AI ऑटोमेशन कंसल्टिंग
हम वह काम ढूँढते हैं जो AI आपके कारोबार में संभाल सकता है, उसे मानवीय समीक्षा और सुरक्षा-सीमाओं के साथ बनाते और जोड़ते हैं, और चालू रखते हैं। कोई भी उद्योग, कोई भी AI मॉडल।
और जानें सेवाएँ
असली बिज़नेस सिस्टम के लिए AI इंटीग्रेशन सेवाएँ
हम उस सॉफ़्टवेयर में AI जोड़ते हैं जो पहले से आपका बिज़नेस चलाता है: आपके दस्तावेज़ों पर खोज, ड्राफ़्टिंग और सारांश, वर्गीकरण, और ऐसे एजेंट जो नियंत्रित टूल के ज़रिए कार्रवाई करते हैं। हमारा अपना प्रोडक्ट The AI Hive कंपनी AI के लिए एक नियंत्रित मेमोरी लेयर है।
यह क्या है
AI और LLM इंटीग्रेशन: आपको क्या मिलता है
AI इंटीग्रेशन का मतलब है बड़े लैंग्वेज मॉडल को आपके डेटा और वर्कफ़्लो से जोड़ना ताकि वे कुछ उपयोगी और भरोसेमंद करें। यह एक सपोर्ट असिस्टेंट हो सकता है जो आपके अपने दस्तावेज़ों से जवाब दे, एक टूल जो बिखरे दस्तावेज़ों से फ़ील्ड निकाले, एक इंटरनल सर्च जो कीवर्ड के साथ अर्थ भी समझे, या एक एजेंट जो ऑर्डर देखकर किसी इंसान के अनुमोदन के लिए जवाब का ड्राफ़्ट बना दे।
हम इसे पहले सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के रूप में देखते हैं। प्रोटोटाइप आसान है; असली काम ऐसा फ़ीचर बनाना है जो अनुमानित ढंग से चले, अनुमतियों का सम्मान करे, सुरक्षित ढंग से विफल हो और जिसे टेस्ट किया जा सके। हम retrieval-augmented generation (RAG), प्रॉम्प्ट और आउटपुट डिज़ाइन, आपके असली उदाहरणों पर मूल्यांकन, लॉगिंग, लागत नियंत्रण, और मॉडल क्या देख और कर सकता है इस पर गार्डरेल संभालते हैं।
हम MCP (Model Context Protocol) सर्वर भी बनाते हैं, वह खुला मानक जो AI ऐप को आपके टूल और डेटा को नियंत्रित तरीके से इस्तेमाल करने देता है। IT Labs India कंपनी AI के लिए अपनी नियंत्रित साझा-मेमोरी लेयर, The AI Hive, खुद बनाता है, जो फ़िलहाल हमारे पायलट डिप्लॉयमेंट पर चलती है, इसलिए हम इन समस्याओं पर खुद काम करते हैं, केवल क्लाइंट प्रोजेक्ट में नहीं।
अपने लोगों और AI टूल्स में साझा, नियंत्रित मेमोरी चाहिए? देखें The AI Hive, हमारा अपना प्रोडक्ट।
हम कौन सी समस्याएँ हल करते हैं
यह किन आम समस्याओं को हल करता है
जवाब जो दस्तावेज़ों में दबे हैं
नीतियाँ, मैनुअल और पुराने टिकट मौजूद हैं पर कोई उन्हें ढूँढ नहीं पाता। RAG से स्टाफ़ पूछ सकता है और स्रोत सहित जवाब पा सकता है।
दोहराव वाला टेक्स्ट का काम
जवाबों का मसौदा बनाना, थ्रेड का सार लिखना, अनुरोधों को टैग करना और सही जगह भेजना, और दस्तावेज़ों से डेटा निकालना।
AI टूल जो सब कुछ भूल जाते हैं
असिस्टेंट हर सेशन में शून्य से शुरू करते हैं। एक नियंत्रित मेमोरी परत साझा संदर्भ को अद्यतन और परमिशन से जाँचा हुआ रखती है।
डेटा के कंपनी से बाहर जाने की चिंता
हम आपके अपने सर्वर पर चलने वाले मॉडल के लिए डिज़ाइन कर सकते हैं, या किसी होस्टेड मॉडल को जो दिखता है उसे सीमित कर सकते हैं, और ऑडिट ट्रेल रख सकते हैं।
एक प्रोटोटाइप जो लाइव नहीं हो सकता
हम डेमो को असली फ़ीचर में बदलते हैं, टेस्टिंग, मॉनिटरिंग, वैकल्पिक व्यवस्थाओं और जहाँ ज़रूरी हो वहाँ इंसानी समीक्षा के साथ।
डिलीवरेबल्स
हम क्या देते हैं
