मैंने AI की मदद से अंग्रेज़ी इंटरव्यू की तैयारी कैसे की—और Naia की वह कहानी जो अधूरी रह गई

Leanpub के सह-संस्थापक Len Epp और Byeongseok Yang (Luke) का वास्तविक इंटरव्यू

यह किताब Naia में लागू की गई हार्नेस इंजीनियरिंग के उदाहरण प्रस्तुत करती है और Naia ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट को आसानी से समझने में मदद करने वाली शुरुआती मार्गदर्शिका के रूप में लिखी गई है। ई-बुक की खूबियों का लाभ उठाते हुए मेरा इरादा वास्तविक विकास प्रक्रिया से मिली जानकारियों को लगातार इसमें जोड़ते रहने का था। इसी वादे को निभाते हुए मैंने हाल ही में इसे दूसरे संस्करण (2026.08.03) में अपडेट किया है। कोरियाई संस्करण को भी WikiDocs पर अपडेट कर दिया गया है।

अंग्रेज़ी इंटरव्यू की तैयारी के दौरान मैंने AI के साथ संभावित प्रश्नों को व्यवस्थित किया और जवाबों को बेहतर बनाया। इस प्रक्रिया में Naia और मैं जिस तरह का AI बनाना चाहता हूँ, उसके बारे में मेरे विचार भी एक स्पष्ट क्रम में ढल गए। वास्तविक इंटरव्यू छोटा था और दो मुख्य प्रश्नों पर केंद्रित रहा, लेकिन तैयारी के दस्तावेज़ में ऐसी बहुत-सी बातें बच गईं जिन्हें प्रसारण में साझा नहीं किया जा सका। इसलिए मैंने इंटरव्यू की पूरी तैयारी सामग्री सार्वजनिक करने और Naia में इस्तेमाल की गई तकनीक की मदद से उसी सामग्री पर आधारित अंग्रेज़ी AI वर्चुअल इंटरव्यू वीडियो बनाने का फैसला किया। वीडियो पहले ही Len को भेजकर उनकी पुष्टि और इसे प्रकाशित करने की अनुमति ले ली गई थी।

कुछ जगहों पर होंठों की हरकत थोड़ी अस्वाभाविक लग सकती है, लेकिन मैंने इसे और निखारने के बजाय अब तक की पूरी प्रक्रिया और उसके परिणाम को साझा करना बेहतर समझा। आशा है कि यह AI के साथ अंग्रेज़ी इंटरव्यू की तैयारी करने के एक तरीके के रूप में थोड़ी-सी मदद करेगा।

1. Leanpub Launch का वास्तविक इंटरव्यू

यह Leanpub के सह-संस्थापक Len Epp के साथ हुआ वास्तविक इंटरव्यू है। वीडियो उस हिस्से से शुरू होता है जहाँ दो मुख्य प्रश्न पूछे जाते हैं।

2. इंटरव्यू की संपूर्ण तैयारी सामग्री पर आधारित अंग्रेज़ी वर्चुअल इंटरव्यू

यह वास्तविक बातचीत की रिकॉर्डिंग या ट्रांसक्रिप्ट नहीं है। यह इंटरव्यू से पहले तैयार किए गए संपूर्ण दस्तावेज़ को अंग्रेज़ी संवाद के रूप में प्रस्तुत करने वाला AI पुनर्निर्माण है।

उपसंहार, Naia की वे बातें जो किताब में पूरी तरह नहीं कही जा सकीं

केवल एक मॉडल के दम पर ‘मेरा AI’ बनाना कठिन है

AI से जुड़ी बहुत-सी चर्चाएँ मॉडल की क्षमता पर केंद्रित रहती हैं। लेकिन मैं जिस AI को बनाना चाहता हूँ, उसे केवल एक मॉडल के माध्यम से नहीं समझाया जा सकता। उसे उपयोगकर्ता को याद रखना, मौजूदा काम का संदर्भ समझना, ज़रूरी टूल इस्तेमाल करना, तय सीमाओं के भीतर काम करना और परिणामों की पुष्टि करना आना चाहिए।

मेरे लिए ‘मेरा AI’ केवल ऐसा AI नहीं है जो मुझसे अच्छी तरह बातचीत कर सके। यह ऐसा AI है जिसकी यादों, रिकॉर्ड, सेटिंग्स, व्यक्तित्व और कार्य-संदर्भ पर उपयोगकर्ता का नियंत्रण हो। मैं ऐसा AI बनाना चाहता हूँ जो किसी दूसरी कंपनी की सेवा में कुछ देर बातचीत के बाद खत्म हो जाने वाला रिश्ता न हो, बल्कि उपयोगकर्ता की पसंद के अनुसार लंबे समय तक उसके साथ काम कर सके।

