केस स्टडी: बिल्डिंग “आस्क डेटोना” — एक म्यूनिसिपल सिटीजन एंगेजमेंट प्लेटफॉर्म के अंदर एडवांस एआई

समस्या

निवासी शहरों से वही कुछ सौ सवाल पूछते हैं। मेरी गली में बल्क पिकअप कब होता है? मुझे इसके लिए परमिट कैसे मिलेगा? मैं अपने पानी के बिल का भुगतान कहाँ करूँ? पूल कितने बजे खुलता है?

उन सभी उत्तरों में से हर एक शहर की वेबसाइट पर पहले से मौजूद है। समस्या कभी यह नहीं थी कि जानकारी गायब थी — बात यह थी कि इसे खोजने का मतलब था फ़ोन पर नगरपालिका की साइट पर नेविगेट करना, यह अनुमान लगाना कि जवाब किस विभाग का है, और निवासियों द्वारा उपयोग की जाने वाली शब्दावली के बजाय शहर किस शब्दावली का उपयोग करता है, यह जानना।

सिटी ऑफ़ डेटोना बीच ने स्वींट को अपने नए सिटीज़न एंगेजमेंट ऐप के अंदर की खाई को दूर करने के लिए कहा।

वह बाधा जिसने सब कुछ आकार दिया

म्यूनिसिपल AI में एक विफलता मोड है जो अन्य सभी की तुलना में अधिक मायने रखता है: एक शहर किसी निवासी को आत्मविश्वास से गलत जवाब देने का जोखिम नहीं उठा सकता है. परमिट की समय सीमा के बारे में नहीं, कोड प्रवर्तन नियम के बारे में नहीं, स्टॉर्म शेल्टर के बारे में नहीं।

उस बाधा ने स्पष्ट दृष्टिकोण को समाप्त कर दिया। शहर के मौजूदा शुल्क शेड्यूल से पहले के प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके, एक बड़े भाषा मॉडल की ओर इशारा किया गया एक सामान्य उद्देश्य वाला चैटबॉट किसी भी चीज़ का जवाब देगा — जिसमें ऐसे सवाल भी शामिल हैं जिनका जवाब देने का उसका कोई व्यवसाय नहीं है। धाराप्रवाह, प्रशंसनीय और ग़लत, कुछ नहीं होने से भी बदतर है।

इसलिए लक्ष्य कभी भी “चैटबॉट जोड़ना” नहीं था। यह था: **केवल शहर की अपनी प्रकाशित जानकारी से जवाब दें, हर बार स्रोत दिखाएं, और जब जवाब न हो तो ऐसा कहें। **

! [तीन मोबाइल स्क्रीन “आस्क डेटोना एआई” सुविधा का प्रदर्शन करती हैं, जिसमें सैंपल प्रॉम्प्ट सुझाव, लोडिंग स्थिति और पानी के बिल का भुगतान करने पर स्वचालित प्रतिक्रिया दिखाई देती है.] (https://cdn.sweent.net/sweent-home-page/2026/07/84a916f8-d9bf-461a-a4e9-229702d272c0-case-study_ask-daytona_3.jpg)

हमने क्या बनाया

आस्क डेटोना एक सहायक है जो शहर की अपनी प्रकाशित जानकारी से जवाब देता है और कुछ नहीं। तीन चीज़ें इसे परिभाषित करती हैं:

• यह अपने स्रोत का हवाला देता है. हर उत्तर उस सिटी पेज पर वापस लिंक होता है, जहां से वह आया था, इसलिए कोई निवासी इसे सत्यापित कर सकता है या आगे पढ़ सकता है। बिना स्रोत के जवाब नहीं दिखाया जाता है।

• यह अनुमान लगाने के बजाय अस्वीकार करता है. यदि उत्तर शहर की जानकारी में नहीं है, तो सहायक ऐसा कहता है। यह सामान्य ज्ञान के सवालों के जवाब नहीं देता है और यह खुले वेब को ब्राउज़ नहीं करता है।

• यह चालू रहता है. सहायक का ज्ञान चल रहे शेड्यूल पर शहर की प्रकाशित सामग्री से ताज़ा होता है, इसलिए यह दर्शाता है कि शहर आज क्या कहता है — न कि ऐप के निर्माण के समय उसने क्या कहा था। शहर के कर्मचारी नियंत्रित करते हैं कि कौनसी सामग्री शामिल है।

यह मेमोरी से जवाब देने वाले मॉडल के बजाय एक रिट्रीवल-आधारित डिज़ाइन है। किसी शहर के लिए व्यावहारिक परिणाम यह होता है कि सटीकता शहर की अपनी सामग्री का एक फ़ंक्शन है, जिसे शहर नियंत्रित करता है, न कि किसी विक्रेता के मॉडल के, जो वह नहीं करता है।

किसी सार्वजनिक एजेंसी की वास्तविकताओं के लिए डिज़ाइन किया गया

गोपनीयता. वार्तालाप अल्पकालिक होते हैं। सहायक उस जानकारी का इतिहास नहीं बनाता है जो एक व्यक्तिगत निवासी ने पूछा था। शहर में समग्र पैटर्न दिखाई देते हैं — कौन से विषय सामने आते हैं, कहाँ उत्तर पतले होते हैं — यह किसी एक व्यक्ति के प्रश्नों का रिकॉर्ड नहीं है। सरकारी सेवा के लिए, यह अंतर मायने रखता है।

