સેવા
AI ઇન્ટિગ્રેશન સેવાઓ
ત્યાં લગાવાય જ્યાં કામ ઘટે, ત્યાં નહીં જ્યાં ડેમો સારો લાગે.
એ ટીમો માટે જે AI ને એ જ સિસ્ટમની અંદર ઇચ્છે છે જે તેઓ પહેલેથી ચલાવે છે, અને તે પણ ખાસ કામો માટે: દસ્તાવેજ વાંચવા, જે આવે તેનું વર્ગીકરણ કરવું, પોતાના જ ડેટા પર પ્રશ્નોના જવાબ આપવા, અને એવો મુસદ્દો તૈયાર કરવો જેને પછી કોઈ વ્યક્તિ મંજૂર કરે. મૂલ્યાંકન અને ખર્ચ નિયંત્રણ સાથે બનાવેલું, કારણ કે જે ફીચરને કોઈ માપી ન શકે તેના પર કોઈ ભરોસો પણ ન કરી શકે.
નિર્ણય
આ ક્યારે સાચો નિર્ણય છે.
મોટા ભાગનાં AI ફીચર બે જ રીતે નિષ્ફળ જાય છે. તે ત્યાં ઉમેરાય છે જ્યાં તે દેખાય, ત્યાં નહીં જ્યાં સમય બચાવે; અને તે એ જાણ્યા વગર મોકલી દેવાય છે કે તેમનું આઉટપુટ સાચું છે કે નહીં. વીસમાંથી એક વાર ખોટો પડતો સમરાઇઝર સમરાઇઝર વગર કરતાં પણ ખરાબ છે, કારણ કે એ વીસમો કિસ્સો જ ગ્રાહક સુધી પહોંચે છે.
બીજી નિષ્ફળતા છે ખર્ચ અને લેટન્સીનું પ્રોડક્શનમાં ખબર પડવું. જે પ્રોમ્પ્ટ ટેસ્ટિંગમાં ઠીક લાગે છે તે રોજ દસ હજાર કોલ પર મોંઘો થઈ જાય છે, અને નવ સેકન્ડ લેતું ફીચર ગમે તેટલું સારું હોય, વપરાશે નહીં. આ બંને ડિઝાઇનની શરતો છે, અને બંનેને શરૂમાં સંભાળવી સસ્તી છે ને પછીથી ઉમેરવી મુશ્કેલ.
અમે ટેકનોલોજીથી નહીં, કામથી શરૂ કરીએ છીએ: કયું કામ હાથે થઈ રહ્યું છે, કેટલી વાર, અને ખોટું પડે તો તેની કિંમત શું છે. પછી અમે ફીચર પહેલાં એક મૂલ્યાંકન સેટ બનાવીએ છીએ, જેથી આ પ્રશ્ન કે તે કામ કરે છે કે નહીં, એક જવાબ મેળવી શકે. ઘણી વાર સાચો જવાબ એ નીકળે છે કે કોઈ મોડલની જરૂર જ નથી, અને અમે એ જ કહી દઈએ છીએ.
તમને શું મળે છે
કામમાં શું સમાયેલું છે.
દસ્તાવેજમાંથી ડેટા કાઢવો
ઇન્વોઇસ, પરચેઝ ઓર્ડર, સ્ટેટમેન્ટ અને ફોર્મ સંરચિત ફિલ્ડમાં વંચાય છે, અને ભરોસાનું સ્તર સામે મુકાય છે જેથી ઓછા ભરોસાવાળી બાબતો ચૂપચાપ આગળ વધવાને બદલે કોઈ વ્યક્તિ સુધી જાય.
વર્ગીકરણ અને રૂટિંગ
આવતી પૂછપરછ, ટિકિટ અને દસ્તાવેજો સાચી કતારમાં મોકલાય છે, અને નિયમો અપારદર્શક નહીં પણ તપાસી શકાય તેવા રહે છે.
તમારા પોતાના ડેટા પર શોધ
તમારા દસ્તાવેજો અને રેકોર્ડ પર એવી શોધ જે પોતાના સ્રોત જણાવે છે, જેથી જવાબ પર ભરોસો કરવાને બદલે તેને તપાસી શકાય.
