मुख्य इकाइयों की शब्दावली

अवलोकन

यह शब्दावली Whisperer की मुख्य अवधारणाओं की परिभाषाएँ एकत्र करती है — कॉल सेशन से लेकर ज्ञान-आधार और प्लान तक। यह इसलिए मौजूद है ताकि बाकी दस्तावेज़ बिना अनुमान लगाए पढ़े जा सकें: जब आप किसी भी लेख में कोई शब्द देखें, तो उसका सटीक अर्थ यहाँ मिल जाएगा।

यह एक संदर्भ पृष्ठ है। चरण-दर-चरण प्रक्रिया के बजाय, इसमें "इकाइयाँ आपस में कैसे जुड़ती हैं" खंड शामिल है — यह दिखाता है कि अवधारणाएँ कैसे मिलकर एक एकल उत्पाद वर्कफ़्लो बनती हैं।

कब उपयोग करें

आप पहली बार दस्तावेज़ पढ़ रहे हैं और शब्दों की जाँच करना चाहते हैं।
किसी अन्य लेख में कोई अपरिचित शब्द आया (उदाहरण के लिए, "no-logs" या "मॉडल भूमिका")।
आप प्रॉम्प्ट, ज्ञान-आधार, या सब्सक्रिप्शन कॉन्फ़िगर कर रहे हैं और अवधारणाओं की सीमाएँ समझना चाहते हैं।

शब्द

Session (सेशन) — किसी कॉल पर असिस्टेंट का एक सत्र। इसका एक जीवनचक्र होता है: शुरुआत (session.start) → ऑडियो रिकॉर्डिंग → प्रश्न और उत्तर → डेटा सहेजने के साथ समाप्ति। एक सेशन से उसकी स्टेनोग्राम (ट्रांसक्रिप्ट), पूछे गए प्रश्न, और मॉडल के उत्तर जुड़े होते हैं। सेशन मिनट-गणना की इकाई है और डैशबोर्ड में इतिहास का आधार है।

Transcript segment (Segment / ट्रांसक्रिप्ट खंड) — पहचानी गई वाणी का एक टुकड़ा जिसे Whisperer स्ट्रीमिंग ऑडियो से तुरंत बनाता है। प्रत्येक खंड पर एक वक्ता और एक टाइमस्टैम्प अंकित होता है। खंड मिलकर सेशन की पूरी ट्रांसक्रिप्ट बनाते हैं, जो क्लाइंट में टिकर के रूप में दिखाई जाती है और इतिहास में सहेजी जाती है (no-logs मोड को छोड़कर)।

Speaker ([Me] / [Other] / वक्ता) — ट्रांसक्रिप्ट में वक्ता का लेबल। [Me] माइक्रोफ़ोन से आपकी आवाज़ है, [Other] सिस्टम ऑडियो की आवाज़ है (जो आपके हेडफ़ोन/स्पीकर में बज रही है)। यह लेबलिंग इसलिए संभव है क्योंकि क्लाइंट दो स्वतंत्र ऑडियो स्रोतों को कैप्चर करता है और प्रत्येक ऑडियो टुकड़े पर एक वक्ता लेबल अंकित करता है।

Mind-map (नोड: topic / action_item / decision / माइंड-मैप) — वह मीटिंग मैप जिसे Whisperer सेशन के बाद निकालता है। नोड (MeetingMapNode) तीन प्रकार के होते हैं: topic (चर्चा का विषय), action_item (किया जाने वाला कार्य), decision (लिया गया निर्णय)। डैशबोर्ड में मैप को विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है और आगे समृद्ध (enrich-mindmap) किया जा सकता है।

Prompt template (role prompt / प्रॉम्प्ट टेम्पलेट) — किसी विशिष्ट भूमिका के अनुरूप मॉडल के लिए एक मसौदा सिस्टम निर्देश। इसे आप Prompt Studio में सेट करते हैं और यह उपयोगकर्ता संदर्भ तथा ज्ञान-आधार ब्लॉक से पहले सिस्टम प्रॉम्प्ट में सम्मिलित हो जाता है।

