कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अगला स्तर: स्वायत्त एआई एजेंट डिजिटल दुनिया पर विजय प्राप्त कर रहे हैं - एआई एजेंट बनाम एआई मॉडल

🌟 हाल के वर्षों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के तेजी से विकास से छवि पहचान, भाषा प्रसंस्करण और सामग्री निर्माण जैसे क्षेत्रों में प्रभावशाली प्रगति हुई है। लेकिन एआई का भविष्य विशिष्ट कार्यों के लिए प्रशिक्षित अलग-अलग मॉडलों से कहीं आगे तक जाता है। हम एक नए युग की शुरुआत में हैं जिसमें बुद्धिमान सिस्टम अपने पर्यावरण के साथ स्वतंत्र रूप से सोचने, कार्य करने और बातचीत करने में सक्षम हैं: एआई एजेंटों का युग।

🧑‍🍳🏗️ संज्ञानात्मक वास्तुकला के रूपक के रूप में शेफ

एक व्यस्त रेस्तरां रसोई में एक अनुभवी शेफ की कल्पना करें। उनका लक्ष्य मेहमानों के लिए उत्तम व्यंजन बनाना है। इस प्रक्रिया में योजना, कार्यान्वयन और अनुकूलन का एक जटिल क्रम शामिल है। वह जानकारी दर्ज करता है - मेहमानों के ऑर्डर, पेंट्री और रेफ्रिजरेटर में उपलब्ध सामग्री। फिर वह विचार करता है कि उपलब्ध संसाधनों और अपने ज्ञान से वह कौन से व्यंजन बना सकता है। अंततः वह सब्जियों को काटना, व्यंजनों में मसाला डालना और मांस भूनना शुरू कर देता है। वह पूरी प्रक्रिया में समायोजन करता है, जब सामग्री कम हो जाती है या उसे मेहमानों से प्रतिक्रिया मिलती है तो वह अपनी योजनाओं में बदलाव करता है। उसके पिछले कार्यों के परिणाम उसके भविष्य के निर्णयों को सूचित करते हैं। सूचना ग्रहण, योजना, निष्पादन और अनुकूलन का यह चक्र एक अद्वितीय संज्ञानात्मक वास्तुकला का वर्णन करता है जिसे शेफ अपने लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए लागू करता है।

🛠️🤔एआई एजेंट कैसे सोचते और कार्य करते हैं

इस शेफ की तरह, एआई एजेंट अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर का उपयोग कर सकते हैं। वे सूचनाओं को पुनरावृत्तीय रूप से संसाधित करते हैं, सूचित निर्णय लेते हैं, और पिछले परिणामों के आधार पर अपने अगले कदमों को अनुकूलित करते हैं। इन संज्ञानात्मक वास्तुकलाओं के केंद्र में स्मृति, स्थिति, तर्क और योजना के प्रबंधन के लिए जिम्मेदार एक परत है। यह तर्क और योजना का मार्गदर्शन करने के लिए उन्नत प्रोत्साहन तकनीकों और संबंधित रूपरेखाओं का उपयोग करता है, जिससे एजेंट अपने वातावरण के साथ अधिक प्रभावी ढंग से बातचीत कर सकता है और जटिल कार्यों को पूरा कर सकता है।

के लिए उपयुक्त:

• अंग्रेजी में Google श्वेत पत्र (पीडीएफ): "एजेंट" - एआई एजेंटों की संरचना और कार्यक्षमता

