ऐसे प्रोडक्ट जिनमें बुद्धिमत्ता अंदर से बनी हो, ऊपर से चिपकाई हुई नहीं

AI ऐप डेवलपमेंट

Techon Pixel ऐसे एप्लिकेशन बनाती है जहाँ AI एक कार्यशील फ़ीचर है, महज़ एक लेबल नहीं: मौजूदा प्रोडक्ट के भीतर copilots, retrieval-augmented generation के ज़रिए आपके दस्तावेज़ों पर आधारित assistants, बुद्धिमान खोज और वर्गीकरण, तथा ऐसा ऑटोमेशन जो वास्तविक मैनुअल चरणों को हटाता है।

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वे 3 निर्णय जो किसी AI फ़ीचर को बनाते या बिगाड़ते हैं

01
Grounding और सटीकता
आपके अपने ज्ञान पर retrieval, संरचित outputs और validation, ताकि उत्तर मॉडल के अनुमान से नहीं बल्कि आपके डेटा से आएँ।
02
अनुभव और भरोसा
ऐसे इंटरफ़ेस जो स्रोत दिखाते हैं, विश्वास-स्तर उजागर करते हैं और नियंत्रण इंसान के हाथ में रखते हैं, अपनाए गए और छोड़ दिए गए AI के बीच यही अंतर है।
03
लागत और प्रदर्शन
Model routing, caching और latency बजट पहले दिन से इंजीनियर किए जाते हैं, ताकि फ़ीचर बढ़े और बिल आने पर आपको चौंकाए नहीं।

हम कैसे डिलीवर करते हैं

01/06Use-case की जाँच
02/06डेटा और Retrieval डिज़ाइन

1. 01/06Use-case की जाँच
2. 02/06डेटा और Retrieval डिज़ाइन
01चरण 1
पहले ढाँचा तय करें।
हम पहले लक्ष्य, यूज़र्स और सीमाओं को समझते हैं, ताकि कुछ भी बनाने से पहले स्कोप और प्राथमिकताएँ साफ़ हों।
1. 03/06Prototype और सत्यापन
2. 04/06प्रोडक्ट इंटीग्रेशन
02चरण 2
इसे साकार करें।
डिज़ाइन और इंजीनियरिंग छोटे, दिखने वाले चक्रों में आगे बढ़ते हैं। आप काम करते हिस्से जल्दी देखते हैं और उनकी दिशा तय करते हैं।
1. 05/06मूल्यांकन और सुदृढ़ीकरण
2. 06/06लॉन्च और सुधार
03चरण 3
साबित करें, फिर बढ़ाएँ।
हर हिस्से को बड़े पैमाने पर ले जाने से पहले असली इस्तेमाल में परखा जाता है, फिर जो हम सीखते हैं उससे निखारा जाता है।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

आप प्रोडक्ट के भीतर किस तरह के AI फ़ीचर बनाते हैं?

मौजूदा प्रोडक्ट के भीतर कोपायलट, retrieval-augmented generation के ज़रिए आपके दस्तावेज़ों पर आधारित असिस्टेंट, इंटेलिजेंट सर्च और वर्गीकरण, और ऐसा ऑटोमेशन जो वास्तविक मैनुअल कदम हटाता है।

AI के जवाब आपके डेटा पर आधारित और लागत अनुमान-योग्य कैसे रहती है?

आपके अपने ज्ञान पर retrieval, structured outputs और validation जवाबों को मॉडल के अनुमान की जगह आपके डेटा से आने देते हैं, जबकि model routing, caching और latency budgets पहले दिन से इंजीनियर किए जाते हैं ताकि फ़ीचर बढ़ने पर बिल आपको चौंकाए नहीं।

क्या इसका कोई डिलीवर किया हुआ उदाहरण है?

MyPlanAdvocate, जो BlandLabs में पेशेवर काम के हिस्से के रूप में संस्थापक का योगदान है, एक AI-सहायित Medicare और ZIP-कोड क्वालिफ़िकेशन वर्कफ़्लो है जिसमें रीयल-टाइम निर्णय, संरचित हैंड-ऑफ़ और परिचालन रिपोर्टिंग शामिल हैं, और जिसे लगभग $1.2M प्रति वर्ष की बचत का श्रेय दिया गया है।