అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి మేము అనలిటిక్స్ను ఉపయోగిస్తాము. మీ ఎంపికను ఎప్పుడైనా నవీకరించవచ్చు.
గలఒససఅరయ
డఎఫఇనఇషన్స కోసం ఆ నిబంధనలు ఆ మఅటటర్ వఎన నిర్మించడం అకకౌనటబుల్ AI పని ఆటోమేషన్ సిస్టమ్లు.
Agent Delegation
security
Agent delegation అనేది user లేదా మరో agent తరఫున పని చేయడానికి AI agent కి పరిమితమైన, కాలపరిమితితో కూడిన అధికారాన్ని నియంత్రితంగా ఇవ్వడం. delegation ఏ capabilities, tenants, actions అనుమతించబడ్డాయో స్పష్టంగా చెబుతుంది, కాబట్టి agent స్పష్టమైన, వెనక్కి తీసుకోగల, audit చేయగల పరిమితుల్లో పనిచేస్తుంది.
సయనఒనయమస: delegated authority, scoped delegation, agent authorization, agent grant
delegation scope ఏమి నిర్వచిస్తుంది?
agent ఉపయోగించగల capabilities, అది పని చేయగల tenant, అది ప్రతిపాదించగల లేదా అమలు చేయగల actions, మరియు expiry ను నిర్వచిస్తుంది; అందువల్ల authority సంకుచితంగా, కాలపరిమితితో, revocable గా ఉంటుంది.
delegation accountability ను ఎలా నిలబెడుతుంది?
ప్రతి delegated action agent కి మరియు delegation ఇచ్చిన principal కి రెండింటికీ attributed అవుతుంది, audit trail లో నమోదు అవుతుంది; sensitive actions మాత్రం approval policy గుండా వెళ్తాయి.
Agent2Agent Protocol (A2A)
ai
Agent2Agent protocol అనేది autonomous agents ఒకరిని మరొకరు కనుగొనడానికి, tasks మార్పిడి చేసుకోవడానికి, organizational boundaries దాటి పనిని సమన్వయం చేసుకోవడానికి open standard. ఒక agent తన capabilities ను ఎలా advertise చేస్తుందో, మరో agent task ను ఎలా delegate చేసి completion వరకు track చేస్తుందో ఇది నిర్వచిస్తుంది.
MCP model ను tools మరియు data తో కలుపుతుంది. A2A agents ను agents తో కలుపుతుంది; ఒక model ఒక tool ను call చేయడం కంటే, ఒక agent మరో agent కు task అప్పగించి status ను అనుసరించే విధానాన్ని నిర్వచిస్తుంది.
A2A tasks ఎలా track చేయబడతాయి?
A2A task ఒక tracked work record కి map అవుతుంది; అందువల్ల దాని lifecycle, evidence, outcome అన్నీ, వ్యక్తి లేదా form నుండి వచ్చిన పనిలాగే, audit చేయగలవిగా ఉంటాయి.
Answer Engine Optimization (AEO)
marketing
Answer engine optimization అనేది AI answer engines మరియు chat assistants content ను కనుగొని, cite చేసి, ఖచ్చితంగా summarize చేయగలిగేలా content ను నిర్మించడం. SEO ranked links ను లక్ష్యంగా పెట్టుకుంటే, AEO synthesized answer నే లక్ష్యంగా పెడుతుంది; స్పష్టమైన definitions, structured data, machine-readable source files కోసం optimize చేస్తుంది.
సయనఒనయమస: AEO, generative engine optimization, GEO, AI search optimization
AEO, SEO తో ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
SEO results page లో clickable link గా rank కావడాన్ని optimize చేస్తుంది. AEO AI-generated answer లో selected, quoted, cited కావడాన్ని optimize చేస్తుంది; దీనికి precise definitions, structured data, clean machine-readable feeds ఉపకరిస్తాయి.
answer engine ఒక page ను cite చేయడానికి ఏ signals సహాయపడతాయి?
Definition-first writing, valid schema.org structured data, llms.txt index, FAQ markup, stable canonical URLs అన్నీ answer engine content ను retrieve చేసి attribute చేయడాన్ని సులభం చేస్తాయి.
