एआई विकास
हम उत्पादों में LLMs, RAG और स्वचालन को एकीकृत करते हैं जो वास्तव में काम करने की आवश्यकता होती है। मॉडल एक घटक है; मूल्य उत्पाद, डेटा और इसके चारों ओर UX में निहित है।
एआई एक क्षमता है, उत्पाद नहीं। अधिकांश "एआई विकास" पिचें मॉडल को बेचती हैं - लेकिन मॉडल आसान हिस्सा है। कठिन काम इसके चारों ओर सब कुछ है: डेटा पाइपलाइन जो इसे खिलाती है, वह पुनर्प्राप्ति जो इसे आधार बनाती है, वह गार्डरेल जो इसे ईमानदार रखती है, वह UX जो इसे उपयोगी बनाती है, और आपके टीम द्वारा पहले से चलाए जा रहे सिस्टम में एकीकरण। ओस्टोहलो एक उत्पाद-इंजीनियरिंग स्टूडियो है - हम सिस्टम बनाते हैं, डेमो नहीं - और हम एआई को केवल वहां लागू करते हैं जहां यह वास्तविक में अपने स्थान को मापने योग्य तरीके से अर्जित करता है।उत्पाद इंजीनियरिंग.
तो चलिए स्पष्ट रहें। एक LLM एक टूटे हुए कार्यप्रवाह को ठीक नहीं करेगा, और एक खराब उत्पाद पर जोड़ा गया चैटबॉट केवल शिकायत करने की प्रक्रिया को तेज करता है। हम AI को किसी अन्य घटक की तरह मानते हैं: एक इंजीनियरिंग निर्णय जिसमें लागत, विफलता के तरीके और एक कार्य होता है। कभी-कभी उत्तर एक पुनर्प्राप्ति मॉडल होता है; कभी-कभी यह एक निश्चित नियम होता है जो कभी भी भ्रांति नहीं करता। हम आपको बताते हैं कि कौन सा है, और वह बनाते हैं जो भेजा जाता है।
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बाजार "AI-संचालित" हर चीज से भरा हुआ है, और इसका अधिकांश हिस्सा किसी और के API के चारों ओर एक पतली परत है - प्रभावशाली डेमो जो उत्पादन में चुपचाप विफल हो जाते हैं। हम उपयोग के मामले और संख्याओं से शुरू करते हैं, न कि बज़वर्ड से। यदि एक साधारण विशेषता एक मॉडल को हरा देती है, तो हम विशेषता बनाते हैं।
एक मॉडल जो आत्मविश्वास से एक उत्तर का आविष्कार करता है, कोई विशेषता न होने से बदतर है, विशेष रूप से फिनटेक या समर्थन में। विश्वास इंजीनियर किया जाता है, वादा नहीं किया जाता: हम प्रतिक्रियाओं को आपके डेटा में आधार देते हैं, स्रोतों का उल्लेख करते हैं, आउटपुट को सीमित करते हैं, और मूल्यांकन जोड़ते हैं ताकि आप त्रुटि दर देख सकें बजाय इसके कि आप उम्मीद करें कि यह कम है।
आपका डेटा असली संपत्ति है, और यह अक्सर गंदा, अलग-थलग या संवेदनशील होता है। इसे तीसरे पक्ष के मॉडल को देना गोपनीयता और रिसाव के बारे में वास्तविक प्रश्न उठाता है। हम पुनर्प्राप्ति और पहुंच को इस तरह से डिज़ाइन करते हैं कि मॉडल केवल वही देखे जो उसे देखना चाहिए, और जहां अनुपालन की आवश्यकता होती है, वहां ओपन या ऑन-प्रेम मॉडल चलाते हैं।
एक कार्यशील नोटबुक और एक विशेषता जिस पर उपयोगकर्ता भरोसा करते हैं, के बीच का अंतर विशाल है - प्रमाणीकरण, दर सीमाएँ, लागत नियंत्रण, विलंबता, बैकअप, लॉगिंग, निगरानी। यहीं अधिकांश AI परियोजनाएँ रुक जाती हैं, और यही वह है जिसके लिए हम बने हैं, क्योंकि हम जीवन के लिए उत्पादन सॉफ़्टवेयर भेजते हैं।
हमें अपने कार्य के बारे में बताएं — हम 24 घंटे के भीतर आर्किटेक्चर और एक अनुमान के साथ वापस आएंगे।