📊⚙️ पारंपरिक एआई मॉडल और एआई एजेंटों के बीच अंतर

सरल एआई मॉडल और इन उन्नत एजेंटों के बीच अंतर महत्वपूर्ण है। पारंपरिक मॉडल उनके प्रशिक्षण डेटा में निहित ज्ञान तक सीमित हैं। वे उपयोगकर्ता की तत्काल क्वेरी के आधार पर व्यक्तिगत निष्कर्ष या भविष्यवाणियां करते हैं। जब तक स्पष्ट रूप से लागू न किया जाए, वे सत्र इतिहास या चैट इतिहास जैसे निरंतर संदर्भ को बनाए नहीं रखते हैं। उनमें बाहरी प्रणालियों के साथ मूल रूप से बातचीत करने या जटिल तार्किक प्रक्रियाओं को निष्पादित करने की क्षमता का भी अभाव है। यद्यपि उपयोगकर्ता चतुर संकेतों और तर्क ढांचे (जैसे चेन-ऑफ-थॉट या रिएक्ट) के उपयोग के माध्यम से अधिक जटिल भविष्यवाणियां करने के लिए मॉडल का मार्गदर्शन कर सकते हैं, वास्तविक संज्ञानात्मक वास्तुकला स्वाभाविक रूप से मॉडल में लंगर नहीं डालती है।

इसके विपरीत, एआई एजेंटों के पास ज्ञान की एक विस्तृत श्रृंखला होती है, जो तथाकथित "टूल्स" के माध्यम से बाहरी सिस्टम से जुड़कर हासिल की जाती है। वे ऑर्केस्ट्रेशन परत में उपयोगकर्ता के अनुरोधों और निर्णयों के आधार पर बहु-स्तरीय अनुमान और भविष्यवाणियों को सक्षम करने के लिए सत्र इतिहास का प्रबंधन करते हैं। एक "चाल" या इंटरैक्शन को इंटरैक्टिंग सिस्टम और एजेंट के बीच आदान-प्रदान के रूप में परिभाषित किया गया है। उपकरणों का एकीकरण एजेंट आर्किटेक्चर का एक अभिन्न अंग है और वे मूल संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर का लाभ उठाते हैं जो तर्क ढांचे या पूर्व-निर्मित एजेंट ढांचे को नियोजित करते हैं।

🛠️🌐 उपकरण: वास्तविक दुनिया का पुल

एजेंट बाहरी दुनिया के साथ कैसे बातचीत करते हैं, इसके लिए ये उपकरण महत्वपूर्ण हैं। जबकि पारंपरिक भाषा मॉडल जानकारी को संसाधित करने में उत्कृष्ट हैं, लेकिन उनमें वास्तविक दुनिया को सीधे देखने या प्रभावित करने की क्षमता का अभाव है। यह उन स्थितियों में उनकी उपयोगिता को सीमित करता है जिनके लिए बाहरी सिस्टम या डेटा के साथ इंटरैक्शन की आवश्यकता होती है। आप कह सकते हैं कि एक भाषा मॉडल उतना ही अच्छा होता है जितना उसने अपने प्रशिक्षण डेटा से सीखा है। किसी मॉडल में चाहे कितना भी डेटा डाला जाए, उसमें बाहरी दुनिया के साथ बातचीत करने की बुनियादी क्षमता का अभाव होता है। उपकरण इस अंतर को पाटते हैं और बाहरी प्रणालियों के साथ वास्तविक समय, प्रासंगिक बातचीत को सक्षम करते हैं।

🛠️📡 एक्सटेंशन: एपीआई के लिए मानकीकृत पुल

एआई एजेंटों के लिए विभिन्न प्रकार के उपकरण उपलब्ध हैं। एक्सटेंशन एक एपीआई और एक एजेंट के बीच एक मानकीकृत पुल प्रदान करते हैं, जिससे एपीआई को उनके अंतर्निहित कार्यान्वयन की परवाह किए बिना निर्बाध रूप से चलने की अनुमति मिलती है। उपयोगकर्ताओं को उड़ानें बुक करने में मदद करने के लिए एक एजेंट विकसित करने की कल्पना करें। आप Google Flights API का उपयोग करना चाहते हैं, लेकिन आप निश्चित नहीं हैं कि एजेंट को इस API एंडपॉइंट पर अनुरोध कैसे करना चाहिए। एक दृष्टिकोण कस्टम कोड को लागू करना होगा जो उपयोगकर्ता के अनुरोध को पार्स करता है और एपीआई को कॉल करता है। हालाँकि, यह त्रुटि प्रवण है और इसे मापना कठिन है। एक एक्सटेंशन का उपयोग करना एक अधिक मजबूत समाधान है। एक एक्सटेंशन एजेंट को यह सिखाने के लिए उदाहरणों का उपयोग करता है कि एपीआई एंडपॉइंट का उपयोग कैसे करें और एक सफल कॉल के लिए किन तर्कों या मापदंडों की आवश्यकता होती है। फिर एजेंट रनटाइम पर निर्णय ले सकता है कि उपयोगकर्ता की क्वेरी को हल करने के लिए कौन सा एक्सटेंशन सबसे उपयुक्त है।

