AI এজেন্ট ও অটোমেশন
LLM ইন্টিগ্রেশন
আপনার প্রোডাক্টে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল যুক্ত করুন: আপনার নিজস্ব ডেটা থেকে রিট্রিভাল, বাস্তব প্রশ্নে মূল্যায়ন, গার্ডরেইল, খরচ নিয়ন্ত্রণ, এবং মডেল নিশ্চিত না হলে একটি স্পষ্ট ফলব্যাকসহ।
প্রোডাকশনের জন্য তৈরি LLM ফিচার
মডেলের API কল করা সহজ অংশ। আপনার প্রোডাক্টের ভেতরে এর উত্তরগুলোকে সঠিক, নিরাপদ ও সাশ্রয়ী করে তোলাই আসল কাজ। আমরা OpenAI-এর GPT মডেল, Claude, Gemini, Llama বা Mistral-এর মতো মডেল আপনার সফটওয়্যারে ইন্টিগ্রেট করি, একটি মাত্র ফিচার থেকে শুরু করে আপনার নলেজ বেসের ওপর রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) পর্যন্ত। প্রোডাক্ট ও ইঞ্জিনিয়ারিং টিমের জন্য আমরা মডেল বাছাই, রিট্রিভাল, প্রম্পট, মূল্যায়ন, গার্ডরেইল ও খরচ নিয়ন্ত্রণ সামলাই, এবং ব্যবহারকারীরা কীভাবে সোর্স দেখবেন ও ভুল উত্তর চিহ্নিত করবেন, তা ডিজাইন করি।
AI-সহায়তায়, বিশেষজ্ঞদের নেতৃত্বে LLM ইঞ্জিনিয়ারিং
AI যেভাবে সহায়তা করে
- কোডিং এজেন্ট ইন্টিগ্রেশন কোড, রিট্রিভাল পাইপলাইন ও টেস্ট হারনেসের খসড়া তৈরি করে, যা ইঞ্জিনিয়াররা রিভিউ করেন।
- AI আপনার ডকুমেন্ট থেকে টেস্টের প্রশ্ন প্রস্তাব করে; কোনগুলো মানের মাপকাঠি হবে, তা অনুমোদন করেন আপনার বিশেষজ্ঞরা।
- AI বিভিন্ন সম্ভাব্য মডেল ও প্রম্পটের আউটপুট তুলনা করে এবং সম্ভাব্য রিগ্রেশন রিভিউয়ের জন্য চিহ্নিত করে।
- বারবার ঘটা ব্যর্থতার ধরন সামনে আনতে AI প্রোডাকশন লগ ও ব্যবহারকারীদের ফিডব্যাকের সারসংক্ষেপ করে।
আমাদের বিশেষজ্ঞদের দায়িত্ব
- মূল্যায়নের ফলাফল, খরচ ও আপনার ডেটা-সংক্রান্ত নীতিমালার ভিত্তিতে মডেল ও প্রোভাইডার বাছাই
- মডেল কী কী অ্যাক্সেস করতে পারবে: ডেটা সোর্স, ব্যবহারকারীর অনুমতি ও রিটেনশন সেটিংস
- যেকোনো রিলিজের আগে উত্তরগুলোকে যে মানদণ্ড পূরণ করতে হবে
- রিট্রিভাল ব্যর্থ হলে, কোনো প্রোভাইডার বন্ধ থাকলে বা মডেল নিশ্চিত না হলে ফলব্যাক আচরণ
সোর্সভিত্তিক একটি উত্তর যেভাবে তৈরি হয়
রিট্রিভাল-অগমেন্টেড একটি রিকোয়েস্টের নমুনা; সোর্সের নিয়ম, যাচাই ও ফলব্যাকের ভাষা আপনার প্রোডাক্টের জন্য ডিজাইন করা হয়।
প্রশ্ন করা হয়
সাইন-ইন করা একজন ব্যবহারকারী প্রশ্ন করেন; তাঁর পরিচয় ও রোল রিকোয়েস্টের সাথেই যায়।
