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।
हम एक सेवा डिप्लॉय करते हैं जो क्रमिक गिरावट (graceful degradation) और स्पष्ट कोटा फ़ीडबैक के साथ प्रति-उपयोगकर्ता, प्रति-टीम और प्रति-प्लान टोकन व अनुरोध सीमाएँ लागू करती है। यह आपके बजट की रक्षा करती है और किसी एक क्लाइंट को बाकी के संसाधन खत्म करने से रोकती है।
हम आपकी नीति के अनुसार ट्यून किया गया एक मॉडरेशन क्लासिफ़ायर बनाते और डिप्लॉय करते हैं जो बड़े पैमाने पर टेक्स्ट या इमेज में विषाक्त, असुरक्षित या नीति-विरुद्ध सामग्री को चिह्नित करता है। यह एक रिव्यू कतार और मॉडरेटर के निर्णयों से लगातार दोबारा ट्रेनिंग के साथ आता है।
हम वक्ता पृथक्करण, टाइमस्टैम्प और क्षेत्र-विशिष्ट शब्दावली ट्यूनिंग के साथ एक ASR पाइपलाइन डिप्लॉय करते हैं जो प्रतिभागियों को सूचना देकर रिकॉर्ड की गई कॉल और मीटिंग का सटीक ट्रांसक्रिप्शन करती है। यह आपके इंफ़्रास्ट्रक्चर पर चलती है ताकि रिकॉर्डिंग कभी आपके नियंत्रण से बाहर न जाएँ।
उन ऑनलाइन स्टोर और कंटेंट साइट के लिए जो सभी को एक जैसी चीज़ें दिखाते हैं। हम एक सिफ़ारिश इंजन बनाते हैं जो ब्राउज़िंग और खरीदारी से सीखकर हर विज़िटर को सही प्रोडक्ट सुझाता है, ऊपर से आपके व्यावसायिक नियमों के साथ।
उन व्यवसायों के लिए जो जानना चाहते हैं कि कुछ अजीब कब होता है, जैसे बिक्री में गिरावट, भुगतान में उछाल या सिस्टम त्रुटियों में वृद्धि। हम एक मॉडल तैनात करते हैं जो सीखता है कि सामान्य कैसा दिखता है और असली विसंगतियों पर आपको सचेत करता है, शोर पर नहीं।
हम एक एडवर्सेरियल टेस्ट सूट बनाते हैं जो आपके AI को जेलब्रेक, डेटा लीकेज, पूर्वाग्रह और नीति उल्लंघनों के लिए स्वचालित रूप से जाँचता है, और हर रिलीज़ पर फिर से चलता है। निष्कर्षों के साथ गंभीरता, पुनरुत्पादन और सुधार संबंधी मार्गदर्शन दिया जाता है।
उन व्यवसायों के लिए जिनके सवालों में कई रिकॉर्ड के तथ्यों को जोड़ना पड़ता है। हम आपके लोगों, कंपनियों, प्रोडक्ट और दस्तावेज़ों के आपस में जुड़ने के नक्शे को दस्तावेज़ खोज के साथ जोड़ते हैं, ताकि AI बहु-चरणीय सवालों के जवाब दे।
हम छवियों और टेक्स्ट दोनों पर रिट्रीवल और जनरेशन बनाते हैं ताकि उपयोगकर्ता डायग्राम, स्क्रीनशॉट, उत्पाद फ़ोटो और दस्तावेज़ों में एक साथ क्वेरी कर सकें। छवियों को उनके आसपास के टेक्स्ट के साथ एम्बेड, रिट्रीव और विश्लेषित किया जाता है।
उन कंपनियों के लिए जो हर ग्राहक या कार्य के लिए कस्टम AI देती हैं। हम ऐसी सर्विंग बनाते हैं जिसमें एक आधार मॉडल कई छोटे कस्टम ऐड-ऑन बदल-बदलकर लेता है, ताकि हर ग्राहक को अलग सर्वर के बिना अपना ट्यून किया संस्करण मिले।