💻📑विशेषताएं: संरचित कार्य और पुन: प्रयोज्यता

फ़ंक्शंस अवधारणा में सॉफ़्टवेयर विकास में फ़ंक्शंस के समान हैं। वे स्व-निहित कोड मॉड्यूल हैं जो एक विशिष्ट कार्य करते हैं और आवश्यकता पड़ने पर पुन: उपयोग किया जा सकता है। एजेंटों के संदर्भ में, एक मॉडल ज्ञात कार्यों के एक सेट में से चुन सकता है और यह तय कर सकता है कि किस फ़ंक्शन को किन तर्कों के साथ कब कॉल करना है। हालाँकि, एक्सटेंशन के विपरीत, एक मॉडल फ़ंक्शंस का उपयोग करते समय सीधे एपीआई कॉल नहीं करता है। निष्पादन क्लाइंट पक्ष पर होता है, जिससे डेवलपर्स को एप्लिकेशन में डेटा प्रवाह पर अधिक नियंत्रण मिलता है। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब एपीआई कॉल प्रत्यक्ष एजेंट आर्किटेक्चर प्रवाह के बाहर होनी चाहिए, सुरक्षा या प्रमाणीकरण प्रतिबंध प्रत्यक्ष कॉल को रोकते हैं, या समय या परिचालन संबंधी बाधाएं वास्तविक समय निष्पादन को असंभव बनाती हैं। मॉडल के आउटपुट को संरचित प्रारूप (जैसे JSON) में स्वरूपित करने के लिए फ़ंक्शन भी बहुत अच्छे हैं, जिससे अन्य प्रणालियों के लिए इसे आगे संसाधित करना आसान हो जाता है।

🧠📚स्थैतिक ज्ञान की समस्या एवं डेटा भंडार के माध्यम से समाधान

डेटा भंडार भाषा मॉडल के स्थिर ज्ञान की सीमाओं को संबोधित करते हैं। एक भाषा मॉडल को पुस्तकों के एक विशाल पुस्तकालय के रूप में सोचें जिसमें उसका प्रशिक्षण डेटा हो। एक वास्तविक पुस्तकालय के विपरीत, जो लगातार नई मात्राएँ जोड़ता है, यह ज्ञान स्थिर रहता है।

डेटा भंडार एजेंटों को अधिक गतिशील और समय पर जानकारी तक पहुंचने की अनुमति देता है। डेवलपर्स समय लेने वाले डेटा परिवर्तनों, मॉडल पुनर्प्रशिक्षण या फाइन-ट्यूनिंग को समाप्त करते हुए, अपने मूल प्रारूप में अतिरिक्त डेटा प्रदान कर सकते हैं। डेटा स्टोर आने वाले दस्तावेज़ों को वेक्टर एम्बेडिंग में परिवर्तित करता है जिसका उपयोग एजेंट अपनी ज़रूरत की जानकारी निकालने के लिए कर सकता है।

डेटा स्टोर के उपयोग का एक विशिष्ट उदाहरण रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) है, जहां एजेंट वेबसाइट सामग्री, संरचित डेटा (पीडीएफ, वर्ड दस्तावेज़, सीएसवी फाइलें, स्प्रेडशीट) और असंरचित डेटा (एचटीएमएल) सहित विभिन्न डेटा प्रारूपों तक पहुंच सकता है। पीडीएफ, TXT)। इस प्रक्रिया में उपयोगकर्ता के अनुरोध के लिए एम्बेड तैयार करना, वेक्टर डेटाबेस की सामग्री के साथ इन एम्बेड की तुलना करना, प्रासंगिक सामग्री को पुनर्प्राप्त करना और प्रतिक्रिया या कार्रवाई तैयार करने के लिए इसे एजेंट को भेजना शामिल है।

