कस्टम AI इंटीग्रेशन और एजेंटिक वर्कफ़्लो
RAG, मल्टी-एजेंट सिस्टम
संक्षेप में
हम LLM और एजेंटिक वर्कफ़्लो को आपके संचालन में इंटीग्रेट करते हैं, रिट्रीवल-ऑगमेंटेड (RAG) असिस्टेंट और मल्टी-एजेंट सिस्टम जो घंटे बचाते हैं और निर्णयों के जोखिम को कम करते हैं।
अवलोकन
जो डेमो मीटिंग जीतता है वह आसान है। जो सिस्टम एक विनियमित प्रोडक्शन वातावरण में टिकता है वह नहीं है, और यह अंतर लगभग पूरी तरह इंजीनियरिंग का है: ग्राउंडिंग, गार्डरेल्स, एक्सेस कंट्रोल और ऑडिटेबिलिटी।
हम LLM और एजेंटिक वर्कफ़्लो को सीधे आपके संचालन में इंटीग्रेट करते हैं। रिट्रीवल-ऑगमेंटेड असिस्टेंट इनलाइन उद्धरणों और कैलिब्रेटेड एब्स्टेंशन के साथ आपके स्वामित्व वाले ज्ञान से उत्तर देते हैं; मल्टी-एजेंट सिस्टम गार्डरेल्स और जहाँ ज़रूरी हो वहाँ ह्यूमन-इन-द-लूप के साथ बहु-चरणीय कार्य को ऑर्केस्ट्रेट करते हैं।
जहाँ डेटा की माँग हो वहाँ हम आपकी सीमा के भीतर डिप्लॉय करते हैं, लॉन्च से पहले आधाररेखा को इंस्ट्रुमेंट करते हैं, और अंतर की रिपोर्ट देते हैं, बचाए गए घंटे और घटाया गया जोखिम, क्योंकि एंटरप्राइज़ AI को संख्याओं में स्वयं को उचित ठहराना ही होता है।
यह किसके लिए है
- गहरे स्वामित्व वाले ज्ञान वाले एंटरप्राइज़ जो दस्तावेज़ों में फँसे हैं
- टीमें जो दोहराव वाले, निर्णय-गहन वर्कफ़्लो में घंटे गँवा रही हैं
- विनियमित वातावरण जिन्हें ग्राउंडेड, ऑडिटेबल AI चाहिए
परिणाम
- आपके स्वामित्व वाले ज्ञान पर RAG
- गार्डरेल्स के साथ मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन
- मापने योग्य बचाए गए घंटे और घटा हुआ जोखिम
हम कैसे काम करते हैं
AI तैयारी आकलन
हम उच्च-मूल्य उपयोग के मामलों, डेटा तैयारी और जोखिम का मानचित्रण करते हैं, और मापने के लिए आधाररेखा परिभाषित करते हैं।
ग्राउंडेड प्रोटोटाइप
मूल्य को तेज़ी से सिद्ध करने के लिए आपके वास्तविक डेटा पर, उद्धरणों और गार्डरेल्स के साथ एक RAG या एजेंटिक प्रोटोटाइप।
प्रोडक्शन हार्डनिंग
एक्सेस कंट्रोल, ऑडिट लॉगिंग, एब्स्टेंशन और मूल्यांकन, आपकी सीमा के भीतर डिप्लॉय किया गया।
मापन और विस्तार
हम बचाए गए घंटे और घटाए गए जोखिम को मापते हैं, फिर अगले वर्कफ़्लो तक विस्तार करते हैं।
आपको क्या मिलता है
- एक ग्राउंडेड RAG असिस्टेंट या मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो
- इनलाइन उद्धरण, गार्डरेल्स और कैलिब्रेटेड एब्स्टेंशन
- भूमिका-जागरूक एक्सेस कंट्रोल और पूर्ण ऑडिट लॉगिंग
- एक मापी गई आधाररेखा और सतत मूल्यांकन हार्नेस
प्रश्न
आप इसे मतिभ्रम (hallucinate) करने से कैसे रोकते हैं?
हर उत्तर पुनर्प्राप्त अंशों से बनाया जाता है और इनलाइन उद्धरण प्रस्तुत करता है; सिस्टम को कम विश्वास होने पर अनुमान लगाने के बजाय रुक जाने के लिए ट्यून किया गया है। हम बिना-उद्धरण वाले उत्तरों को दोष मानते हैं।
क्या हमारा डेटा हमारे वातावरण से बाहर जाता है?
केवल तभी जब आप चाहें। हम भूमिका-जागरूक एक्सेस और ऑडिट लॉगिंग के साथ आपके VPC के भीतर डिप्लॉय करते हैं, ताकि स्वामित्व वाला ज्ञान आपकी सीमा के भीतर ही रहे।
हमें कैसे पता चले कि यह इसके लायक है?
हम लॉन्च से पहले आधाररेखा को इंस्ट्रुमेंट करते हैं और मापने योग्य अंतर, बचाए गए घंटे और घटाया गया जोखिम, की रिपोर्ट देते हैं, ताकि निवेश संख्याओं में उचित ठहरे।
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