छोटे मॉडल को अधिक स्पष्ट काम सौंपना ज़रूरी है

मैं छोटे या लोकल मॉडल की सीमाएँ छिपाना नहीं चाहता। मॉडलों की क्षमताओं में स्पष्ट अंतर होता है, और केवल उनके आसपास की संरचना अच्छी बना देने से हर छोटा मॉडल बड़े मॉडल जैसा नहीं बन जाता।

लेकिन छोटे मॉडल को अधिक स्पष्ट संदर्भ और सही टूल देकर, उसकी ज़िम्मेदारियों का दायरा सीमित और साफ़ रखकर तथा परिणामों की अधिक कड़ाई से जाँच करके उसे कुछ खास काम कहीं अधिक भरोसेमंद ढंग से सौंपे जा सकते हैं। किताब लिखते और Naia बनाते हुए मेरा यह विश्वास और मज़बूत हुआ है कि मॉडल जितना छोटा हो, उसके आसपास की विकास और सत्यापन व्यवस्था उतनी ही अधिक महत्वपूर्ण होती है।

लोकल को प्राथमिकता देने का अर्थ क्लाउड को नकारना नहीं है

Naia एक लोकल-केंद्रित प्रोजेक्ट है। इसका अर्थ यह नहीं कि क्लाउड AI या बड़ी टेक कंपनियों के AI का इस्तेमाल नहीं करना चाहिए। ज़रूरत के अनुसार अच्छे मॉडल और सेवाओं का उपयोग कर पाना चाहिए।

मेरे लिए उपयोगकर्ता के पास विकल्प होना सबसे महत्वपूर्ण है। यादों, रिकॉर्ड, सेटिंग्स और कार्य-संदर्भ जैसी निजी रूप से महत्वपूर्ण जानकारी पर जहाँ तक संभव हो, उपयोगकर्ता का नियंत्रण होना चाहिए। AI को ऐसे वातावरण में भी इस्तेमाल किया जा सकना चाहिए जहाँ इंटरनेट कनेक्शन उपलब्ध न हो या सामग्री बाहरी सेवाओं को भेजी न जा सके। लोकल केवल किसी उत्पाद का नारा नहीं, बल्कि उपयोगकर्ता का नियंत्रण सुरक्षित रखने की दिशा है।

Naia केवल अवतार वाला चैटबॉट बनकर नहीं रह जाएगा

Naia एक लोकल-केंद्रित विज़ुअल AI एजेंट और कार्यक्षेत्र है। स्क्रीन पर दिखाई देने वाला पात्र Naia से आसानी से जुड़ने का माध्यम हो सकता है, लेकिन इसका दीर्घकालिक लक्ष्य केवल अवतार वाला चैटबॉट बनाना नहीं है।

मैं ऐसा AI बनाना चाहता हूँ जो उपयोगकर्ता को याद रखे, टूल इस्तेमाल करे और उसके साथ मिलकर काम करे, लेकिन महत्वपूर्ण डेटा और निर्णयों पर नियंत्रण उपयोगकर्ता का ही रहे। इस पूरी प्रक्रिया को ओपन सोर्स के रूप में साझा करने का उद्देश्य यह है कि लोग केवल तैयार उत्पाद का उपभोग करने तक सीमित न रहें, बल्कि उसे स्वयं समझें, सुधारें और अपना AI बनाकर देखें।

यह पुस्तक क्या तर्क प्रस्तुत करना चाहती है

『Harness Engineering for AI Agents: Re:Zero』 का तर्क इस बात पर केंद्रित नहीं है कि AI कितनी अधिक मात्रा में या कितनी तेज़ी से कोड बना सकता है। इसकी शुरुआत इस विचार से होती है कि AI द्वारा किए गए काम को मनुष्य समझ, समीक्षा और परीक्षण कर सकें, और कोई समस्या आने पर यह पता लगा सकें कि गलती कहाँ हुई—तभी वास्तविक सॉफ़्टवेयर विकास का काम AI को सौंपा जा सकता है।