অনুমোদিত রিট্রিভাল
সার্চ আপনার ইনডেক্স করা সোর্স থেকে প্রশ্নের সাথে প্রাসঙ্গিকতা অনুযায়ী অংশগুলো সাজায়।
চেকপয়েন্ট: শুধু সেই অংশ, যা এই ব্যবহারকারী দেখতে পারেন
সোর্সসহ প্রম্পট
প্রশ্ন, খুঁজে পাওয়া অংশগুলো, এবং ফরম্যাট ও কখন উত্তর দেওয়া হবে না, সে বিষয়ে ভার্সন করা নির্দেশনা মিলিয়ে একটি প্রম্পট তৈরি হয়।
মডেলের রেসপন্স
বেছে নেওয়া মডেল একটি স্ট্রাকচার্ড উত্তর দেয়, যাতে থাকে সেইসব অংশের রেফারেন্স, যার ওপর মডেলটি নির্ভর করেছে।
সোর্সের সাথে মিল যাচাই
অটোমেটেড যাচাই নিশ্চিত করে যে প্রতিটি রেফারেন্স খুঁজে পাওয়া কোনো অংশকেই নির্দেশ করে, এবং সেগুলোর বাইরে যায় এমন দাবি চিহ্নিত করে।
চেকপয়েন্ট: সমর্থনহীন উত্তর আটকে রাখা হয়
উত্তর বা ফলব্যাক
ব্যবহারকারী সোর্স লিংকসহ উত্তরটি দেখেন, অথবা একটি স্পষ্ট মেসেজ দেখেন যে অনুমোদিত কোনো সোর্সে এর উত্তর নেই।
কিছু ব্যর্থ হলে: রিট্রিভালে কিছু পাওয়া না গেলে, যাচাই ব্যর্থ হলে বা প্রোভাইডার বন্ধ থাকলে ফিচারটি আন্দাজে উত্তর না দিয়ে সেটিই জানায়, আর কেসটি রিভিউয়ের জন্য লগ করা হয়।
কারা LLM ফিচার চান
আপনি চান একটি মডেল আপনার নিজস্ব ডেটা থেকে উত্তর দিক, কিন্তু দ্রুত বানানো প্রোটোটাইপ এমন কথা বলে, যার সমর্থন আপনার ডকুমেন্টে নেই, কে কী দেখতে পারবেন তা উপেক্ষা করে, আর এর চলমান খরচ কেউ আগে থেকে আন্দাজ করতে পারে না।
- যেসব প্রোডাক্ট টিম বিদ্যমান SaaS অ্যাপে সার্চ, সারসংক্ষেপ বা খসড়া তৈরির সুবিধা যোগ করছে
- যেসব প্রতিষ্ঠানের কর্মীরা অভ্যন্তরীণ নীতিমালা ও ম্যানুয়ালজুড়ে উত্তর খুঁজে পেতে হিমশিম খান
- প্রথমবারের মতো একটি LLM প্রোটোটাইপ প্রোডাকশনে নিচ্ছে এমন ইঞ্জিনিয়ারিং টিম
আপনি কী পাবেন
প্রোডাকশনে একটি LLM ফিচারের যা যা প্রয়োজন
মডেল বাছাই ও ইন্টিগ্রেশন
আপনার ব্যাকএন্ড থেকে OpenAI, Claude, Gemini বা ওপেন-ওয়েট মডেলের সাথে সংযোগ, রেট লিমিটিং, রিট্রাই, প্রোভাইডার ফলব্যাক ও ব্যবহার ট্র্যাকিংসহ।
আপনার নলেজ বেসের ওপর RAG
ভেক্টর ডেটাবেসের মাধ্যমে আপনার ডকুমেন্ট ও ডেটা থেকে রিট্রিভাল, সোর্স রেফারেন্স ও অ্যাক্সেস রুলসহ, যাতে উত্তরগুলো প্রত্যেক ব্যবহারকারীর অনুমতি মেনে চলে।
প্রম্পট ও স্ট্রাকচার্ড আউটপুট
ভার্সন করা প্রম্পট, ফিউ-শট উদাহরণ এবং এমন স্ট্রাকচার্ড আউটপুট, যা আপনার কোড ভ্যালিডেট করতে পারে; এমন মুক্ত টেক্সট নয়, যার অর্থ কোডকে আন্দাজ করে নিতে হয়।
