं को निर्भरताओं के रूप में निरूपित किया जाता है।
  • अवस्था को अवस्था के रूप में निरूपित किया जाता है।

भाषा वह एक माध्यम है जिससे मनुष्य उस संरचना के साथ संवाद करते हैं।

LLM-प्रथम सिस्टम अपना अधिकांश व्यवहार संभाव्यता-आधारित मॉडल इन्फ़रेंस से प्राप्त करते हैं। YiENTi का मूल तर्क-संदर्भ एंटिटी, संबंधों, प्रक्रियाओं, अवस्था और निर्भरताओं का स्पष्ट संरचनात्मक निरूपण है।

प्रश्न केवल यह नहीं है कि कोई सिस्टम कौन-से इनपुट स्वीकार करता है। प्रश्न यह है कि उसका ऑपरेशनल सत्य संभाव्यता-आधारित जनरेट किए गए निरूपण के रूप में मौजूद है — या स्पष्ट संरचित अवस्था के रूप में।

संरचित इंटेलिजेंस बनाम LLM-प्रथम तर्क-प्रक्रिया

तर्क का आधार
LLM-प्रथम: संभाव्यता-आधारित मॉडल इन्फ़रेंस
YiENTi: स्पष्ट संरचनात्मक निरूपण
संदर्भ
LLM-प्रथम: अक्सर गतिशील रूप से पुनर्निर्मित
YiENTi: स्थायी, परस्पर जुड़ा संदर्भ
वर्कफ़्लो
LLM-प्रथम: विवरण के रूप में मौजूद हो सकता है
YiENTi: प्रक्रियाएँ संरचनात्मक रूप से निरूपित
अवस्था और निर्भरताएँ
LLM-प्रथम: आमतौर पर प्रॉम्प्ट और कॉन्टेक्स्ट विंडो में रखी जाती हैं
YiENTi: ग्राफ़ में स्पष्ट रूप से निरूपित
भाषा
LLM-प्रथम: उत्कृष्ट जनरेटिव भाषा
YiENTi: जहाँ जनरेशन उपयोगी हो वहाँ भाषा मॉडल का उपयोग करता है
मॉडल की भूमिका
LLM-प्रथम: मॉडल / प्रदाता इंटेलिजेंस का एक प्रमुख घटक बनता है
YiENTi: मॉडल-अज्ञेयवादी जनरेटिव परत — प्रदाता बदले जा सकते हैं

जहाँ भाषा मॉडल उत्कृष्ट हैं

  • टेक्स्ट जनरेशन
  • सारांशीकरण
  • अनुवाद
  • प्राकृतिक भाषा में संवाद
  • जानकारी का निष्कर्षण
  • विचार-मंथन
  • दस्तावेज़ सहायता

जहाँ संरचना स्पष्ट रहनी चाहिए

  • प्रक्रिया की सटीक अवस्था
  • दोहराव-क्षमता
  • ट्रेसेबिलिटी
  • निर्भरता की अखंडता
  • वर्कफ़्लो की शुद्धता
  • सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर की संगति
  • स्थायी संरचित मेमोरी

संभाव्यता-आधारित AI प्रक्रिया में सहायता कर सकता है। उसे प्रक्रिया को परिभाषित करने की आवश्यकता नहीं है।

जनरेट की गई भाषा अनिश्चित हो सकती है। स्पष्ट प्रक्रिया और ग्राफ़ अवस्था को जनरेट किए गए गद्य से पुनर्निर्मित करने की आवश्यकता नहीं होती। YiENTi को इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि महत्वपूर्ण प्रक्रिया अवस्था, निर्भरताएँ और ऑपरेशनल सत्य संभाव्यता-आधारित भाषा जनरेशन से बाहर रहें — जिससे जहाँ संरचनात्मक सटीकता और दोहराव-क्षमता मायने रखती है, वहाँ उस पर निर्भरता कम हो।

मॉडल-अज्ञेयवादी भाषा परत

YiENTi LLM का उपयोग कर सकता है। यह जानने के लिए कि सिस्टम क्या है, वह उन पर निर्भर नहीं करता।

बदले जा सकने वाले प्रदाता

  • OpenAI मॉडल
  • Anthropic मॉडल
  • लोकल मॉडल
  • ओपन मॉडल
  • भविष्य के प्रदाता

भाषा परत

  • टेक्स्ट जनरेशन
  • सारांशीकरण
  • अनुवाद
  • प्राकृतिक भाषा में संवाद
  • कंटेंट सहायता

YiENTi Intelligence आर्किटेक्चर

ग्राफ़, अवस्था, प्रक्रियाएँ, नियम और निर्भरताएँ — चुने गए मॉडल प्रदाता से स्वतंत्र।

भाषा मॉडल वैकल्पिक, बदले जा सकने वाले घटक हैं जिन्हें जहाँ जनरेटिव क्षमताएँ उपयोगी हों वहाँ YiENTi में जोड़ा जा सकता है। वे आर्किटेक्चर के घटक हैं — मूल संरचनात्मक तर्क मॉडल नहीं।

प्रोसेस की विरासत

प्रोसेस की समझ से मशीन तर्क-प्रक्रिया तक।

YiENTi इस विचार के आधार पर बनाया गया है कि जटिल सिस्टम को भरोसेमंद ढंग से तब तक नहीं समझा जा सकता, जब तक उनके संबंध और प्रोसेस केवल दस्तावेज़ों या विवरणों के रूप में मौजूद हों।

प्रोसेस, गतिविधियाँ, भूमिकाएँ, इवेंट और निर्भरताएँ स्पष्ट, मशीन द्वारा समझी जा सकने वाली संरचनाओं के रूप में मौजूद होनी चाहिए।

  • गतिविधियाँ
  • टास्क
  • इवेंट
  • गेटवे
  • कन्वर्सेशन
  • कोरियोग्राफ़ी
  • सहयोग
  • स्विमलेन
  • डेटा
  • भूमिकाएँ
  • दक्षताएँ
  • संसाधन
  • प्रोजेक्ट
  • प्रोसेस संरचनाएँ
  • मापन
  • सूचना प्रवाह
भूमिकासिस्टमहाँनहींमूल्यांकनपूर्ण?अनुमोदनडेटा प्राप्तकरेंरिकॉर्ड
YiENTi की प्रोसेस-आधारभूमि का एक आधुनिक अमूर्तन — लेन, इवेंट, गतिविधियाँ, गेटवे और डेटा स्पष्ट संरचना के रूप में। यह केवल उदाहरण है, प्रोडक्ट इंटरफ़ेस नहीं।

