বিশ্বের বৃহত্তম অনলাইন বাস টিকেটিং প্ল্যাটফর্ম হিসেবে, রেডবাস ভারত, দক্ষিণ-পূর্ব এশিয়া এবং ল্যাটিন আমেরিকা জুড়ে লক্ষ লক্ষ যাত্রীকে পরিষেবা দেয়। এই পরিষেবাটি মূলত মোবাইল-কেন্দ্রিক, যেখানে ৯০%-এরও বেশি বুকিং এর অ্যাপের মাধ্যমে সম্পন্ন হয়। তবে, কয়েক ডজন ভিন্ন ভাষায় কথা বলা ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে সহায়ক মতামত সংগ্রহ করার ক্ষেত্রে এটি একটি বড় চ্যালেঞ্জ তৈরি করে। অনেক ব্যবহারকারীর জন্য রিভিউ টাইপ করা অসুবিধাজনক, এবং উদাহরণস্বরূপ, তামিলে লেখা একটি রিভিউ এমন একজন বাস অপারেটরের কাছে তেমন কোনো মূল্য রাখে না যিনি শুধু হিন্দিতে কথা বলেন।

ব্যবহারকারীর মতামতের গুণমান ও পরিমাণ উন্নত করতে, redBus-এর ডেভেলপাররা ব্যবহারকারীর ভয়েস রেকর্ডিং তাৎক্ষণিকভাবে প্রতিলিপি ও অনুবাদ করার জন্য জেমিনি ফ্ল্যাশ (Gemini Flash) ব্যবহার করেছেন, যা গুগলের একটি স্বল্প বিলম্ব-সম্পন্ন এআই মডেল। জটিল ব্যাকএন্ডের কাজ ছাড়াই এই শক্তিশালী এআই-কে তাদের অ্যাপের সাথে সংযুক্ত করতে, তারা ফায়ারবেস এআই লজিক (Firebase AI Logic) ব্যবহার করেছেন। এই নতুন ফিচারটি ভাষার বাধা দূর করেছে এবং পর্যালোচনা প্রক্রিয়াকে সহজ করেছে, যার ফলে ব্যবহারকারীর সম্পৃক্ততা ও মতামতের গুণমান উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে।

ভয়েস-ফার্স্ট পদ্ধতির মাধ্যমে ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া সহজ করা

redBus-এ আগের ইন-অ্যাপ রিভিউ অভিজ্ঞতাটি ছিল টেক্সট-ভিত্তিক, যা কিছু গুরুত্বপূর্ণ প্রতিবন্ধকতা তৈরি করেছিল। redBus-এর মোবাইল ইঞ্জিনিয়ারিং-এর সিনিয়র টেক লিড অভি মুক্তীশ্বরার বলেন, “আমাদের মতো বড় পরিসরে নির্ভরযোগ্য ব্যবহারকারী রিভিউ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ: এগুলো যাত্রীদের আস্থা তৈরি করে এবং অপারেটরদের কার্যকর অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। যদিও আমাদের বিদ্যমান টেক্সট-ভিত্তিক সিস্টেমটি আমাদের জন্য বেশ কার্যকর ছিল, আমরা দেখেছি যে গ্রাহকরা প্রায়শই তাদের সম্পূর্ণ অভিজ্ঞতা বর্ণনা করতে হিমশিম খেতেন, যার ফলে আমাদের ব্যবহারকারী ফিডব্যাকে প্রয়োজনীয় বিস্তারিত বিবরণ এবং পরিমাণের অভাব ছিল, যা যাত্রী এবং অপারেটর উভয়কেই সর্বোচ্চ সুবিধা দেওয়ার জন্য প্রয়োজন ছিল। এছাড়াও, ভাষার প্রতিবন্ধকতা রিভিউয়ের উপযোগিতাকে সীমিত করে দিয়েছিল, কারণ এক ভাষার রিভিউ অন্য ভাষাভাষী ব্যবহারকারী বা বাস অপারেটরদের জন্য সহায়ক ছিল না। আমাদের মূল উদ্দেশ্য ছিল কণ্ঠস্বরের প্রকাশভঙ্গিকে কাজে লাগানো এবং ভাষার প্রতিবন্ধকতা কাটিয়ে আরও খাঁটি ও বিস্তারিত ব্যবহারকারী ফিডব্যাক সংগ্রহ করা।”

