कुछ भी ingest करें
PDFs, Word, स्प्रेडशीट, वेबसाइटें, Notion, Drive और डेटाबेस — अपने-आप chunk, साफ़ और embed होते हैं।
AI और RAG Applications
आपका ज्ञान, सवालोंके जवाब देताहुआ।
हम manuals, policies, contracts और tickets को ऐसे assistant में बदलते हैं जिस पर आपकी टीम और ग्राहक भरोसा कर सकें — तथ्यों पर आधारित, स्रोत सहित और मापने योग्य।
मॉड्यूल्स
- Document ingestion
- Hybrid search
- Chat with citations
- Admin & analytics
- Prompt manager
- Evaluation suite
- WhatsApp bot
इनसे बना
- Claude
- OpenAI
- PostgreSQL
- pgvector
- NestJS
- Next.js
क्षमताएँ
एक गंभीर RAG सिस्टम को जो कुछ चाहिए, सब कुछ
हाइब्रिड retrieval
pgvector semantic search, keyword ranking और metadata filters के साथ — ताकि हर बार सही पैराग्राफ़ सामने आए।
citations के साथ स्रोत-आधारित
हर जवाब अपने सोर्स पैसेज से जुड़ा होता है। सोर्स नहीं, तो दावा नहीं।
सुरक्षा नियम और अनुमतियाँ
Row-level access, PII redaction और विषय की सीमाएँ — ताकि यूज़र्स को सिर्फ़ वही दिखे जिसकी उन्हें अनुमति है।
मापा गया, अंदाज़ा नहीं
Prompts या models में हर बदलाव पर golden-question टेस्ट सेट और जवाबों की स्कोरिंग चलती है।
आपके स्टैक में फ़िट
REST APIs, WhatsApp, Slack, वेब विजेट या आपके मौजूदा प्रोडक्ट के अंदर ही।
हम कैसे डिलीवर करते हैं
दस्तावेज़ों से भरोसेमंद असिस्टेंट तक — कुछ ही हफ़्तों में
- 01
नॉलेज ऑडिट
हफ़्ता 1हम sources, access rules और सबसे ज़रूरी 50 सवालों की मैपिंग करते हैं।
- 02
Pipeline और index
हफ़्ते 2–3आपके डेटा पर ट्यून की गई ingestion, chunking रणनीति और hybrid सर्च।
- 03
Assistant और guardrails
हफ़्ते 3–4Chat UI, citations, permissions और सुरक्षा सीमाएँ।
- 04
मूल्यांकन और लॉन्च
हफ़्ता 5+Golden-set स्कोरिंग, स्टाफ़ पायलट, फिर मॉनिटरिंग के साथ प्रोडक्शन रोलआउट।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
RAG से जुड़े सवाल, जवाब सहित
01क्या हमारे डेटा से AI models को train किया जाएगा?
नहीं। हम enterprise API शर्तों का उपयोग करते हैं, जिनमें providers आपके डेटा पर training नहीं करते। ज़रूरत हो तो हम open-weight models को पूरी तरह आपके अपने servers पर चला सकते हैं।
02जवाब कितने सटीक होते हैं?
जवाब केवल खोजे गए अंशों तक सीमित रहते हैं और उनका हवाला देते हैं। लॉन्च से पहले हम आपके असली प्रश्नों के golden set पर सटीकता मापते हैं और उसके बाद भी उसे ट्रैक करते रहते हैं।
03क्या यह on-premise चल सकता है?
हाँ। पूरा stack — database, vector index, application और चाहें तो model भी — आपके network के भीतर deploy किया जा सकता है।
लाइव
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ढेरों दस्तावेज़ हैं जिन्हें कोई नहीं पढ़ता?
हमें एक सैंपल भेजें। हम आपको उसी से जवाब देता हुआ काम करता prototype दिखाएँगे।