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RAG के साथ चैटबॉट्स
आपकी कंपनी के दस्तावेज़ों पर Retrieval-Augmented Generation के साथ एआई चैटबॉट। आंतरिक स्रोतों से सटीक उत्तर, मूल दस्तावेज़ों की ओर ले जाने वाले उद्धरण, कोई भ्रम नहीं।
— क्षमताएं
हम तकनीकी रूप से क्या डिलीवर करते हैं।
🗄
वेक्टर DB
Pinecone/Qdrant के साथ OpenAI या Cohere एम्बेडिंग मॉडल
📄
मल्टी-सोर्स
PDF, Notion, Confluence, Google Drive, वेबसाइट क्रॉल
🔗
लिंक के साथ उद्धरण
प्रत्येक उत्तर स्रोत दस्तावेज़ से लिंक करता है
🌍
बहुभाषी
RO/EN में क्वेरी, उपयोगकर्ता की भाषा में प्रतिक्रिया
तकनीकी स्टैक
PineconeOpenAI EmbeddingsGPT-4oNext.jsPostgreSQL
— उपयोग के मामले
हम इसे व्यवहार में कैसे डिलीवर करते हैं।
आंतरिक ज्ञान बॉट
टीम बिना मैनुअल खोज के आंतरिक दस्तावेज़ों के बारे में प्रश्न पूछती है
ग्राहक सहायता FAQ
FAQ + रिटर्न पॉलिसी + तकनीकी गाइड पर प्रशिक्षित चैटबॉट
— पैकेज
मानक पैकेज।
चैटबॉट RAG सेटअप
वेक्टर DB + 1 स्रोत के साथ वेब चैटबॉट
से €500
- ✓वेक्टर DB Pinecone (1M वेक्टर)
- ✓1 स्रोत का इनजेस्ट (PDF सेट, Notion, या वेबसाइट)
- ✓एम्बेडेड चैट विजेट
- ✓एडमिन डैशबोर्ड वार्तालाप
- ✓1 माह का रखरखाव + पुनःप्रशिक्षण
— अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न।
मैं कितने दस्तावेज़ अपलोड कर सकता हूँ?+
स्टार्टर टियर: ~10k पृष्ठ। प्रो: असीमित (स्केलेबल वेक्टर DB लागत)।
क्या यह परिवर्तनों के साथ स्वचालित रूप से अपडेट होता है?+
हाँ, वेबहुक + आवधिक क्रॉल (कॉन्फ़िगर करने योग्य दैनिक/साप्ताहिक)।
क्या यह ऑफ़लाइन / ऑन-प्रिमाइस काम करता है?+
हाँ एंटरप्राइज टियर पर: स्व-होस्टेड वेक्टर DB + ओपन-सोर्स LLM (Llama 3.x)।
आइए आपके प्रोजेक्ट पर चर्चा करें।
नि:शुल्क डिस्कवरी कॉल + 24 घंटे के भीतर अनुमान।
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