एआई परामर्श और ओपन-सोर्स सहायता

यह किसके लिए है

यह उन छोटी टीमों के लिए है जो स्थानीय पूर्वानुमान, सिमैंटिक खोज, RAG या अधिक नियंत्रित एआई-सहायता प्राप्त विकास पर विचार कर रही हैं। पहले हम देखते हैं कि सरल सॉफ़्टवेयर से समस्या हल हो सकती है या नहीं।

लागत और स्वामित्व

शोध रिपॉज़िटरी अपने-अपने लाइसेंस के अंतर्गत सार्वजनिक हैं। सलाह, एकीकरण और सहायता सशुल्क हो सकती है। शुरुआत से पहले कार्यक्षेत्र और शुल्क तय होंगे; बाहरी मॉडल के लाइसेंस और बुनियादी ढाँचे की लागत अलग से देखी जाएगी।

हम साथ कैसे काम करते हैं

1. सुधारने योग्य निर्णय, उपलब्ध डेटा, गोपनीयता की सीमाएँ और तुलना का आधार तय करें।
2. सीमित प्रोटोटाइप बनाकर प्रतिनिधि उदाहरणों पर जाँचें, जिसमें विफलताएँ भी हों।
3. परिणाम, सीमाएँ और हस्तांतरण लिखित करें और तय करें कि आगे एकीकरण उपयोगी होगा या नहीं।

हमारे काम के उदाहरण

MokuML, Postgres डेटा से स्थानीय पूर्वानुमान और BlackBoxApproach, एआई-सहायता प्राप्त विकास में मानवीय निर्णय व मॉड्यूल सीमाओं पर शोध करता है। दोनों अवधारणा के प्रायोगिक परीक्षण हैं, उत्पादन परिणाम या सुनिश्चित बचत का प्रमाण नहीं।

सहायता और कार्यक्षेत्र

व्यवहार्यता डेटा की गुणवत्ता, हार्डवेयर, मॉडल की सीमाओं और लाइसेंस पर निर्भर करती है। संरचना चुनने से पहले हम बताएंगे कि क्या स्थानीय रहेगा और क्या बाहरी प्रदाता को भेजा जाएगा। प्रोटोटाइप का मूल्यांकन उत्पादन तैनाती से अलग होगा।

टीम और उसका अनुभव जानें