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अब जब हमने देखा कि टेक्स्ट जनरेशन ऐप्स कैसे बनाए जा सकते हैं, तो आइए चैट एप्लिकेशन पर ध्यान दें।
चैट एप्लिकेशन हमारे दैनिक जीवन का हिस्सा बन गए हैं, जो केवल आकस्मिक बातचीत का माध्यम नहीं हैं। वे ग्राहक सेवा, तकनीकी सहायता और यहां तक कि परिष्कृत सलाहकार प्रणालियों का अभिन्न हिस्सा बन गए हैं। संभावना है कि आपने हाल ही में किसी चैट एप्लिकेशन से मदद ली हो। जैसे-जैसे हम इन प्लेटफार्मों में जनरेटिव एआई जैसी उन्नत तकनीकों को एकीकृत करते हैं, जटिलता बढ़ती है और चुनौतियां भी।
कुछ सवाल जिनका जवाब हमें चाहिए:
- ऐप बनाना। हम इन एआई-संचालित एप्लिकेशन को विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए कुशलतापूर्वक कैसे बना सकते हैं और निर्बाध रूप से एकीकृत कर सकते हैं?
- निगरानी। एक बार तैनात होने के बाद, हम कैसे निगरानी कर सकते हैं और सुनिश्चित कर सकते हैं कि एप्लिकेशन कार्यक्षमता और जिम्मेदार एआई के छह सिद्धांतों का पालन करते हुए उच्चतम गुणवत्ता स्तर पर काम कर रहे हैं?
जैसे-जैसे हम स्वचालन और सहज मानव-मशीन इंटरैक्शन द्वारा परिभाषित युग में आगे बढ़ते हैं, यह समझना आवश्यक हो जाता है कि जनरेटिव एआई चैट एप्लिकेशन के दायरे, गहराई और अनुकूलता को कैसे बदलता है। यह पाठ उन जटिल प्रणालियों का समर्थन करने वाले वास्तुकला के पहलुओं की जांच करेगा, उन्हें डोमेन-विशिष्ट कार्यों के लिए ठीक-ठाक करने की कार्यप्रणालियों में गहराई से जाएगा, और जिम्मेदार एआई तैनाती सुनिश्चित करने के लिए प्रासंगिक मेट्रिक्स और विचारों का मूल्यांकन करेगा।
यह पाठ कवर करता है:
- चैट एप्लिकेशन को कुशलतापूर्वक बनाने और एकीकृत करने की तकनीकें।
- एप्लिकेशन में अनुकूलन और फाइन-ट्यूनिंग कैसे लागू करें।
- चैट एप्लिकेशन की प्रभावी निगरानी के लिए रणनीतियाँ और विचार।
इस पाठ के अंत तक, आप सक्षम होंगे:
- मौजूदा प्रणालियों में चैट एप्लिकेशन को बनाने और एकीकृत करने के लिए विचारों का वर्णन करें।
- विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए चैट एप्लिकेशन को अनुकूलित करें।
- एआई-संचालित चैट एप्लिकेशन की गुणवत्ता को प्रभावी ढंग से निगरानी और बनाए रखने के लिए प्रमुख मेट्रिक्स और विचारों की पहचान करें।
- सुनिश्चित करें कि चैट एप्लिकेशन जिम्मेदारी से एआई का उपयोग करते हैं।
जनरेटिव एआई के माध्यम से चैट एप्लिकेशन को बेहतर बनाना केवल उन्हें स्मार्ट बनाना नहीं है; यह उनकी वास्तुकला, प्रदर्शन और उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस को अनुकूलित करने के बारे में है ताकि एक गुणवत्ता उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान किया जा सके। इसमें वास्तुशिल्प नींव, एपीआई एकीकरण और उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस विचारों की जांच करना शामिल है। यह अनुभाग आपको इन जटिल परिदृश्यों को नेविगेट करने के लिए एक व्यापक रोडमैप प्रदान करने का लक्ष्य रखता है, चाहे आप उन्हें मौजूदा प्रणालियों में प्लग कर रहे हों या उन्हें स्टैंड-अलोन प्लेटफॉर्म के रूप में बना रहे हों।