एक अनुमान प्राप्त करें02
हम भाषा मॉडल — होस्टेड या ओपन-वेट — को आपके उत्पाद में साफ, परीक्षण योग्य APIs के माध्यम से जोड़ते हैं, जिसमें स्ट्रीमिंग, पुनः प्रयास, टोकन-बजटिंग और लागत नियंत्रण शामिल हैं। आपको एक बनाए रखने योग्य एकीकरण मिलता है, न कि एक नाजुक स्क्रिप्ट, और बाद में मॉडल को बदलने की स्वतंत्रता बनाए रखते हैं।
पुनर्प्राप्ति-प्रवर्धित पीढ़ी आपके अपने सामग्री में उत्तरों को आधार बनाती है, ताकि प्रतिक्रियाएँ तथ्यात्मक और वर्तमान रहें। हम इनजेशन, चंकिंग, एम्बेडिंग और वेक्टर खोज का निर्माण करते हैं, फिर पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता को ट्यून करते हैं — सटीकता के लिए सबसे बड़ा लीवर — और इसे आपके ज्ञान आधार पर तेज़ खोज के रूप में उजागर करते हैं।
सहायक जो केवल बात करने से अधिक करते हैं: वे उपकरणों को कॉल करते हैं, आपके डेटा को पढ़ते हैं, और उपयोगकर्ता के लिए सीमित क्रियाएँ करते हैं। हम सीमाओं को सावधानीपूर्वक डिज़ाइन करते हैं — यह क्या कर सकता है और क्या नहीं कर सकता — ताकि यह वास्तव में उपयोगी हो बिना किसी दायित्व में बदले, जहाँ मानव की भागीदारी आवश्यक हो।
उच्चतम-आरओआई एआई अक्सर बैक ऑफिस में होता है — टिकटों को वर्गीकृत करना, दस्तावेजों से फ़ील्ड निकालना, उत्तर तैयार करना, कतारों का प्राथमिकता निर्धारण करना। हम इन पाइपलाइनों में स्पष्ट पास/फेल नियमों और मानव समीक्षा के साथ मॉडल को एम्बेड करते हैं, धीमी मैनुअल प्रक्रियाओं को तेज, ऑडिट करने योग्य स्वचालन में बदलते हैं।
निर्णय के साथ लागू पीढ़ी और रैंकिंग: कॉपी, संक्षेप, व्यक्तिगत फ़ीड और सिफारिशें जो आपके मैट्रिक्स के अनुसार ट्यून की गई हैं। क्योंकि एआई सिस्टम लगातार सामग्री खोजते हैं, हम खोजने की क्षमता को भी संभालते हैं — हमारे दृष्टिकोण को देखें एआई खोज के लिए अनुकूलन.
आप उस चीज़ में सुधार नहीं कर सकते जिसे आप मापते नहीं हैं। हम वास्तविक परीक्षण सेट पर मूल्यांकन हार्नेस बनाते हैं, समय के साथ सटीकता, लागत और विलंबता को ट्रैक करते हैं, और गार्डरेल जोड़ते हैं — इनपुट मान्यता, आउटपुट प्रतिबंध, मॉडरेशन और निगरानी — ताकि एक मॉडल परिवर्तन कभी भी आपके उत्पाद को चुपचाप degrade न करे।
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हमारी विश्वसनीयता इंजीनियरिंग की गहराई है, न कि एक एआई स्लाइड डेक। हम फिनटेक, सास, मार्केटप्लेस और एडटेक में अपने स्वयं के उत्पादों का निर्माण और संचालन करते हैं — जिसमें Adgora, एक विज्ञापन नेटवर्क जिसमें वास्तविक पैमाने पर चलने वाले एल्गोरिदमिक, डेटा-चालित घटक शामिल हैं। यही ईमानदार सबूत है: हम जानते हैं कि डेटा पाइपलाइनों, कम विलंबता सेवाओं और उत्पादन प्रणालियों को कैसे भेजना है जिन पर एआई सुविधाएँ निर्भर करती हैं। हम एक शीर्षक एआई उत्पाद का दावा नहीं करते जिसे हमने नहीं बनाया — हम उस इंजीनियरिंग नींव का दावा करते हैं जो लागू एआई को काम करती है, और हम इसे आपके लिए लाते हैं। हमारे में और अधिक देखें पोर्टफोलियो.