दृश्य और संरचनात्मक तर्क-प्रक्रिया

YiENTi किसी प्रोसेस का केवल वर्णन नहीं करता। वह प्रोसेस को निरूपित करता है।

गतिविधियाँ, निर्भरताएँ, अवस्थाएँ, एक्टर और सूचना प्रवाह तर्क-प्रक्रिया के संदर्भ के स्पष्ट हिस्से बन जाते हैं। दृश्य और डायग्राम-आधारित संरचनाओं को स्पष्ट रूप से निरूपित किया जा सकता है — और उन पर तर्क किया जा सकता है।

  • एक्टिविटी डायग्राम
  • प्रोसेस डायग्राम
  • कोलैबोरेशन डायग्राम
  • सिस्टम आर्किटेक्चर
  • निर्भरता ग्राफ़
  • भूमिकाएँ
  • इवेंट
  • अवस्था परिवर्तन
  • सूचना प्रवाह

सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग

प्रॉम्प्ट से संदर्भ को बार-बार दोबारा बनाए बिना सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट।

YiENTi सिस्टम, प्रक्रियाओं और निर्भरताओं का संरचनात्मक संदर्भ बनाए रखता है, ताकि इंजीनियरिंग निर्णयों पर एक परस्पर जुड़े मॉडल के हिस्से के रूप में तर्क किया जा सके।

LLM-सहायता प्राप्त सामान्य डेवलपमेंट

  1. प्रॉम्प्ट
  2. जनरेट किया गया आउटपुट
  3. समीक्षा
  4. नया प्रॉम्प्ट
  5. दोबारा बनाया गया संदर्भ

हर इटरेशन के साथ संदर्भ दोबारा बनाना पड़ता है।

YiENTi का इंजीनियरिंग मॉडल

  1. आवश्यकताएँ
  2. स्पष्ट संरचित मॉडल
  3. सिस्टम · प्रक्रियाएँ · निर्भरताएँ
  4. तर्क-प्रक्रिया
  5. इम्प्लीमेंटेशन
  6. वैलिडेशन
  7. अपडेट की गई संरचनात्मक स्थिति

संदर्भ संरचना के रूप में बना रहता है और सिस्टम के साथ विकसित होता है।

मॉडल-आधारित सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग (model-driven engineering)

मॉडल से सॉफ़्टवेयर तक।

YiENTi प्रॉम्प्ट से सॉफ़्टवेयर का अनुमान नहीं लगाता। यह संरचित सिस्टम निरूपणों का उपयोग करता है, एक ही सिस्टम के कई व्यूज़ को आपस में जोड़ता है और उनके पार तर्क करता है — और वह इन मॉडलों से सॉफ़्टवेयर जनरेशन में सहायता कर सकता है या उसे स्वयं कर सकता है।

YiENTi के साथ बनाया गया।
YiENTi पर निर्भर नहीं।

YiENTi संरचित मॉडलों से सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन और जनरेट कर सकता है। परिणामी एप्लिकेशन YiENTi से स्वतंत्र रूप से चलता है।

YiENTi इंजीनियरिंग प्रक्रिया का हिस्सा है — अनिवार्य रनटाइम निर्भरता नहीं।

संरचित मॉडलतर्क-प्रक्रियाजनरेशन और वैलिडेशनस्वतंत्र रूप से चलता है
  1. 01

    आवश्यकताएँ

  2. 02

    EPICs / User Stories

  3. 03

    Use Cases

  4. 04

    एक्टिविटी / प्रोसेस मॉडल

  5. 05

    कोलैबोरेशन / सीक्वेंस मॉडल

  6. 06

    क्लास / डेटा मॉडल

  7. 07

    आर्किटेक्चर / तर्क-प्रक्रिया

  8. 08

    जनरेट किया गया इम्प्लीमेंटेशन

  9. 09

    वैलिडेशन

  10. 10

    स्टैंडअलोन सॉफ़्टवेयर

वैचारिक श्रृंखला। बाएँ से दाएँ, पंक्ति दर पंक्ति पढ़ें।

मॉडल परतें जिनके पार YiENTi तर्क करता है

अलग-थलग चित्र नहीं, बल्कि एक ही अंतर्निहित सिस्टम मॉडल के आपस में जुड़े प्रक्षेपण।

  • EPICs
  • User Stories
  • Use Cases
  • एक्टिविटी डायग्राम
  • कोलैबोरेशन डायग्राम
  • सीक्वेंस डायग्राम
  • क्लास डायग्राम
  • डेटा / एंटिटी मॉडल
  • BPMN / प्रोसेस मॉडल
  • नियम
  • निर्भरताएँ
  • स्टेट्स

इंजीनियरिंग के दौरान YiENTi

  • आवश्यकताएँ
  • मॉडल
  • तर्क-प्रक्रिया
  • आर्किटेक्चर
  • जनरेशन
  • वैलिडेशन

परिणामी एप्लिकेशन

  • फ्रंटएंड
  • बैकएंड
  • डेटाबेस
  • APIs
  • बिज़नेस लॉजिक
  • इंटीग्रेशन

स्वतंत्र रूप से चलता है

प्रोडक्शन में जनरेट किए गए एप्लिकेशन को किसी YiENTi रनटाइम, क्लाउड, एजेंट या कनेक्शन की आवश्यकता नहीं होती — जब तक कि कोई विशिष्ट प्रोडक्ट जानबूझकर ऐसी सेवाओं का उपयोग न करे। YiENTi से बनाया गया सॉफ़्टवेयर स्वतः YiENTi Enterprise प्लेटफ़ॉर्म का हिस्सा भी नहीं होता।

डायग्राम बाद में लिखे गए डॉक्यूमेंटेशन नहीं हैं

YiENTi में मॉडल केवल ऐसे चित्र नहीं हैं जो सॉफ़्टवेयर बन जाने के बाद उसका दस्तावेज़ीकरण करें। वे उस संरचना को निरूपित करते हैं जिससे सॉफ़्टवेयर के बारे में तर्क किया जा सकता है, उसे वैलिडेट किया जा सकता है और जनरेट किया जा सकता है।