मॉडल के आसपास के संदर्भ, उपकरण, कार्य-सीमा, अनुमतियाँ, परीक्षण और समीक्षा प्रक्रियाओं को एक साथ डिज़ाइन करने की आवश्यकता को मैंने हार्नेस इंजीनियरिंग कहा है। फिर भी, मेरा मानना नहीं है कि मैं हर परियोजना पर लागू होने वाला एकमात्र सही उत्तर प्रस्तुत कर रहा हूँ। यह पुस्तक AI के साथ Naia को दोबारा बनाते हुए क्या सफल रहा, क्या असफल हुआ, और किन नियमों तथा सत्यापन विधियों की आवश्यकता पड़ी—इन सबका दर्ज किया हुआ एक व्यावहारिक वृत्तांत अधिक है।

जिस तरह Naia ओपन सोर्स है, उसी तरह मैं चाहता हूँ कि यह पुस्तक भी एक बार प्रकाशित होकर समाप्त हो जाने वाली निर्देशिका न बने, बल्कि सोर्स कोड के साथ बदलती रहने वाली एक जीवंत पाठ्यपुस्तक हो। सोर्स में कोई नई समस्या मिलने पर मैं पुस्तक की व्याख्या सुधारता हूँ, और पुस्तक में व्यवस्थित किए गए सिद्धांतों को फिर वास्तविक कार्य में परखता हूँ।

जहाँ यह पुस्तक मुख्य रूप से इस विकास पद्धति को समझाती है, वहीं साक्षात्कार की तैयारी से जुड़े दस्तावेज़ इस बात को और स्पष्ट करते हैं कि मैं Naia क्यों बना रहा हूँ और मैं किस तरह का AI बनाना चाहता हूँ। यही सबसे बड़ा कारण है कि इस बार तैयारी दस्तावेज़ का पूरा पाठ उपसंहार में शामिल किया गया है। यह पुस्तक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है, इसलिए इसे खरीदे बिना भी ऑनलाइन पढ़ा जा सकता है।

AI के साथ अंग्रेज़ी इंटरव्यू की तैयारी कैसे की

इस तैयारी में AI का उपयोग केवल अंग्रेज़ी में जवाब लिखने वाले टूल के रूप में नहीं किया गया। मैंने इसका इस्तेमाल इंटरव्यू के बारे में जानकारी जुटाने, अपने विचारों को छोटे वाक्यों में समेटने, समझ न आने वाले भावों के बारे में दोबारा पूछने और आवाज़ के माध्यम से अभ्यास करने तक पूरी प्रक्रिया में किया।

1. पहले AI के साथ इंटरव्यू के प्रारूप और दायरे की जानकारी जुटाई

शुरुआत में मैंने AI को Len से मिला इंटरव्यू का प्रस्ताव वाला ईमेल दिया। Leanpub की आधिकारिक जानकारी और हाल के इंटरव्यू के उदाहरणों की जाँच करके संभावित अवधि, इंटरव्यू के तरीके और सवालों के दायरे को व्यवस्थित किया। पहले यह तय कर लेने से कि क्या तैयार करना है, अनगिनत संभावित सवाल बनाने से बचना संभव हुआ।

2. AI से सारांश: जो बात हर हाल में कहनी है, उसे तीन वाक्यों में समेटना

बहुत सारे सवाल और जवाब तैयार करने के बजाय, मुझे ऐसे मुख्य विचारों की ज़रूरत थी जिन पर किसी भी सवाल के बाद लौटा जा सके। मैंने ये तीन वाक्य तैयार किए थे।

A model alone is not an agent. An agent needs a harness around the model. केवल एक मॉडल अपने आप में एजेंट नहीं होता। मॉडल के आसपास विकास और सत्यापन की व्यवस्था आवश्यक होती है।
Harness engineering becomes even more important when we use smaller or local models. छोटे या स्थानीय मॉडल इस्तेमाल करते समय मॉडल के आसपास की विकास और सत्यापन व्यवस्था और भी महत्वपूर्ण हो जाती है।
Naia is open source, and the book will evolve as a living textbook for its source code. Naia ओपन सोर्स है और यह पुस्तक उसके सोर्स कोड की जीवंत पाठ्यपुस्तक के रूप में लगातार विकसित होती रहेगी।

वास्तविक सवाल उम्मीद से अलग होते, तब भी मेरा इरादा इन तीन वाक्यों में से किसी एक पर लौटकर अपनी बात कहने का था।

