विशेषज्ञता / नज़दीकी नज़र
AI असिस्टेंट व नॉलेज सिस्टम
ग्राहक- व टीम-सामना असिस्टेंट जो आपके ज्ञान से उत्तर दें — स्रोतों, गार्डरेल व मानव निकास के साथ।
अवसर
अगला कदम बनाएँ
बेहतर कदम।
Buyers and users expect an answer the moment they ask. Support inboxes drown in the same repeated questions, and product, policy and catalogue answers live in documents no one can search in plain language. Assistants change that only when they answer from your content, not from a generic model.
We build the answer surface on your actual content — catalogue, docs, policies and FAQs — with a retrieval pipeline (embeddings + search), citations for every claim, guardrails for out-of-scope questions and a clean handover to a human with full context. We measure deflection and answer quality from day one.
- साथ काम करना
- नामित डिलीवरी लीड + टीम
- समय-सीमा
- Prototype in 3–4 weeks; FAQ rollout scoped after
हम क्या देते हैं
सही चीज़ों पर फोकस।
- Commerce and support Q&A over your data
- Retrieval (RAG) pipeline over catalogue, docs and FAQs
- Guardrails, citations and human-escalation states
- Usage analytics and deflection measurement
आप क्या ले जाते हैं
कुछ ऐसा जो चला सकें।
- Conversation and knowledge map
- Working assistant on your content with sources
- Guardrails, handover and admin controls
- Rollout plan, docs and measurement
इंटरैक्शन देखें
वर्कफ़्लो को खुलते देखें।
सैंपल डेटा के साथ कामकाजी इंटरफ़ेस का प्रदर्शन। कार्य चुनें, प्रगति देखें और प्रस्तावित परिणाम की समीक्षा करें।
See the system
think in steps.
Choose a workflow, inspect the sample input and review the proposed output. You make the final call.
Find inconsistencies in a small sample product catalogue.
Product: Wireless headphones · Category: Audio · Compatibility: missing · Related products use the Headphones category.
- 01Inspect sample product fields
- 02Compare naming and categories
- 03Prepare suggested corrections
Your review workspace.
Run the example to reveal the proposed changes.
This browser simulation demonstrates the workflow and interface. Its sample responses are predefined; it does not call an AI model, access a store or publish changes.
शुरू करने से पहले
थोड़ी स्पष्टता
बहुत आगे जाती है।
01शुरू करने के लिए आपसे हमें क्या चाहिए?
समस्या का संक्षिप्त विवरण, मौजूदा वेबसाइट या टूल का लिंक यदि हो, और उपयोगी परिणाम कैसा दिखेगा। तैयार स्पेसिफिकेशन की ज़रूरत नहीं। स्कोप स्पष्ट होते ही एक्सेस, DPA/NDA और कंटेंट आवश्यकताएँ तय करते हैं।
02क्या आप हमारे मौजूदा सेटअप के साथ काम कर सकते हैं?
हाँ। आपके मौजूदा सेटअप और सीमाओं से शुरू करते हैं। केंद्रित सुधार या इंटीग्रेशन रीबिल्ड से बेहतर हो सकता है — प्रतिबद्धता से पहले लागत सहित विकल्प और ट्रेडऑफ़ समझाएँगे।
03लागत, समय-सीमा और SLA कैसे तय होते हैं?
डिस्कवरी के बाद स्कोप्ड प्रस्ताव देते हैं: डिलिवरेबल्स, माइलस्टोन, समय-सीमा, सपोर्ट और SLA शर्तें। साइन-ऑफ़ पर कार्य शुरू; कोई बदलाव अतिरिक्त कार्य से पहले लिखित में पुनः स्कोप होता है।
जुड़ी विशेषज्ञता