সেবাসমূহ / AI
প্রোডাকশনে পৌঁছানো আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স।
আমরা LLM অ্যাপ্লিকেশন, retrieval সিস্টেম ও ML pipeline তৈরি করি, যা বাস্তব ট্রাফিকের চাপ সামলাতে পারে — ইন্সট্রুমেন্টেড, মূল্যায়িত এবং পরিচালিত। ডেমো বানানো সহজ; আমরা টেকসই সংস্করণটি ডেলিভার করি।
আমাদের পদ্ধতি
ফিচারের আগে eval।
বেশিরভাগ AI প্রজেক্ট আটকে যায়, কারণ কেউ বলতে পারে না সেটি আগের চেয়ে ভালো হয়েছে কি না। আমরা শুরু করি একটি পরিমাপযোগ্য ফলাফল দিয়ে, প্রথমে evaluation harness তৈরি করি, তারপর তার বিপরীতে ফিচার ডেলিভার করি। Retrieval, agent ও fine-tuning উপায় মাত্র — eval-ই হলো চুক্তি।
- 01মডেল কোডের এক লাইনের আগেই ফলাফল ও eval নির্ধারণ
- 02সরাসরি জেনারেশনের চেয়ে retrieval ও grounding
- 03ঝুঁকি বেশি যেখানে, সেখানে human-in-the-loop
- 04খরচ ও latency বাজেট প্রথম সারির বিষয়
সক্ষমতা
আমরা যা তৈরি করি।
LLM ও agent অ্যাপ্লিকেশন
বাজেট, allowlist এবং যেখানে জরুরি সেখানে human-in-the-loop সহ অ্যাসিস্ট্যান্ট ও agent।
Retrieval-augmented generation
আপনার ডকুমেন্টভিত্তিক উত্তর, প্রতিটি দাবি একটি উদ্ধৃত উৎসে গিয়ে মেলে।
Semantic ও hybrid search
Reranker সহ hybrid retrieval, একটি শব্দ জেনারেট হওয়ার আগেই স্কোরসহ প্যাসেজ সামনে আনে।
Document intelligence
প্রতিটি এক্সট্রাকশনে ফিল্ড-ভিত্তিক confidence, কম স্কোর রিভিউয়ের জন্য থামানো, বাকিগুলো সরাসরি এগিয়ে যায়।
কম্পিউটার ভিশন
ছবি ও ভিডিও পড়তে পারা মডেল — classification ও detection থেকে স্ক্যান করা ডকুমেন্টে OCR পর্যন্ত।
ML pipeline ও ট্রেনিং
ingest থেকে canary deploy পর্যন্ত ট্রেনিং রান, প্রোমোশনের আগে একটি eval পাস করা বাধ্যতামূলক।
MLOps ও evaluation harness
Golden set, CI-তে regression gate এবং প্রতিদিন স্যাম্পল করা online eval।
মডেল সার্ভিং ও inference
প্রথম দিন থেকেই খরচ, latency ও মানের জন্য ইন্সট্রুমেন্টেড প্রোডাকশন inference।
মাঠ পর্যায়ে
কাজের আরও চারটি স্ক্রিন।
আসল প্রোডাক্ট UI, ডেমো ডেটাসহ।
আমরা যেভাবে কাজ করি
প্রম্পট থেকে পরিচালিত মডেল পর্যন্ত।
- 01
ফ্রেম
আমরা ফলাফল, তা মাপার eval এবং ডেলিভারির যোগ্য ক্ষুদ্রতম অংশটি নির্ধারণ করি।
- 02
গ্রাউন্ড
Retrieval, ডেটা pipeline ও guardrail — যাতে মডেল আপনার বাস্তবতা থেকে উত্তর দেয়।
- 03
Ship
প্রোডাকশন inference, প্রথম দিন থেকেই খরচ, latency ও মানের জন্য ইন্সট্রুমেন্টেড।
- 04
Operate
প্রোডাকশনে আমরা eval নজরে রাখি, drift-এর বিরুদ্ধে সিস্টেম শক্ত করি, তারপর হস্তান্তর করি বা আপনার সঙ্গে মিলে চালাই।
প্রমাণ
কাজ থেকে যা মেলে।
আজ প্রোডাকশনে চলমান AI সিস্টেম থেকে প্রাপ্ত সংখ্যা।
1M+
প্রসেস করা ডকুমেন্ট
92%
Straight-through processing
8
CI-তে eval suite
24/7
পরিচালিত inference
প্রোডাক্ট
AI, প্রোডাক্ট হিসেবে।
AI-কে খরচ করতে দিন — আপনার টানা সীমার মধ্যে
বাজেট, মার্চেন্ট allowlist, অনুমোদনের থ্রেশহোল্ড ও kill-switch — মানুষের নীতির অধীনে agentic পেমেন্ট।
প্রতিটি অ্যাকশন অডিটেড
কেস দেখুনঅপারেশনসপ্রতিটি ফ্রন্টএন্ডের পেছনের ব্যাক অফিস
Customer 360, ops queue এবং দুটি money rail — সবই একটি সারফেসে। প্রতিটি privileged action-এ কারণ উল্লেখ বাধ্যতামূলক এবং অডিটেড।
একটি কনসোল, পুরো অপারেশন
কেস দেখুনএকটি AI সিস্টেম বানাতে চান?
যে ফলাফলটি বদলাতে চান তা আমাদের জানান। আমরা একটি eval, আর্কিটেকচার ও পরিকল্পনা নিয়ে ফিরে আসব।