इस अनुभाग के अंत तक, आप चैट एप्लिकेशन को कुशलतापूर्वक बनाने और शामिल करने के लिए आवश्यक विशेषज्ञता से लैस होंगे।
चैट एप्लिकेशन बनाने से पहले, आइए 'चैटबॉट्स' और 'एआई-संचालित चैट एप्लिकेशन' की तुलना करें, जो अलग-अलग भूमिकाएँ और कार्यक्षमताएँ प्रदान करते हैं। चैटबॉट का मुख्य उद्देश्य विशिष्ट संवादात्मक कार्यों को स्वचालित करना है, जैसे अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर देना या पैकेज को ट्रैक करना। यह आमतौर पर नियम-आधारित तर्क या जटिल एआई एल्गोरिदम द्वारा संचालित होता है। इसके विपरीत, एआई-संचालित चैट एप्लिकेशन एक बहुत व्यापक वातावरण है जिसे मानव उपयोगकर्ताओं के बीच विभिन्न प्रकार के डिजिटल संचार की सुविधा के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे कि टेक्स्ट, वॉयस और वीडियो चैट। इसकी परिभाषित विशेषता एक जनरेटिव एआई मॉडल का एकीकरण है जो बारीक, मानव जैसे वार्तालापों का अनुकरण करता है, जो विभिन्न प्रकार के इनपुट और संदर्भ संकेतों के आधार पर प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करता है। एक जनरेटिव एआई-संचालित चैट एप्लिकेशन खुले-डोमेन चर्चाओं में संलग्न हो सकता है, विकसित संवादात्मक संदर्भों के अनुकूल हो सकता है, और यहां तक कि रचनात्मक या जटिल संवाद भी उत्पन्न कर सकता है।
नीचे दी गई तालिका डिजिटल संचार में उनकी अनूठी भूमिकाओं को समझने में मदद करने के लिए प्रमुख अंतरों और समानताओं को रेखांकित करती है।
| चैटबॉट | जनरेटिव एआई-संचालित चैट एप्लिकेशन |
|---|---|
| कार्य-केंद्रित और नियम-आधारित | संदर्भ-संवेदनशील |
| अक्सर बड़े सिस्टम में एकीकृत | एक या कई चैटबॉट्स को होस्ट कर सकता है |
| प्रोग्राम किए गए कार्यों तक सीमित | जनरेटिव एआई मॉडल को शामिल करता है |
| विशेषीकृत और संरचित इंटरैक्शन | खुले-डोमेन चर्चाओं में सक्षम |
चैट एप्लिकेशन बनाते समय, पहला कदम यह आकलन करना है कि पहले से क्या उपलब्ध है। SDKs और APIs का उपयोग करके चैट एप्लिकेशन बनाना कई कारणों से एक लाभकारी रणनीति है। अच्छी तरह से प्रलेखित SDKs और APIs को एकीकृत करके, आप अपने एप्लिकेशन को दीर्घकालिक सफलता के लिए रणनीतिक रूप से तैयार कर रहे हैं, स्केलेबिलिटी और रखरखाव संबंधी चिंताओं को संबोधित कर रहे हैं।
- विकास प्रक्रिया को तेज करता है और ओवरहेड को कम करता है: प्री-बिल्ट कार्यक्षमताओं पर निर्भर रहना, बजाय इसके कि आप उन्हें स्वयं महंगे तरीके से बनाएं, आपको अपने एप्लिकेशन के अन्य पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है जो आपके लिए अधिक महत्वपूर्ण हो सकते हैं, जैसे कि व्यावसायिक तर्क।