মূল্যায়ন স্যুট
আপনার বাস্তব প্রশ্ন থেকে তৈরি টেস্ট সেট, যা সঠিকতা, সোর্সের সাথে উত্তরের মিল ও ফরম্যাটের জন্য স্কোর করা হয় এবং প্রম্পট, মডেল বা ডেটার প্রতিটি পরিবর্তনের আগে আবার চালানো হয়।
গার্ডরেইল ও ফলব্যাক
ইনপুট ফিল্টারিং, আউটপুট মডারেশন, প্রম্পট ইনজেকশন প্রতিরোধ, এবং মডেল নিশ্চিত না হলে বা কোনো প্রোভাইডার অনুপলব্ধ থাকলে একটি নির্ধারিত ফলব্যাক।
যেখানে কাজে আসে, সেখানে ফাইন-টিউনিং
ডোমেইনের ভাষা, টোন বা ফরম্যাটের জন্য আপনার ডেটায় ফাইন-টিউনিং, যা ব্যবহার করা হয় তখনই, যখন মূল্যায়নে দেখা যায় প্রম্পটিং ও রিট্রিভাল যথেষ্ট নয়।
পরিধি, প্রস্তুতি ও সহায়তা
নির্দিষ্ট পরিধি দিয়ে শুরু
অ্যাপের ভেতরের একটি AI ফিচার নির্ধারণ করুন: ব্যবহারকারীর প্রশ্ন, পাওয়া প্রমাণ ও প্রমাণ যথেষ্ট না হলে করণীয়। তথ্য উদ্ধার, অনুমতি, মূল্যায়ন ও বিকল্প আচরণ একসঙ্গে নির্ধারণ করি।
আপনি যা দেবেন
প্রতিনিধিত্বমূলক প্রশ্ন, অনুমোদিত নথি, ডেটা অ্যাক্সেসের নিয়ম ও সম্ভাব্য ব্যবহার জানান। পুরোনো কনটেন্ট সংশোধন ও পরীক্ষার মানদণ্ড অনুমোদনের দায়িত্ব দিন। বাস্তবায়নের আগে সেবাদাতার অ্যাকাউন্ট ও ডেটা ব্যবহারের সীমা ঠিক করি।
হস্তান্তরের পর সহায়তা
নথি হালনাগাদ, মডেল বা সেবাদাতা পরিবর্তন, মূল্যায়ন আবার চালানো ও খরচ পর্যবেক্ষণের পরিকল্পনা রাখুন। সম্মত সহায়তায় এগুলো অন্তর্ভুক্ত করা যায়; পণ্যে AI যোগ করতে AI-সহায়ক উন্নয়ন টুল বেছে নেওয়া বাধ্যতামূলক নয়।
LLM ইন্টিগ্রেশনের আওতার বাইরে
- যে বহু-ধাপের কাজ রেকর্ড পরিবর্তন করে বা অন্য সিস্টেমে কোনো পদক্ষেপ চালু করে, তা অটোমেশন এজেন্টের আওতায় পড়ে; এখানে একটি LLM ফিচার আপনার প্রোডাক্টের ভেতরে উত্তর দেয়, খসড়া তৈরি করে বা তথ্য নিষ্কাশন করে।
- সাপোর্ট কর্মীদের কাছে কথোপকথন হস্তান্তরের সুবিধাসহ আপনার ওয়েবসাইট বা WhatsApp-এ কাস্টমার সার্ভিস অ্যাসিস্ট্যান্ট AI চ্যাটবটের আওতায় পড়ে।
- আমরা আপনার সোর্স ডকুমেন্ট লিখি না বা সংশোধন করি না: রিট্রিভালে পুরোনো বা পরস্পরবিরোধী কনটেন্ট ধরা পড়লে আমরা তা চিহ্নিত করি, যাতে সংশ্লিষ্ট দায়িত্বপ্রাপ্তরা তা ঠিক করতে পারেন।
- আপনার নিজস্ব সার্ভার বা ক্লাউড অ্যাকাউন্টে ওপেন-ওয়েট মডেল চালানোর কাজ আলাদাভাবে স্কোপ করা হয় প্রাইভেট AI ইনফ্রাস্ট্রাকচার হিসেবে, প্রায়ই ইন্টিগ্রেশনের পাশাপাশি।
