जनरेटिव AI डेवलपमेंट
जनरेटिव AI एप्लिकेशन, आपकी टीमों के काम करने के तरीके में बने हुए
हम नॉलेज असिस्टेंट, ड्राफ़्टिंग टूल और कोपायलट बनाते हैं जो आपके अपने दस्तावेज़ों से जवाब देते हैं और वहीं चलते हैं जहाँ आपके डेटा नियम कहते हैं।
पहले जनरेटिव AI को सरल भाषा में समझना चाहते हैं? हमारा जनरेटिव AI ओवरव्यू बताता है कि यह किस काम का है। यह पेज बताता है कि हम आपके लिए क्या बनाते हैं और कैसे।
हम क्या बनाते हैं
RAG नॉलेज असिस्टेंट
आपकी नीतियों, मैनुअल, टिकट और विकी से जवाब, हर दावे के पीछे के स्रोत के लिंक के साथ। एक्सेस आपकी पहले से मौजूद अनुमतियों के अनुसार होता है।
कंटेंट और डॉक्यूमेंट जनरेशन
प्रस्ताव, रिपोर्ट, अनुबंध और प्रोडक्ट कॉपी आपके टेम्पलेट और डेटा से ड्राफ़्ट होते हैं, फिर कुछ भी बाहर जाने से पहले मानव समीक्षा के लिए भेजे जाते हैं।
मौजूदा ऐप्स के भीतर कोपायलट
आपके CRM, हेल्पडेस्क या इंटरनल टूल में एक असिस्टेंट पैनल जो ड्राफ़्ट बनाता है, सारांश देता है और जानकारी खोजता है, ताकि लोगों को ऐप बदलना न पड़े।
डॉक्यूमेंट अंडरस्टैंडिंग
आने वाले दस्तावेज़ों का वर्गीकरण, डेटा निष्कर्षण और सारांश, कॉन्फ़िडेंस स्कोर और किसी भी अनिश्चित चीज़ के लिए रिव्यू क्यू के साथ।
फ़ाइन-ट्यूनिंग और ओपन-वेट होस्टिंग
जब किसी API मॉडल की लागत बहुत ज़्यादा हो, या डेटा आपके सिस्टम से बाहर नहीं जा सकता, तो हम आपके इंफ्रास्ट्रक्चर पर vLLM या Ollama के साथ ओपन-वेट मॉडल फ़ाइन-ट्यून और होस्ट करते हैं।
इवैल्यूएशन और लागत नियंत्रण
जवाब की गुणवत्ता के लिए टेस्ट सेट, लेटेंसी और लागत के लिए OpenTelemetry ट्रेस, साथ ही बिल को अनुमानित रखने के लिए रूटिंग और कैशिंग।
नॉलेज असिस्टेंट कैसे बनाया जाता है
जवाब की ज़्यादातर गुणवत्ता रिट्रीवल से आती है। मॉडल उतना मायने नहीं रखता जितना लोग सोचते हैं।
इनजेस्ट
स्रोतों को जोड़ें, दस्तावेज़ों को समझदारी से विभाजित करें और मालिक, तारीख और एक्सेस अधिकार जैसा मेटाडेटा रखें।
रिट्रीव
NebulaDB जैसे वेक्टर इंडेक्स पर हाइब्रिड सर्च, इस आधार पर फ़िल्टर कि उपयोगकर्ता को क्या देखने की अनुमति है।
जवाब
मॉडल केवल उसी से जवाब देता है जो रिट्रीव हुआ है और उसका स्रोत बताता है। अगर कुछ प्रासंगिक नहीं मिलता, तो वह यही बताता है।
मापें
तय जवाबों वाले असली सवालों का एक टेस्ट सेट, हर बदलाव पर स्कोर किया जाता है, साथ ही इसे इस्तेमाल करने वाले लोगों का फ़ीडबैक।
डेटा, गुणवत्ता और लागत
यह कहाँ चलता है
मॉडल API, Amazon Bedrock या Azure AI Foundry, या आपके अपने सर्वर पर ओपन-वेट मॉडल। आप हर उपयोग के मामले के लिए तय करते हैं।
कुंजियाँ और सीक्रेट्स
API कुंजियाँ आपके सीक्रेट्स स्टोर में रहती हैं और WSL Vault के ज़रिए एप्लिकेशन तक पहुँचती हैं, कॉन्फ़िग फ़ाइलों के ज़रिए नहीं।
गुणवत्ता जिसे आप जाँच सकते हैं
जवाबों में उनके स्रोत दिए जाते हैं, और टेस्ट-सेट के नतीजे आपकी रिपॉज़िटरी में रहते हैं ताकि कोई भी उन्हें दोबारा चला सके।
लागत जिसका आप अनुमान लगा सकते हैं
हर रिक्वेस्ट की लागत ट्रैकिंग, कैशिंग, और सरल रिक्वेस्ट को छोटे मॉडलों पर भेजना। LLM ऑब्ज़र्वेबिलिटी और लागत नियंत्रण पर हमारा लेख यह तरीका दिखाता है।
लेख पढ़ें: लागत जिसका आप अनुमान लगा सकते हैं
जनरेटिव AI प्रोजेक्ट्स के बारे में सवाल
हम पहले से ChatGPT या Copilot इस्तेमाल करते हैं। कुछ बनाने की ज़रूरत क्यों है?
सामान्य असिस्टेंट आपके दस्तावेज़, अनुमतियाँ या प्रक्रियाएँ नहीं जानते। बनाया गया एप्लिकेशन आपके स्रोतों से जवाब देता है, एक्सेस अधिकारों का पालन करता है, अपने किए काम का लॉग रखता है और उन्हीं टूल्स के भीतर रहता है जो आपकी टीमें पहले से इस्तेमाल करती हैं।
हमारे दस्तावेज़ कहाँ जाते हैं?
जहाँ आपके डेटा नियम अनुमति देते हैं। हम उन्हीं के अनुरूप प्रोवाइडर और सेटिंग चुनते हैं, या एक ओपन-वेट मॉडल होस्ट करते हैं ताकि दस्तावेज़ कभी आपके सिस्टम से बाहर न जाएँ।
क्या आप हमारे मौजूदा प्रोडक्ट में जनरेटिव AI जोड़ सकते हैं?
हाँ। हम फ़ीचर को आपके कोडबेस के भीतर, आपके ऑथेंटिकेशन के पीछे, टेस्ट और डॉक्स के साथ बनाते हैं, ताकि आपके इंजीनियर उसे मेंटेन कर सकें।
आपको कैसे पता चलता है कि जवाब सही हैं?
बिल्ड से पहले हम आपके साथ असली सवालों और सही जवाबों का एक टेस्ट सेट तय करते हैं, और हर बदलाव को उसके आधार पर स्कोर करते हैं। जिन जवाबों का किसी स्रोत में आधार नहीं मिलता, उन्हें मना कर दिया जाता है।
एक उपयोग का मामला चुनें, हम उसका स्कोप तय करेंगे
ड्राफ़्टिंग, नॉलेज जवाब या किसी मौजूदा ऐप में कोपायलट। हमें बताइए कौन-सा, और इसमें शामिल दस्तावेज़।