- बेहतर प्रदर्शन: जब आप स्क्रैच से कार्यक्षमता बनाते हैं, तो आप अंततः खुद से पूछेंगे "यह कैसे स्केल करता है? क्या यह एप्लिकेशन उपयोगकर्ताओं की अचानक वृद्धि को संभालने में सक्षम है?" अच्छी तरह से बनाए गए SDK और APIs में अक्सर इन चिंताओं के लिए अंतर्निहित समाधान होते हैं।
- आसान रखरखाव: अपडेट और सुधारों को प्रबंधित करना आसान होता है क्योंकि अधिकांश APIs और SDKs को केवल लाइब्रेरी को अपडेट करने की आवश्यकता होती है जब कोई नया संस्करण जारी किया जाता है।
- कटिंग-एज तकनीक तक पहुंच: ऐसे मॉडल का लाभ उठाना जो व्यापक डेटासेट पर फाइन-ट्यून और प्रशिक्षित किए गए हैं, आपके एप्लिकेशन को प्राकृतिक भाषा क्षमताओं के साथ प्रदान करता है।
SDK या API की कार्यक्षमता तक पहुंचना आमतौर पर प्रदान की गई सेवाओं का उपयोग करने की अनुमति प्राप्त करने में शामिल होता है, जो अक्सर एक अद्वितीय कुंजी या प्रमाणीकरण टोकन के उपयोग के माध्यम से होता है। हम OpenAI Python Library का उपयोग करके देखेंगे कि यह कैसा दिखता है। आप इसे इस पाठ के लिए OpenAI के नोटबुक या Azure OpenAI Services के नोटबुक में स्वयं आज़मा सकते हैं।
import os
from openai import OpenAI
API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY","")
client = OpenAI(
api_key=API_KEY
)
chat_completion = client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Suggest two titles for an instructional lesson on chat applications for generative AI."}])ऊपर दिए गए उदाहरण में GPT-3.5 Turbo मॉडल का उपयोग करके प्रॉम्प्ट पूरा किया गया है, लेकिन ध्यान दें कि ऐसा करने से पहले API कुंजी सेट की गई है। यदि आपने कुंजी सेट नहीं की है तो आपको एक त्रुटि प्राप्त होगी।
सामान्य UX सिद्धांत चैट एप्लिकेशन पर लागू होते हैं, लेकिन यहां कुछ अतिरिक्त विचार दिए गए हैं जो मशीन लर्निंग घटकों के कारण विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाते हैं।
- अस्पष्टता को संबोधित करने का तंत्र: जनरेटिव एआई मॉडल कभी-कभी अस्पष्ट उत्तर उत्पन्न करते हैं। एक ऐसी सुविधा जो उपयोगकर्ताओं को स्पष्टीकरण मांगने की अनुमति देती है, यदि वे इस समस्या का सामना करते हैं तो मददगार हो सकती है।
- संदर्भ बनाए रखना: उन्नत जनरेटिव एआई मॉडल बातचीत के भीतर संदर्भ को याद रखने की क्षमता रखते हैं, जो उपयोगकर्ता अनुभव के लिए एक आवश्यक संपत्ति हो सकती है। उपयोगकर्ताओं को संदर्भ को नियंत्रित और प्रबंधित करने की क्षमता देना उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाता है, लेकिन संवेदनशील उपयोगकर्ता जानकारी को बनाए रखने का जोखिम पेश करता है। इस जानकारी को कितने समय तक संग्रहीत किया जाता है, जैसे कि एक प्रतिधारण नीति पेश करना, गोपनीयता के खिलाफ संदर्भ की आवश्यकता को संतुलित कर सकता है।
- पर्सनलाइजेशन: सीखने और अनुकूलन करने की क्षमता के साथ, एआई मॉडल उपयोगकर्ता के लिए एक व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करते हैं। उपयोगकर्ता प्रोफाइल जैसी सुविधाओं के माध्यम से उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करना न केवल उपयोगकर्ता को समझने का एहसास कराता है, बल्कि यह उन्हें विशिष्ट उत्तर खोजने के उनके प्रयास में भी मदद करता है, जिससे अधिक कुशल और संतोषजनक बातचीत होती है।