ডেভেলপার টিম একটি বাধাহীন, ভয়েস-ফার্স্ট অভিজ্ঞতা তৈরি করতে চেয়েছিল, তাই তারা এমন একটি নতুন ফ্লো ডিজাইন করেছে যেখানে ব্যবহারকারীরা সহজেই তাদের মাতৃভাষায় রিভিউ বলতে পারবেন। এর ব্যবহারকে উৎসাহিত করতে, টিমটি একটি সুস্পষ্ট, অ্যানিমেটেড মাইক বাটন যুক্ত করেছে, যার সাথে লেখা আছে: “আপনার মতামত গুরুত্বপূর্ণ, আপনার নিজের ভাষায় রিভিউ শেয়ার করুন।” এই উল্লেখটি ব্যবহারকারীর মাতৃভাষায় প্রদর্শিত হয়, যা তাদের অ্যাপের ভাষা সেটিংসের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।

জেমিনি ফ্ল্যাশ ব্যবহার করে অ্যাপ্লিকেশনটি ব্যবহারকারীর ভয়েস রেকর্ডিং প্রক্রিয়া করে। এটি প্রথমে কথাটিকে টেক্সটে রূপান্তর করে, তারপর সেটিকে ইংরেজিতে অনুবাদ করে এবং সবশেষে পর্যালোচনার বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি স্টার রেটিং তৈরি করে ও প্রাসঙ্গিক ট্যাগ অনুমান করে। এরপর এটি একটি সংক্ষিপ্ত সারাংশ তৈরি করে এবং তৈরি করা বিষয়বস্তু দিয়ে রিভিউ ফর্মের ফিল্ডগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে পূরণ করে দেয়।

ডেভেলপাররা ফায়ারবেস এআই লজিক বেছে নিয়েছিলেন কারণ এটি তাদেরকে ব্যাকএন্ড টিমের সাহায্য ছাড়াই ফিচারটি তৈরি ও প্রকাশ করার সুযোগ দিয়েছিল, যা ডেভেলপমেন্টের সময় ও জটিলতা ব্যাপকভাবে কমিয়ে এনেছিল। অভি ব্যাখ্যা করেন, “ফায়ারবেস এআই এসডিকে একটি মূল পার্থক্যকারী বিষয় ছিল, কারণ এটিই একমাত্র সমাধান ছিল যা আমাদের ফ্রন্টএন্ড টিমকে স্বাধীনভাবে ফিচারটি তৈরি ও প্রকাশ করার ক্ষমতা দিয়েছিল।” এই পদ্ধতিটি টিমকে মাত্র ৩০ দিনের মধ্যে ধারণা থেকে শুরু করে ফিচারটি চালু করা পর্যন্ত যেতে সক্ষম করেছিল।

বাস্তবায়নের সময়, ইঞ্জিনিয়াররা স্ট্রাকচার্ড আউটপুট ব্যবহার করেছেন, যা জেমিনি ফ্ল্যাশ মডেলকে ট্রান্সক্রিপশন, অনুবাদ, সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস এবং স্টার রেটিং সহ সুগঠিত JSON প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে সক্ষম করে, ফলে UI-তে তথ্য যোগ করা সহজ হয়। এটি একটি নির্বিঘ্ন ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করেছে। এরপর ব্যবহারকারীদের তাদের নিজস্ব ভাষায় মূল ট্রান্সক্রাইব করা টেক্সট এবং ইংরেজিতে তার অনূদিত ও সংক্ষিপ্ত সংস্করণ উভয়ই দেখানো হয়। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো, রিভিউ জমা দেওয়ার আগে ব্যবহারকারীকে AI-দ্বারা তৈরি সমস্ত টেক্সট পর্যালোচনা ও সম্পাদনা করার এবং স্টার রেটিং পরিবর্তন করার সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ দেওয়া হয়। এমনকি তারা আরও কন্টেন্ট যোগ করার জন্য পুনরায় কথাও বলতে পারেন।

