हम ऐसा AI डिज़ाइन और तैनात करते हैं जो उत्पादन में उतरता है। LLM-संचालित कोपायलट, भविष्यसूचक मॉडल और ML पाइपलाइन — एक वरिष्ठ टीम द्वारा चयनित, निर्मित, मूल्यांकित, तैनात और निगरानी किए गए, जो परिचालन के पहले वर्ष तक सिस्टम का स्वामित्व रखती है।
संयंत्र संचालकों, कानूनी टीमों, विश्लेषकों और क्षेत्र इंजीनियरों के लिए डोमेन-ट्यून किए गए सहायक। रिट्रीवल-संवर्धित, साक्ष्य-उद्धृत, और एक ऑडिट-योग्य प्रतिक्रिया ट्रेल के साथ।
परिचालन डेटा पर प्रशिक्षित विफलता पूर्वानुमान, असंगति का पता लगाना और पूर्वानुमान मॉडल — कंपन सिग्नेचर, टेलीमेट्री, लेनदेन स्ट्रीम, दावा इतिहास।
प्रशिक्षण, मूल्यांकन, तैनाती और निगरानी अवसंरचना। पुनरुत्पादनीय रन, पंजीकृत मॉडल और रोलबैक। वह उबाऊ ढाँचा जो AI को वर्षों तक उत्पादन में बनाए रखता है।
Anthropic Claude, OpenAI, Cohere और Azure AI Foundry के लिए उत्पादन वायरिंग — प्रॉम्प्ट कैशिंग, टूल उपयोग, संरचित आउटपुट और फ़ॉलबैक नीतियों के साथ।
जब फ़ाउंडेशन मॉडल सही उत्तर नहीं होते: क्लासिकल ML, ग्रेडिएंट बूस्टिंग, डीप लर्निंग, टाइम-सीरीज़, और रीइनफ़ोर्समेंट-लर्निंग पायलट — जब उचित हो।
ऑफ़लाइन और ऑनलाइन इवल, गोल्डन सेट, मानव समीक्षा लूप, रेड-टीमिंग और नीति अनुपालन — डिप्लॉय पाइपलाइन में अंतर्निहित, बाद के विचार के रूप में नहीं।
यदि हम किल-क्राइटेरिया नहीं लिख सकते, तो हम निर्माण को उचित नहीं ठहरा सकते।
Droz में हर AI सहयोग एक- से दो-सप्ताह की समस्या-निर्धारण कवायद से शुरू होता है। लक्ष्य उस निर्णय की पहचान करना है जिसे AI बदलेगा — एक रखरखाव योजना, एक ट्राइएज रूटिंग, एक दावा निर्णय, एक खरीद स्कोरिंग — और आज उस निर्णय को गलत करने की लागत।
वहाँ से, हम डेटा, मॉडल चयन, एकीकरण और रोलआउट की दिशा में पीछे की ओर काम करते हैं। अधिकांश सहयोग इस चरण में एक या दो ग़लत शुरुआत समाप्त कर देते हैं: वह वर्कलोड जो "LLM जैसा लगता है" वास्तव में एक संरचित नियम इंजन है; वह पूर्वानुमान कार्य जिसे "डीप लर्निंग की ज़रूरत है" वास्तव में बेहतर फ़ीचर पर ग्रेडिएंट बूस्टिंग चाहता है।
डिस्कवरी का परिणाम एक लिखित संक्षिप्त विवरण है: निर्णय, बेसलाइन, उम्मीदवार दृष्टिकोण, डेटा, मोटा ROM, और किल-क्राइटेरिया। हस्ताक्षर-योग्य; समीक्षा-योग्य; ऑडिट-योग्य।
फ़ाउंडेशन मॉडल वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट करता है; कस्टम मॉडल नियतात्मक उप-कार्यों को संभालते हैं। हम दोनों हिस्सों और उनके बीच के अनुबंध को डिज़ाइन करते हैं।
