Generative AI Solutions
आपके खास use case के लिए custom LLM, RAG और agent builds।
मुख्य तथ्य: SISTA AI के Generative AI Solutions custom LLM, RAG और agent architectures डिज़ाइन करते हैं जो trial-and-error prototyping के मुकाबले 60-70% architecture समय बचाते हैं, 4-6 सप्ताह में build के लिए तैयार validated architecture तक पहुँचते हैं, और upfront design सही करके 3x कम pivots देते हैं।
Architecture पहले
टिकने के लिए बने agentic systems
हम भरोसेमंद generative और agentic AI के पीछे की architecture डिज़ाइन करते हैं, सिर्फ़ एक demo नहीं।
ओवरव्यू
Generative AI Solutions एक AI architecture और design service है जो आपके खास use case के लिए custom LLM, RAG और agent systems बनाती है। एक chat demo से एक भरोसेमंद बिज़नेस tool तक पहुँचने के लिए सख़्त architecture चाहिए। हम आपके AI applications का दिमाग़ और तंत्रिका तंत्र डिज़ाइन करते हैं, यह तय करते हुए कि models, data और agents जटिल कार्यों को स्वायत्त और भरोसेमंद ढंग से करने के लिए आपस में कैसे interact करें।
हम क्या ऑफर करते हैं
हम 'Agentic AI' में विशेषज्ञ हैं, ऐसे systems जो सिर्फ़ बात नहीं करते, बल्कि वाकई काम करते हैं। हम multi-agent workflows, RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines, और tool-use integration के लिए technical blueprints बनाते हैं। भारी coding के लिए हम development teams के साथ साझेदारी करते हैं, पर system design हमारे पास रहता है, ताकि आपका AI पहले दिन से ही control, observability और scalability दे सके।
मुख्य क्षमताएं
Generative AI System Design
Multi-Agent Workflow Architecture
Data Retrieval (RAG) रणनीति
Security और Trust Architecture
बिज़नेस वैल्यू
ठोस नतीजे जो आपके बिज़नेस के लिए मायने रखते हैं।
ऐसे systems के लिए blueprints जो वाकई production में काम करें
Scalable designs जो आपकी ज़रूरतों के साथ बढ़ें
सही नींव के ज़रिए कम technical debt
Design से ही भरोसेमंद
ऐसे systems जो production में टिके रहें
साफ़ structure, guardrails, और evaluation ताकि आपका AI scale पर अनुमानित ढंग से व्यवहार करे।
आदर्श उपयोग मामले
उन कंपनियों के लिए जो अपने खुद के AI products, internal tools, या customer-facing agents बना रही हैं और code लिखने से पहले एक मज़बूत technical नींव चाहती हैं।
जो नतीजे हम दिलाते हैं
Production-ready architecture blueprint
latency और accuracy लक्ष्यों के साथ validated RAG pipeline
Agent orchestration pattern परिभाषित
Security, privacy और compliance नियंत्रण मैप किए गए
data sources, tools और APIs के लिए integration योजना
Prototype performance benchmarks और test नतीजे
अनुमानों और owners के साथ build backlog
Risk mitigation और fallback रणनीति
हमारी कार्यप्रणाली
एक सिद्ध तरीका जो नतीजे देता है।
हम design thinking को technical सख़्ती के साथ जोड़ते हैं। हमारी architecture प्रक्रिया में requirement analysis, technology चुनाव, prototype validation, और iterative सुधार शामिल हैं। हम अग्रणी AI labs और enterprise deployments की industry best practices का इस्तेमाल करते हैं ताकि आपका solution production-ready हो।
आपका stack, विस्तारित
आपके data और infrastructure में फिट
हम आपके मौजूदा systems पर असल deployments में आज़माए गए patterns के साथ build करते हैं।
प्रभाव और अर्थशास्त्र
प्रतिबद्ध होने से पहले आप क्या उम्मीद कर सकते हैं।
Architecture में बचा समय
60-70%
बिना blueprint के trial-and-error prototyping के मुकाबले।
Production readiness
4-6 सप्ताह
concept से build के लिए तैयार validated architecture तक।
Rework में कमी
3× कम pivots
सही upfront design build के बीच में होने वाले महँगे बदलावों को रोकता है।
