दस्तावेज़ और डेटा इन्जेशन
PDF, Office फ़ाइलें, वेबसाइटें, डेटाबेस और ERP / POS रिकॉर्ड, सुरक्षित रूप से इंडेक्स किए गए।
AI सेवाएँ
RAG इम्प्लीमेंटेशन: AI जो आपके अपने डेटा से जवाब देता है
अनुबंधों, SOP, प्रोडक्ट कैटलॉग और ERP रिकॉर्ड को ऐसे असिस्टेंट में बदलिए जो सटीक जवाब देता है — और ठीक-ठीक दिखाता है कि हर जवाब कहाँ से आया।
हम क्या देते हैं
इसमें क्या शामिल है
अनुमति-आधारित खोज
उपयोगकर्ता केवल वही देख पाते हैं जिसे देखने की उन्हें अनुमति है — भूमिका, शाखा या विभाग के अनुसार।
संदर्भ सहित जवाब
हर जवाब अपने स्रोत अंश से जुड़ा होता है ताकि टीमें उसे सत्यापित करके कार्रवाई कर सकें।
सटीकता का मूल्यांकन
आपके असली सवालों से बने टेस्ट सेट; सटीकता को मापा जाता है, अनुमान नहीं लगाया जाता।
सामान्य चैटबॉट की जगह RAG क्यों?
बड़े भाषा मॉडल (LLM) धाराप्रवाह लिखते हैं, लेकिन अपने आप में उन्हें आपकी कीमतों, नीतियों या स्टॉक के स्तर की जानकारी नहीं होती — और वे पूरे आत्मविश्वास से मनगढ़ंत बातें भी कह सकते हैं। रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन इसे ठीक करता है: जवाब देने से पहले सिस्टम आपके डेटा से सबसे प्रासंगिक अंश खोजता है और मॉडल केवल उन्हीं के आधार पर, संदर्भों के साथ जवाब देता है।
हम क्या जोड़ते हैं
- नीतियाँ, SOP, HR हैंडबुक और अनुबंध (PDF, Word, Google Drive, SharePoint)
- प्रोडक्ट कैटलॉग, मूल्य सूचियाँ और तकनीकी मैनुअल
- ERP, POS और अकाउंटिंग रिकॉर्ड: बिक्री, स्टॉक, ग्राहक और इनवॉइस
- वेबसाइटें, हेल्प सेंटर और टिकट का इतिहास
यह कैसे काम करता है
- इन्जेस्ट: दस्तावेज़ों और रिकॉर्ड्स को साफ़ किया जाता है, अंशों में बाँटा जाता है और वेक्टर डेटाबेस में इंडेक्स किया जाता है।
- रिट्रीव: हर सवाल पर उपयोगकर्ता की अनुमतियों के अनुसार फ़िल्टर किए गए सबसे उपयुक्त अंश खोजे जाते हैं।
- जनरेट: मॉडल केवल उन्हीं अंशों के आधार पर जवाब देता है और उनका हवाला देता है, या बताता है कि उसे जवाब नहीं पता।
- मूल्यांकन: हम असली सवालों पर सटीकता को मापते हैं और रिट्रीवल को लगातार बेहतर बनाते रहते हैं।
यह कहाँ फ़ायदा देता है
सेल्स टीमें सेकंडों में सही कीमत बताती हैं, सपोर्ट एजेंट नवीनतम नीति के आधार पर जवाब देते हैं, फ़ाइनेंस टीम हज़ारों इनवॉइस में सामान्य भाषा में खोज करती है, और नए कर्मचारी किसी वरिष्ठ सहकर्मी का इंतज़ार किए बिना ऑनबोर्ड हो जाते हैं।
सामान्य प्रश्न
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
RAG (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन) क्या है?
RAG एक AI तकनीक है जिसमें सिस्टम पहले आपके अपने दस्तावेज़ों में प्रासंगिक अंश खोजता है और फिर केवल उन्हीं अंशों के आधार पर, संदर्भों के साथ जवाब देता है — इसलिए जवाब सटीक और सत्यापन-योग्य होते हैं।
RAG सामान्य चैटबॉट से कैसे अलग है?
एक सामान्य चैटबॉट सामान्य प्रशिक्षण डेटा से जवाब देता है और तथ्य गढ़ सकता है। RAG असिस्टेंट केवल आपकी स्वीकृत सामग्री से जवाब देता है और जब उसे जवाब नहीं पता होता तो साफ़ बता देता है।
आप कौन-से दस्तावेज़ जोड़ सकते हैं?
PDF, Word और Excel फ़ाइलें, Google Drive, SharePoint, वेबसाइटें, हेल्प सेंटर, डेटाबेस और आपके ERP या CRM जैसे बिज़नेस सिस्टम।
क्या अलग-अलग स्टाफ़ को अलग-अलग जानकारी दिख सकती है?
हाँ। रिट्रीवल अनुमतियों का सम्मान करता है, इसलिए हर उपयोगकर्ता को केवल उन्हीं दस्तावेज़ों से जवाब मिलते हैं जिन तक पहुँचने की उसे अनुमति है।
क्या हमारे डेटा का उपयोग सार्वजनिक AI मॉडलों को प्रशिक्षित करने में होता है?
नहीं। आपके दस्तावेज़ आपके निजी इंडेक्स में ही रहते हैं और सार्वजनिक मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए कभी उपयोग नहीं किए जाते।
क्या यह हमारे अपने सर्वरों पर चल सकता है?
हाँ। ज़रूरत पड़ने पर ओपन-सोर्स मॉडलों का उपयोग करते हुए हम इसे आपके क्लाउड अकाउंट या ऑन-प्रिमाइस सर्वरों पर तैनात कर सकते हैं।
आप सटीकता को कैसे मापते हैं?
हम आपके असली सवालों से एक टेस्ट सेट बनाते हैं, मापते हैं कि जवाब कितनी बार सही और उचित संदर्भ के साथ होते हैं, और लक्ष्य पूरे होने तक रिट्रीवल को बेहतर बनाते हैं।
RAG प्रोजेक्ट में कितना समय लगता है?
आपके दस्तावेज़ों के एक सेट पर पहला काम करने वाला असिस्टेंट आमतौर पर 2–3 सप्ताह में तैयार हो जाता है; अधिक स्रोतों और उपयोगकर्ताओं तक विस्तार चरणों में होता है।
एक प्रक्रिया से शुरू करें। चार हफ़्तों में साबित करें।
वह प्रक्रिया चुनें जिसमें सबसे ज़्यादा समय लगता है — हम आपके डेटा पर एक कार्यशील पायलट चलाएँगे।