3. अंग्रेज़ी वाक्य और उनका कोरियाई अर्थ साथ लिखकर सीखने में मदद ली

मैंने AI के बनाए अंग्रेज़ी जवाबों को ज्यों का त्यों याद नहीं किया। जो अभिव्यक्तियाँ समझना कठिन थीं, उनके बारे में हर वाक्य का अर्थ और उसके इस्तेमाल का कारण पूछा। जहाँ बात मेरे विचार से अलग थी, उसे दोबारा सुधारा। हर जवाब के नीचे उसका कोरियाई अर्थ और याद रखने वाले मुख्य शब्द भी लिखे।

अंग्रेज़ी वाक्य को न भूलने से अधिक उपयोगी यह समझना था कि मैं किस अर्थ में बात कर रहा हूँ। इससे वास्तविक इंटरव्यू में ठीक वही वाक्य याद न आने पर भी समझी हुई बात को आसान अंग्रेज़ी में दोबारा कहा जा सकता था।

4. Naia में इस्तेमाल किए गए AI से प्रश्नकर्ता और उत्तरदाता की आवाज़ तैयार कर बार-बार सुनी

तैयार दस्तावेज़ को PDF के रूप में प्रिंट करके पूरे प्रवाह की जाँच की। इसके बाद AI से प्रश्नकर्ता और उत्तरदाता के लिए अलग-अलग आवाज़ों वाली अंग्रेज़ी ऑडियो फ़ाइल बनवाई और उसे सुना। Naia का डेवलपमेंट एनवायरनमेंट उपलब्ध होने के कारण इसे किसी अलग सशुल्क सदस्यता के बिना तुरंत बनाया और सुना जा सका। अलग से पढ़ाई के लिए अधिक समय नहीं था, इसलिए सफ़र के दौरान इसे बार-बार सुना और जवाबों को साथ-साथ बोलने का अभ्यास किया।

केवल लिखित सामग्री पढ़ने के विपरीत, इससे सवाल समाप्त होने के बाद जवाब शुरू करने का क्रम और बोलने की लय सीखी जा सकी। इस तरह एक ही तैयारी दस्तावेज़ को पढ़ने के लिए PDF और बोलने के अभ्यास के लिए ऑडियो के रूप में दोबारा इस्तेमाल किया गया।

5. सवाल समझ न आने पर इस्तेमाल करने वाले वाक्य तैयार किए

हर जवाब को पूरी तरह सही बोलने से अधिक महत्वपूर्ण यह था कि सवाल समझ न आने पर घबराहट न हो। इसके लिए पहले से ये वाक्य तैयार किए गए थे।

Could you please repeat the question a little more slowly? क्या आप कृपया सवाल को थोड़ा और धीरे दोहरा सकते हैं?

My English is not perfect, so let me say it more simply. मेरी अंग्रेज़ी पूरी तरह सही नहीं है, इसलिए मैं इसे थोड़ा आसान ढंग से कहता हूँ।

I want to be careful because I do not want to overclaim. मैं सावधानी से जवाब देना चाहता हूँ, क्योंकि मैं कोई बढ़ा-चढ़ाकर दावा नहीं करना चाहता।

इंटरव्यू के दिन Zoom के साथ तैयारी वाला दस्तावेज़ और वह AI सेशन भी खुला रखा जिस पर काम किया जा रहा था, ताकि ज़रूरत पड़ने पर मुख्य शब्द खोजे जा सकें। मैं बहुत घबराया हुआ था, लेकिन Len ने पहले बताए गए दो मुख्य सवाल ही पूछे और मैं तैयार किए गए विचारों के आधार पर जवाब दे सका।

अगर आप अंग्रेज़ी इंटरव्यू की तैयारी कर रहे हैं, तो इस ढाँचे को अपनाकर अपने विषय के अनुसार बदल सकते हैं।

तीन मुख्य वाक्य जो हर हाल में कहने हैं
संभावित सवाल और अंग्रेज़ी जवाब
जवाब का कोरियाई अर्थ
वाक्यों के बजाय याद रखने वाले मुख्य शब्द
संभावित पूरक सवाल
सवाल समझ न आने पर इस्तेमाल करने वाले वाक्य