મુસદ્દો, જેના પર વ્યક્તિની મંજૂરી જરૂરી
જવાબો, સારાંશ અને વર્ણનો કોઈ વ્યક્તિની મંજૂરી માટે તૈયાર કરાય છે. આ તપાસ-દ્વાર એક ડિઝાઇન નિર્ણય છે, કોઈ અસ્વીકરણ નહીં.
લોન્ચ પહેલાં મૂલ્યાંકન
એક લેબલ કરેલો સેટ અને માપેલો સફળતા દર, જેથી પ્રોમ્પ્ટ કે મોડલ બદલવું અટકળ નહીં, એક સરખામણી બને.
ખર્ચ અને લેટન્સી પર નિયંત્રણ
કેશિંગ, મુશ્કેલી પ્રમાણે મોડલ રૂટિંગ, અને બજેટ એલર્ટ — કારણ કે પ્રતિ-કોલ ભાવ મહિનાના અંતે એવું બિલ બને છે જેનો કોઈએ હિસાબ માંડ્યો નહોતો.
સ્ટૅક
અમે તે શાનાથી બનાવીએ છીએ.
દરેક પ્રોજેક્ટ પ્રમાણે પસંદ કરેલા. અહીં કશું પણ ડિફોલ્ટ રૂપે લગાવાતું નથી, અને જે ટીમ આગળ તેને સંભાળશે તે સમસ્યા જેટલી જ મહત્ત્વની છે.
મોડલ
Claude, GPT કે કોઈ ઓપન-વેટ મોડલ, દરેક કામ માટે બ્રાન્ડ નહીં પણ માપેલી ગુણવત્તા અને ખર્ચ જોઈને પસંદ કરેલું.
રિટ્રીવલ
જ્યાં પૂરતું હોય ત્યાં pgvector સાથે PostgreSQL, અને જ્યાં પાયમાલો માગે ત્યાં અલગ વેક્ટર સ્ટોર.
ઓર્કેસ્ટ્રેશન
પહેલી પસંદ સાદો, વાંચી શકાય તેવો કોડ. ભારેખમ એજન્ટ ફ્રેમવર્ક ત્યારે જ, જ્યારે તે પોતાનો ડીબગિંગ ખર્ચ વસૂલ કરે.
મૂલ્યાંકન
પાઇપલાઇનમાં ચાલતા વર્ઝનવાળા ટેસ્ટ સેટ, જેથી ઘટાડો કોઈ ગ્રાહકને નહીં, CI ને ખબર પડે.
ગોપનીયતા
ડેટા ક્યાં રહેશે, કેટલો સમય રખાશે અને શું હટાવાશે — આ પહેલી કોલ પહેલાં નક્કી થાય છે, આ પ્રશ્ન સહિત કે કોઈ વિનંતી તમારા ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરની બહાર જઈ પણ શકે કે નહીં.
સરખામણી
ઉપરથી જોડેલું AI સામે એવું AI જે પોતાની જગ્યા કમાય છે.
મોટા ભાગનાં AI ફીચર બે જ રીતે નિષ્ફળ જાય છે: ત્યાં ઉમેરાય છે જ્યાં તે દેખાય, ત્યાં નહીં જ્યાં સમય બચાવે; અને એ જાણ્યા વગર મોકલી દેવાય છે કે તેમનું આઉટપુટ સાચું છે કે નહીં.