🎯🛠️ एजेंटों के लिए टूल का उपयोग और सीखने के दृष्टिकोण

किसी एजेंट की प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता सीधे तौर पर इन विभिन्न कार्यों को समझने और निष्पादित करने की उसकी क्षमता पर निर्भर करती है, जिसमें सही उपकरण का चयन करना और उन्हें प्रभावी ढंग से उपयोग करना शामिल है। किसी मॉडल की उपयुक्त उपकरणों का चयन करने की क्षमता में सुधार करने के लिए, विभिन्न लक्षित शिक्षण दृष्टिकोण मौजूद हैं:

1. संदर्भ में सीखना

अनुमान के समय संकेत, उपकरण और कुछ उदाहरणों के साथ एक सामान्यीकृत मॉडल प्रदान करता है, जिससे यह तुरंत सीखने की अनुमति मिलती है कि किसी विशिष्ट कार्य के लिए उन उपकरणों का उपयोग कैसे और कब करना है। रिएक्ट फ्रेमवर्क इस दृष्टिकोण का एक उदाहरण है।

2. पुनर्प्राप्ति-आधारित संदर्भ में सीखना

एक कदम आगे बढ़ता है और बाहरी भंडारण से प्राप्त सबसे प्रासंगिक जानकारी, उपकरण और संबंधित उदाहरणों के साथ मॉडल प्रॉम्प्ट को गतिशील रूप से पॉप्युलेट करता है।

3. फ़ाइन-ट्यूनिंग आधारित शिक्षा

इसमें अनुमान लगाने से पहले विशिष्ट उदाहरणों के बड़े डेटा सेट के साथ एक मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है। इससे मॉडल को यह समझने में मदद मिलती है कि उपयोगकर्ता के अनुरोध प्राप्त होने से पहले ही कुछ टूल को कब और कैसे लागू करना है।

इन शिक्षण दृष्टिकोणों का संयोजन मजबूत और अनुकूलनीय समाधान सक्षम बनाता है।

🤖🔧एआई एजेंट विकास और ओपन सोर्स समाधान

लैंगचेन और लैंगग्राफ जैसी लाइब्रेरी का उपयोग करके एआई एजेंटों के व्यावहारिक कार्यान्वयन को काफी सरल बनाया जा सकता है। ये ओपन सोर्स लाइब्रेरीज़ डेवलपर्स को तर्क, तर्क और टूल कॉल के अनुक्रमों को "चेनिंग" करके जटिल एजेंट बनाने की अनुमति देती हैं।

उदाहरण के लिए, सर्पएपीआई (Google खोज के लिए) और Google स्थल एपीआई का उपयोग करके, एक एजेंट पहले किसी विशिष्ट घटना के बारे में जानकारी ढूंढकर और फिर संबंधित स्थान का पता ढूंढकर उपयोगकर्ता की बहु-चरणीय क्वेरी का जवाब दे सकता है।

🌐⚙️एआई एजेंटों के लिए उत्पादन और प्लेटफॉर्म

उत्पादन अनुप्रयोग विकास के लिए, Google के वर्टेक्स एआई जैसे प्लेटफ़ॉर्म पूरी तरह से प्रबंधित वातावरण प्रदान करते हैं जो एजेंट निर्माण के लिए सभी आवश्यक तत्व प्रदान करता है। प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस का उपयोग करके, डेवलपर्स लक्ष्य, कार्य निर्देश, उपकरण और उदाहरण सहित अपने एजेंटों के महत्वपूर्ण तत्वों को तुरंत परिभाषित कर सकते हैं।

प्लेटफ़ॉर्म विकसित एजेंटों के परीक्षण, मूल्यांकन, प्रदर्शन को मापने, डिबगिंग और समग्र गुणवत्ता में सुधार के लिए विकास उपकरण भी प्रदान करता है। यह डेवलपर्स को अपने एजेंटों के निर्माण और उन्हें परिष्कृत करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है जबकि बुनियादी ढांचे, तैनाती और रखरखाव की जटिलता को मंच द्वारा नियंत्रित किया जाता है।

