आपका अपना निजी AI, जिसे आपके लिए सेट और रन किया जाता है, ताकि आपका डेटा आपके पास ही रहे।
उन फ़र्मों के लिए जो दस्तावेज़ बाहरी AI सेवाओं को नहीं भेज सकतीं। हम आपके अपने सर्वर या निजी क्लाउड पर एक ओपन AI मॉडल इंस्टॉल करते हैं, ताकि स्टाफ़ ड्राफ़्टिंग, सारांश और सवालों के लिए AI इस्तेमाल करे जबकि आपके नेटवर्क से कुछ बाहर नहीं जाता।
उन व्यवसायों के लिए जिनके AI को अपने तरीके से लिखना या वर्गीकृत करना होता है। हम एक दोहराने योग्य प्रक्रिया बनाते हैं जो आपके उदाहरण डेटा को कस्टम-प्रशिक्षित मॉडल में बदलती है, हर नए संस्करण के लाइव होने से पहले रोके गए उदाहरणों पर परखी जाती है।
उन व्यवसायों के लिए जिनके पास बहुत सारे दस्तावेज़ हैं जिनमें स्टाफ़ या ग्राहक खोजते हैं। हम ऐसा AI बनाते हैं जो आपके दस्तावेज़ पढ़ता है और सवालों के जवाब ठीक स्रोत के उद्धरण के साथ देता है, आपके अपने असली सवालों पर परखा हुआ।
हम एक वर्ज़न-युक्त इवैल्यूएशन सूट बनाते हैं जो हर मॉडल या प्रॉम्प्ट बदलाव को शिप होने से पहले एक गोल्डन डेटासेट पर स्कोर करता है और रिग्रेशन को स्वचालित रूप से पकड़ता है। परिणाम समय के साथ ट्रैक किए जाते हैं, ताकि आप रिलीज़ के दौरान गुणवत्ता का रुझान देख सकें।
हम एक इनलाइन लेयर बनाते हैं जो टेक्स्ट के किसी मॉडल या लॉग तक पहुँचने से पहले नाम, ईमेल, कार्ड नंबर, स्वास्थ्य पहचानकर्ता और कस्टम एंटिटी का पता लगाकर उन्हें रिडैक्ट करती है। अधिकृत होने पर रिडैक्शन को एक सुरक्षित वॉल्ट के माध्यम से वापस पलटा जा सकता है, ताकि डाउनस्ट्रीम सिस्टम काम करते रहें।
उन व्यवसायों के लिए जिनके AI फ़ीचर हैं और जो प्रमाण चाहते हैं कि एक संस्करण दूसरे से बेहतर है। हम ऐसे प्रयोग बनाते हैं जो प्रॉम्प्ट या मॉडल संस्करणों के बीच लाइव ट्रैफ़िक बाँटते हैं और असली व्यावसायिक नतीजे मापते हैं।
उन ऐप बनाने वालों के लिए जिनका AI तेज़, ऑफ़लाइन या निजी रूप से काम करना चाहिए। हम मॉडल को छोटा करके आपके फ़ोन ऐप, ब्राउज़र ऐप या डिवाइस के भीतर इंस्टॉल करते हैं, ताकि वह बिना सर्वर के चले।
उन टीमों के लिए जिनके AI के पास दुर्लभ मामलों के उदाहरण नहीं हैं। हम ऐसी पाइपलाइन बनाते हैं जो यथार्थवादी काल्पनिक उदाहरण बनाती है, उन्हें आपके असली डेटा से जाँचती है और दर्ज करती है कि क्या बनाया गया और क्यों।
हम एक वैलिडेशन लेयर बनाते हैं जो हर मॉडल प्रतिक्रिया के उपयोगकर्ता तक पहुँचने से पहले स्कीमा लागू करती है, असुरक्षित या नीति-विरुद्ध सामग्री को रोकती है, और तथ्यात्मक आधार (grounding) की जाँच करती है। विफल आउटपुट भेजे जाने के बजाय स्वचालित रूप से ठीक किए जाते हैं या दोबारा प्रयास किए जाते हैं।
हम एक फ़ीडबैक लूप बनाते हैं जो उपयोगकर्ताओं के थम्स, सुधार और विकल्प कैप्चर करता है और उन्हें DPO/RLHF ट्रेनिंग सिग्नल में बदलता है, ताकि मॉडल धीरे-धीरे आपके उपयोगकर्ताओं के अनुरूप ढलता जाए। वास्तविक सुधार की पुष्टि के लिए हर चक्र को अलग रखे गए सेट पर मापा जाता है।
हम ऑटोस्केलिंग GPU इन्फ़्रास्ट्रक्चर सेट अप करते हैं जो लोड होने पर क्षमता बढ़ाता है और निष्क्रिय होने पर घटाता है, कतार और प्राथमिकता क्लास के साथ। जॉब और इन्फ़रेंस पूल को कुशलता से साझा करते हैं, ताकि आप निष्क्रिय एक्सेलेरेटर्स के लिए भुगतान करना बंद कर सकें।
उन व्यवसायों के लिए जो महँगे सर्वर पर अपने AI मॉडल चलाते हैं। हम आपकी मॉडल सर्विंग को ट्यून करते हैं ताकि वही हार्डवेयर ज़्यादा अनुरोध तेज़ी से सँभाले, और हम पहले और बाद में मापते हैं।