Approval Workflow
governance
Approval workflow అనేది proposed action అమలుకాకముందు దాటాల్సిన governed checkpoints క్రమం. ప్రతి step risk, role, లేదా policy ఆధారంగా నిర్ణయాన్ని సరైన reviewer కి route చేస్తుంది, ఎవరు ఏమి approve చేశారో record చేస్తుంది, కాబట్టి outcome పూర్తిగా accountable అవుతుంది.
సయనఒనయమస: approval flow, review workflow, authorization workflow, sign-off process
approval requirement ను ఏమి trigger చేయగలదు?
workflow, channel, risk class, monetary threshold, లేదా action type ఆధారంగా requirements వర్తించవచ్చు; అందువల్ల నిజంగా oversight అవసరమైన steps మాత్రమే reviewer కోసం pause అవుతాయి.
approval workflow audit చేయగలిగేదిగా ఎలా ఉంటుంది?
ప్రతి request, approval, edit, rejection actor మరియు timestamp తో record అవుతుంది; ప్రతి governed action ను ఎవరు authorize చేశారో నిరూపించే end-to-end trail ఏర్పడుతుంది.
Chunking
ai
Chunking అనేది source documents ను embedding చేయడానికి ముందు చిన్న retrieval units గా విభజించే ప్రక్రియ. chunk size మరియు boundary strategy knowledge base లో recall, precision, embedding cost ను balance చేస్తూ retriever సంబంధిత fact ను ఎంత ఖచ్చితంగా గుర్తించగలదో నిర్ణయిస్తాయి.
సయనఒనయమస: text chunking, document segmentation, passage splitting, chunk strategy
మంచి chunk అంటే ఏమిటి?
మంచి chunk semantically self-contained గా ఉంటుంది, ఒకే fact boundaries మధ్య split కాకుండా size చేయబడుతుంది, filter, refresh, cite చేయడానికి stable metadata కలిగి ఉంటుంది.
chunking answer quality పై ఎలా ప్రభావం చూపుతుంది?
చాలా పెద్ద chunks relevance ను dilute చేసి tokens వృథా చేస్తాయి; చాలా చిన్న chunks context ను విరగదీసి meaning కోల్పోతాయి. Boundary choices generated answers యొక్క recall మరియు groundedness ను నేరుగా ప్రభావితం చేస్తాయి.
Embedding
ai
Embedding అనేది text, images, లేదా ఇతర data యొక్క meaning ను high-dimensional space లో చూపే numeric vector. సమాన meaning ఉన్న items దగ్గర దగ్గరగా ఉండే vectors ను ఉత్పత్తి చేస్తాయి; అందువల్ల systems exact matches కంటే semantic similarity ఆధారంగా content ను compare, cluster, retrieve చేయగలవు.
సయనఒనయమస: vector embedding, text embedding, semantic vector, dense representation
embedding model version ఎందుకు ముఖ్యం?
వేర్వేరు models నుంచి వచ్చిన vectors comparable కావు. ప్రతి embedding తో model version నిల్వ చేయడం drift గుర్తించడానికి, embedding model upgrade చేసినప్పుడు safely reindex చేయడానికి సహాయపడుతుంది.
embeddings ను original text కి తిరిగి మార్చగలమా?
ఖచ్చితంగా కాదు; కానీ embeddings sensitive information leak చేయగలవు, కాబట్టి అవి represent చేసే source content కి ఉన్న tenant isolation మరియు access controls నే వాటికీ వర్తించాలి.
Evidence Citation
ai
Evidence citation అనేది AI system చేసే ప్రతి claim కు verify చేయగల source references జతచేయడం. ప్రతి cited passage అది వచ్చిన document, record, లేదా knowledge asset కి link అవుతుంది; ఒక వ్యక్తి answer grounded అని confirm చేసి తర్వాతే దాన్ని నమ్మగలడు లేదా దానిపై act చేయగలడు.
కనీసం source identifier మరియు ఉపయోగించిన exact passage ఉండాలి; stable link మరియు timestamp ఉంటే reviewers answer ఉత్పత్తి సమయంలో evidence current గా ఉందని confirm చేయగలరు.
governed automation కోసం citations ఎందుకు అవసరం?
Citations answer ను auditable చేస్తాయి. అవి లేకపోతే automated response unaccountable; అవి ఉంటే reviewer grounding verify చేయగలడు, audit trail ఏ evidence decision ను నడిపిందో నిరూపించగలదు.
