Generative AI

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development

LLM answers grounded in YOUR data, with citations. No hallucinations, no generic responses.

समाधान
RAG Pipelines
समयरेखा
3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG.
निर्मित
Pinecone · Weaviate · pgvector / Qdrant · LangChain / LlamaIndex
त्वरित उत्तर

Dictode की RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development सेवा क्या है?

LLM answers grounded in YOUR data, with citations. No hallucinations, no generic responses.प्रोडक्शन-ग्रेड RAG पाइपलाइन जो LLM को आपके निजी दस्तावेज़ों, डेटाबेस और नॉलेज बेस पर आधारित करती हैं — सटीक, साइटेशन-समर्थित और हैल्युसिनेशन-प्रतिरोधी। एंगेजमेंट में डिस्कवरी, आर्किटेक्चर, डेवलपमेंट, टेस्टिंग, डिप्लॉयमेंट, ऑब्जर्वेबिलिटी और निरंतर ऑप्टिमाइज़ेशन शामिल है। सामान्य समयरेखा: 3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG. 60+ देशों में उपलब्ध, किसी भी मुद्रा में बिल, 24/7 सपोर्ट।

निःशुल्क डिस्कवरी कॉल· 24 घंटे में प्रस्ताव
3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG.
वैश्विक डिलीवरी· 60+ देशों में सेवा
किसके लिए है

किसे RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development की जरूरत है

अगर इनमें से कोई भी आपकी टीम जैसा लगे, तो यह सही सेवा है।

Enterprises with thousands of internal docs nobody reads
Customer support teams wanting AI that knows your KB
Legal / compliance teams needing accurate cited answers
Sales teams wanting deal-history + competitive-intel chat
Research teams searching across PDFs and reports
क्षमताएं

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development के साथ आपको क्या मिलता है

Multi-source ingestion (PDFs, Word, Confluence, Notion, SharePoint, S3, databases)

Smart chunking + embedding strategies

Hybrid search (semantic + keyword + reranker)

Citation generation with source links

Permission-aware retrieval (only show what user can see)

Eval framework to measure accuracy + recall

टेक स्टैक

प्रोडक्शन-हार्डन्ड तकनीक पर निर्मित

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development डिलीवर करने के लिए हम जिन सटीक उपकरणों का उपयोग करते हैं — स्थिरता के लिए चुने गए, नवीनता के लिए नहीं।

PineconeWeaviatepgvector / QdrantLangChain / LlamaIndexOpenAI / Cohere embeddingsAnthropic ClaudeReranker models (Cohere, Voyage)
हम कैसे काम करते हैं

RAG Pipelines एंगेजमेंट प्रक्रिया

पहली बातचीत से लाइव प्रोडक्शन तक, Dictode RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development प्रोजेक्ट इस तरह चलता है।

1

डिस्कवरी कॉल

आपके लक्ष्यों, मौजूदा सिस्टम और बाधाओं को समझने के लिए 30 मिनट की निःशुल्क कॉल। कोई सेल्स पिच नहीं।

2

24 घंटे में प्रस्ताव

लिखित दायरा, माइलस्टोन, समयरेखा और मूल्य निर्धारण — फिक्स्ड-प्राइस या T&M, आपकी पसंद।

3

आर्किटेक्चर + डिज़ाइन

प्रोडक्शन कोड लिखने से पहले हम आर्किटेक्चर, डेटा फ्लो और डिज़ाइन सिस्टम साझा करते हैं।

4

इटरेटिव डिलीवरी

साप्ताहिक वर्किंग डेमो। पहले स्प्रिंट से प्रोडक्शन-रेडी कोड, केवल अंत में नहीं।

5

लॉन्च + ऑब्जर्वेबिलिटी

प्रोडक्शन के पहले दिन से लागत निगरानी, त्रुटि ट्रैकिंग और अलर्ट।

6

निरंतर ऑप्टिमाइज़ेशन

हम आपके साथ रहते हैं — प्रॉम्प्ट ट्यून करते हैं, क्षमताएं जोड़ते हैं, और उपयोग बढ़ने पर लागत ऑप्टिमाइज़ करते हैं।

FAQ — RAG Pipelines

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development — अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

What is included in Dictode's RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development service?

प्रोडक्शन-ग्रेड RAG पाइपलाइन जो LLM को आपके निजी दस्तावेज़ों, डेटाबेस और नॉलेज बेस पर आधारित करती हैं — सटीक, साइटेशन-समर्थित और हैल्युसिनेशन-प्रतिरोधी। Engagements include discovery, architecture, development, testing, deployment, observability and ongoing optimization.

How long does a RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development engagement take?

3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG. You will get a transparent proposal with milestones and pricing within 24 hours of your discovery call.

Which technologies does Dictode use for RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development?

Our RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development stack includes Pinecone, Weaviate, pgvector / Qdrant, LangChain / LlamaIndex, OpenAI / Cohere embeddings, Anthropic Claude, Reranker models (Cohere, Voyage). We pick the right tool for your use case, not whatever is trending.

Does Dictode offer RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development services globally?

Yes. Dictode delivers RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development engagements in 60+ countries across North America, Europe, the UK, the Middle East, Africa, APAC, ANZ, India and Latin America. We bill in any major currency and run 24/7 follow-the-sun support.

What does RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development cost?

Pricing depends on scope, integrations and the model / infrastructure you choose. We share a transparent fixed-price or T&M proposal within 24 hours of your discovery call — no hidden costs, no surprise invoices.

Can RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development integrate with our existing systems?

Yes. Our RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development engagements integrate with your existing CRM, ERP, helpdesk, knowledge base, databases, email, Slack, Teams, WhatsApp and 5,000+ apps via REST, GraphQL and Zapier / Make / n8n connectors.

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कुछ अलग बना रहे हैं? हम ये भी डिलीवर करते हैं।

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निःशुल्क 30 मिनट की डिस्कवरी कॉल। 24 घंटे में लिखित प्रस्ताव। हर बार प्रोडक्शन-ग्रेड कोड।

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