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हम उस काम से शुरू करते हैं जो किया जाना है और उस मीट्रिक से जो सफलता को परिभाषित करता है, फिर पूछते हैं कि क्या AI सही उपकरण है। अच्छे AI इंजीनियरिंग का आधा हिस्सा यह जानना है कि कब मॉडल का उपयोग नहीं करना है — जो आपको एक साधारण नियम के लिए अनुमान लगाने के लिए भुगतान करने से रोकता है।
मॉडल की गुणवत्ता डेटा की गुणवत्ता द्वारा सीमित होती है। किसी भी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से पहले, हम यह आकलन करते हैं कि आपके पास कौन सा डेटा है, यह कितना साफ है, और यह किस पुनर्प्राप्ति का समर्थन करता है। अक्सर सबसे बड़े लाभ पाइपलाइन को ठीक करने से आते हैं, न कि मॉडल को ट्यून करने से।
हम आपके उत्पाद को एक विक्रेता से नहीं जोड़ते। हम एक अमूर्तता के पीछे डिजाइन करते हैं ताकि आप होस्टेड और ओपन मॉडल के बीच स्थानांतरित कर सकें जब कीमत, गुणवत्ता और अनुपालन बदलते हैं। मॉडल एक प्रतिस्थापनीय भाग है; आपका उत्पाद लॉजिक और डेटा नहीं।
हर AI फीचर पहले दिन से मूल्यांकन और गार्डरेल के साथ शिप होता है, न कि किसी घटना के बाद जोड़ा जाता है। हम पहले से स्वीकार्य त्रुटि दरों को परिभाषित करते हैं, उन्हें उत्पादन में मॉनिटर करते हैं, और आपको यह तय करने के लिए डैशबोर्ड देते हैं कि सिस्टम कब भरोसेमंद है।
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कैलकुलेटर
एक मिनट में कॉन्फ़िगरेशन तैयार करें — हम रेंज दिखाएंगे और आपको एक विस्तृत अनुमान ईमेल करेंगे।
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दोनों, लेकिन हमारा मुख्य क्षेत्र मौजूदा उत्पाद के अंदर AI लागू करना है या एक ऐसा उत्पाद बनाना है जो हम आपके साथ मिलकर बनाते हैं। AI कभी-कभी पूरा उत्पाद नहीं होता; यह एक विशेषता है जो एक अच्छे उत्पाद को बेहतर बनाती है। हम LLMs, RAG और स्वचालन को उस सॉफ़्टवेयर में एकीकृत करते हैं जिस पर आपका व्यवसाय वास्तव में चलता है।
जो भी काम के लिए उपयुक्त हो। हम मॉडल-निष्पक्ष डिज़ाइन करते हैं, इसलिए हम गुणवत्ता और गति के लिए होस्टेड मॉडल का उपयोग करते हैं, या आपकी अपनी अवसंरचना पर गोपनीयता और लागत के लिए open-weight मॉडल का उपयोग करते हैं। हम आपके डेटा के खिलाफ विकल्पों का बेंचमार्क करते हैं बजाय इसके कि किसी पसंदीदा विक्रेता पर निर्भर रहें।
जमीन पर आधारित और मापने के द्वारा। पुनर्प्राप्ति उत्तरों को आपके डेटा से जोड़ती है, आउटपुट प्रतिबंध यह सीमित करते हैं कि मॉडल क्या कह सकता है, और एक मूल्यांकन हार्नेस वास्तविक त्रुटि दर को ट्रैक करता है। जहां सटीकता महत्वपूर्ण है, हम एक मानव को प्रक्रिया में रखते हैं और उत्पादन के मुकाबले निश्चित तर्क को प्राथमिकता देते हैं।
हम इसके लिए डिज़ाइन करते हैं। पुनर्प्राप्ति ठीक से नियंत्रित करती है कि मॉडल क्या देख सकता है, संवेदनशील क्षेत्र प्रॉम्प्ट से बाहर रहते हैं, और जहां अनुपालन की आवश्यकता होती है, हम आपकी नियंत्रित अवसंरचना पर ओपन मॉडल चलाते हैं। गोपनीयता और डेटा निवास ऐसे प्रतिबंध हैं जिनकी हम शुरुआत से योजना बनाते हैं।
हाँ - हम पहले एक संकीर्ण, उच्च-मूल्य उपयोग मामले की सीमा निर्धारित करते हैं, इसके सफलता मेट्रिक को परिभाषित करते हैं, और एक मापने योग्य पायलट बनाते हैं। आप स्केलिंग से पहले सटीकता, लागत और समय की बचत पर वास्तविक संख्याएँ देखते हैं। हम एक कमजोर उपयोग मामले को जल्दी समाप्त करना पसंद करते हैं बजाय इसके कि आपको ऐसी व्याख्या बेचे जो आपको आवश्यक नहीं है।
हाँ। हम अमेरिका, यूके, जर्मनी, पोलैंड, नीदरलैंड और बाल्टिक देशों में उत्पाद टीमों के साथ अंग्रेजी में और दूरस्थ रूप से काम करते हैं, प्रक्रिया और संचार के साथ जो एक गंभीर इंजीनियरिंग भागीदार से अपेक्षित होता है।
एआई विकास
हमें बताएं कि आप किस कार्यप्रवाह में सुधार करना चाहते हैं और हम आपको सीधे बताएंगे कि क्या AI सही साधन है और इसे भेजने के लिए क्या आवश्यक होगा।हमारे इंजीनियरों से बात करें और एक ठोस उत्तर प्राप्त करें, न कि एक पिच।
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