LLM-এর সাধারণ অনুরোধ
যে ধরনের পরিস্থিতি আমরা সাধারণত স্কোপ করি; এগুলো ক্লায়েন্টের কেস স্টাডি নয়।
অভ্যন্তরীণ নীতিমালার ডকুমেন্ট থেকে উত্তর
কর্মীরা একটি শেয়ার্ড ড্রাইভে খোঁজেন, আর প্রায়ই নীতিমালার পুরোনো কপি খুঁজে পান। আমরা কেবল বর্তমান ভার্সনগুলো ইনডেক্স করব, প্রতিটি টিমের অ্যাক্সেস রুল প্রয়োগ করব, প্রতিটি উত্তরের পেছনের অংশটির রেফারেন্স দেব, আর অনুমতি আছে এমন কোনো সোর্সে প্রশ্নটির উত্তর না থাকলে উত্তর দেওয়া থেকে বিরত থাকার ব্যবস্থা রাখব।
মাল্টি-টেন্যান্ট SaaS প্রোডাক্টের ভেতরে সারসংক্ষেপ
একটি SaaS অ্যাপ এমন একটি বাটন চায়, যা একটি অ্যাকাউন্টের সাম্প্রতিক কার্যক্রমের সারসংক্ষেপ দেখায়। প্রম্পট তৈরির আগেই আমরা টেন্যান্ট ও রোল অনুযায়ী রিট্রিভাল ফিল্টার করব, এবং এমন টেস্ট কেস যোগ করব, যা অন্য গ্রাহকের ডেটা বের করে আনার চেষ্টা করে।
ব্রাউজার থেকে মডেল কল করা প্রোটোটাইপ
একটি কার্যকর প্রোটোটাইপ একটি শেয়ার করা API কী দিয়ে সরাসরি ব্রাউজার থেকে প্রম্পট পাঠায়। আমরা কলগুলো আপনার ব্যাকএন্ডে সরিয়ে নেব, প্রতি ব্যবহারকারীর সীমা, লগিং ও ভার্সন করা প্রম্পট যোগ করব, এবং প্রথম রিলিজের আগে একটি মূল্যায়ন সেট তৈরি করব।
আমরা যেভাবে একটি LLM ইন্টিগ্রেশন ডেলিভার করি
- 01
ইউজ কেস ও সম্ভাব্যতা
পূর্ণাঙ্গ তৈরির সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে আমরা আপনার বাস্তব ডেটা ও প্রশ্নে ইউজ কেসটি পরীক্ষা করি, সম্ভাব্য মডেলগুলো তুলনা করি এবং চলমান খরচের এস্টিমেট করি।
- 02
আর্কিটেকচার ও ডেটা রুল
ইন্টিগ্রেশনের ধরন, রিট্রিভাল ডিজাইন, অ্যাক্সেস রুল, প্রোভাইডারের শর্তাবলি ও ফলব্যাক আচরণ আপনার টিমের সাথে মিলে ঠিক করে ডকুমেন্ট করা হয়।
- 03
তৈরি ও মূল্যায়ন
ইঞ্জিনিয়াররা ইন্টিগ্রেশন ও ব্যবহারকারীর সামনের ফিচারটি তৈরি করেন, আর আপনার অনুমোদিত মানদণ্ড পূরণ না হওয়া পর্যন্ত QA মূল্যায়ন সেটের সাপেক্ষে এটিকে স্কোর করে।
- 04
রিলিজ ও মনিটরিং
মনিটরিং, খরচের সীমা ও ফিডব্যাক সংগ্রহসহ নিয়ন্ত্রিত রোলআউট, তারপর মডেল, প্রম্পট ও ডেটা বদলানোর সাথে সাথে মূল্যায়ন চালিয়ে যাওয়া।
AI টুল নিয়ে কাজের দুটি উপায়