সম্পৃক্ততা বৃদ্ধি এবং ব্যবহারকারীদের সম্পর্কে গভীরতর অন্তর্দৃষ্টি আহরণ
এআই-চালিত ভয়েস রিভিউ ফিচারটি ব্যবহারকারীদের অংশগ্রহণের উপর একটি উল্লেখযোগ্য ইতিবাচক প্রভাব ফেলেছিল। ব্যবহারকারীদের তাদের মাতৃভাষায় কথা বলার সুযোগ দেওয়ার ফলে, redBus রিভিউয়ের দৈর্ঘ্যে ৫৭% বৃদ্ধি এবং রিভিউয়ের সামগ্রিক সংখ্যায় একটি উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি লক্ষ্য করেছে।

নতুন ফিচারটি ব্যবহারকারীদের এমন একটি অংশকে সফলভাবে আকৃষ্ট করেছে, যারা আগে রিভিউ লিখতে দ্বিধা বোধ করতেন। এটি চালু হওয়ার পর থেকে ব্যবহারকারীদের প্রতিক্রিয়া অত্যন্ত ইতিবাচক: গ্রাহকরা ট্রান্সক্রিপশন এবং অনুবাদের নির্ভুলতার প্রশংসা করছেন এবং এআই-এর তৈরি সারাংশগুলোকে তাদের দীর্ঘ ও বিস্তারিত রিভিউগুলোর একটি সংক্ষিপ্ত সারসংক্ষেপ হিসেবে পাচ্ছেন।

জেমিনি ফ্ল্যাশ ক্লাউডে হোস্ট করা হলেও, এটি অত্যন্ত রেসপন্সিভ একটি ইউজার এক্সপেরিয়েন্স প্রদান করেছে। অভি বলেন, “আমাদের পার্টনার এবং স্টেকহোল্ডারদের কাছ থেকে একটি সাধারণ পর্যবেক্ষণ হলো যে, আমাদের নতুন এআই ফিচারের রেসপন্সিভনেস এতটাই দ্রুত এবং নির্বিঘ্ন যে মনে হয় যেন এআই সরাসরি ডিভাইসের মধ্যেই চলছে।” “এটি জেমিনি ফ্ল্যাশ মডেলের লো ল্যাটেন্সির একটি প্রমাণ, যা এর সাফল্যের একটি মূল কারণ।”

এআই দিয়ে নির্মাণের একটি সহজতর উপায়

redBus টিমের জন্য, এই প্রকল্পটি দেখিয়েছে যে কীভাবে Firebase AI Logic এবং Gemini Flash মোবাইল ডেভেলপারদের এমন সব ফিচার তৈরি করতে সক্ষম করে, যেগুলোর জন্য অন্যথায় ব্যাকএন্ডে বাস্তবায়নের প্রয়োজন হতো। এটি সার্ভার-সাইড পরিবর্তনের উপর নির্ভরতা কমায় এবং ডেভেলপারদের দ্রুত ও স্বাধীনভাবে কাজ করতে সাহায্য করে।

ভয়েস রিভিউ ফিচারের সাফল্যের পর, redBus-এর টিম তাদের অ্যাপকে আরও উন্নত করার জন্য অন-ডিভাইস জেনারেটিভ এআই-এর অন্যান্য ব্যবহার অন্বেষণ করছে। তারা ভবিষ্যতে প্রম্পটগুলো পরীক্ষা ও উন্নত করার জন্য Google AI Studio ব্যবহার করারও পরিকল্পনা করছে। অভির কাছে শিক্ষাটি স্পষ্ট: “বিষয়টি এখন আর জটিল ব্যাকএন্ড সেটআপের নয়,” তিনি বলেন। “মূল বিষয় হলো পরবর্তী উদ্ভাবনী ফিচারটি তৈরি করার জন্য সঠিক প্রম্পট তৈরি করা, যা সরাসরি ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে উন্নত করে।”

শুরু করুন

আপনার নিজের অ্যাপের জন্য জেনারেটিভ এআই ফিচার তৈরি করতে আপনি কীভাবে জেমিনি এবং ফায়ারবেস এআই লজিক ব্যবহার করতে পারেন, সে সম্পর্কে আরও জানুন।