तैयारी के दस्तावेज़ को AI वीडियो में बदलने का कारण

वास्तविक इंटरव्यू समाप्त होने के बाद भी तैयारी का एक लंबा दस्तावेज़ बचा हुआ था। मैं इस दस्तावेज़ में दर्ज Naia की कहानी सार्वजनिक करना चाहता था। पूरा लेख पढ़ा जा सकता था, लेकिन मुझे लगा कि बातचीत के प्रवाह में सुनने पर इसे समझना अधिक आसान होगा, इसलिए मैंने इसे रिमोट इंटरव्यू के प्रारूप में वीडियो के रूप में दोबारा तैयार किया।

इस बार Naia की तकनीक का उपयोग करके अंग्रेज़ी अभ्यास के लिए बनाई गई आवाज़ के आधार पर कोरियाई आवाज़ भी तैयार की गई। फिर AI से बनाई गई छवियों और गतिविधियों तथा ओपन-सोर्स लिप-सिंक तकनीक की मदद से अंग्रेज़ी और कोरियाई संस्करण बनाए गए। शुरुआत में बोलना शुरू होने वाले फ़्रेम को ज्यों का त्यों इस्तेमाल करने के कारण चेहरा विकृत हो रहा था। इसे सुधारने के लिए आँखों और मुँह की स्थिर स्थिति वाला एक अलग न्यूट्रल फ़्रेम चुना गया और हर वाक्य के लिए अलग वीडियो बनाया गया। यह काम Codex ने Naia परियोजना की तकनीक का उपयोग करके किया।

यह प्रक्रिया केवल एक प्रॉम्प्ट से वीडियो बनाने के काम से थोड़ी अलग थी।

इंटरव्यू शोध → मुख्य संदेशों का संयोजन → कोरियाई-अंग्रेज़ी संभावित प्रश्नोत्तर → PDF की जाँच → आवाज़ का अभ्यास → वर्चुअल इंटरव्यू वीडियो

हर पिछले चरण में बने परिणाम को अगले चरण की सामग्री के रूप में फिर से इस्तेमाल किया गया। अंग्रेज़ी इंटरव्यू की तैयारी के लिए बनाया गया दस्तावेज़ अभ्यास की आवाज़ बना और फिर सार्वजनिक किए जा सकने वाले लेख और वीडियो में बदल गया। मुझे लगता है कि यह इस बात का एक उदाहरण हो सकता है कि वास्तविक काम में AI का उपयोग करते समय एक बार बनाई गई सामग्री को फेंकने के बजाय अगले काम में कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है।

इसके अलावा, वीडियो बनाने से भी अधिक महत्वपूर्ण प्रक्रिया मेरे लिए उसकी विषयवस्तु को समझना और सुधारना थी। AI तेज़ी से प्रारूप तैयार कर सकता है, लेकिन वह मेरे विचारों से अलग हिस्सों को अपने आप पहचानकर ठीक नहीं करता। मैंने सवाल पूछे, समझा, संशोधन किए और AI की सहायता से Len के साथ संवाद करते हुए पुष्टि की कि किन बातों को सार्वजनिक करना उचित है।

समापन

इस लेख में मैं केवल यह नहीं बताना चाहता था कि मैंने AI की मदद से एक इंटरव्यू वीडियो बनाया है। मैं अपने अनुभव से यह साझा करना चाहता था कि अंग्रेज़ी इंटरव्यू कठिन लगने पर AI के साथ संभावित प्रश्नों को व्यवस्थित किया जा सकता है, ज़रूरी बातों को संक्षिप्त किया जा सकता है और उन्हें आवाज़ में बार-बार सुनकर तैयारी की जा सकती है।

इंटरव्यू की पूरी तैयारी सार्वजनिक करने का कारण भी यही है। वास्तविक इंटरव्यू में मैं बहुत कम बोल पाया, लेकिन तैयारी के दौरान जिस Naia को मैं बनाना चाहता हूँ और ‘मेरा AI’ कैसा होना चाहिए, इस बारे में अपने विचारों को विस्तार से व्यवस्थित कर सका। वीडियो उसी बात को थोड़ा अधिक सहज ढंग से पहुँचाने के लिए बनाया गया प्रारूप है।

मुझे उम्मीद है कि अंग्रेज़ी इंटरव्यू की तैयारी करने वालों के लिए यह प्रक्रिया एक छोटा-सा संदर्भ बनेगी और Naia में रुचि रखने वालों को यह समझने में मदद करेगी कि मैं इस प्रोजेक्ट को क्यों बना रहा हूँ। किताब और Naia को भी आगे वास्तविक विकास प्रक्रिया में मिले निष्कर्षों के आधार पर लगातार सुधारता रहूँगा।