Grounding
ai
Grounding అనేది AI model output ను దాని parametric memory కంటే verify చేయగల source evidence కి పరిమితం చేసే practice. grounded answer retrieved passages తో supported అవుతుంది, cite చేసి check చేయగలిగేది; fabricated లేదా confidently wrong responses కి ఇది ప్రధాన రక్షణ.
Retrieval model కి relevant source passages మాత్రమే ఇస్తుంది, prompt ఆ evidence నుంచే answer చేయమని చెబుతుంది, verification step supporting citation లేని claims ను reject చేస్తుంది.
grounding evidence లేకపోతే ఏమవుతుంది?
మంచి grounded system response invent చేయకుండా answer చేయనని చెబుతుంది లేదా వ్యక్తికి escalate చేస్తుంది; confident guess బదులు explicit gap ను surface చేస్తుంది.
Hallucination
ai
Hallucination అనేది language model నుండి వచ్చే confident కానీ unsupported లేదా fabricated output - వినడానికి plausible గా ఉన్నా provided evidence లేదా reality లో ఆధారం లేని claim. Knowledge work automation లో hallucinations ప్రధాన risk; cited evidence తో grounding ప్రధాన mitigation.
సయనఒనయమస: AI hallucination, fabrication, confabulation, ungrounded output
language models ఎందుకు hallucinate చేస్తాయి?
Models verified facts కాదు, likely text ను predict చేస్తాయి. Retrieved evidence వాటిని constrain చేయకపోతే, అవి gaps ను statistically plausible కానీ unverified statements తో నింపుతాయి.
hallucination ను ఎలా తగ్గించాలి?
Answers ను retrieved sources లో ground చేయాలి, citations అవసరం చేయాలి, claims ను evidence తో verify చేయాలి, low-confidence లేదా unsupported cases ను guess ఇవ్వకుండా వ్యక్తికి route చేయాలి.
Human-in-the-Loop
governance
Human-in-the-loop అనేది AI system proposals ప్రభావం చూపేముందు people review, approve, లేదా correct చేసే design pattern. High-risk లేదా low-confidence decisions కోసం human judgement ను critical path లో ఉంచుతుంది; routine volume ను automation handle చేస్తుంది.
సయనఒనయమస: HITL, human in the loop, human oversight, human review
ఏప్పుడు step human-in-the-loop కావాలి?
Decision high-risk, irreversible, low-confidence, లేదా policy governed అయితే. Routine, well-grounded, low-risk steps automatic గా నడవవచ్చు; human exceptions ను review చేస్తాడు.
ఇది full automation తో ఎలా భిన్నంగా ఉంది?
Full automation review లేకుండా act చేస్తుంది. Human-in-the-loop ఒక explicit checkpoint చొప్పిస్తుంది; వ్యక్తి proposal ను approve, edit, లేదా reject చేయగలడు, sensitive outcomes కోసం accountability నిలుస్తుంది.
Hybrid Retrieval
ai
Hybrid retrieval relevant passages ను retrieve చేయడానికి semantic vector search మరియు lexical keyword search ను కలుపుతుంది. Vector search meaning మరియు paraphrase ను పట్టుకుంటుంది, keyword search exact terms మరియు identifiers ను పట్టుకుంటుంది, fusion step రెండు result sets ను merge చేస్తుంది, కాబట్టి precise tokens కానీ conceptual matches కానీ మిస్ కావు.
Vector search SKUs లేదా error codes వంటి rare exact terms ను miss చేయగలదు; keyword search paraphrases ను miss చేస్తుంది. రెండింటిని fuse చేయడం ప్రతి ఒక్కటి బలాన్ని తిరిగి తెస్తుంది, real-world queries లో recall పెరుగుతుంది.
రెండు result sets ఎలా combine అవుతాయి?
reciprocal rank fusion లేదా weighted score blend వంటి fusion method merged candidates ను rerank చేస్తుంది; final precision కోసం చాలాసార్లు cross-encoder reranker తరువాత ఉంటుంది.