हम प्रूनिंग, क्वांटाइज़ेशन और स्ट्रक्चर्ड कम्प्रेशन के माध्यम से आपके मॉडल को छोटा करते हैं ताकि वह सीमित मेमोरी और लागत बजट में फिट हो सके, और हर चरण पर गुणवत्ता पर पड़ने वाले प्रभाव को मापते हैं। आपको सबसे छोटा मॉडल मिलता है जो अब भी आपके गुणवत्ता मानक को पूरा करता है।
उन जगहों के लिए जिन्हें डेटा पूरी तरह ऑफ़लाइन रखना ज़रूरी है, जैसे फ़ैक्टरियाँ, प्रयोगशालाएँ, निजी अभिलेखागार। हम एक संपूर्ण AI सिस्टम देते हैं जो बिना इंटरनेट के चलता है: मॉडल, दस्तावेज़ खोज और चैट स्क्रीन, जो केवल हस्ताक्षरित ऑफ़लाइन पैकेज से अपडेट होता है।
उन सॉफ़्टवेयर टीमों के लिए जो कई ऐप को अपने AI बैक एंड से जोड़ती हैं। हम पुनः प्रयास, स्ट्रीमिंग, लॉगिन और त्रुटि प्रबंधन के साथ टाइप्ड कोड लाइब्रेरी बनाते हैं, साथ में आपकी टीम की भाषाओं में दस्तावेज़ और उदाहरण।
उन व्यवसायों के लिए जिनकी AI सर्च अपने डेमो सेटअप से बड़ी हो गई है। हम आपके सर्च डेटाबेस को ऐसे प्रोडक्शन सेटअप में ले जाते हैं जो वृद्धि और विफलताएँ सँभालता है, बिना डाउनटाइम के स्विच करते हुए।
हम एक हार्नेस बनाते हैं जो आपके eval सेट के विरुद्ध प्रॉम्प्ट को प्रोग्रामेटिक रूप से खोजता और ऑप्टिमाइज़ करता है, और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को एक मापने योग्य ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या के रूप में देखता है। यह ऐसे प्रॉम्प्ट तक पहुँचता है जो हाथ से लिखे प्रॉम्प्ट से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
उन टीमों के लिए जिन्हें बड़े पैमाने पर AI आउटपुट को ग्रेड करना है। हम एक AI जज बनाते हैं जो आपके रूब्रिक पर जवाबों को स्कोर करता है और मानव रेटिंग से उसकी जाँच करते हैं ताकि आप उसके स्कोर पर भरोसा कर सकें।
उन व्यवसायों के लिए जिनका चैटबॉट अटकने पर ग्राहकों को निराश करता है। हम ऐसा चैटबॉट बनाते हैं जो आपके कंटेंट से जवाब देता है और जब वह अनिश्चित हो या ग्राहक कहे तो पूरे संदर्भ के साथ बातचीत किसी व्यक्ति को सौंप देता है।
हम आपके AI कार्य के लिए संतुलित कवरेज, विशेषज्ञ लेबल और निर्णीत एज केस के साथ एक सावधानीपूर्वक क्यूरेट किया गया गोल्डन टेस्ट सेट तैयार करते हैं। यह वह ग्राउंड ट्रुथ बन जाता है जिसके विरुद्ध हर eval और रिग्रेशन जाँच चलती है।
उन व्यवसायों के लिए जिनकी AI सर्च पुरानी हो जाती है या हर रात दोबारा बनाने में बहुत खर्च होता है। हम ऐसी पाइपलाइन बनाते हैं जो केवल वही अपडेट करती है जो बदला, और ऐसी जाँचों के साथ कि सर्च एकरूप रहे।
हम आपके AI इन्फ्रास्ट्रक्चर को इंस्ट्रूमेंट करते हैं ताकि GPU और टोकन खर्च को टीमों, फ़ीचर्स और ग्राहकों के साथ जोड़ा जा सके, और निष्क्रिय GPU तथा ज़रूरत से बड़े मॉडल जैसी बर्बादी को सामने लाया जा सके। आपको लागत की लाइव तस्वीर और बचत के ठोस कदम मिलते हैं।
