उत्पाद अवलोकन
LLM AI चैटबॉट
अब पूछताछ के लिए AI सलाहकार!
जटिलता घटाकर
संचालन की प्रभावशीलता बढ़ाते हैं।
एंटरप्राइज़ AI चैटबॉट का मूल
यह कार्य इंटरफ़ेस धाराप्रवाह भाषा मॉडल को खोजे जाने वाले ज्ञान, पालन योग्य अनुमतियों और सत्यापन योग्य प्रमाण से जोड़ता है।
LLM
प्रश्न का आशय समझकर सारांश, व्याख्या, तर्क और प्रारूप बनाता है।
RAG
संबंधित उद्यम दस्तावेज़ खोजकर नवीनतम प्रमाण उत्तर के संदर्भ में जोड़े जाते हैं।
TRUST
उपयोगकर्ता अनुमतियाँ लागू करके स्रोत और ऑडिट रिकॉर्ड से उत्तर नियंत्रित करते हैं।
LLM क्या है, और
RAG क्यों आवश्यक है
LLM भाषा के पैटर्न सीखने वाला संभाव्य जनरेटिव मॉडल है। विश्वसनीय लगना तथ्यात्मकता या कंपनी के मानकों के अनुपालन की गारंटी नहीं है।
ज्ञान का समय-संदर्भ
प्रशिक्षण के बाद के नवीनतम नियमों और प्रोजेक्ट स्थिति की जानकारी नहीं
उद्यम संदर्भ
आंतरिक शब्दावली, उत्पाद कोड और कार्य प्रक्रियाओं की पर्याप्त जानकारी नहीं
मनगढ़ंत उत्तर
प्रमाण न होने पर भी स्वाभाविक लगने वाले गलत उत्तर बना सकता है
स्रोतों का अभाव
यह जाँचना कठिन होता है कि उत्तर किस दस्तावेज़ और धारा से आया है
अनुमति संबंधी जोखिम
उपयोगकर्ता अनुमतियों की परवाह किए बिना संवेदनशील जानकारी उजागर हो सकती है
अद्यतन लागत
ज्ञान के हर बदलाव पर मॉडल को दोबारा प्रशिक्षित करना धीमा और अक्षम है
समाधान की दिशा · मॉडल को दोबारा सिखाने के बजाय प्रश्न के समय आवश्यक उद्यम ज्ञान खोजकर संदर्भ देने वाला RAG व्यावहारिक समाधान है।
प्रश्न से प्रमाण जाँच तक
पहले संबंधित उद्यम दस्तावेज़ खोजकर मिले प्रमाण LLM को दिए जाते हैं, ताकि स्रोत सहित उत्तर बन सके।
प्रश्न समझनाआशय · मुख्य शब्द02प्रमाण खोजVector DB · फ़िल्टर03
संदर्भ निर्माणशीर्ष प्रमाण व्यवस्थित करना04
उत्तर निर्माणस्रोत सहित उत्तर
नियमित निरीक्षण महीने में 1 बार होता है और संचालन के 500 घंटे पूरे होने पर अतिरिक्त निरीक्षण आवश्यक है। सुरक्षा सेंसर हर सप्ताह जाँचे जाते हैं।
उद्यम का ज्ञान खोज योग्य बनने तक
दस्तावेज़ और व्यावसायिक डेटा एकत्र कर संदर्भ व अनुमतियाँ बनाए रखते हुए खोज योग्य ज्ञान में बदलते हैं।
संग्रहदस्तावेज़ · DB · व्यावसायिक सिस्टम02
पार्सिंगमुख्य पाठ · तालिकाएँ · मेटाडेटा03चंकिंगअर्थपूर्ण इकाइयों में विभाजन04एम्बेडिंगअर्थ को संख्यात्मक वेक्टर में बदलना05
संग्रहणVector DB + मूल स्रोत लिंकपार्सिंग गुणवत्ता
तालिका, चित्र, हेडर और OCR में जानकारी का नुकसान कम करना
चंक रणनीति
अनुच्छेद, धारा और पृष्ठ का संदर्भ बनाए रखना
मेटाडेटा
विभाग, सुरक्षा स्तर, संस्करण और प्रभावी तिथि जोड़ना
समन्वयन
इंडेक्स में बदलाव, हटाना और समाप्ति लागू करना
प्रश्न के आधार पर उपयोगी प्रमाण खोजने वाली खोज पाइपलाइन