আমরা তৈরি করার সময় AI কোডিং এজেন্ট আপনার কোড কোথায় প্রসেস করতে পারবে, তা বেছে নিন। দুই ক্ষেত্রেই ইঞ্জিনিয়ারিং মানদণ্ড একই।
- প্রাইভেট / লোকাল AI ইঞ্জিনিয়ারিং
আপনার নিয়ন্ত্রণাধীন ইনফ্রাস্ট্রাকচারে বা সম্মত একটি আইসোলেটেড এনভায়রনমেন্টে প্রাইভেটভাবে হোস্ট করা মডেল।
এই প্যাকেজ নিয়ে আলোচনা করুন - Claude Code / OpenAI Codex ইঞ্জিনিয়ারিং
আপনার প্রতিষ্ঠানের অনুমোদিত ক্লাউড সেটিংসে Claude Code এবং/অথবা OpenAI Codex।
এই প্যাকেজ নিয়ে আলোচনা করুন
নিশ্চিত নন? স্কোপিংয়ের সময় আমরা একটি সুপারিশ করব। AI ব্যবহারের বিকল্প তুলনা করুন
ডিজাইন, QA ও পরিচালনা যেভাবে আপনার LLM ফিচারকে সহায়তা করে
আস্থা ও সংশোধনের জন্য ডিজাইন
উত্তর, সোর্স ও অনিশ্চয়তা কীভাবে দেখানো হবে, ব্যবহারকারীরা কীভাবে ভুল উত্তর এডিট বা চিহ্নিত করবেন, এবং আপনার টিম কীভাবে সেই চিহ্নিত উত্তরগুলো রিভিউ করবে, তা ডিজাইনাররা পরিকল্পনা করেন, যাতে ফিচারটি তার সীমাবদ্ধতা নিয়ে সৎ থাকে।
শুধু সফল পথের বাইরেও QA
QA মূল্যায়ন সেটগুলো রক্ষণাবেক্ষণ করে, উত্তরের মান, ডেটার অনুমতি ও প্রম্পট ইনজেকশনের ঝুঁকি টেস্ট করে, এবং মডেল, প্রম্পট বা ডেটা বদলানোর পর আবার রিগ্রেশন চেক চালায়।
পরিচালনা ও খরচ নিয়ন্ত্রণ
DevOps লগিং, ব্যবহার ও খরচের ড্যাশবোর্ড, ক্যাশিং ও মডেল রাউটিংসহ ইন্টিগ্রেশনটি পরিচালনা করে, এবং ডেটা-সংক্রান্ত নীতিমালা দাবি করলে প্রাইভেট ইনফ্রাস্ট্রাকচারে ওপেন-ওয়েট মডেল চালায়।
মডেল ও প্রম্পট আপডেট
প্রোভাইডাররা মডেল বদলায় এবং পুরোনো মডেল বন্ধ করে দেয়। বদলানোর আগে আমরা আপনার মূল্যায়ন সেটের সাপেক্ষে বিকল্প মডেল টেস্ট করি, এবং ব্যবহার বাড়ার সাথে সাথে প্রম্পট, রিট্রিভাল ও খরচ সুবিন্যস্ত রাখি।
প্রশ্নোত্তর
সাধারণ প্রশ্নাবলী
RAG কী, আর আমাদের কি এটি দরকার?
রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) একটি মডেলকে শুধু তার সাধারণ ট্রেনিং থেকে নয়, আপনার নিজস্ব ডকুমেন্ট ও ডেটা থেকে উত্তর দিতে সক্ষম করে। যখন উত্তরে প্রাইভেট, বিশেষায়িত বা ঘন ঘন বদলায় এমন তথ্যের প্রতিফলন থাকতেই হয়, তখন আপনার এটি দরকার। আমরা সোর্স রেফারেন্স যোগ করি, যাতে উত্তর যাচাই করা যায়, আর অ্যাক্সেস রুল যোগ করি, যাতে ব্যবহারকারীরা কেবল সেই কনটেন্টই পান, যা দেখার অনুমতি তাঁদের আছে।
আমাদের কি একটি মডেল ফাইন-টিউন করা উচিত, নাকি RAG ব্যবহার করা?