🌌🚀एआई एजेंटों का भविष्य: एजेंट चेनिंग और पुनरावृत्तीय शिक्षण

एआई एजेंटों का भविष्य अपार संभावनाएं रखता है। जैसे-जैसे उपकरण विकसित होते हैं और तर्क कौशल में सुधार होता है, एजेंट तेजी से जटिल समस्याओं को हल करने में सक्षम होंगे। एक रणनीतिक दृष्टिकोण, **"एजेंट चेनिंग"**, विशेष एजेंटों का संयोजन - एक विशिष्ट क्षेत्र या कार्य में प्रत्येक विशेषज्ञ - का महत्व बढ़ता रहेगा और विभिन्न उद्योगों और समस्या क्षेत्रों में उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त होंगे।

इस बात पर ज़ोर देना ज़रूरी है कि जटिल एजेंट आर्किटेक्चर विकसित करने के लिए एक पुनरावृत्त दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं और संगठनात्मक आवश्यकताओं के समाधान खोजने के लिए प्रयोग और परिशोधन महत्वपूर्ण हैं।

यद्यपि अंतर्निहित मॉडलों की उत्पादक प्रकृति के कारण कोई भी दो एजेंट समान नहीं हैं, इन मूलभूत घटकों की ताकत का लाभ उठाकर हम शक्तिशाली एप्लिकेशन बना सकते हैं जो भाषा मॉडल की क्षमताओं का विस्तार करते हैं और वास्तविक मूल्य जोड़ते हैं। निष्क्रिय मॉडल से सक्रिय, बुद्धिमान एजेंटों तक एआई की यात्रा अभी शुरू हुई है, और संभावनाएं असीमित लगती हैं।

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⚙️ हाल के वर्षों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास में उल्लेखनीय गतिशीलता का अनुभव हुआ है। विशेष रूप से, "एजेंटों" की अवधारणा ने बातचीत और समस्या समाधान के एक नए स्तर को सक्षम किया है। एजेंट सिर्फ मॉडल से कहीं अधिक हैं; वे स्वायत्त प्रणालियाँ हैं जो दुनिया के साथ बातचीत करके, सूचनाओं को संसाधित करके और निर्णय लेकर लक्ष्य हासिल करती हैं। निम्नलिखित में, एजेंटों की अवधारणा का विश्लेषण किया गया है और प्रदर्शन बढ़ाने के लिए नवीन दृष्टिकोणों के साथ पूरक किया गया है।

🚀एजेंट क्या है?

एक एजेंट को एक सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो अपने पर्यावरण के साथ अवलोकन और बातचीत के माध्यम से एक लक्ष्य प्राप्त करने का प्रयास करता है। पारंपरिक मॉडलों के विपरीत, जो केवल अनुरोधों का जवाब देते हैं, एजेंट सक्रिय रूप से कार्य करने में सक्षम होते हैं और स्वतंत्र रूप से निर्णय लेते हैं कि अपने लक्ष्य को कैसे प्राप्त किया जाए।

✨ एक एजेंट के मुख्य घटक

• मॉडल: एक एजेंट का केंद्रीय तत्व भाषा मॉडल है, जो निर्णय निर्माता के रूप में कार्य करता है। यह मॉडल प्रकृति में सामान्य हो सकता है या विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए विशेष रूप से तैयार किया जा सकता है।
• उपकरण: उपकरण बाहरी डेटा स्रोतों या कार्यों तक पहुंच प्रदान करके मॉडल की क्षमताओं का विस्तार करते हैं। उदाहरण एपीआई एकीकरण या डेटाबेस हैं।
• ऑर्केस्ट्रेशन परत: यह परत नियंत्रित करती है कि एजेंट कैसे जानकारी एकत्र करता है, जानकारी संसाधित करता है और कार्य करता है। यह एजेंट के "मस्तिष्क" का निर्माण करता है, जो तर्क, स्मृति और निर्णय लेने को एकीकृत करता है।