पर्सनलाइजेशन का एक उदाहरण OpenAI के ChatGPT में "कस्टम इंस्ट्रक्शंस" सेटिंग है। यह आपको अपने बारे में जानकारी प्रदान करने की अनुमति देता है जो आपके प्रॉम्प्ट के लिए महत्वपूर्ण संदर्भ हो सकता है। यहां कस्टम इंस्ट्रक्शन का एक उदाहरण दिया गया है।
यह "प्रोफाइल" ChatGPT को लिंक्ड लिस्ट्स पर एक पाठ योजना बनाने के लिए प्रेरित करता है। ध्यान दें कि ChatGPT इस बात को ध्यान में रखता है कि उपयोगकर्ता अपने अनुभव के आधार पर अधिक गहन पाठ योजना चाह सकता है।
माइक्रोसॉफ्ट ने मार्गदर्शन प्रदान किया है कि LLMs से प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते समय प्रभावी सिस्टम संदेश कैसे लिखें। इसे 4 क्षेत्रों में विभाजित किया गया है:
- मॉडल किसके लिए है, साथ ही इसकी क्षमताओं और सीमाओं को परिभाषित करना।
- मॉडल के आउटपुट प्रारूप को परिभाषित करना।
- इच्छित व्यवहार का प्रदर्शन करने वाले विशिष्ट उदाहरण प्रदान करना।
- अतिरिक्त व्यवहार संबंधी सुरक्षा उपाय प्रदान करना।
चाहे उपयोगकर्ता को दृष्टि, श्रवण, मोटर या संज्ञानात्मक विकलांगता हो, एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया चैट एप्लिकेशन सभी के लिए उपयोगी होना चाहिए। निम्नलिखित सूची विभिन्न उपयोगकर्ता विकलांगताओं के लिए एक्सेसिबिलिटी बढ़ाने के उद्देश्य से विशिष्ट सुविधाओं को तोड़ती है।
- दृष्टि विकलांगता के लिए सुविधाएँ: उच्च कंट्रास्ट थीम और पुन: आकार देने योग्य टेक्स्ट, स्क्रीन रीडर संगतता।
- श्रवण विकलांगता के लिए सुविधाएँ: टेक्स्ट-टू-स्पीच और स्पीच-टू-टेक्स्ट कार्य, ऑडियो सूचनाओं के लिए दृश्य संकेत।
- मोटर विकलांगता के लिए सुविधाएँ: कीबोर्ड नेविगेशन समर्थन, वॉयस कमांड।
- संज्ञानात्मक विकलांगता के लिए सुविधाएँ: सरल भाषा विकल्प।
एक ऐसा चैट एप्लिकेशन की कल्पना करें जो आपकी कंपनी की शब्दावली को समझता हो और अपने उपयोगकर्ता आधार द्वारा आमतौर पर पूछे जाने वाले विशिष्ट प्रश्नों का अनुमान लगाता हो। यहां कुछ दृष्टिकोण हैं जिनका उल्लेख करना महत्वपूर्ण है:
- DSL मॉडल का लाभ उठाना। DSL का मतलब डोमेन स्पेसिफिक लैंग्वेज है। आप किसी विशेष डोमेन को समझने के लिए प्रशिक्षित किए गए तथाकथित DSL मॉडल का लाभ उठा सकते हैं।
- फाइन-ट्यूनिंग लागू करें। फाइन-ट्यूनिंग आपके मॉडल को विशिष्ट डेटा के साथ आगे प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया है।
डोमेन-विशिष्ट भाषा मॉडल (DSL मॉडल) का लाभ उठाने से उपयोगकर्ता जुड़ाव बढ़ सकता है और विशेष, संदर्भ-प्रासंगिक इंटरैक्शन प्रदान करके। यह एक मॉडल है जिसे किसी विशिष्ट क्षेत्र, उद्योग या विषय से संबंधित पाठ को समझने और उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित या फाइन-ट्यून किया गया है। DSL मॉडल का उपयोग करने के विकल्प स्क्रैच से एक को प्रशिक्षित करने से लेकर SDKs और APIs के माध्यम से पहले से मौजूद मॉडल का उपयोग करने तक हो सकते हैं। एक अन्य विकल्प फाइन-ट्यूनिंग है, जिसमें मौजूदा प्री-ट्रेंड मॉडल को किसी विशिष्ट डोमेन के लिए अनुकूलित करना शामिल है।