किसी सॉफ़्टवेयर सिस्टम को परस्पर पूरक व्यूज़ के माध्यम से वर्णित किया जा सकता है — एपिक, यूज़र स्टोरी, यूज़ केस, एक्टिविटी, कोलैबोरेशन, सीक्वेंस और क्लास डायग्राम, एंटिटी/रिलेशनशिप मॉडल, प्रोसेस, स्टेट्स, नियम और निर्भरताएँ। ये अलग-थलग चित्र नहीं हैं। ये एक ही अंतर्निहित सिस्टम मॉडल के प्रक्षेपण हैं, और YiENTi को इनके पार तर्क करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि किसी एक व्यू में बदलाव का विश्लेषण अन्य व्यूज़ के विरुद्ध किया जा सके।

विज़ुअल का अर्थ इमेज रिकग्निशन नहीं है। कोई बॉक्स, नोड, एज, गेटवे या रिलेशन केवल एक पिक्सल नहीं है। उसका एक परिभाषित अर्थ होता है — और वह अर्थ तर्क मॉडल का हिस्सा बन जाता है।

YiENTi सिस्टम का एक जुड़ा हुआ निरूपण बनाता है, ताकि आवश्यकताओं, प्रोसेस, सॉफ़्टवेयर संरचनाओं और डेटा को अलग-अलग, असंबद्ध दस्तावेज़ों के रूप में न रहना पड़े।

कई व्यूज़, एक सिस्टम मॉडल

  1. 01यूज़र स्टोरी

    उपयोगकर्ता को क्या चाहिए

    “एक ग्राहक के रूप में, मैं किसी आर्टिकल को अपने कार्ट में जोड़ना चाहता हूँ ताकि मैं उसे बाद में ऑर्डर कर सकूँ।”

  2. 02Use Case

    एक्टर क्या हासिल करना चाहता है

    ग्राहकआर्टिकल खोजेंकार्ट मेंजोड़ेंऑर्डर दें
  3. 03एक्टिविटी

    प्रक्रिया कैसे आगे बढ़ती है

    खोजेंचुनें[स्टॉक में है]कार्ट मेंजोड़ेंपुष्टिकरें
  4. 04कोलैबोरेशन

    कौन-से घटक आपस में इंटरैक्ट करते हैं

    :Customer:Article:Cart:Order1.1 show()1.2 add()2 order()
  5. 05सीक्वेंस

    इंटरैक्शन किस क्रम में होते हैं

    :Customer:Article:Cart:Ordersearchshowaddorder
  6. 06क्लास / डेटा

    कौन-से ऑब्जेक्ट और संबंध मौजूद हैं

    Customerid · nameOrderid · dateCartitems · totalArticlesku · price1*11**
  7. 07इम्प्लीमेंटेशन

    संरचना से जनरेट किया गया

    // generated from the model
    class Cart {
      items: Article[]
      add(a: Article): void
      checkout(): Order
    }
  8. 08एप्लिकेशन

    स्वतंत्र रूप से चलता है

    कार्ट (2)फ्रंटएंड · बैकएंड · डेटाबेस · API

एक सिस्टम, अनेक प्रोजेक्शन। “कार्ट” का अर्थ हर व्यू में समान रहता है। उदाहरण केवल दृष्टांत के लिए है।

कोड जनरेशन का अर्थ LLM कोड जनरेशन नहीं है

YiENTi को प्रॉम्प्ट से एप्लिकेशन का अनुमान लगाने की आवश्यकता नहीं है। वह इस स्पष्ट मॉडल के आधार पर काम करता है कि एप्लिकेशन क्या है।

जहाँ उपयोगी हो, वहाँ LLMs कॉपी, डॉक्यूमेंटेशन, लेबल, प्राकृतिक भाषा की व्याख्या और कोड सुझावों में सहायता कर सकते हैं। सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर केवल संभाव्यता-आधारित ढंग से जनरेट किए गए सोर्स कोड पर निर्भर नहीं करता।

प्रॉम्प्ट-प्रथम जनरेशन

YiENTi मॉडल-आधारित

  • प्रॉम्प्टस्पष्ट संरचित मॉडल
  • AI कुछ कोड लिखता हैस्पष्ट सिस्टम संबंध और तर्क-प्रक्रिया
  • हर अनुरोध पर संदर्भ दोबारा बनाया जाता हैजहाँ उपयुक्त हो, नियम-आधारित जनरेशन
  • सोर्स कोड ही एकमात्र सत्यमशीन-पठनीय सत्य-स्रोत के रूप में मॉडल

YiENTi जटिल सिस्टमों के लिए एक बुद्धिमान, कंपाइलर जैसे इंजीनियरिंग परिवेश के अधिक निकट है, न कि हर एप्लिकेशन में समाई हुई किसी AI निर्भरता के।

यहाँ दिखाया गया प्रवाह वैचारिक है। वास्तविक आंतरिक पाइपलाइन भिन्न हो सकती है, और हर चरण को पूरी तरह स्वचालित के रूप में प्रस्तुत नहीं किया गया है। ट्रेसेबिलिटी, कंसिस्टेंसी चेक, इम्पैक्ट एनालिसिस और क्रॉस-मॉडल सिंक्रनाइज़ेशन मॉडल-आधारित दृष्टिकोण की दिशा का वर्णन करते हैं।

मॉडल और डेवलपर टूलिंग

YiENTi हर कार्य के लिए उपयुक्त इंटेलिजेंस का उपयोग करता है।

जिन कार्यों में संभाव्यता-आधारित जनरेशन कारगर होता है, उनमें जनरेटिव मॉडल गति लाते हैं। संरचित सिस्टम मॉडल, प्रक्रिया-संदर्भ और मापने योग्य स्थिति YiENTi अपने पास रखता है।

जनरेटिव मॉडल को सौंपे गए कार्य

  • UI पर बार-बार सुधार
  • टेक्स्ट जनरेशन
  • शब्द-चयन
  • डॉक्यूमेंटेशन
  • तेज़ जनरेटिव कार्य
  • जहाँ उपयुक्त हो, चुनिंदा कोडिंग सहायता

YiENTi के पास रहता है

  • संरचित सिस्टम मॉडल
  • प्रक्रिया-संदर्भ
  • मापने योग्य स्थिति
  • जनरेटिव AI

    बाहरी · बदलने योग्य

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    • लोकल / वैकल्पिक मॉडल
  • लोकल / मॉडल इन्फ्रास्ट्रक्चर