| પાસું | સામાન્ય રીતે ઉપરથી જોડેલું AI | અમે તે કેવી રીતે બનાવીએ છીએ |
|---|---|---|
| તે ક્યાં જાય છે | જ્યાં ડેમો સારો લાગે — ડેશબોર્ડ પર એક ચેટ બોક્સ | જ્યાં હાથે થતું કામ ખરેખર છે, જે સામાન્ય રીતે દેખાડા જેવું હોતું નથી |
| એ જાણવું કે તે કામ કરે છે | કોઈએ બે-ચાર વાર અજમાવ્યું અને બરાબર લાગ્યું | તમારા ખરા કિસ્સાઓમાંથી બનેલો લેબલ કરેલો સેટ, અને લોન્ચ પહેલાં માપેલો સફળતા દર |
| જ્યારે તેને ચોક્કસ ખબર ન હોય | તોય જવાબ આપી દે છે, એ જ આત્મવિશ્વાસથી જે સાચું હોય ત્યારે હોય છે | તમારી નક્કી મર્યાદાથી નીચેના કિસ્સા કોઈ વ્યક્તિ પાસે જાય છે, અને એ મર્યાદા તમે નક્કી કરો છો |
| ખર્ચ | પહેલા મહિનાના બિલ પર ખબર પડે છે | ડિસ્કવરી દરમિયાન અંદાજેલું, કેશિંગ, મોડલ રૂટિંગ અને બજેટ એલર્ટ સાથે |
| લેટન્સી | પ્રોડક્શનમાં ખબર પડે છે, જે પછી ફીચર ચૂપચાપ વપરાવાનું બંધ થઈ જાય છે | એક નક્કી આંકડાવાળી ડિઝાઇન શરત, કારણ કે નવ સેકન્ડ લેતું ફીચર વપરાશે નહીં |
| પ્રોમ્પ્ટ કે મોડલ બદલવું | એવો ફેરફાર જેને કોઈ ચકાસી ન શકે, તેથી કોઈ કરવાની હિંમત કરતું નથી | એ જ ટેસ્ટ સેટ સામે માપેલી સરખામણી, જે CI માં ચાલે છે |
આ કેવી રીતે ચાલે છે
પહેલી વાતચીતથી લાઇવ થવા સુધી.
આ પ્રકારના કામ માટે અંદાજિત. પાયલટ વૈકલ્પિક નથી — જ્યાં સુધી વાપરનારા એમ ન કહે કે આ ટકે છે, ત્યાં સુધી કશું સ્વિચ કરાતું નથી.
- 1 અઠવાડિયું
કામ ક્યાં છે તે શોધો
કયું કામ હાથે થઈ રહ્યું છે, કેટલી વાર, અને ખોટું પડે તો તેની કિંમત શું છે. ક્યારેક જવાબ કોઈ નિયમ કે વધુ સારું ફોર્મ હોય છે, અને અમે એ કહી દઈએ છીએ.
- 1 અઠવાડિયું
મૂલ્યાંકન સેટ તૈયાર કરો
ખરા કિસ્સા, લેબલ કરેલા, ફીચર બને તે પહેલાં. તેના વગર સુધારો અને ઘટાડો વચ્ચે ફરક કરવાનો કોઈ રસ્તો નથી.
- 3-5 અઠવાડિયાં
બનાવો અને માપો
ઇન્ટિગ્રેશન, માનવીય તપાસ-દ્વાર, કેશિંગ અને ખર્ચ નિયંત્રણ, દરેક ફેરફાર પર એ જ સેટ સામે માપેલાં.
- 2-3 અઠવાડિયાં
પાયલટ અને ટ્યુનિંગ
ખરા જથ્થાના એક ભાગ પર લાઇવ, તપાસ-દ્વાર કડક રાખીને, અને તેને ત્યારે જ ઢીલું કરાય છે જ્યારે માપેલા આંકડા તેની રજા આપે.
લોન્ચ પછી
શું બદલાય છે.
- જે હાથનું કામ દૂર કરવા આ બન્યું હતું, તે ખરેખર દૂર થાય છે — માત્ર ટેકો બનતું નથી.
- ઓછા ભરોસાવાળા કિસ્સા ચૂપચાપ પસાર થવાને બદલે કોઈ વ્યક્તિ સુધી પહોંચે છે, અને એ જ વાત ફીચરને દેખરેખ વગર ચલાવવા લાયક બનાવે છે.
- પ્રોમ્પ્ટ કે મોડલ બદલવું જુગાર નહીં, એક સરખામણી બની જાય છે.