लागत नियंत्रण. शहर का बजट AI शोध बजट नहीं है। सहायक को इसलिए डिज़ाइन किया गया है ताकि नियमित प्रश्नों के उत्तर यथासंभव सस्ते में दिए जा सकें और केवल कठिन प्रश्नों के लिए ही अधिक सक्षम मॉडल तैयार किए जा सकें, जिससे प्रति उत्तर लागत अनुमानित और मामूली बनी रहे।

कोई वेंडर लॉक-इन नहीं. अंतर्निहित भाषा मॉडल कॉन्फ़िगरेशन विकल्प है, संरचनात्मक निर्भरता नहीं। जैसे-जैसे फ़ील्ड आगे बढ़ता है — और यह हर तिमाही में चलता है — शहर बिना पुनर्निर्माण के इसके साथ आगे बढ़ सकता है।

एक्सेसिबिलिटी. सहायक ऐप पर लागू किए गए समान WCAG 2.1 AA मानक को पूरा करता है, जिसमें उनके आने पर प्रतिक्रियाओं के लिए स्क्रीन रीडर समर्थन भी शामिल है।

शहर चलाने वाले लोगों के लिए भी ## AI

AI का काम रेजिडेंट-फेसिंग ऐप तक सीमित नहीं था। शहर के कंटेंट और मार्केटिंग प्लेटफ़ॉर्म में एआई-असिस्टेड ऑथरिंग शामिल है, जो कर्मचारियों को एक संक्षिप्त विवरण से नोटिफिकेशन कॉपी, ईवेंट विवरण और सामग्री प्रविष्टियों का मसौदा तैयार करने में मदद करता है — जिसमें पुश नोटिफिकेशन तैयार करना, एक टेक्स्ट संदेश जो इसकी वर्ण सीमा के अनुरूप हो, और उसी घोषणा का ईमेल संस्करण शामिल है।

इसका व्यावहारिक प्रभाव: जो व्यक्ति पार्क इवेंट लिस्टिंग लिखता है, वह इसे संचार टीम के बिना तीन चैनलों के निवासियों के सामने रख सकता है। ऐक्सेस केवल अधिकृत स्टाफ़ भूमिकाओं तक ही सीमित है।

सुरक्षा दायरे का हिस्सा थी, बाद का विचार नहीं

एक सरकारी एप्लिकेशन के अंदर एक AI सुविधा उस सतह का विस्तार करती है जिसका बचाव किया जाना है, इसलिए इसे बाकी सभी चीज़ों की तरह ही समीक्षा से गुज़रा। रिलीज़ होने से पहले, स्वींट ने प्लेटफ़ॉर्म की एक स्वतंत्र सुरक्षा और प्राधिकरण मूल्यांकन शुरू किया — जानबूझकर हमारे खुद के निर्माण के लाइव होने से पहले उसका परीक्षण किया — और शहर में काम दिखाए जाने से पहले हर खोज को बंद कर दिया।

यह सीक्वेंसिंग, हमारे विचार में, इस प्रोजेक्ट का वह हिस्सा है जिसे कॉपी करना सबसे ज्यादा पसंद है। AI को अपनाने वाली एजेंसियां जोखिम की एक श्रेणी ले रही हैं, जिसके लिए उनकी मौजूदा खरीद जांच सूची नहीं लिखी गई थी, और यह पता लगाने का समय लॉन्च से पहले है।

हम अगले शहर को क्या बताएंगे

आस्क डेटोना को जुलाई 2026 में डिलीवर किया गया था और इसे शहर के लिए लाइव प्रदर्शित किया गया था, जहां इसे बाकी मील के पत्थर के साथ मंजूरी दी गई थी। अगले म्यूनिसिपल AI अनुबंध में हम चार चीजों को शामिल करेंगे:

1। इसे ग्राउंड करें या शिप न करें. आधिकारिक स्रोतों से जुड़े जवाब, उद्धरणों के साथ, एक शहर के पीछे खड़े होने वाले टूल और दायित्व के बीच का अंतर होते हैं।

2। इनकार करना एक विशेषता है. “मेरे पास वह नहीं है” विश्वास को बरकरार रखता है। मनगढ़ंत परमिट शुल्क इसे स्थायी रूप से नष्ट कर देता है।

3। मॉडल को स्वैपेबल रखें. AI प्रदाता को कॉन्फ़िगरेशन विकल्प के रूप में मानें और आप मुफ्त में फ़ील्ड के साथ आगे बढ़ सकते हैं।

4। जो एजेंसी पहले से चला रही है उस पर काम करें. आईटी विभाग को जितने कम नेट-न्यू सिस्टम संचालित करने, सुरक्षित करने और जिनके लिए बजट देना होता है, लॉन्च की घोषणा से पहले क्षमता के बचे रहने की संभावना उतनी ही अधिक होती है।

इसके पीछे की तकनीक

टूलकिट के बारे में उत्सुक लोगों के लिए: मोबाइल एप्लिकेशन iOS औरAndroid के लिए टाइपस्क्रिप्ट में React Native और Expo के साथ बनाया गया है। इसके पीछे का प्लेटफ़ॉर्म सुपाबेस और PostgreSQL पर चलता है, जो पुनर्प्राप्ति के लिए वेक्टर खोज का उपयोग करता है। सहायक को व्यावसायिक रूप से उपलब्ध बड़े भाषा मॉडल पर पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी पर बनाया गया है, जिन्हें प्रति कार्यभार चुना जाता है। शहर का कंटेंट और मार्केटिंग प्लेटफ़ॉर्म एक रिएक्ट और टाइपस्क्रिप्ट एप्लिकेशन है। एक्सेसिबिलिटी WCAG 2.1 AA तक बनाई गई है।

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