उन टेक टीमों के लिए जो पहले से अपना सॉफ़्टवेयर Kubernetes पर चलाती हैं और अब सेवा देने के लिए अपने AI मॉडल भी हैं। हम मॉडल सर्विंग बनाते हैं जो ट्रैफ़िक बढ़ने पर बढ़ती है, शांत होने पर घटती है, और नए मॉडल संस्करण सुरक्षित रूप से लागू करती है।
हम एक लेयर बनाते हैं जो मॉडल आउटपुट को एक सख्त JSON स्कीमा या ग्रामर तक सीमित करती है ताकि डाउनस्ट्रीम कोड कभी भी गलत स्वरूप वाले उत्तरों पर अटके नहीं। अमान्य आउटपुट को जनरेशन के समय ही सीमित किया जाता है या सुधारकर फिर से सत्यापित किया जाता है।
हम एक पाइपलाइन बनाते हैं जो केवल सटीक टेक्स्ट नहीं, बल्कि अर्थ के आधार पर लगभग-डुप्लिकेट सामग्री ढूँढकर हटाती है, और ट्रेनिंग सेट व नॉलेज बेस को दोहराव से साफ़ करती है। यह समान आइटम को क्लस्टर करती है और हर क्लस्टर का सबसे अच्छा प्रतिनिधि रखती है।
हम आपके क्लिक और प्रासंगिकता डेटा पर एक कस्टम क्रॉस-एनकोडर रीरैंकर ट्रेन करते हैं ताकि रैंकिंग यह दर्शाए कि आपके उपयोगकर्ता वास्तव में किसे उपयोगी पाते हैं। शिप करने से पहले हम सामान्य रीरैंकर की तुलना में NDCG सुधार को मापते हैं।
हम एक गेटवे तैनात करते हैं जो कई मॉडल प्रदाताओं को एक API के पीछे एकीकृत करता है, स्वचालित फ़ेलओवर, लोड बैलेंसिंग और प्रदाता-निरपेक्ष कीज़ के साथ। यदि कोई प्रदाता धीमा हो जाए या आप पर रेट-लिमिट लगाए, तो ट्रैफ़िक बिना रुकावट स्थानांतरित हो जाता है।
उन फ़र्मों के लिए जो गोपनीय दस्तावेज़ सँभालती हैं और AI की मदद चाहती हैं लेकिन किसी को, सर्वर होस्ट को भी, डेटा पढ़ने नहीं दे सकतीं। हम सीलबंद, एन्क्रिप्टेड कंप्यूट क्षेत्र के भीतर AI मॉडल स्थापित करते हैं और आपको प्रमाण देते हैं कि आपका डेटा उसके भीतर ही रहा।
उन व्यवसायों के लिए जो ईमेल, दस्तावेज़ और नोट्स में दबे हैं जिनमें पुर्ज़ा नंबर, प्रोडक्ट कोड या ऐसे दूसरे विवरण होते हैं जिन्हें स्टाफ़ हाथ से कॉपी करता है। हम एक AI को प्रशिक्षित करते हैं जो वे विवरण अपने आप निकालकर स्प्रेडशीट या सिस्टम में डाल दे।
हम एक क्लासिफ़ायर बनाते हैं जो आने वाले संदेशों, टिकटों या क्वेरी को कॉन्फ़िडेंस स्कोर और एक अज्ञात-इंटेंट श्रेणी के साथ सही इंटेंट और टीम तक रूट करता है। यह सुधारों से फिर से ट्रेन होता है ताकि समय के साथ सटीकता बढ़े।
उन ब्रांड और एजेंसियों के लिए जिन्हें एक जैसी शैली में बहुत सारी प्रोडक्ट और अभियान इमेज चाहिए। हम आपके प्रोडक्ट और लुक पर प्रशिक्षित एक निजी इमेज जनरेटर बनाते हैं, ताकि आपकी टीम हर तस्वीर के भुगतान के बिना ब्रांड के अनुरूप इमेज बनाए।
हम आपके AI-जनित टेक्स्ट या इमेज में वॉटरमार्किंग और कंटेंट उत्पत्ति जोड़ते हैं ताकि आउटपुट की पहचान हो सके और उन्हें आपके सिस्टम तक ट्रेस किया जा सके। यह AI-कंटेंट लेबलिंग, ब्रांड सुरक्षा और दुरुपयोग की जाँच में सहायक है।