🧠एजेंट बनाम मॉडल

एजेंटों और सरल मॉडलों के बीच एक बुनियादी अंतर उनके जानकारी को संभालने के तरीके में निहित है:

• मॉडल: अनुमान-आधारित उत्तरों तक सीमित और केवल प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करें।
• एजेंट: वास्तविक समय की जानकारी प्राप्त करने और मल्टी-टर्न इंटरैक्शन जैसे उन्नत कार्य करने के लिए उपकरणों का लाभ उठाएं।

🔧उपकरणों के माध्यम से विस्तारित कार्यक्षमताएँ

🌐 एक्सटेंशन

एक्सटेंशन एपीआई और एजेंटों के बीच इंटरफेस हैं। वे एजेंट को जटिल कस्टम कोड की आवश्यकता के बिना एपीआई कॉल करने की अनुमति देते हैं।

⚙️ विशेषताएँ

एक्सटेंशन के विपरीत, फ़ंक्शंस क्लाइंट साइड पर निष्पादित होते हैं। ये डेवलपर्स को डेटा प्रवाह पर नियंत्रण प्रदान करते हैं और विशिष्ट तर्क के कार्यान्वयन को सक्षम करते हैं।

📊 डेटाबेस

वेक्टर डेटाबेस को एकीकृत करके, एजेंट अधिक सटीक और प्रासंगिक उत्तर प्रदान करने के लिए गतिशील रूप से संरचित और असंरचित डेटा तक पहुंच सकते हैं।

📈 लक्षित शिक्षण के माध्यम से प्रदर्शन बढ़ाना

एजेंटों की दक्षता बढ़ाने के लिए, सीखने की विभिन्न विधियाँ हैं:

1. संदर्भ में सीखना: मॉडलों को अनुमान के समय सीधे उपकरण और उदाहरण सीखने और लागू करने में सक्षम बनाता है।
2. पुनर्प्राप्ति-आधारित संदर्भ-आधारित शिक्षा: प्रासंगिक जानकारी तक पहुंचने के लिए मॉडल के साथ गतिशील डेटा पुनर्प्राप्ति को जोड़ती है।
3. फ़ाइन-ट्यूनिंग: मॉडल को लक्षित डेटा परिवर्धन के माध्यम से विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित किया गया है।

🔮 एजेंटों की भविष्य की क्षमता

एजेंटों का विकास पिछले अनुप्रयोगों से कहीं आगे जाता है। भविष्य में, एजेंट निम्नलिखित क्षेत्रों में गेम-चेंजर हो सकते हैं:

• स्वास्थ्य देखभाल: एजेंट व्यक्तिगत निदान और उपचार योजनाएँ प्रदान कर सकते हैं।
• शिक्षा: गतिशील शिक्षण प्लेटफार्मों को उन एजेंटों के माध्यम से साकार किया जा सकता है जो प्रत्येक छात्र की जरूरतों का जवाब देते हैं।
• अर्थव्यवस्था: एजेंटों के उपयोग के माध्यम से कंपनियों में स्वचालित प्रक्रियाओं और निर्णय लेने में क्रांति लाई जा सकती है।

🏁 एजेंट एआई में क्रांतिकारी प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं

एजेंट उपकरण, तर्क और निर्णय लेने की क्षमताओं के साथ मॉडल को जोड़कर एआई में एक क्रांतिकारी प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं। उनके द्वारा प्रदान की जाने वाली संभावनाएं लगभग असीमित हैं, और डेटा और स्वचालन पर तेजी से निर्भर दुनिया में उनका महत्व बढ़ता रहेगा।

☑️ रणनीति, परामर्श, योजना और कार्यान्वयन में एसएमई का समर्थन

☑️ डिजिटल रणनीति और डिजिटलीकरण का निर्माण या पुनर्संरेखण

☑️ अंतर्राष्ट्रीय बिक्री प्रक्रियाओं का विस्तार और अनुकूलन

☑️ वैश्विक और डिजिटल B2B ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म

☑️ पायनियर बिजनेस डेवलपमेंट

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