हम एक ग्राउंडिंग वेरिफ़ायर डिप्लॉय करते हैं जो हर जनरेट किए गए दावे की उसके स्रोत अंशों से जाँच करता है और असमर्थित कथनों को चिह्नित करता है या रोकता है। यह रियल टाइम में विश्वसनीयता (faithfulness) का स्कोर देता है और उत्तर के भटकने पर उसे दोबारा जनरेट करवा सकता है।
हम एक बड़े मॉडल के व्यवहार को एक छोटे, सस्ते मॉडल में डिस्टिल करते हैं जो आपके कार्य पर अधिकांश गुणवत्ता बनाए रखते हुए लागत के एक अंश पर चलता है। हम टीचर आउटपुट बनाते हैं, स्टूडेंट को ट्रेन करते हैं, और साबित करते हैं कि गुणवत्ता का अंतर स्वीकार्य है।
हम एक AI फ़ीचर — सारांश, ड्राफ़्टिंग, सर्च या वर्गीकरण — को उचित ऑथ, रेट लिमिट, एरर स्टेट और एनालिटिक्स के साथ सीधे आपके मौजूदा ऐप में जोड़ते हैं। यह आपके स्टैक में प्रोडक्शन कोड के रूप में शिप होता है, डेमो के रूप में नहीं।
हम एक सुरक्षा लेयर बनाते हैं जो उपयोगकर्ता इनपुट या प्राप्त दस्तावेज़ों में छिपे प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन और जेलब्रेक प्रयासों का पता लगाकर उन्हें निष्प्रभावी करती है। यह अविश्वसनीय सामग्री को अलग करती है, निर्देशों को हटाती है, और नुकसान होने से पहले टूल के दुरुपयोग को रोकती है।
उन व्यवसायों के लिए जो AI फ़ीचर लॉन्च या बढ़ा रहे हैं। हम आपके AI पर एक साथ कई उपयोगकर्ताओं का अनुकरण करते हैं और दिखाते हैं कि वह कितनी तेज़ी से जवाब देता है, कहाँ टूटता है और वृद्धि के लिए आपको कितनी क्षमता चाहिए।
हम ऐसी मॉनिटरिंग डिप्लॉय करते हैं जो समय के साथ इनपुट वितरण और आउटपुट गुणवत्ता पर नज़र रखती है और मॉडल के अपने ट्रेनिंग बेसलाइन से भटकना शुरू करने पर अलर्ट देती है। यह डेटा ड्रिफ़्ट को कॉन्सेप्ट ड्रिफ़्ट से अलग करती है, ताकि आपको पता चले कि दोबारा ट्रेन करना है या दृष्टिकोण पर पुनर्विचार करना है।
उन टीमों के लिए जो अपने मॉडल प्रशिक्षित करती और चलाती हैं। हम एक फ़ीचर स्टोर बनाते हैं ताकि वही डेटा परिभाषाएँ प्रशिक्षण और लाइव पूर्वानुमान दोनों को खिलाएँ, उन बेमेल को खत्म करते हुए जो चुपचाप मॉडल बिगाड़ देते हैं।
हम एक पाइपलाइन बनाते हैं जो चेकपॉइंटिंग, रीट्राई और लागत नियंत्रण के साथ लाखों रिकॉर्ड पर मॉडल कुशलता से चलाती है। बड़े स्कोरिंग जॉब रात भर चलते हैं और बाधित होने पर साफ़ तरीके से फिर से शुरू होते हैं।
हम क्रमिक मॉडल रोलआउट सेट अप करते हैं जो ट्रैफ़िक का एक छोटा हिस्सा नए वर्ज़न को भेजते हैं, गुणवत्ता और एरर मेट्रिक्स पर नज़र रखते हैं, और आंकड़ों के आधार पर स्वचालित रूप से प्रमोट या रोलबैक करते हैं। खराब मॉडल कभी भी आपके सभी उपयोगकर्ताओं तक नहीं पहुँचते।
उन व्यवसायों के लिए जिनकी AI सर्च विशेषज्ञ शब्दों के कारण चूक जाती है। हम सर्च मॉडल को आपके शब्दों और उदाहरणों पर प्रशिक्षित करते हैं ताकि वह सही दस्तावेज़ खोजे, और मानक मॉडल की तुलना में सुधार मापते हैं।
हम एक मेमोरी लेयर बनाते हैं जो बातचीत के इतिहास को संग्रहीत, सारांशित और पुनः प्राप्त करती है, ताकि आपका असिस्टेंट कॉन्टेक्स्ट विंडो की सीमा पार किए बिना सत्रों के बीच उपयोगकर्ताओं को याद रखे। यह स्तरीय सारांश (tiered summarization) के माध्यम से रिकॉल और लागत के बीच संतुलन बनाती है।
उन सॉफ़्टवेयर कंपनियों के लिए जो कई व्यावसायिक ग्राहकों के लिए AI फ़ीचर जोड़ रही हैं। हम एक बैक एंड बनाते हैं जो हर ग्राहक के डेटा को सख्ती से अलग रखता है, उनके उपयोग को मापता है और आपको हर प्लान के लिए सीमाएँ और मॉडल तय करने देता है।