खोज सबसे मिलता-जुलता दस्तावेज़ चुनना नहीं, बल्कि उत्तर के लिए सबसे उपयोगी प्रमाण चुनने की प्रक्रिया है।
प्रश्न परिष्करणशब्द विस्तार और फ़िल्टर निष्कर्षण02संभावित परिणामों की खोजVector + Keyword03
अनुमति फ़िल्टरउपयोगकर्ता · संगठन · सुरक्षा स्तर04
पुनः रैंकिंगप्रासंगिकता का पुनर्मूल्यांकन05शीर्ष प्रमाणदोहराव हटाना और विविधता सुनिश्चित करनाशब्द अलग होने पर भी समान अर्थ वाले दस्तावेज़ खोजता है।
उत्पाद कोड और नियम संख्या जैसे सटीक टेक्स्ट खोजता है।
प्रमाण से उत्तर बनने की प्रक्रिया
उत्तर न बन सके तो यह कहना चाहिए कि जानकारी नहीं है, और उपयोगकर्ता मूल स्रोत स्वयं देख सके।
संदर्भ निर्माण
- प्रश्न और प्रमाण संरचित करना
- टोकन सीमा में मुख्य बातों को प्राथमिकता
- विरोधाभासी और दोहरे दस्तावेज़ व्यवस्थित करना
उत्तर निर्माण
- कार्य नियमों के अनुसार तर्क
- अनिश्चितता में सीमाएँ बताना
- प्रारूप, लहजे और भाषा का पालन
स्रोत प्रस्तुत करना
- दस्तावेज़ का नाम · पृष्ठ · धारा
- मूल स्रोत लिंक · संशोधन तिथि
- उत्तर के वाक्यों को प्रमाण से जोड़ना
हर चरण में सुरक्षा नियंत्रण · प्रॉम्प्ट नीतियाँ · व्यक्तिगत डेटा मास्किंग · अनुमति जाँच · हानिकारकता और गोपनीयता जाँच · ऑडिट लॉग
वेबसाइट को परामर्श और कन्वर्ज़न इंटरफ़ेस बनाएँ
आगंतुक लंबे मेन्यू और दस्तावेज़ स्वयं खोजने के बजाय प्राकृतिक भाषा में पूछकर तुरंत प्रमाण-आधारित उत्तर पाते हैं।
छोड़कर जाने की संभावना बढ़ना · संबंधित व्यक्ति के उत्तर की प्रतीक्षा
तत्काल समाधान · परामर्श से जोड़ना · उत्पाद और सामग्री पर जाना
कन्वर्ज़न दर
उत्पाद व सेवा चयन को परामर्श CTA से जोड़ना
ग्राहक सहायता
दोहराई जाने वाली पूछताछ का 24 घंटे स्वचालित उत्तर
सामग्री का उपयोग
अनदेखे दस्तावेज़, FAQ और उदाहरणों का पुनः उपयोग
ग्राहक अंतर्दृष्टि
प्रश्न लॉग से रुचियाँ, परेशानियाँ और माँग पहचानना
हम पहले सुरक्षा और अनुमतियाँ डिज़ाइन करते हैं।
खोज परिणाम तैयार करके छिपाने के बजाय खोज से पहले ही उपयोगकर्ता, संगठन और दस्तावेज़ की अनुमतियाँ लागू की जाती हैं।
ON-PREMISE
उच्चतम स्तर का नियंत्रण और नेटवर्क पृथक्करणसंचालन जटिलता और बुनियादी ढाँचे की लागत
PRIVATE CLOUD
समर्पित नेटवर्क · प्रबंधित विस्तारक्लाउड नीति और रीजन की समीक्षा
HYBRID
संवेदनशील डेटा अंदर, चुनिंदा मॉडल बाहरडेटा सीमाओं और रूटिंग का डिज़ाइन
साझा नियंत्रण · संचार और संग्रहण एन्क्रिप्शन · कुंजी और गोपनीय जानकारी प्रबंधन · DLP और व्यक्तिगत डेटा मास्किंग · इनपुट व आउटपुट नीतियाँ · ऑडिट और असामान्य व्यवहार पहचान
कार्य के अनुसार उपयोग परिदृश्य
जहाँ दस्तावेज़ तैयार हों और बार-बार प्रश्न आते हों, वहाँ शुरू करके सत्यापित दायरे से विस्तार करते हैं।
विनिर्माण स्थल
उपकरण · गुणवत्ता · सुरक्षा- SOP और मैनुअल पर तत्काल प्रश्न