हम एक इन-प्रोडक्ट फ़ीडबैक कैप्चर और लेबलिंग प्लेटफ़ॉर्म बनाते हैं जो उपयोगकर्ता संकेतों और समीक्षक निर्णयों को संरचित ट्रेनिंग डेटा में बदलता है। यह प्रोडक्शन आउटपुट से अगले मॉडल सुधार तक का चक्र पूरा करता है।
उन टीमों के लिए जो अपने दस्तावेज़ों पर AI सहायक चलाती हैं और नहीं बता पातीं कि कोई बदलाव जवाबों को बेहतर बनाता है या बदतर। हम एक टेस्ट बेंच बनाते हैं जो आपके सिस्टम के सही दस्तावेज़ खोजने की क्षमता को स्कोर करती है, और हर बदलाव के बाद दोबारा चलती है।
उन कंपनियों के लिए जिनके AI मॉडल ग्राहकों और प्रोडक्ट के बदलने से पुराने हो जाते हैं। हम ऐसी पाइपलाइन बनाते हैं जो नया डेटा आने पर आपके मॉडल को दोबारा प्रशिक्षित करती है, परखती है, और उसे केवल तभी लाइव करती है जब वह पुराने जितना अच्छा हो।
उन व्यवसायों के लिए जो चाहते हैं कि ग्राहक फ़ोन पर या ऐप में AI से बोलें और स्वाभाविक बातचीत पाएँ। हम वॉइस इंजन बनाते हैं जो सुनता है, आपकी अपनी जानकारी से जवाब देता है और वापस बोलता है, कॉल करने वालों को असली बातचीत की तरह बीच में टोकने देता है।
उन दुकानों और बुकिंग साइट के लिए जिनकी सिफ़ारिशें केवल नियमित ग्राहकों के लिए काम करती हैं। हम ऐसी परत जोड़ते हैं जो बिल्कुल नए विज़िटर को अच्छे प्रोडक्ट सुझाती है और बिल्कुल नए प्रोडक्ट को निष्पक्ष मौका देती है, आइटम कैसे हैं और विज़िट के संदर्भ का उपयोग करके।
उन software कंपनियों के लिए जिनके AI को ऐसे उत्तर देने होते हैं जिन्हें अपने-आप जाँचा जा सके, जैसे database queries या ऐसा code जिसे tests पास करने हों। हम आपके model को आपके अपने checker के विरुद्ध train करते हैं ताकि वह उससे सीखे जो वास्तव में सही है।
उन कंपनियों के लिए जिनके AI बिल बढ़ते जाते हैं और पता नहीं कि कौन क्या इस्तेमाल करता है। हम आपके सभी AI ट्रैफ़िक के सामने एक गेटवे लगाते हैं जो हर अनुरोध पर टीम का टैग लगाता है, लागत को आपके वित्त कोड में भेजता है, और पैसे बचाने के लिए दोहराए गए अनुरोधों को कैश करता है।
उन सॉफ़्टवेयर कंपनियों के लिए जिनका सबसे व्यस्त AI फ़ीचर मॉडल की वजह से नहीं बल्कि मॉडल के आसपास के कोड की वजह से धीमा है। हम उस एक धीमे रास्ते को तेज़ सिस्टम भाषा में दोबारा लिखते हैं, वही इंटरफ़ेस रखते हुए ताकि आपके प्रोडक्ट में और कुछ न बदले।
उन कंपनियों के लिए जो AI एजेंट को एक साधारण स्क्रिप्ट के रूप में चलाती हैं जो कुछ विफल होने पर फिर से शुरू हो जाती है। हम उसे एक टिकाऊ वर्कफ़्लो इंजन पर ले जाते हैं ताकि हर चरण सहेजा जाए, क्रैश वहीं से जारी हो जहाँ रुका था, और भुगतान या ईमेल जैसे कार्य कभी दो बार न हों।