एंगेजमेंट विकल्प
समयबद्ध, ओनर-निर्धारित, लागत के प्रति सजग।
Blueprint
2-3 सप्ताहएक GenAI system या agent workflow के लिए architecture design।
डिलिवरेबल्स
Technical blueprint, data flow diagrams, और tech stack सिफ़ारिशें।
Full Stack
4-6 सप्ताहRAG, agents और integrations के साथ end-to-end architecture।
डिलिवरेबल्स
पूरा system design, security specs, और implementation guide।
Build Partner
6-10 सप्ताहआपकी dev team के साथ architecture और साथ ही hands-on build निगरानी।
डिलिवरेबल्स
काम करता prototype, code reviews, और production deployment योजना।
व्यवहार में प्रमाण
असली क्लाइंट पैटर्नRAG system 5 सप्ताह में 500 support agents तक deploy।
- पहले महीने के भीतर 80% ticket deflection हासिल।
- 95% retrieval accuracy के साथ 2 सेकंड से कम response latency।
- बिना redesign के architecture 3 अतिरिक्त departments तक scale हुई।
जोखिम और अनुपालन
Model abstraction: अपने stack को दोबारा लिखे बिना providers बदलें।
Data isolation: embeddings और context आपके माहौल में रहते हैं।
Observability अंदर से बनी: हर agent action और retrieval call को trace करें।
Graceful degradation: model outages और rate limits के लिए fallbacks।
क्या यह आपके लिए सही है?
प्रतिबद्ध होने से पहले स्पष्टतासही फिट
- आपके पास एक साफ़ GenAI use case है पर technical blueprint चाहिए।
- आपकी dev team सक्षम है पर LLM/agent architecture का अनुभव नहीं रखती।
- आप production-grade design चाहते हैं, न कि एक hackathon prototype।
सही नहीं
- आप चाहते हैं कि हम सारा code लिखें, हम architecture बनाते हैं, build नहीं करते।
- आप अभी भी खोज रहे हैं कि क्या AI आपके बिज़नेस में फिट बैठता भी है या नहीं।
- आप बिना custom logic वाला एक साधारण chatbot wrapper चाहते हैं।
एंगेजमेंट के बाद
हम आपको अधूरा नहीं छोड़तेआपकी team के build चरण के दौरान code review sessions।
design सवालों और pivots के लिए architecture office hours।
production launch से पहले performance tuning मार्गदर्शन।
मुख्य डिलिवरेबल्स
Technical Architecture Blueprint
RAG Pipeline Design और Data Flow Diagrams
Agent Orchestration Framework
Security और Compliance Specifications
Development Teams के लिए Implementation Guide
जिन इंडस्ट्रीज़ की हम सेवा करते हैं
Technology और SaaS
प्रोफेशनल सेवाएं
Media और Content
Customer Service और Support
हम कैसे काम करते हैं
डिस्कवरी से स्केल तक 8 steps, आपको हमेशा पता रहता है आगे क्या होगा।
क्या उम्मीद करें
- लक्ष्यों और सफलता के मानकों पर तेज़ी से सहमति
- साप्ताहिक विज़िबिलिटी, हर काम का साफ़ ओनर
- तेज़ी से शिप करें, मापें, सुधारें
Requirements Discovery
आपके use cases, data landscape, और integration ज़रूरतों को समझना।
Architecture Design
विस्तृत technical blueprints बनाना, technologies चुनना, और data flows डिज़ाइन करना।
Prototype और Validate
architecture फैसलों और performance को validate करने के लिए proof-of-concept बनाना।
Documentation और Handoff
व्यापक documentation देना और आपकी team को knowledge transfer करना।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
जवाब देखने के लिए क्लिक करें01आप किन LLM providers के साथ काम करते हैं?+
02क्या आप हमारे मौजूदा systems के साथ integrate कर सकते हैं?+
03क्या असल development आप संभालते हैं?+
04आप RAG pipeline optimization को कैसे संभालते हैं?+
05Multi-agent coordination के बारे में क्या?+
Blueprint से build तक
design से delivery तक
हम architecture को design से एक काम करते, monitored system तक ले जाते हैं।
बदलाव के लिए तैयार हैं?
आइए बात करें कि हम आपकी AI पहलों में स्पष्टता और अमल कैसे ला सकते हैं।