মূল কনটেন্টে যান
AI ও RAG অ্যাপ্লিকেশন

আপনার জ্ঞান,প্রশ্নের উত্তরদিচ্ছে।

আমরা manual, policy, contract আর ticket-কে এমন এক assistant-এ পরিণত করি যাকে আপনার টিম ও গ্রাহকেরা ভরসা করতে পারে — তথ্যনির্ভর, সূত্রসহ এবং পরিমাপযোগ্য।

pgvector[1] p.4[2] §3✓ grounded

মডিউল

  • Document ingestion
  • Hybrid search
  • Chat with citations
  • Admin & analytics
  • Prompt manager
  • Evaluation suite
  • WhatsApp bot

যা দিয়ে তৈরি

  • Claude
  • OpenAI
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • NestJS
  • Next.js
সক্ষমতা

একটি সিরিয়াস RAG সিস্টেমের যা যা দরকার

যেকোনো কিছু ইনজেস্ট করুন

PDF, Word, স্প্রেডশিট, ওয়েবসাইট, Notion, Drive আর ডেটাবেস — স্বয়ংক্রিয়ভাবে chunk, পরিষ্কার ও embed করা হয়।

হাইব্রিড retrieval

pgvector semantic search, keyword ranking আর metadata filter একসঙ্গে — যাতে প্রতিবার সঠিক অনুচ্ছেদটি সামনে আসে।

citation-সহ উৎস-ভিত্তিক

প্রতিটি উত্তর তার সোর্স অংশের সঙ্গে যুক্ত। সোর্স নেই, তো দাবিও নেই।

গার্ডরেল ও অনুমতি

রো-লেভেল অ্যাক্সেস, PII রিড্যাকশন আর বিষয়ের সীমা — যাতে ব্যবহারকারীরা শুধু অনুমতিপ্রাপ্ত তথ্যই দেখেন।

মূল্যায়িত, অনুমাননির্ভর নয়

প্রতিবার prompt বা মডেল বদলালেই golden-question টেস্ট সেট আর উত্তরের স্কোরিং চলে।

আপনার স্ট্যাকের সঙ্গে মানানসই

REST API, WhatsApp, Slack, ওয়েব উইজেট, অথবা আপনার বর্তমান প্রোডাক্টের ভেতরেই এমবেড করা।

আমরা কীভাবে ডেলিভার করি

কয়েক সপ্তাহেই ডকুমেন্ট থেকে নির্ভরযোগ্য অ্যাসিস্ট্যান্ট

  1. 01

    নলেজ অডিট

    সপ্তাহ 1

    আমরা source, access rule আর সবচেয়ে জরুরি 50টি প্রশ্ন ম্যাপ করি।

  2. 02

    পাইপলাইন ও ইনডেক্স

    সপ্তাহ 2–3

    আপনার data অনুযায়ী টিউন করা ইনজেশন, chunking কৌশল ও হাইব্রিড সার্চ।

  3. 03

    অ্যাসিস্ট্যান্ট ও সুরক্ষা-ব্যবস্থা

    সপ্তাহ 3–4

    চ্যাট UI, সাইটেশন, পারমিশন আর নিরাপত্তার সীমারেখা।

  4. 04

    মূল্যায়ন ও লঞ্চ

    সপ্তাহ 5+

    Golden-set স্কোরিং, কর্মীদের নিয়ে পাইলট, তারপর মনিটরিং সহ প্রোডাকশন রোলআউট।

সচরাচর জিজ্ঞাস্য প্রশ্ন

RAG নিয়ে প্রশ্নের উত্তর

01আমাদের ডেটা কি AI model train করতে ব্যবহার হবে?

না। আমরা enterprise API শর্ত ব্যবহার করি, যেখানে প্রোভাইডাররা আপনার ডেটা দিয়ে ট্রেনিং করে না; আর প্রয়োজনে open-weight মডেল সম্পূর্ণভাবে আপনার নিজস্ব সার্ভারেই চালাতে পারি।

02উত্তরগুলো কতটা নির্ভুল?

উত্তর শুধুমাত্র খুঁজে পাওয়া অংশগুলোর মধ্যেই সীমাবদ্ধ থাকে এবং সেগুলোর সূত্র উল্লেখ করে। লঞ্চের আগে আমরা আপনার আসল প্রশ্নের একটি গোল্ডেন সেটে নির্ভুলতা মাপি, আর লঞ্চের পরেও তা ট্র্যাক করি।

03এটা কি অন-প্রিমাইসে চালানো যায়?

হ্যাঁ। পুরো স্ট্যাক — ডেটাবেস, ভেক্টর ইনডেক্স, অ্যাপ্লিকেশন এবং চাইলে মডেলও — আপনার নেটওয়ার্কের ভেতরেই ডিপ্লয় করা যায়।

আরও পড়ুন

এমন একগাদা ডকুমেন্ট আছে যা কেউ পড়ে না?

আমাদের একটি নমুনা পাঠান। আমরা দেখাব একটি কার্যকর প্রোটোটাইপ সেখান থেকে উত্তর দিচ্ছে।