- મહિનાનું બિલ એ આંકડો હોય છે જેનો કોઈએ પહેલેથી અંદાજ મૂક્યો હતો, અચાનક આંચકો નહીં.
જાણી જોઈને ગુણાત્મક રૂપે જણાવેલું. અમે એવા ટકાવારી સુધારા પ્રકાશિત કરતા નથી જેમને અમે કોઈ નામી ક્લાયન્ટ સાથે, તેમની સંમતિથી, જોડી ન શકીએ.
પ્રશ્નો
સામાન્ય પ્રશ્નો.
શું અમારો ડેટા બીજા કોઈનું મોડલ ટ્રેન કરવામાં વપરાશે?
જે કોન્ફિગરેશનમાં અમે તૈનાત કરીએ છીએ, તેમાં નહીં. એન્ટરપ્રાઇઝ API શરતો મોકલેલા ડેટા પર ટ્રેનિંગની મનાઈ કરે છે, અને જ્યાં એ સ્વીકાર્ય ન હોય ત્યાં અમે તમારા પોતાના ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પર ઓપન-વેટ મોડલ ચલાવીએ છીએ. આ કોઈ પણ ઇન્ટિગ્રેશન પહેલાં નક્કી થાય છે.
તમે કેવી રીતે જાણો છો કે AI સાચું છે?
ફીચર મોકલતાં પહેલાં અમે તમારા ખરા કિસ્સાઓમાંથી એક લેબલ કરેલો મૂલ્યાંકન સેટ બનાવીએ છીએ અને તેના પર જ માપીએ છીએ. નક્કી મર્યાદાથી નીચેની દરેક બાબત આગળ વધવાને બદલે કોઈ વ્યક્તિ પાસે જાય છે, અને એ મર્યાદા તમે નક્કી કરો છો.
તેને ચલાવવાનો ખર્ચ કેટલો છે?
તે જથ્થા અને પસંદ કરેલા મોડલ પર આધાર રાખે છે, અને અમે તેનો અંદાજ લોન્ચ પછી નહીં, ડિસ્કવરી દરમિયાન માંડીએ છીએ. કેશિંગ, સહેલા કિસ્સા સસ્તા મોડલ પર મોકલવા, અને મહિનાનું બજેટ એલર્ટ — આ બધું નિર્માણનો ભાગ છે.
શું અમને AI ની જરૂર પણ છે?
ઘણી વાર નહીં. એક યોગ્ય જગ્યાએ મૂકેલો નિયમ, વધુ સારું ફોર્મ કે એક નક્કી રિપોર્ટ એ સમસ્યાઓનો મોટો ભાગ ઉકેલી દે છે જેમને AI ની સમસ્યા માની લેવાય છે — ખર્ચના એક અંશમાં અને કોઈ અનિશ્ચિતતા વગર. જ્યારે એવું હોય, અમે તમને કહી દઈશું.
શું તમે અમારા પોતાના ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પર મોડલ ચલાવી શકો?
હા, ઓપન-વેટ મોડલ સાથે, જ્યાં ડેટા ક્યાં રહેશે કે કરારની શરતો એવું માગે. સોદો એ છે કે ગુણવત્તા અને સંચાલનનો બોજ સામે નિયંત્રણ — અને તે સિદ્ધાંત પર નહીં, તમારા ખરા કામ પર માપેલા પરિણામો પર નક્કી કરવું જોઈએ.
જો AI કોઈ ગ્રાહકની સામે ભૂલ કરે તો?
એ જ અટકાવવા માટે માનવીય તપાસ-દ્વાર અને ભરોસાની મર્યાદા હાજર છે, અને આ બંને ફીચર મોકલતાં પહેલાં લેવાયેલા ડિઝાઇન નિર્ણયો છે, પછીથી ઉમેરેલું કોઈ અસ્વીકરણ નહીં. જ્યાં ખોટું પડવાની કિંમત વધુ હોય, ત્યાં સાચી સેટિંગ એ છે કે મુસદ્દો મંજૂરી માટે બને અને દેખરેખ વગર કોઈ કામ ક્યારેય ન થાય.