    मॉडल को लोकली चलाना

    • Ollama
    • Lemonade
    • अन्य संगत लोकल मॉडल वर्कफ़्लो
  • डेवलपर टूलिंग

    डेवलपमेंट एनवायरनमेंट

    • Visual Studio Code
    • OpenCode
प्रदाता और टूल बदल सकते हैं। YiENTi का संरचनात्मक मॉडल बना रहता है।

ये अलग-अलग भूमिकाओं वाले जुड़े हुए सिस्टम हैं — ये स्वयं YiENTi का हिस्सा नहीं हैं, और सभी एक जैसी क्षमता प्रदान नहीं करते। तृतीय-पक्ष नाम उनके संबंधित स्वामियों के ट्रेडमार्क हैं; इससे किसी साझेदारी या समर्थन का संकेत नहीं मिलता।

परीक्षण और वैलिडेशन

मॉडल से सत्यापित व्यवहार तक।

जनरेट किया गया कोड लक्ष्य नहीं है — सही व्यवहार लक्ष्य है। Playwright का उपयोग यह जाँचने के लिए किया जा सकता है कि वास्तविक एप्लिकेशन अपेक्षा के अनुसार व्यवहार करता है और रेंडर होता है या नहीं। इससे मॉडल, इम्प्लीमेंटेशन, वास्तविक UI और वैलिडेशन के बीच एक फ़ीडबैक लूप बनता है।

  1. 01

    YiENTi

    मॉडल और तर्क-प्रक्रिया

  2. 02

    जनरेट / संशोधित एप्लिकेशन

    इम्प्लीमेंटेशन

  3. 03

    Playwright

    चल रहे ऐप की जाँच करता है

  4. 04

    विज़ुअल + फ़ंक्शनल वैलिडेशन

    क्या अपेक्षा के अनुसार रेंडर और व्यवहार होता है?

  5. 05

    फ़ीडबैक

    इंजीनियरिंग इटरेशन में वापस

जब तक देखा गया व्यवहार मॉडल से मेल नहीं खाता, फ़ीडबैक YiENTi और इंजीनियरिंग इटरेशन में वापस जाता है

Playwright एक परीक्षण और वैलिडेशन टूल है — AI लेयर का हिस्सा नहीं।

स्वचालित डिप्लॉयमेंट

YiENTi के साथ बनाया गया। YiENTi पर निर्भर नहीं।

YiENTi-समर्थित वर्कफ़्लो सॉफ़्टवेयर को AWS, Microsoft Azure और Google Cloud पर स्वचालित रूप से डिप्लॉय कर सकते हैं। YiENTi कोई होस्टिंग प्रदाता नहीं है, और डिप्लॉय किया गया एप्लिकेशन YiENTi के भीतर नहीं चलता।

YiENTi को इन्फ्रास्ट्रक्चर-अज्ञेयवादी (infrastructure-agnostic) बने रहने के लिए डिज़ाइन किया गया है। भविष्य के डिप्लॉयमेंट विकल्पों में पब्लिक क्लाउड प्लैटफ़ॉर्म के साथ-साथ निजी और ग्राहक-नियंत्रित इन्फ्रास्ट्रक्चर को शामिल करने का इरादा है।

YiENTi इंजीनियरिंग एनवायरनमेंट

जहाँ सॉफ़्टवेयर को मॉडल किया जाता है, जनरेट किया जाता है, वैलिडेट किया जाता है और रिलीज़ किया जाता है।

  1. संरचित मॉडल

    BPMN, Use Case, क्लास, डेटा

  2. YiENTi

    संरचनात्मक मॉडल और तर्क-प्रक्रिया

  3. इम्प्लीमेंटेशन / जनरेशन

    सोर्स कोड बनाया या संशोधित किया गया

  4. Playwright वैलिडेशन

    चल रहे ऐप की विज़ुअल और कार्यात्मक जाँच

  5. डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन

    स्वचालित बिल्ड और रिलीज़

एनवायरनमेंट सीमा · डिप्लॉय करने योग्य एप्लिकेशन का हैंडओवर

एप्लिकेशन रनटाइम एनवायरनमेंट

जहाँ तैयार एप्लिकेशन चलता है।

  • AWS
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud
  • निजी इन्फ्रास्ट्रक्चरभविष्य

स्टैंडअलोन एप्लिकेशन

YiENTi को रनटाइम निर्भरता बनाए बिना चलता है

केवल प्रदाता स्तर पर दिखाया गया है। निजी और ग्राहक-नियंत्रित इन्फ्रास्ट्रक्चर भविष्य की दिशा है, आज उपलब्ध प्रोडक्शन-तैयार विकल्प नहीं।

उत्पाद का प्रमाण

लैब डेमो नहीं। वास्तविक सॉफ़्टवेयर।

ACCENTSYS का संपूर्ण वर्तमान एप्लिकेशन पोर्टफ़ोलियो YiENTi-समर्थित इंजीनियरिंग से बनाया गया है, और इंजीनियरिंग प्लेटफ़ॉर्म के रूप में स्वयं YiENTi का उपयोग हुआ है।

प्रमाण ACCENTSYS का संपूर्ण वर्तमान पोर्टफ़ोलियो है — चुना हुआ कोई उप-समूह नहीं। YiENTi-समर्थित इंजीनियरिंग ही वह तरीका है जिससे ACCENTSYS अपने काम के हर डोमेन में सॉफ़्टवेयर बनाता है।

YiENTiइंजीनियरिंग का मूल आधार

7 ACCENTSYS की अपनी (proprietary) एप्लिकेशन और 1 क्लाइंट इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट, सभी YiENTi-समर्थित इंजीनियरिंग से विकसित

ACCENTSYS की अपनी (proprietary) एप्लिकेशन

क्लाइंट इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट

ACCENTSYS AG ने इसे अपने क्लाइंट के लिए YiENTi-समर्थित इंजीनियरिंग से विकसित किया है। क्लाइंट प्रोजेक्ट बाहरी इंजीनियरिंग संदर्भ हैं और ACCENTSYS AG के अपने (proprietary) SaaS उत्पाद पोर्टफ़ोलियो का हिस्सा नहीं हैं।