जब कोई प्री-ट्रेंड मॉडल किसी विशेष डोमेन या विशिष्ट कार्य में कम पड़ता है तो फाइन-ट्यूनिंग पर विचार किया जाता है।
उदाहरण के लिए, चिकित्सा प्रश्न जटिल होते हैं और उन्हें बहुत अधिक संदर्भ की आवश्यकता होती है। जब कोई चिकित्सा पेशेवर किसी रोगी का निदान करता है तो यह जीवनशैली या पहले से मौजूद स्थितियों जैसे विभिन्न कारकों पर आधारित होता है, और यहां तक कि उनके निदान को मान्य करने के लिए हाल के चिकित्सा पत्रिकाओं पर भी निर्भर हो सकता है। ऐसे बारीक परिदृश्यों में, एक सामान्य-उद्देश्य एआई चैट एप्लिकेशन एक विश्वसनीय स्रोत नहीं हो सकता।
एक चैट एप्लिकेशन पर विचार करें जिसे चिकित्सा चिकित्सकों को उपचार दिशानिर्देश, दवा अंतःक्रियाओं या हाल के शोध निष्कर्षों के त्वरित संदर्भ प्रदान करके सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एक सामान्य-उद्देश्य मॉडल बुनियादी चिकित्सा प्रश्नों का उत्तर देने या सामान्य सलाह प्रदान करने के लिए पर्याप्त हो सकता है, लेकिन यह निम्नलिखित में संघर्ष कर सकता है:
- अत्यधिक विशिष्ट या जटिल मामले। उदाहरण के लिए, एक न्यूरोलॉजिस्ट एप्लिकेशन से पूछ सकता है, "बाल रोगियों में दवा-प्रतिरोधी मिर्गी के प्रबंधन के लिए वर्तमान सर्वोत्तम प्रथाएं क्या हैं?"
- हालिया प्रगति की कमी। एक सामान्य-उद्देश्य मॉडल न्यूरोलॉजी और फार्माकोलॉजी में नवीनतम प्रगति को शामिल करने वाले वर्तमान उत्तर प्रदान करने के लिए संघर्ष कर सकता है।
ऐसे मामलों में, एक विशेष चिकित्सा डेटासेट के साथ मॉडल को फाइन-ट्यून करना इन जटिल चिकित्सा पूछताछ को अधिक सटीक और विश्वसनीय तरीके से संभालने की इसकी क्षमता में काफी सुधार कर सकता है। इसके लिए एक बड़े और प्रासंगिक डेटासेट तक पहुंच की आवश्यकता होती है जो डोमेन-विशिष्ट चुनौतियों और प्रश्नों का प्रतिनिधित्व करता है जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता होती है।
यह अनुभाग "उच्च गुणवत्ता" चैट एप्लिकेशन के मानदंडों को रेखांकित करता है, जिसमें कार्रवाई योग्य मेट्रिक्स का कैप्चर और एआई तकनीक का जिम्मेदारी से लाभ उठाने के लिए एक ढांचे का पालन करना शामिल है।
एप्लिकेशन के उच्च-गुणवत्ता प्रदर्शन को बनाए रखने के लिए, प्रमुख मेट्रिक्स और विचारों पर नज़र रखना आवश्यक है। ये माप न केवल एप्लिकेशन की कार्यक्षमता सुनिश्चित करते हैं बल्कि एआई मॉडल और उपयोगकर्ता अनुभव की गुणवत्ता का भी आकलन करते हैं। नीचे एक सूची दी गई है जो चैट डेवलपर के लिए बुनियादी, एआई और उपयोगकर्ता अनुभव मेट्रिक्स को कवर करती है।
| मेट्रिक | परिभाषा | चैट डेवलपर के लिए विचार |
|---|---|---|
| अपटाइम | एप्ल | |