Model role (मॉडल भूमिका) — वह उद्देश्य जिसके लिए कोई मॉडल चुना जाता है। Whisperer में सात भूमिकाएँ हैं: responses (सामान्य चैट उत्तर), coding (कोड), vision (स्क्रीनशॉट और छवियाँ), system_design (Mermaid डायग्राम के साथ संरचित उत्तर), generation (माइंड-मैप बनाना और समृद्ध करना), transcription (वाणी पहचान, Whisper), embedding (RAG के लिए टेक्स्ट वेक्टराइज़ेशन)। आप प्रत्येक भूमिका के लिए एक अलग मॉडल सेट कर सकते हैं।

Knowledge base / Note (Note / ज्ञान-आधार / नोट) — डैशबोर्ड में आपका व्यक्तिगत ज्ञान-भंडार। एक नोट में शीर्षक, Markdown टेक्स्ट, और टैग होते हैं। [[...]] रूप के विकी-लिंक नोट्स को एक ग्राफ़ में जोड़ते हैं (पड़ोसी, सबसे छोटा रास्ता, केंद्रीयता)। ज्ञान-आधार तब तक रखा जाता है जब तक आप उसे हटा न दें।

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — वह तंत्र जिसके द्वारा मॉडल के उत्तर को आपके ज्ञान-आधार के तथ्यों से समृद्ध किया जाता है। नोट्स को टुकड़ों में बाँटा जाता है (~512 टोकन, ओवरलैप 64), एम्बेडिंग में बदला जाता है, और एक वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है; प्रत्येक क्वेरी के लिए सिस्टम कोसाइन खोज का उपयोग करके top-k प्रासंगिक टुकड़े ढूँढता है और उन्हें प्रॉम्प्ट में सम्मिलित करता है। इस तरह सुझाव केवल मॉडल के सामान्य ज्ञान पर नहीं, बल्कि आपकी सामग्री पर आधारित होते हैं।

User context (उपयोगकर्ता संदर्भ) — मनमाना डेटा जो आप असिस्टेंट को पहले से प्रदान करते हैं (उदाहरण के लिए, आपकी भूमिका, उत्पाद, या रेज़्यूमे का विवरण)। अपनी प्रोफ़ाइल में सेट करने पर, यह सभी सेशनों में उत्तरों के स्वर और गहराई को प्रभावित करता है।

Subscription / Plan (Plan / सब्सक्रिप्शन / प्लान) — उत्पाद तक आपकी पहुँच का स्तर: Free, Start, Pro, Max। प्लान मिनट सीमा, ज्ञान-आधार तक पहुँच, मल्टी-स्क्रीनशॉट, System Design मोड, और फ्रंटियर मॉडल निर्धारित करता है। उत्पाद का मूल (सेशन, ज्ञान-आधार) एक सक्रिय भुगतान-आधारित सब्सक्रिप्शन की आवश्यकता रखता है।

Minute quota (मिनट कोटा) — किसी प्लान के भीतर पहचान-समय की सीमा। Free पर यह प्रति माह 60 मिनट है; भुगतान-आधारित प्लानों पर मिनट असीमित हैं। एक सेशन के मिनट कोटा में गिने जाते हैं, no-logs मोड सहित (एक अलग काउंटर, no_logs_minutes_used)। कोटा नरम है: मौजूदा सेशन पूरा हो जाएगा, लेकिन आप तब तक नया शुरू नहीं कर पाएँगे जब तक यह फिर से न भर जाए।

No-logs (ephemeral) mode (no-logs / क्षणिक मोड) — एक निजी सेशन मोड जिसमें ट्रांसक्रिप्ट और उत्तर डेटाबेस में नहीं लिखे जाते और सेशन समाप्त होने के बाद हटा दिए जाते हैं। संवेदनशील बातचीत के लिए उपयोगी। महत्वपूर्ण: मिनट फिर भी कोटा से खर्च होते हैं।

Frontier models (फ्रंटियर मॉडल) — फ्लैगशिप, सबसे शक्तिशाली LLM (उदाहरण के लिए, Claude Opus, शीर्ष-स्तरीय GPT, और समकक्ष)। Whisperer में ये केवल Max प्लानों पर अनलॉक होते हैं।