- बनाने से पहले साफ़ सफलता मानदंडों वाला एक सीमित उपयोग-मामला
- आपके एप्लिकेशन या वर्कफ़्लो में जोड़ा गया AI फ़ीचर या एजेंट
- ज़रूरत पड़ने पर अनुमति-जागरूक एक्सेस के साथ आपके दस्तावेज़ों पर रिट्रीवल
- एक MCP सर्वर जो आपके टूल और डेटा को AI ऐप के सामने सुरक्षित रूप से उपलब्ध कराता है
- असली उदाहरणों पर मूल्यांकन, और मॉडल ने क्या देखा व क्या किया इसका लॉग
- दस्तावेज़ीकरण, और चलाने की लागत व मॉडल चुनने पर सलाह
हम जो तकनीकें इस्तेमाल करते हैं
- LLM API
- सेल्फ़-होस्टेड मॉडल
- एम्बेडिंग
- वेक्टर सर्च
- RAG पाइपलाइन
- MCP सर्वर
- Python
- TypeScript
- PostgreSQL
- REST API
- Docker
हम किसी भी भाषा में काम करते हैं। सभी तकनीकें देखें।
एंगेजमेंट
जुड़ाव कैसे काम करता है
हम मुफ़्त परामर्श और एक ठोस उपयोग के मामले से शुरू करते हैं। हम ईमानदारी से बताते हैं कि AI सही औज़ार है या नहीं; कुछ समस्याओं के लिए नियम या क्वेरी ज़्यादा भरोसेमंद होती है। फिर हम आपके असली उदाहरणों पर एक छोटा चालू संस्करण बनाते हैं, ताकि और निवेश करने से पहले आप गुणवत्ता परख सकें।
वहां से हम इसे मज़बूत करते हैं: अनुमतियां, लॉगिंग, मूल्यांकन, फ़ॉलबैक और लागत नियंत्रण। कोड आपके पास रहता है और आप चुनते हैं कि वह कहां चले। हम बचत या सटीकता के बारे में पहले से कोई वादा नहीं करते, क्योंकि वे आपके डेटा पर निर्भर हैं; हम आपके उदाहरणों पर मापते हैं और नतीजे दिखाते हैं। अगर आपकी टीमों और AI टूल्स के लिए साझा मेमोरी ही असली ज़रूरत है, तो The AI Hive देखें।
सवाल
आम सवाल
RAG क्या है और क्या मुझे इसकी ज़रूरत है?
रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन से मॉडल सिर्फ़ अपनी ट्रेनिंग के बजाय आपके दस्तावेज़ों से जवाब दे पाता है। इसकी ज़रूरत तब होती है जब जवाब आपकी अपनी, बदलती सामग्री से आने चाहिए।
क्या AI हमारे अपने सर्वर पर चल सकता है?
अक्सर, हाँ। ओपन मॉडल आपके इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर चल सकते हैं, जो संवेदनशील डेटा के लिए ठीक रहता है। गुणवत्ता और हार्डवेयर की ज़रूरतें अलग-अलग होती हैं, इसलिए हम इसे हर प्रोजेक्ट के हिसाब से आँकते हैं।
MCP सर्वर क्या है?
MCP, AI ऐप को टूल और डेटा से जोड़ने का एक खुला स्टैंडर्ड है। MCP सर्वर आपके सिस्टम की कुछ तय, अनुमति-जाँची हुई क्षमताएँ उपलब्ध कराता है, ताकि MCP समझने वाला कोई भी AI ऐप उनका उपयोग कर सके।
क्या AI गलतियाँ करेगा?
मॉडल गलत हो सकते हैं। हम इसे ध्यान में रखकर डिज़ाइन करते हैं: स्रोत सहित जवाब, ज़रूरी कामों के लिए इंसान की मंज़ूरी, आपके उदाहरणों पर मूल्यांकन और साफ़ लॉगिंग।
The AI Hive का इस सेवा से क्या संबंध है?
The AI Hive हमारा अपना प्रोडक्ट है: कंपनी AI के लिए नियंत्रित साझा-मेमोरी लेयर, जो हमारे पायलट डिप्लॉयमेंट पर चल रही है। इस साइट का The AI Hive सेक्शन देखें।
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बिज़नेस प्रोसेस ऑटोमेशन
स्क्रिप्ट, बॉट, शेड्यूल्ड जॉब और डेटा पाइपलाइन जो आपकी टीम का दोहराव वाला हाथ का काम हटाते हैं और उसे भरोसेमंद बनाते हैं।
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