| असामान्यता पहचान | असामान्य पैटर्न की पहचान करने के लिए उपकरण और तकनीकें जो अपेक्षित व्यवहार के अनुरूप नहीं होती हैं। | आप असामान्यताओं पर कैसे प्रतिक्रिया देंगे? |
Microsoft का जिम्मेदार AI के प्रति दृष्टिकोण छह सिद्धांतों की पहचान करता है जो AI विकास और उपयोग को मार्गदर्शित करना चाहिए। नीचे दिए गए हैं सिद्धांत, उनकी परिभाषा, और एक चैट डेवलपर को क्या विचार करना चाहिए और उन्हें गंभीरता से क्यों लेना चाहिए।
| सिद्धांत | Microsoft की परिभाषा | चैट डेवलपर के लिए विचार | यह क्यों महत्वपूर्ण है |
|---|---|---|---|
| निष्पक्षता | AI सिस्टम को सभी लोगों के साथ निष्पक्ष व्यवहार करना चाहिए। | सुनिश्चित करें कि चैट एप्लिकेशन उपयोगकर्ता डेटा के आधार पर भेदभाव न करे। | उपयोगकर्ताओं के बीच विश्वास और समावेशिता बनाने के लिए; कानूनी परिणामों से बचने के लिए। |
| विश्वसनीयता और सुरक्षा | AI सिस्टम को विश्वसनीय और सुरक्षित प्रदर्शन करना चाहिए। | त्रुटियों और जोखिमों को कम करने के लिए परीक्षण और सुरक्षा उपाय लागू करें। | उपयोगकर्ता संतुष्टि सुनिश्चित करता है और संभावित नुकसान को रोकता है। |
| गोपनीयता और सुरक्षा | AI सिस्टम को सुरक्षित होना चाहिए और गोपनीयता का सम्मान करना चाहिए। | मजबूत एन्क्रिप्शन और डेटा सुरक्षा उपाय लागू करें। | संवेदनशील उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा और गोपनीयता कानूनों का पालन करने के लिए। |
| समावेशिता | AI सिस्टम को सभी को सशक्त बनाना चाहिए और लोगों को शामिल करना चाहिए। | UI/UX को डिजाइन करें जो विविध दर्शकों के लिए सुलभ और उपयोग में आसान हो। | सुनिश्चित करता है कि अधिक से अधिक लोग एप्लिकेशन का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकें। |
| पारदर्शिता | AI सिस्टम को समझने योग्य होना चाहिए। | AI प्रतिक्रियाओं के लिए स्पष्ट दस्तावेज़ और तर्क प्रदान करें। | उपयोगकर्ता सिस्टम पर अधिक विश्वास करते हैं यदि वे समझ सकते हैं कि निर्णय कैसे लिए गए हैं। |
| जवाबदेही | लोगों को AI सिस्टम के लिए जवाबदेह होना चाहिए। | AI निर्णयों की ऑडिटिंग और सुधार के लिए एक स्पष्ट प्रक्रिया स्थापित करें। | गलतियों के मामले में निरंतर सुधार और सुधारात्मक उपायों को सक्षम बनाता है। |
असाइनमेंट देखें। यह आपको आपके पहले चैट प्रॉम्प्ट चलाने से लेकर टेक्स्ट को वर्गीकृत और सारांशित करने तक की एक श्रृंखला के अभ्यासों के माध्यम से ले जाएगा। ध्यान दें कि असाइनमेंट विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में उपलब्ध हैं!
इस पाठ को पूरा करने के बाद, हमारे Generative AI Learning collection को देखें ताकि आप अपने Generative AI ज्ञान को और बढ़ा सकें!
पाठ 8 पर जाएं और देखें कि आप सर्च एप्लिकेशन बनाना कैसे शुरू कर सकते हैं!
अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में दस्तावेज़ को आधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।