Referral (रेफ़रल) — एक उपयोगकर्ता जिसे आपने आमंत्रित किया। किसी रेफ़रल की प्रत्येक योग्य खरीद (Pro या Max प्लान) पर आपको 500 ₽ का इनाम मिलता है; प्रति आमंत्रित व्यक्ति एक इनाम।

Promo code (प्रोमो कोड) — एक छूट कोड। दो प्रकार: percent (मूल्य पर प्रतिशत छूट) और bonus_days (बोनस सब्सक्रिप्शन दिन)। मुद्रा-रूपांतरण मार्कअप छूट और बोनस पर लागू नहीं होता।

इकाइयाँ आपस में कैसे जुड़ती हैं

Whisperer की अवधारणाएँ एक एकल प्रवाह बनाती हैं — बातचीत से ज्ञान तक:

आप एक सेशन शुरू करते हैं। क्लाइंट दो ऑडियो स्रोतों को कैप्चर करता है और उन्हें वक्ताओं [Me] / [Other] से लेबल करता है।
पहचान (transcription मॉडल भूमिका) ऑडियो को ट्रांसक्रिप्ट खंडों में बदलती है।
जब आप कोई प्रश्न पूछते हैं, सिस्टम प्रॉम्प्ट इकट्ठा किया जाता है: चुनी गई मॉडल भूमिका का प्रॉम्प्ट टेम्पलेट → उपयोगकर्ता संदर्भ → आपके ज्ञान-आधार से RAG ब्लॉक।
मॉडल उत्तर देता है; no-logs मोड में न ट्रांसक्रिप्ट और न ही उत्तर सहेजे जाते हैं, लेकिन प्लान द्वारा निर्धारित कोटा से मिनट फिर भी काटे जाते हैं।
सेशन के बाद, Whisperer मीटिंग सारांश के लिए एक माइंड-मैप (topic / action_item / decision) निकालता है।
इन सबके लिए पहुँच का स्तर सब्सक्रिप्शन द्वारा निर्धारित होता है; प्रोमो कोड और रेफ़रल इसे बढ़ाने या सस्ता करने में मदद करते हैं, और फ्रंटियर मॉडल Max पर सक्षम होते हैं।

स्क्रीनशॉट

📸 [स्क्रीनशॉट: [Me] और [Other] लेबल के साथ लाइव ट्रांसक्रिप्ट]

📸 [स्क्रीनशॉट: topic/action_item/decision नोड्स के साथ मीटिंग माइंड-मैप]

📸 [स्क्रीनशॉट: विकी-लिंक से बना ज्ञान-आधार ग्राफ़]

आम गलतियाँ

सेशन को ट्रांसक्रिप्ट के साथ भ्रमित करना। सेशन पूरा सत्र है, मिनट-गणना के साथ; ट्रांसक्रिप्ट (खंडों का एक सेट) उसका केवल एक हिस्सा है।
no-logs को "मुफ़्त" समझना। no-logs में मिनट सामान्य रूप से खर्च होते हैं; केवल डेटा नहीं सहेजा जाता।
Pro पर फ्रंटियर मॉडल की अपेक्षा करना। फ्रंटियर केवल Max पर उपलब्ध है।
उपयोगकर्ता संदर्भ के माध्यम से कमांड देने की कोशिश करना। संदर्भ आपके बारे में तथ्य प्रदान करता है; असिस्टेंट कैसे उत्तर देता है इसे नियंत्रित करने के लिए Prompt Studio टेम्पलेट का उपयोग करें।

सर्वोत्तम अभ्यास

प्रॉम्प्ट और मॉडल भूमिकाएँ कॉन्फ़िगर करने से पहले शब्दावली जाँचें — यह डिबगिंग का समय बचाता है।
अपना उपयोगकर्ता संदर्भ और ज्ञान-आधार पहले से भरें: RAG आपके तथ्यों को हर उत्तर में खींचता है।
नोट्स के बीच विकी-लिंक का उपयोग करें ताकि ज्ञान-ग्राफ़ खोज और नेविगेशन में मदद करे।
संवेदनशील कॉल के लिए, no-logs सक्षम करें, यह ध्यान में रखते हुए कि मिनट फिर भी खर्च होते हैं।