यह सूची सीधे ACCENTSYS के उत्पाद रजिस्ट्री से ली गई है, जिसमें अपनी (proprietary) एप्लिकेशन और क्लाइंट प्रोजेक्ट का वर्गीकरण भी शामिल है, इसलिए नई प्रविष्टियाँ यहाँ अपने-आप दिखाई देती हैं। LOXY Time की नीचे विस्तार से जाँच की गई है, क्योंकि उसके इंजीनियरिंग प्रयास को मापा गया है।

पोर्टफ़ोलियो देखें

YiENTi से निर्मित। YiENTi पर निर्भर नहीं।

YiENTi इन उत्पादों की इंजीनियरिंग में सहायता करता है — विशेषज्ञ-निर्देशित तरीके से, कोड की हर पंक्ति के स्वायत्त जनरेशन के रूप में नहीं। उत्पाद स्वयं स्वतंत्र रूप से चलते हैं और रनटाइम पर उन्हें YiENTi की आवश्यकता नहीं होती।

क्लाइंट इंजीनियरिंग संदर्भ · LOXY Time

वास्तविक एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर के माध्यम से प्रदर्शित YiENTi-समर्थित इंजीनियरिंग।

LOXY Time एक वास्तविक एंटरप्राइज़ इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट है, जो जटिल परिचालन वर्कफ़्लो, नियामकीय आवश्यकताओं, डेटा प्रोसेसिंग और सिस्टम इंटीग्रेशन में YiENTi-समर्थित सॉफ़्टवेयर विकास को प्रदर्शित करता है।

LOXY Time एक परिवहन और नियामकीय अनुपालन प्लेटफ़ॉर्म है, जिसे ACCENTSYS AG ने Loxy International AG के लिए विकसित किया है। यह YiENTi-समर्थित सॉफ़्टवेयर विकास की क्षमताओं को दर्शाने वाला एक वास्तविक इंजीनियरिंग संदर्भ है। LOXY Time, ACCENTSYS AG के स्वामित्व वाले SaaS उत्पाद पोर्टफ़ोलियो का हिस्सा नहीं है।

LOXY Time में लागू किया गया

  • डिजिटल टैकोग्राफ़ DDD प्रोसेसिंग · Gen1, Gen2 V1, Gen2 V2
  • ड्राइवर और वाहन डेटा
  • नियामकीय जाँच और अनुपालन
  • वर्कफ़्लो और रिपोर्ट
  • इंटीग्रेशन और बल्क डेटा प्रोसेसिंग
  • स्वचालित गुणवत्ता आश्वासन और रिग्रेशन टेस्टिंग

आंतरिक उपयोग का अर्थ व्यावसायिक उपलब्धता नहीं है। स्टैंडअलोन YiENTi प्लेटफ़ॉर्म अभी विकासाधीन है।

YiENTi कंप्यूट रणनीति

YiENTi वहीं चलता है, जहाँ कंप्यूट उपलब्ध है।

YiENTi किसी विशेष क्लाउड या GPU प्रदाता से बँधा नहीं है। यह वहाँ काम कर सकता है जहाँ पर्याप्त CPU, GPU, मेमोरी और सहायक कंप्यूट संसाधन उपलब्ध हों। छोटे वर्कलोड स्थानीय रूप से चल सकते हैं, जबकि जटिल संरचनात्मक तर्क-प्रक्रिया के लिए पर्याप्त बाहरी या समर्पित कंप्यूट क्षमता की आवश्यकता हो सकती है।

अधिक उपलब्ध कंप्यूट केवल गति नहीं बढ़ाता। यह YiENTi को बड़े, परस्पर जुड़े प्रोसेस, ग्राफ़ और सिस्टम संदर्भों पर एक साथ काम करने में सक्षम बनाता है।

YiENTi वर्कलोड

कंप्यूट आवश्यकताएँ

  • CPU
  • GPU
  • मेमोरी
  • स्टोरेज / I/O

इनमें से किसी से उपलब्ध

  • स्थानीय

    • हाई-एंड वर्कस्टेशन
    • स्थानीय सर्वर
  • बाहरी कंप्यूट

    • Alibaba Cloud
    • AWS
    • Microsoft Azure
    • Google Cloud
    • अन्य उपयुक्त प्रदाता
  • निजी / समर्पित

    • निजी इन्फ्रास्ट्रक्चर
    • समर्पित कंप्यूट
कंप्यूट स्रोत परस्पर बदले जा सकते हैं। वे क्षमता उपलब्ध कराते हैं — वे YiENTi का हिस्सा नहीं हैं।

स्थानीय निष्पादन

छोटे YiENTi वर्कलोड स्थानीय रूप से चल सकते हैं। अधिक जटिल वर्कलोड हाई-एंड इंजीनियरिंग सिस्टम के भी उपलब्ध CPU, GPU और मेमोरी संसाधनों का उपयोग कर सकते हैं।

आज बाहरी कंप्यूट

ACCENTSYS वर्तमान में Alibaba Cloud और संयुक्त राज्य अमेरिका में स्थित AWS इन्फ्रास्ट्रक्चर सहित प्रदाताओं से बाहरी कंप्यूट किराये पर लेता है। क्लाउड विक्रेता क्षमता उपलब्ध कराते हैं। वे आर्किटेक्चरल निर्भरताएँ नहीं हैं।

  1. वर्तमान

    आज · लचीला कंप्यूट

    • किराये पर लिया बाहरी कंप्यूट
    • Alibaba Cloud
    • AWS
    • अन्य उपयुक्त प्रदाता
    • छोटे वर्कलोड के लिए स्थानीय निष्पादन

    YiENTi वहाँ चलता है जहाँ आवश्यक CPU, GPU, मेमोरी और सहायक संसाधन उपलब्ध हों।

  2. विस्तार की दिशा

    विस्तार · समर्पित कंप्यूट

    • आरक्षित / समर्पित क्षमता
    • निजी कंप्यूट वातावरण
    • समर्पित सर्वर या क्लस्टर
    • वर्कलोड-विशिष्ट इन्फ्रास्ट्रक्चर
    • प्रदर्शन और लागत पर अधिक नियंत्रण

