रिटेल रेज़िलिएंस इंजन: टेस्ट-ड्रिवन डेवलपमेंट दृष्टिकोण के साथ विश्वसनीय रिटेल सिस्टम बनाने के लिए एक एजेंटिक AI फ्रेमवर्क

सिस्टम विश्वसनीयता और परिचालनात्मक लचीलापन रिटेल उद्योग में दो महत्वपूर्ण सफलता कारक हैं जो सीधे ग्राहक संतुष्टि और व्यवसाय की स्थिरता से जुड़े हैं। आज के गतिशील और तीव्रता से विकसित हो रहे बाजार में प्रतिस्पर्धी बने रहना तीव्र अनुकूलनशीलता की मांग करता है। हालांकि, यह विश्वसनीयता और लचीलापन के विपरीत है। यह पेपर एक नवीन समाधान, रिटेल रेज़िलिएंस इंजन (RRE), प्रस्तावित करता है ताकि इन सफलता कारकों और बाजार मांग के बीच संतुलन स्थापित किया जा सके। यह एक अनूठा फ्रेमवर्क है जो टेस्ट-ड्रिवन डेवलपमेंट (TDD) को एक बड़े भाषा मॉडल (LLM) के साथ जोड़ता है। यह फ्रेमवर्क अत्याधुनिक एजेंटिक-AI आर्किटेक्चर का पालन करता है। यह इन्वेंटरी प्रबंधन, मांग पूर्वानुमान, और ग्राहक प्रतिक्रिया जैसे विविध कारकों को शामिल कर तेजी से निर्णय लेने की प्रक्रिया का प्रभावी मूल्यांकन करता है। परिणामस्वरूप, सिस्टम की विश्वसनीयता में महत्वपूर्ण सुधार होता है। प्रस्तावित फ्रेमवर्क के प्रायोगिक विश्लेषण से पता चलता है कि इसका निर्णय लेने का तरीका मानव विशेषज्ञों के समान है, जिसमें समानता सूचकांक 97.5% है। यह सिस्टम की विश्वसनीयता को और पुष्ट करता है। यह फ्रेमवर्क प्रभावी रूप से स्केल करता है, विविध डेटासेट आकारों में उच्च सटीकता, प्रेसिजन, रिकॉल और F1 स्कोर बनाए रखता है। सिस्टम का robustness विश्लेषण विभिन्न रिटेल क्षेत्रों में लचीलापन बढ़ाता है, सुनिश्चित करता है कि सभी परीक्षण किए गए परिदृश्यों में प्रदर्शन सटीकता 90% से अधिक हो। एक रचनात्मक फ़िल्टरिंग तंत्र के समावेश से RRE फ्रेमवर्क का प्रदर्शन और बेहतर होता है, जो 98.2% अप्रासंगिक इनपुट को रोकता है। कुल मिलाकर, प्रस्तावित RRE फ्रेमवर्क एजेंटिक-AI दृष्टिकोण के माध्यम से विश्वसनीयता, स्केलेबिलिटी और निर्णय लेने की गुणवत्ता को बढ़ाकर रिटेल सिस्टम को बदलने की प्रभावशाली संभावनाएं प्रस्तुत करता है।