- त्रुटि कोड के कारण और उपाय खोजना
- गुणवत्ता समस्याओं के समान उदाहरण खोजना
प्रोजेक्ट
अनुबंध · डिज़ाइन · समय-सारणी- बैठक विवरण और डिज़ाइन बदलाव का सारांश
- जोखिम और निर्णय इतिहास का अनुसरण
- अनुबंध धाराओं और डिलिवरेबल्स की खोज
प्रबंधन सहायता
मानव संसाधन · वित्त · खरीद- नियमों, लाभों और व्यय निपटारे की जानकारी
- खरीद मानदंड और स्वीकृति प्रक्रिया संबंधी प्रश्न
- रिपोर्ट और बाज़ार सामग्री के प्रारूप
RAG से पूर्ण बना उद्यम-विशिष्ट CHATBOT
यह स्क्रीन RAG से आंतरिक उद्यम दस्तावेज़ खोजकर सत्यापित प्रमाण के आधार पर उत्तर देती है। आगंतुक प्राकृतिक भाषा में प्रश्न पूछकर उद्यम की अनुमोदित जानकारी के दायरे में तेज़ और एकसमान मार्गदर्शन पा सकते हैं।
प्रश्न का आशय समझकर संबंधित दस्तावेज़ खोजे और पुनः क्रमबद्ध किए जाते हैं; फिर CHATBOT, RAG द्वारा जुटाए प्रमाण के आधार पर उत्तर देता है। सामान्य जनरेटिव AI से अलग, यह उद्यम के डेटा पर केंद्रित प्रमाण-आधारित परामर्श अनुभव देता है।
अपेक्षित लाभों को मापनीय परिणामों में बदलें
हम उत्तर गुणवत्ता, खोज गुणवत्ता, उपयोगकर्ता अनुभव, संचालन की सुचारुता और सुरक्षा को साथ देखते हैं।
खोज का समय
उत्तर खोजने का समय और क्लिक की संख्या
उत्तरों में एकरूपता
सटीकता · प्रमाण पूर्ति दर
कार्य गति
प्रोसेसिंग और प्रारूप लेखन समय
ज्ञान का पुनः उपयोग
दस्तावेज़ उपयोग दर और दोहराई गई पूछताछ
छोटी शुरुआत, सत्यापन और विस्तार
मॉडल प्रदर्शन से पहले डेटा तैयारी और मूल्यांकन व्यवस्था बनाते हैं, और केवल गुणवत्ता, सुरक्षा तथा लागत मानदंड पार करने वाले दायरे का विस्तार करते हैं।
DISCOVER · आकलन
प्राथमिक कार्यों, उपयोगकर्ताओं, दस्तावेज़ों, अनुमतियों और गुणवत्ता का आकलन
PILOT · पायलट
प्रतिनिधि दस्तावेज़ों के लिए RAG, मूल्यांकन सेट और आधाररेखा स्थापित करना
HARDEN · सुरक्षा और संचालन में लाना
SSO, ACL, ऑडिट और निगरानी का एकीकरण
SCALE · विस्तार
कार्य और डेटा स्रोतों का विस्तार व लागत अनुकूलन
अनुशंसित पायलट · 1 प्रतिनिधि कार्य · 100~500 मुख्य दस्तावेज़ · 50 मूल्यांकन प्रश्न · 4~8 सप्ताह
उद्यम के ज्ञान को कार्रवाई से जोड़ने वाला भरोसेमंद AI
केवल उत्तर बनाने वाला चैटबॉट नहीं, बल्कि उद्यम के ज्ञान को ग्राहकों और कर्मचारियों की अगली कार्रवाई से जोड़ता है।
सटीक उत्तर
आंतरिक दस्तावेज़ और नवीनतम प्रमाण
सुरक्षित उपयोग
उपयोगकर्ता अनुमतियाँ और डेटा सीमाएँ
वेब परिणामों से जोड़ना
परामर्श, खरीद और सामग्री संबंधी गतिविधियाँ
निरंतर सुधार
प्रश्न · मूल्यांकन · संचालन डेटा
“खुद खोजने वाली वेबसाइट” से आगे बढ़कर हम ऐसा AI अनुभव देते हैं जो ग्राहक के प्रश्न समझता है और प्रमाण से भरोसा दिलाता है।
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