    अभी लागू नहीं किया गया है। YiENTi वर्कलोड बढ़ने पर यही दिशा है।

  3. दीर्घकालिक विज़न

    दीर्घकालिक · ACCENTSYS कंप्यूट इन्फ्रास्ट्रक्चर

    • ACCENTSYS-नियंत्रित कंप्यूट
    • समर्पित हाई-परफ़ॉर्मेंस इन्फ्रास्ट्रक्चर
    • संभावित अपना डेटासेंटर इन्फ्रास्ट्रक्चर

    ACCENTSYS आज अपना कोई डेटासेंटर संचालित नहीं करता।

Microsoft Azure और Google Cloud अतिरिक्त संभावित कंप्यूट स्रोत हैं — बाद के चरण नहीं। ये तीन कार्ड इन्फ्रास्ट्रक्चर रणनीति का वर्णन करते हैं; प्रदाता उसके भीतर क्षमता के परस्पर बदले जा सकने वाले स्रोत हैं।

प्रदाता-स्वतंत्र

YiENTi मूल रूप से Alibaba Cloud, AWS, Microsoft Azure या Google Cloud पर निर्भर नहीं है।

कंप्यूट-निर्भर

व्यावहारिक सीमा वर्कलोड के लिए पर्याप्त कंप्यूट है: CPU, GPU, सिस्टम मेमोरी, VRAM, स्टोरेज / I/O, नेटवर्क थ्रूपुट और समानांतर कंप्यूट क्षमता।

व्यावसायिक रणनीति · विज़न

दीर्घकालिक समर्पित YiENTi इन्फ्रास्ट्रक्चर का उद्देश्य ACCENTSYS उत्पाद पोर्टफ़ोलियो के व्यावसायिक विस्तार के साथ आगे बढ़ना है, जिसमें Merclino निकट-अवधि की व्यावसायीकरण प्राथमिकता है। पोर्टफ़ोलियो के सफल व्यावसायीकरण का उद्देश्य अधिकाधिक समर्पित YiENTi कंप्यूट क्षमता के वित्तपोषण में सहायता करना है। Merclino एक व्यावसायिक प्राथमिकता है, कोई विशेष तकनीकी मामला नहीं: ACCENTSYS का प्रत्येक वर्तमान उत्पाद YiENTi-समर्थित इंजीनियरिंग से बनाया गया है।

कंप्यूट सीमा

वर्तमान आंतरिक वर्कलोड में, YiENTi की संरचनात्मक तर्क-प्रक्रिया को पारंपरिक LLM-प्रथम वर्कफ़्लो की तुलना में लगभग एक परिमाण-क्रम (order of magnitude) अधिक कंप्यूट की आवश्यकता हो सकती है।

YiENTi ग्राफ़ संरचनाओं, प्रोसेस, स्टेट, निर्भरताओं, मापों, कई मॉडल व्यूज़ और उनके बीच के संबंधों पर — इतिहास और सत्यापन परिणामों के साथ — तर्क करता है। YiENTi अधिक समृद्ध संरचनात्मक संदर्भ के लिए कंप्यूट दक्षता का समझौता करता है।

ACCENTSYS के आंतरिक वर्कलोड पर आधारित; यह कोई स्वतंत्र बेंचमार्क नहीं है।

अधिक कंप्यूट क्यों मायने रखता है

अतिरिक्त कंप्यूट केवल प्रोसेसिंग समय कम नहीं करता। यह YiENTi को एक ही समय में बड़े परस्पर जुड़े संदर्भों पर तर्क करने में सक्षम बनाता है:

  • प्रोसेस
  • ग्राफ़ संबंध
  • निर्भरताएँ
  • स्टेट
  • इतिहास
  • माप
  • सॉफ़्टवेयर मॉडल
  • कई मॉडल व्यूज़
  • सत्यापन संदर्भ

कम संरचना

  • कम कंप्यूट
  • संदर्भ का प्रायिकतावादी पुनर्निर्माण

समृद्ध संरचनात्मक मॉडल

  • अधिक कंप्यूट
  • स्पष्ट स्टेट, प्रोसेस, संबंध और मापने योग्य संदर्भ
YiENTi पर्याप्त कंप्यूट का उपयोग करता है, क्योंकि वह समस्या की अधिक संरचना को सुरक्षित रखता है और उस पर तर्क करता है।ACCENTSYS इस आर्किटेक्चर का उपयोग इसलिए करता है क्योंकि सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में संरचनात्मक संगति और सटीकता मायने रखती है।

उत्पत्ति

YiENTi 2010 से विकसित हो रहा है।

YiENTi की उत्पत्ति 2010 तक जाती है, जब यह प्रोजेक्ट Grandes Planos S.A. में Logical Board के रूप में शुरू हुआ था। यह तकनीक बाद में YiENTi के रूप में विकसित हुई, जिसमें संरचित एंटरप्राइज़ जानकारी को लगातार अधिक परिष्कृत इंटेलिजेंस लेयर के साथ जोड़ा गया।

  1. 2010

    Logical Board

    Grandes Planos S.A. में उत्पत्ति

    यह प्रोजेक्ट Grandes Planos S.A. में Logical Board के रूप में शुरू होता है, जिसका केंद्र संरचित एंटरप्राइज़ जानकारी, प्रक्रियाएँ, कार्य और संबंध थे।

  2. 2016

    YiENTi

    Swisscom AG में YiENTi की पहली प्रस्तुति

    YiENTi – Intelligent Enterprise Information. प्रस्तुत आर्किटेक्चर में पहले से ये शामिल थे:

    • एंटरप्राइज़ जानकारी
    • YiENTi AI
    • संरचित प्रक्रियाएँ
    • मापन
    • ग्राफ़- / प्रक्रिया-आधारित इंटेलिजेंस
  3. आज

    YiENTi Enterprise + YiENTi Intelligence

    2016 के आर्किटेक्चर की निरंतरता और तकनीकी विकास

    यह पहले से वास्तविक ACCENTSYS सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग को समर्थन देता है, इनके उपयोग से:

    • स्पष्ट सिस्टम मॉडल
    • संरचित प्रक्रियाएँ
    • ग्राफ़ आधारित तर्क-प्रक्रिया
    • मापन
    • मॉडल-आधारित इंजीनियरिंग (model-driven engineering)
    • जनरेशन और वैलिडेशन
  4. आगे

    Real Intelligence / AGI

    विकास की दिशा

    संरचित तर्क-प्रक्रिया (structured reasoning), मापने योग्य वास्तविकता और स्पष्ट सिस्टम मॉडल पर आधारित, उत्तरोत्तर अधिक सामान्य इंटेलिजेंस की ओर आगे का विकास।