उन संगठनों के लिए जिनके पास अपने दस्तावेज़ों की बहुत बड़ी लाइब्रेरी है, जैसे तकनीकी मैनुअल या शोध अभिलेख। हम उस लाइब्रेरी पर एक ओपन मॉडल का प्रशिक्षण जारी रखते हैं ताकि वह आपके क्षेत्र के शब्दों को सचमुच समझे, फिर उसे आपके कार्यों के लिए फ़ाइन-ट्यून करते हैं।
उन कंपनियों के लिए जिनका AI ऐसे निर्णय लेता है जिन पर customers बाद में सवाल उठा सकते हैं। हम हर निर्णय को उसके input, model संस्करण और output के साथ एक ऐसे log में दर्ज करते हैं जिसे edit नहीं किया जा सकता, ताकि आप महीनों बाद भी ठीक-ठीक दिखा सकें कि क्या हुआ था।
उन कंपनियों के लिए जो कई स्थानों पर छोटे कंप्यूटरों पर AI मॉडल चलाती हैं, जैसे दुकानों में कैमरे या प्लांट में सेंसर। हम केंद्रीय प्रबंधन बनाते हैं जो मॉडल अपडेट सुरक्षित रूप से जारी करता है, हर स्थान की सेहत और सटीकता पर नज़र रखता है, और कुछ गलत होने पर वापस लौटा देता है।
उन plants के लिए जहाँ एक ही pump या motor की हर monitoring system में अलग ID है। हम उन्हें एक asset record में मिलाते हैं और एक साझा data store बनाते हैं, ताकि हर model और report हर machine का सारा data एक साथ देखे।
उन एंज़ाइम इंजीनियरिंग टीमों के लिए जो अपने सोचे डिज़ाइन का केवल एक अंश बना पाती हैं। हम आपके अपने परख नतीजों पर प्रोटीन AI को ट्यून करते हैं ताकि वह किसी के लैब में जाने से पहले हर दिन हज़ारों उम्मीदवार अनुक्रमों को स्कोर करे।
उन engineering टीमों के लिए जो हर simulation run के लिए घंटों इंतज़ार करती हैं। हम आपके पिछले simulations और वास्तविक sensor data पर एक तेज़ AI विकल्प train करते हैं ताकि engineers को उनके design tools के अंदर लगभग तुरंत उत्तर मिलें।
उन विश्लेषणात्मक रसायनविदों के लिए जो NMR या मास स्पेक्ट्रा से संरचना निकालने में घंटे लगाते हैं। AI, आपकी पुष्ट संरचनाओं पर ट्यून किया हुआ, आपके स्पेक्ट्रोस्कोपी सॉफ़्टवेयर से रैंक किए उम्मीदवार संरचनाएँ सुझाता है।
उन engineers के लिए जिनके simulations plant या lab के वास्तविक मापों से भटक जाते हैं। हम वे अज्ञात भौतिक parameters खोजते हैं जो आपके simulator को वास्तविक मापों से मिलाते हैं, और नया data आने पर इसे अपने-आप दोहराते हैं।
उन software टीमों के लिए जिनके tests पास होते हैं लेकिन फिर भी bugs छूट जाते हैं। हम वे code paths खोजते हैं जिन्हें आपके tests वास्तव में सुरक्षित नहीं करते, ठीक उन्हीं के लिए नए tests लिखते हैं, और एक जाँच जोड़ते हैं जो कमज़ोर test coverage को merge होने से रोकती है।
उन कंपनियों के लिए जो एक महत्वपूर्ण system चलाती हैं जिसके लेखक बहुत पहले जा चुके हैं। हम देखते हैं कि test traffic में code वास्तव में क्या करता है, उसके व्यवहार का एक खोजने योग्य map बनाते हैं और ऐसे tests लिखते हैं जो किसी के बदलने से पहले उसे पक्का कर दें।