Intake Automation
platform
Intake automation అనేది unstructured inbound requests ను manual data entry లేకుండా structured, machine-readable records గా మార్చే ప్రక్రియ. ఇది request ను classify చేస్తుంది, అవసరమైన fields ను extract చేస్తుంది, result ను workflow లో route చేస్తుంది, కాబట్టి work ను consistently answer చేయగలము లేదా action చేయగలము.
Email, chat messages, web forms, uploaded documents, connected systems నుంచి synced records అన్నీ downstream handling కోసం అదే structured shape లో normalize చేయవచ్చు.
intake automation people ను replace చేస్తుందా?
కాదు. ఇది manual data-entry మరియు triage burden తొలగిస్తుంది; people judgement-heavy exceptions, approvals, policy వాళ్లకు route చేసే high-risk decisions పై దృష్టి పెడతారు.
Intent Classification
ai
Intent classification అనేది inbound request నిజంగా ఏమి అడుగుతోందో నిర్ణయించే step, unstructured text ను defined category of work కి map చేస్తుంది. Accurate classification ప్రతి WorkItem ను సరైన workflow, evidence sources, policy కి route చేస్తుంది; reliable automation కి ఇది foundation.
ఇది మొత్తం downstream path ను నిర్ణయిస్తుంది. Misclassified request wrong evidence retrieve చేసి wrong policy apply చేస్తుంది; కాబట్టి classification accuracy తరువాతి అన్నింటి quality కి gate.
classification accuracy ఎలా కొలుస్తారు?
labeled set పై evaluation gates ద్వారా, ప్రతి intent కి precision మరియు recall track చేసి, workflow live కావడానికి ముందు similar categories మధ్య confusion ను గమనించడం ద్వారా.
Model Context Protocol (MCP)
ai
Model Context Protocol అనేది AI assistants external tools మరియు data sources కు uniform interface ద్వారా connect కావడానికి open standard. MCP server typed tools మరియు resources expose చేస్తుంది, వాటిని model client discover చేసి call చేయగలదు; capabilities bespoke per-integration code లేకుండా add చేయవచ్చు.
సయనఒనయమస: MCP, model context protocol, MCP server, tool protocol
MCP server ఏమి expose చేస్తుంది?
model invoke చేయగల typed tools మరియు అది read చేయగల resources; ప్రతి ఒక్కటి schema మరియు annotations తో describe అవుతుంది, కాబట్టి client capabilities discover చేసి safely call చేయగలదు.
governed automation కోసం MCP ఎందుకు ముఖ్యం?
ఇది external assistants platform పై act చేయడానికి standard, schema-described మార్గం ఇస్తుంది; tool calls validate చేయవచ్చు, tenant కు scope చేయవచ్చు, ఇతర action లాగే approval policy ద్వారా route చేయవచ్చు.
MongoDB Vector Search
infrastructure
Content ను vector embeddings గా మార్చి, efficient similarity search కోసం metadata తో MongoDB Atlas Search vector indexes లో నిల్వ చేసే ప్రక్రియ.
knowledge retrieval కోసం MongoDB Atlas Search ఎందుకు వాడాలి?
MongoDB Atlas Search వేగమైన vector similarity search ను, vector మరియు traditional queries కలపగలిగే సామర్థ్యంతో, integrated metadata filtering తో, existing MongoDB infrastructure లో seamless scaling తో అందిస్తుంది.
ఏ metadata ముఖ్యం?
filtering, freshness checks, controlled reindexing కోసం tenant ID, language, URL, content hash, updated timestamp, model version నిల్వ చేయండి.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
ai
Retrieval-augmented generation అనేది language model output ను దాని parametric memory పైనే ఆధారపడనివ్వకుండా retrieved source documents లో ground చేసే technique. System knowledge base నుంచి relevant passages fetch చేసి context గా ఇస్తుంది, model ఆ evidence మాత్రమే ఉపయోగించి answer చేయమని అడుగుతుంది.
RAG knowledge ను instantly update చేయగల external store లో ఉంచుతుంది; answers current గా ఉంటాయి, ప్రతి claim source కి trace అవుతుంది. Fine-tuning knowledge ను weights లో bake చేస్తుంది, refresh చేయడం మందగిస్తుంది, attribute చేయడం కష్టమవుతుంది.
RAG pipeline లో ఏముంటుంది?