বেশিরভাগ ফিচারের শুরু হওয়া উচিত ভালো প্রম্পট ও রিট্রিভাল দিয়ে, কারণ এগুলো দ্রুত বদলানো যায় এবং অডিট করা সহজ। যখন এমন সামঞ্জস্যপূর্ণ ফরম্যাট, টোন বা ডোমেইন-নির্দিষ্ট শব্দভান্ডার দরকার হয়, যা প্রম্পটিং দিয়ে ধরে রাখা যায় না, তখন ফাইন-টিউনিং কাজে আসে, এবং কখনো কখনো এর ফলে একটি ছোট ও সাশ্রয়ী মডেল দিয়েই কাজটি করা যায়। আমরা সিদ্ধান্ত নিই আপনার ডেটায় মূল্যায়নের ফলাফলের ভিত্তিতে, ডিফল্ট হিসেবে নয়।
আমরা কি প্রাইভেট বা ওপেন-সোর্স মডেল ব্যবহার করতে পারি?
হ্যাঁ। Llama বা Mistral-এর মতো ওপেন-ওয়েট মডেল আপনার নিয়ন্ত্রণাধীন ইনফ্রাস্ট্রাকচারে চলতে পারে, অথবা আমরা সম্মত অ্যাকাউন্ট ও ডেটা রিটেনশন সেটিংসের অধীনে OpenAI বা Claude-এর মতো হোস্টেড প্রোভাইডার ব্যবহার করতে পারি। আমাদের নিজস্ব ডেভেলপমেন্টের কাজ আপনার বেছে নেওয়া প্যাকেজ অনুসরণ করে: প্রাইভেট / লোকাল AI ইঞ্জিনিয়ারিং অথবা Claude Code / OpenAI Codex ইঞ্জিনিয়ারিং।
একটি LLM ফিচার তৈরি ও চালাতে কত খরচ হয়?
তৈরির খরচ নির্ভর করে স্কোপের ওপর: ডেটা সোর্স, ইন্টিগ্রেশন, ইন্টারফেসের কাজ ও মূল্যায়নের গভীরতা। চালানোর খরচ নির্ভর করে ব্যবহার ও মডেল বাছাইয়ের ওপর। সম্ভাব্যতা যাচাইয়ের সময় আমরা দুটোরই এস্টিমেট করি, তারপর মডেল রাউটিং, ক্যাশিং, টোকেন লিমিট এবং আপনি নিজে দেখতে পারেন এমন ব্যবহারের ড্যাশবোর্ড দিয়ে চলমান খরচ নিয়ন্ত্রণ করি।
সম্পর্কিত কেস স্টাডি
সম্পর্কিত প্রজেক্ট
সম্পর্কিত লেখা
সম্পর্কিত সেবাসমূহ
Vibe Coding কনসাল্টিং ও গভর্নেন্স
AI-দ্বারা তৈরি কোডবেসের জন্য আর্কিটেকচারাল গার্ডরেল, অটোমেটেড টেস্টিং বাস্তবায়ন এবং কোড অডিট। লুকানো...
আরও জানুন
অটোমেশন এজেন্ট
CRM, নথি ও পরিচালন সিস্টেমজুড়ে কাজের অটোমেশন; নির্দিষ্ট ট্রিগার, অনুমতি, অনুমোদনের ধাপ ও পুনরুদ্ধার...
আরও জানুন
AI মূল্যায়ন ও টেস্টিং
শুধু চারপাশের অ্যাপ নয়, আপনার প্রোডাক্টের ভেতরের AI-ও টেস্ট করুন। আমরা এজেন্ট, চ্যাটবট ও LLM ফিচারে...
আরও জানুন
প্রাইভেট AI ইনফ্রাস্ট্রাকচার
আপনার প্রোডাক্টের AI মডেল ও এজেন্ট হোস্ট করুন এমন জায়গায়, যেখানে ডেটার নিয়ন্ত্রণ আপনার হাতে। আমরা...
আরও জানুন
একটি LLM ফিচার প্রোডাকশনে আনুন
একটি ইউজ কেস ও নমুনা ডেটা নিয়ে আসুন। আপনি সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে আমরা সম্ভাব্যতা পরীক্ষা করব, মডেলগুলো তুলনা করব, এবং মূল্যায়ন, গার্ডরেইল ও চলমান খরচের একটি রূপরেখা দেব।