    विज़न / शोध की दिशा

    दीर्घकालिक शोध दिशा

    सामान्य और संभावित रूप से मानव-स्तर से परे मशीन इंटेलिजेंस।

“आगे” विकास की एक दिशा बताता है, प्राप्त की जा चुकी क्षमता नहीं। YiENTi AGI या सुपरइंटेलिजेंस का दावा नहीं करता।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता से real intelligence की ओर

ACCENTSYS Real Intelligence शब्द का उपयोग संभाव्यता-आधारित भाषा जनरेशन से आगे की एक दिशा के लिए करता है: ऐसी इंटेलिजेंस जो स्पष्ट प्रक्रियाओं, संबंधों, स्थिति, मापों और परिणामों पर तर्क कर सके।

Real Intelligence ACCENTSYS की अपनी कंपनी-शब्दावली है, कोई स्थापित वैज्ञानिक शब्द नहीं।

2016 के आर्किटेक्चर में पहले से

एंटरप्राइज़ जानकारी और मशीन इंटेलिजेंस का पृथक्करण 2016 में प्रस्तुत YiENTi आर्किटेक्चर का पहले से हिस्सा था।

मापने योग्य आउटपुट से जुड़ी प्रक्रियाएँ, एंटरप्राइज़ जानकारी का एक ग्राफ़, और उस पर तर्क करने वाली एक AI लेयर। YiENTi का आर्किटेक्चर बड़े भाषा मॉडलों के हालिया उभार की प्रतिक्रिया में नहीं बनाया गया था।

अभी क्यों

यह आर्किटेक्चर आज के AI इन्फ्रास्ट्रक्चर से पहले आ चुका था।

मूल दिशा 2016 में ही मौजूद थी। जो बदला है, वह है उसे सार्थक पैमाने पर चलाने के लिए उपलब्ध कंप्यूट। आज की काफ़ी अधिक कंप्यूट क्षमता उस आर्किटेक्चर के उत्तरोत्तर अधिक जटिल निष्पादन को संभव बनाती है। वर्तमान इम्प्लीमेंटेशन 2016 के इम्प्लीमेंटेशन के समान नहीं है; यह उसका एक substantial तकनीकी विकास है।

अधिक कंप्यूट YiENTi को बड़े, परस्पर जुड़े प्रक्रिया, ग्राफ़ और सॉफ़्टवेयर संदर्भों में एक साथ काम करने देता है।

आर्किटेक्चर का अंतर

एक LLM किसी डायग्राम की व्याख्या कर सकता है। YiENTi संरचना को मॉडल का हिस्सा बना सकता है।

प्रक्रियाएँ, गेटवे, एक्टिविटी, क्लास, सीक्वेंस, संबंध और निर्भरताएँ तर्क-संदर्भ में स्पष्ट ऑब्जेक्ट के रूप में बनी रह सकती हैं।

इमेज की व्याख्या

मल्टीमॉडल भाषा मॉडल टेक्स्ट, इमेज और डायग्राम की व्याख्या कर सकते हैं। संरचना का अनुमान प्रॉम्प्ट से लगाया जाता है।

किसी प्रक्रिया का चित्र, जिसकी व्याख्या अनुरोध पर की जाती है।

संरचनात्मक निरूपण

YiENTi में प्रक्रियाएँ, संबंध, स्थितियाँ और निर्भरताएँ केवल प्रॉम्प्ट से अनुमानित जानकारी के बजाय स्पष्ट, मशीन-पठनीय संरचनाओं के रूप में मौजूद हो सकती हैं।

  • एक्टिविटी
  • इवेंट
  • गेटवे
  • एक्टर
  • सीक्वेंस
  • क्लास
  • संबंध
  • स्थिति
  • निर्भरता
  • डेटा एंटिटी
  • प्रक्रिया पथ

YiENTi केवल डायग्राम को देखता भर नहीं है। उस डायग्राम द्वारा निरूपित संरचना सिस्टम मॉडल का हिस्सा बन सकती है।

एकाधिक मॉडल व्यू

अलग-अलग डायग्राम एक परस्पर जुड़े सिस्टम मॉडल के अलग-अलग व्यू बन जाते हैं।

  • आवश्यकताएँ
  • यूज़र स्टोरी
  • Use Case
  • एक्टिविटी डायग्राम
  • BPMN
  • सहयोग
  • सीक्वेंस
  • क्लास मॉडल
  • डेटा मॉडल
  • सिस्टम निर्भरताएँ

सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग

केवल जनरेट किया गया कोड नहीं। उसके पीछे सिस्टम का एक मॉडल।

YiENTi सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के प्रति LLM-first सिस्टम से मूलतः भिन्न दृष्टिकोण अपनाता है। सिस्टम संदर्भ को बार-बार जनरेट की गई भाषा से पुनर्निर्मित करने पर निर्भर रहने के बजाय, YiENTi सिस्टम के स्पष्ट संरचनात्मक निरूपण बनाए रखता है।

LLM-first लूप

  1. प्रॉम्प्ट
  2. जनरेट किया गया कोड
  3. समीक्षा
  4. नया प्रॉम्प्ट
  5. पुनर्निर्मित संदर्भ
  6. ↺

हर चक्र में सिस्टम संदर्भ भाषा से पुनर्निर्मित किया जाता है।

YiENTi लूप

  1. संरचित आवश्यकताएँ
  2. स्पष्ट प्रक्रिया / सिस्टम मॉडल
  3. निर्भरताएँ
  4. तर्क-प्रक्रिया
  5. इम्प्लीमेंटेशन
  6. वैलिडेशन
  7. मापा गया परिणाम
  8. अपडेट किया गया मॉडल
  9. ↺

सिस्टम मॉडल बना रहता है और हर मापे गए परिणाम के साथ अपडेट होता है।

प्रोडक्ट प्रमाण

  • Arbeitsmarktvollzug
  • Castovia
  • Kicaly
  • Merclino
  • SchoolApp
  • STV Portal
  • xcess