సాధారణంగా ingestion మరియు chunking, embedding, vector లేదా hybrid search కోసం index, retriever, retrieved passages పై model ను condition చేసి cited evidence తో answer return చేసే generation step ఉంటాయి.
Single Sign-On (SSO)
security
SAML లేదా OpenID Connect వంటి identity federation protocols ద్వారా ఒకే login credentials తో users అనేక applications ను access చేయగలిగే authentication method.
ఇది identity ను centralize చేస్తుంది, enterprise security policies (MFA, conditional access) enforce చేస్తుంది, shells, packs, governed workspaces అంతట user provisioning ను వేగవంతం చేస్తుంది.
SAML vs OIDC?
SAML XML-based మరియు పాత enterprise stacks లో సాధారణం; OIDC (OAuth2 పై నిర్మించబడింది) తేలికగా, modern గా ఉంటుంది. రెండింటికీ support ఇవ్వడం customer IdPs తో compatibility ను maximize చేస్తుంది.
SLA Breach
operations
SLA breach అనేది service-level agreement లో నిర్వచించిన commitment ను work మిస్ చేసినప్పుడు జరుగుతుంది, ఉదాహరణకు response లేదా resolution deadline. Breaches ను automatically detect చేసి escalate చేయడం accountability ను visible గా ఉంచి, commitments మిస్ కావడానికి ముందే at-risk work సరైన people కి చేరేలా చేస్తుంది.
సయనఒనయమస: service level breach, SLA violation, missed SLA, deadline breach
SLA breaches automatically ఎలా detect చేస్తారు?
ప్రతి WorkItem తన commitment timers ను కలిగి ఉంటుంది; system elapsed time ను thresholds తో పోల్చి చూస్తుంది, deadline దగ్గరపడుతుంటే escalations raise చేస్తుంది, deadline మిస్ అయితే breach ను record చేస్తుంది.
breach imminent అయితే ఏమవుతుంది?
Policy WorkItem ను escalate చేయవచ్చు, owners కు notify చేయవచ్చు, లేదా queue ను reprioritize చేయవచ్చు; commitment నిజంగా మిస్ కావడానికి ముందు attention at-risk work వైపు మారుతుంది.
Tenant Isolation
security
Tenant isolation అనేది multi-tenant system లో ప్రతి customer's data మరియు configuration ఇతర tenants కు inaccessible గా, logically separated గా ఉండే guarantee. Storage, retrieval, access control వంటి ప్రతి layer లో ఇది enforce అవుతుంది, కాబట్టి ఒక organization మరో organization పనిని చూడలేకపోతుంది లేదా ప్రభావితం చేయలేకపోతుంది.
సయనఒనయమస: multi-tenant isolation, tenant scoping, data partitioning, tenancy boundary
retrieval సమయంలో tenant isolation ఎలా enforce అవుతుంది?
ప్రతి query requesting tenant కి scope అవుతుంది; stored content tenant identifier ను కలిగి ఉంటుంది, కాబట్టి vector మరియు keyword search ఆ tenant యొక్క evidence మాత్రమే return చేయగలవు.
isolation data గురించి మాత్రమేనా?
కాదు. ఇది configuration, policy, embeddings, audit logs అన్నింటిని కవర్ చేస్తుంది; shared infrastructure పై ఉన్నప్పటికీ ఒక tenant పని మరో tenant కి leak కాకుండా ఉంటుంది.
Vector Search
ai
Vector search exact words కంటే meaning ఆధారంగా content ను కనుగొంటుంది. Text high-dimensional embeddings గా మారుతుంది, cosine distance వంటి similarity metric query vector కి stored vectors ఎంత దగ్గరగా ఉన్నాయో rank చేస్తుంది; keywords match కాకపోయినా conceptually related passages return అవుతాయి.
Embedding అనేది text యొక్క meaning ను represent చేసే numeric vector; embedding model దాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. Similar meaning ఉన్న texts vector space లో దగ్గరగా పడతాయి.
approximate nearest neighbor (ANN) search అంటే ఏమిటి?
ANN search పెద్ద speed gains కోసం కొద్దిపాటి accuracy trade చేస్తుంది; stored vectors సంఖ్య millions కు పెరిగినా similarity lookups fast గా ఉండటానికి index structures వాడుతుంది.