Databricks, SageMaker या Azure ML में पुनरुत्पादनीय पाइपलाइन। संस्करणित डेटासेट, पंजीकृत फ़ीचर, ट्रैक किए गए प्रयोग। हर मॉडल का एक वंशक्रम होता है।
एक गोल्डन सेट + होल्ड-आउट परीक्षणों पर ऑफ़लाइन इवल; सुरक्षा / रेड-टीम इवल; हेडलाइन मीट्रिक पर सांख्यिकीय विश्वास अंतराल। ऐसा कोई मॉडल पदोन्नत नहीं किया जाता जो उत्तीर्ण न हुआ हो।
कैनरी रिलीज़। शैडो रन। ऑनलाइन मॉडल के लिए ब्लू-ग्रीन। पूर्वानुमान मॉडल के लिए बैच रिफ़्रेश। हर डिप्लॉय एक क्लिक में प्रतिवर्ती है।
इनपुट, आउटपुट और डाउनस्ट्रीम निर्णयों पर ड्रिफ़्ट का पता लगाना। गुणवत्ता डैशबोर्ड। कम-विश्वास वाले पूर्वानुमानों के लिए मानव-समीक्षा क्यू। ऐसे अलर्ट जो ऑन-कॉल को जगाते हैं।
एक AI सिस्टम केवल तभी उपयोगी होता है जब वह संचालक के वर्कफ़्लो के भीतर रहता है। हम मॉडल को एक संस्करणित API के पीछे एकीकृत करते हैं, संरचित लॉगिंग, भूमिका-आधारित पहुँच और एक साक्ष्य पैनल के साथ जिसका संचालक ऑडिट कर सकता है।
LLM पक्ष पर, हम टूल-उपयोग अनुबंध, आउटपुट स्कीमा (बैकएंड पर Pydantic; फ्रंटएंड पर Zod), प्रॉम्प्ट कैशिंग और सुग्राह्य फ़ॉलबैक प्रदान करते हैं। ML पक्ष पर, हम आपके डेटा वेयरहाउस में बैच पूर्वानुमान, एक API गेटवे के पीछे ऑनलाइन अनुमान, और एक फ़ीचर स्टोर प्रदान करते हैं जिस पर मॉडल भरोसा करता है।
हम मानव सतह भी बनाते हैं — डैशबोर्ड, अलर्ट, ओवरराइड नियंत्रण, समीक्षा क्यू। उद्देश्य निर्णय समर्थन है, निर्णय प्रतिस्थापन नहीं।
Anthropic (Claude), OpenAI, Cohere, Azure AI Foundry, AWS Bedrock।
Databricks, Azure ML, SageMaker, Vertex AI।
PyTorch, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, transformers, sentence-transformers, LangGraph (जहाँ ऑर्केस्ट्रेशन उचित हो)।
Snowflake, PostgreSQL + pgvector, Pinecone, Weaviate, Parquet, Apache Spark, Airflow, Kubeflow।
क्रॉस-संदर्भ — पूर्ण पार्टनर प्रोफ़ाइल · पूर्ण प्रौद्योगिकियाँ · क्लाउड अंडरले।
संयंत्र संचालकों के लिए उत्पादन LLM कोपायलट। उपकरण मैनुअल, कार्य आदेश और स्थिति इतिहास पर रिट्रीवल। ऑडिट लॉग अनिवार्य।
कंपन, तापीय और अल्ट्रासाउंड सिग्नेचर से बेयरिंग, मोटर और घूर्णन-उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी करने वाले उत्पादन ML मॉडल।
एक नियामक के लिए Protected-B-पैटर्न ट्राइएज सहायक। नीति दस्तावेज़ों पर RAG, हर अनुशंसा पर ह्यूमन-इन-द-लूप।
नीचे छह प्रतिनिधि क्षेत्र। 17 की पूरी सूची उद्योग अवलोकन पर मौजूद है।