क्लाइंट इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट

  • LOXY Time · Loxy International AG

ACCENTSYS का संपूर्ण वर्तमान एप्लिकेशन पोर्टफ़ोलियो YiENTi-समर्थित इंजीनियरिंग से बनाया गया है, जिसमें YiENTi स्वयं इंजीनियरिंग प्लेटफ़ॉर्म की भूमिका निभाता है। LOXY Time, जिसे ACCENTSYS AG ने Loxy International AG के लिए एक क्लाइंट प्रोजेक्ट के रूप में विकसित किया, एक वास्तविक एंटरप्राइज़ इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट है। यह जटिल परिचालन वर्कफ़्लो, नियामकीय आवश्यकताओं, डेटा प्रोसेसिंग और सिस्टम इंटीग्रेशन में YiENTi-समर्थित सॉफ़्टवेयर विकास को प्रदर्शित करता है।

आर्किटेक्चर

दो तकनीकें, एक जुड़ा हुआ आर्किटेक्चर।

एंटरप्राइज़ की जानकारी एक संरचित ऑपरेशनल ग्राफ़ बन जाती है। YiENTi Intelligence उस पर तर्क करता है, और परिणाम वापस एंटरप्राइज़ की स्थिति में या जुड़े हुए सिस्टम तक पहुँचते हैं। यही इंटेलिजेंस लेयर YiENTi Enterprise के बाहर भी काम करती है।

डायग्राम C · इंटीग्रेशन

साथ मिलकर कार्य करना

YiENTi Enterprise

Enterprise Information Platform

संरचित ऑपरेशनल ग्राफ़

क्या मौजूद है · कौन शामिल है · कौन किस पर निर्भर है

YiENTi Intelligence

Graph-Native Intelligence Engine

तर्क-प्रक्रिया · निर्णय · ऑर्केस्ट्रेशन

एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म

अद्यतन एंटरप्राइज़ स्थिति

बाहरी सिस्टम

जुड़े हुए इंटरफ़ेस

अद्यतन स्थिति अगला तर्क-संदर्भ बन जाती है।

YiENTi Enterprise से आगे

YiENTi Intelligence

पुनः उपयोग योग्य इंटेलिजेंस लेयर

ACCENTSYS सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग

आंतरिक उपयोग में मूल तकनीक

ACCENTSYS के अन्य उत्पाद

विकास की दिशा

भविष्य के बाहरी सिस्टम

विकास की दिशा

संरचित तर्क-प्रक्रिया (structured reasoning) के अन्य Use Case

विकास की दिशा

वर्तमान विकास

YiENTi की मौजूदा स्थिति के बारे में पारदर्शिता।

YiENTi प्लेटफ़ॉर्म

विकासाधीन

स्वतंत्र (standalone) YiENTi प्लेटफ़ॉर्म विकासाधीन है और अभी व्यावसायिक रूप से उपलब्ध नहीं है।

YiENTi Intelligence · मूल तकनीक

ACCENTSYS में आंतरिक उपयोग में

स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म का विकास जारी रहने के साथ-साथ YiENTi अभी भी ACCENTSYS की इंजीनियरिंग को सहयोग देता है।

Human-in-the-loop · वर्तमान परिपक्वता

YiENTi आज विशेषज्ञ-निर्देशित है।

जब इसे ऐसे लोग चलाते हैं जो प्रक्रियाओं और सिस्टम की संरचना को समझते हैं, तब मौजूदा सिस्टम इंजीनियरिंग में उल्लेखनीय बढ़त देता है। इसकी क्षमता संरचित मॉडलों, प्रक्रिया की समझ और मशीन-सहायित तर्क-प्रक्रिया के संयोजन से आती है।

वह ज्ञान जो आज YiENTi की क्षमता को कई गुना बढ़ाता है

  • BPMN
  • प्रक्रिया मॉडलिंग
  • सिस्टम आर्किटेक्चर
  • सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग
  • बिज़नेस वर्कफ़्लो
  • संरचित मॉडलों की व्याख्या

YiENTi अभी ऐसा तैयार मास-मार्केट उत्पाद नहीं है जिसे कोई भी डोमेन ज्ञान के बिना उपयोग कर सके।

दिशा · तय तिथि का वादा नहीं

  1. आज

    विशेषज्ञ-निर्देशित संरचनात्मक इंजीनियरिंग

  2. आगे

    अधिक स्वचालित मॉडलिंग, तर्क-प्रक्रिया, परीक्षण और डिलीवरी

  3. दीर्घकालिक

    उत्तरोत्तर अधिक स्वायत्त सिस्टम इंजीनियरिंग

YiENTi का दर्शन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता से Real Intelligence की ओर।

बुद्धिमत्ता केवल विश्वसनीय लगने वाली भाषा बनाने से कहीं अधिक है। इसके लिए संबंधों, संदर्भ, प्रक्रियाओं, परिणामों और समय के साथ सूचना के बदलने को समझना ज़रूरी है। YiENTi इस समस्या के प्रति ACCENTSYS का दृष्टिकोण है।

“Real Intelligence” YiENTi और ACCENTSYS के दर्शन का वर्णन करता है — यह कोई स्थापित वैज्ञानिक श्रेणी नहीं है।

रणनीतिक विकास

अगले चरण का विस्तार।

YiENTi का उपयोग पहले से ही वास्तविक सॉफ़्टवेयर बनाने में किया जा रहा है। अगला चरण प्रोडक्टाइज़ेशन, कंप्यूट क्षमता और व्यावसायीकरण के विस्तार से जुड़ा है। YiENTi व्यापक ACCENTSYS टेक्नोलॉजी पोर्टफ़ोलियो का हिस्सा है।

सीमित करने वाले कारक पूँजी, विस्तार और कंप्यूट हैं — यह नहीं कि YiENTi काम करता है या नहीं।

ACCENTSYS

ACCENTSYS AG, स्विट्ज़रलैंड द्वारा विकसित।

ACCENTSYS में YiENTi दो भूमिकाएँ निभाता है: ACCENTSYS की सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के भीतर एक सक्षम करने वाली टेक्नोलॉजी लेयर, और भविष्य का एक स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म।

YiENTi के पीछे की व्यापक प्लेटफ़ॉर्म रणनीति में रुचि है? ACCENTSYS, उसके टेक्नोलॉजी पोर्टफ़ोलियो और वर्तमान रणनीतिक विकास राउंड के बारे में जानें।

साझेदारी, टेक्नोलॉजी चर्चा, रणनीतिक सहयोग और निवेश के लिए।