Vertical Pack
platform
Vertical pack అనేది platform ను ఒక నిర్దిష్ట work domain కి tailor చేసే packaged configuration - దాని intents, extraction fields, evidence sources, policies, actions. IT access లేదా vendor security వంటి focused workflow ను underlying engine మళ్లీ నిర్మించకుండా launch చేయడానికి packs సహాయపడతాయి.
అది గుర్తించే intents, extract చేసే fields, answers ground చేసే evidence, enforce చేసే approval policies, ఆ work domain కోసం propose చేయగల governed actions ను configure చేస్తుంది.
packs customize చేయవచ్చా?
అవును. Pack ఒక starting configuration; teams Studio లో intents, prompts, evidence sources, policies adjust చేసి తమ real processes కు సరిపడేలా మార్చుతారు.
Work Packet
platform
Work packet అనేది WorkItem చుట్టూ assemble చేసిన context bundle; దాని ఆధారంగా reason చేసి act చేయవచ్చు: original request, extracted fields, retrieved evidence, applicable policy, proposed actions. ఒక single piece of work కోసం ఇది complete, self-contained briefing.
సయనఒనయమస: work bundle, context packet, task packet, work context
work packet, WorkItem తో ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
WorkItem request itself యొక్క tracked record. Work packet ఆ record చుట్టూ gathered context - evidence, policy, proposals - answer లేదా action నడపడానికి assemble చేసినది.
context ను packet గా ఎందుకు bundle చేయాలి?
Self-contained packet model లేదా reviewer systems అంతా వెతకకుండా decision తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది; audit trail కోసం decision time లో ఏ evidence available ఉందో ఖచ్చితంగా preserve చేస్తుంది.
WorkItem
platform
WorkItem అనేది Threada లో unit of work: email, chat, document, లేదా form నుంచి వచ్చిన single inbound request, structured మరియు trackable record గా normalized అవుతుంది. ప్రతి WorkItem తన intent, extracted fields, evidence, దానిపై తీసుకున్న ప్రతి decision మరియు action యొక్క complete history ను కలిగి ఉంటుంది.
సయనఒనయమస: work item, task record, tracked request, unit of work
WorkItem support ticket తో ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
Ticket సాధారణంగా conversation ను track చేస్తుంది. WorkItem work itself ను track చేస్తుంది: classified intent, extracted fields, answer ను ground చేసే evidence, governed actions - ఇవన్నీ end to end auditable.
WorkItem ఏ lifecycle గుండా వెళ్తుంది?
Intake request ను normalize చేస్తుంది, intent classification route చేస్తుంది, evidence retrieval proposed response ను ground చేస్తుంది, action ఏదైనా WorkItem resolve మరియు record కావడానికి ముందు approval policy గుండా వెళ్తుంది.
చర్య ప్రతిపాదన
platform
చర్య ప్రతిపాదన అనేది అనుసంధానించిన వ్యాపార వ్యవస్థలో మార్పు చేయడానికి automation సృష్టించే, కానీ ఇంకా అమలు కాని, నిర్మితమైన సమీక్షించగల సూచన. అది లక్ష్య వ్యవస్థ, చేయాల్సిన operation, ఖచ్చితమైన parameters ను పేరుపెడుతుంది, కాబట్టి ఏదైనా జరగకముందే ఒక వ్యక్తి లేదా policy దాన్ని ఆమోదించగలదు, సవరించగలదు, లేదా తిరస్కరించగలదు.
సయనఒనయమస: ప్రతిపాదిత చర్య, చర్య సూచన, ముసాయిదా చర్య, పెండింగ్ చర్య
చర్యను నేరుగా అమలు చేయకుండా ముందుగా ఎందుకు ప్రతిపాదించాలి?
ముందుగా ప్రతిపాదించడం intent ను effect నుండి వేరు చేస్తుంది. approval policy మరియు reviewers ఖచ్చితమైన operation, parameters ను పరిశీలించగలరు; automation పొరపాటు system of record కి చేరకుండా అది అడ్డుకుంటుంది.
చర్య ప్రతిపాదనలో ఏమి ఉంటుంది?
లక్ష్య integration, చేయాల్సిన operation, resolved parameters, సహాయక evidence, మరియు అమలుకు ముందు approval అవసరమా అన్న policy decision ఉంటాయి.