सेवाएँ / AI
आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस, जो प्रोडक्शन तक पहुँचे।
हम LLM एप्लिकेशन, retrieval सिस्टम और ML pipeline बनाते हैं जो असली ट्रैफ़िक के सामने टिकते हैं — इंस्ट्रूमेंटेड, मूल्यांकित और संचालित। डेमो बनाना आसान है; हम वह वर्ज़न डिलीवर करते हैं जो टिकता है।
हमारा तरीका
फ़ीचर से पहले evals।
ज़्यादातर AI प्रोजेक्ट इसलिए अटकते हैं कि कोई यह नहीं बता पाता कि वे बेहतर हुए या नहीं। हम मापने योग्य नतीजे से शुरू करते हैं, पहले evaluation harness बनाते हैं और उसके बाद ही उसके विरुद्ध फ़ीचर डिलीवर करते हैं। Retrieval, एजेंट और fine-tuning साधन हैं — eval ही अनुबंध है।
- 01मॉडल कोड की एक पंक्ति से पहले नतीजा और eval तय
- 02कच्चे generation के बजाय retrieval और grounding
- 03जहाँ दाँव ऊँचे हों, वहाँ human-in-the-loop
- 04लागत और latency बजट को पहली प्राथमिकता
क्षमताएँ
हम क्या बनाते हैं।
LLM और एजेंट एप्लिकेशन
बजट, allowlist और जहाँ ज़रूरी हो वहाँ human-in-the-loop के साथ असिस्टेंट और एजेंट।
Retrieval-augmented generation
आपके दस्तावेज़ों पर आधारित उत्तर, जिनका हर दावा एक उद्धृत स्रोत तक पहुँचता है।
Semantic और hybrid search
Reranker के साथ hybrid retrieval, जो एक भी शब्द generate होने से पहले स्कोर किए गए अंश सामने रखता है।
Document intelligence
हर extraction पर प्रति-फ़ील्ड confidence; कम स्कोर वाले समीक्षा के लिए रोके जाते हैं, बाकी सीधे आगे बढ़ते हैं।
कंप्यूटर विज़न
ऐसे मॉडल जो इमेज और वीडियो पढ़ते हैं — classification और detection से लेकर स्कैन किए दस्तावेज़ों पर OCR तक।
ML pipeline और ट्रेनिंग
ingest से canary deploy तक ट्रेनिंग रन, जिन्हें promotion से पहले eval पास करना ज़रूरी है।
MLOps और evaluation harness
Golden set, CI में regression gate और हर दिन sample किए जाने वाले ऑनलाइन evals।
Model serving और inference
पहले दिन से लागत, latency और गुणवत्ता के लिए इंस्ट्रूमेंटेड प्रोडक्शन inference।
ज़मीनी स्तर पर
काम की चार और स्क्रीन।
असली प्रोडक्ट UI, डेमो डेटा के साथ।
हम कैसे काम करते हैं
प्रॉम्प्ट से संचालित मॉडल तक।
- 01
फ़्रेम
हम नतीजा तय करते हैं, उसे मापने वाला eval और डिलीवर करने लायक सबसे छोटा हिस्सा।
- 02
ग्राउंड
Retrieval, डेटा pipeline और guardrail — ताकि मॉडल आपकी हक़ीक़त से उत्तर दे।
- 03
शिप
प्रोडक्शन inference, पहले दिन से लागत, latency और गुणवत्ता के लिए इंस्ट्रूमेंटेड।
- 04
ऑपरेट
हम प्रोडक्शन में evals पर नज़र रखते हैं, drift के विरुद्ध मज़बूती लाते हैं, फिर हैंडओवर करते हैं या आपके साथ चलाते हैं।
प्रमाण
काम से क्या मिलता है।
आज प्रोडक्शन में चल रहे हमारे AI सिस्टम के आँकड़े।
1M+
प्रोसेस किए गए दस्तावेज़
92%
Straight-through processing
8
CI में eval suite
24/7
संचालित inference
प्रोडक्ट
AI, प्रोडक्ट के रूप में।
AI को ख़र्च करने दें — आपकी तय की हुई सीमाओं के भीतर
बजट, merchant allowlist, अनुमोदन सीमाएँ और kill-switch — मानवीय नीति के तहत agentic पेमेंट्स।
हर कार्रवाई ऑडिटेड
केस देखेंऑपरेशंसहर front end के पीछे का back office
Customer 360, ops queue और दोनों मनी रेल एक ही सतह पर — हर विशेषाधिकार वाली कार्रवाई के लिए कारण अनिवार्य और ऑडिट में दर्ज।
एक console, पूरा संचालन
केस देखेंकोई AI सिस्टम बनाना है?
बताइए, आप किस नतीजे को आगे बढ़ाना चाहते हैं। हम eval, आर्किटेक्चर और योजना के साथ लौटेंगे।