AI ऑर्केस्ट्रेशन
AI ऑर्केस्ट्रेशन ऐसे एजेंट के लिए जो जानते हैं, सोचते हैं और काम करते हैं।
LLM, टूल, API, दस्तावेज़, वेक्टर डेटाबेस और MCP सर्वर को एक नियंत्रित AI ऑर्केस्ट्रेशन लेयर में जोड़ें।
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AI ऑर्केस्ट्रेशन के फ़ीचर
प्रोडक्शन-रेडी AI असिस्टेंट, एजेंट और ऑटोमेटेड बिज़नेस एक्शन बनाने की कंट्रोल लेयर।
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कस्टम LLM
OpenAI, Anthropic, Google, AWS, OpenRouter, DeepSeek या अपनी LLM API कनेक्ट करें और तय करें कि हर असिस्टेंट किस मॉडल से चले।
और जानें -
AI फ़ंक्शन टूल
AI को स्ट्रक्चर्ड इनपुट, वैलिडेशन और लॉग के साथ टूल, API और बिज़नेस एक्शन सुरक्षित रूप से कॉल करने दें।
और जानें -
RAG ऑर्केस्ट्रेशन
दस्तावेज़, नॉलेज, वेक्टर डेटाबेस, टूल और LLM के साथ रिट्रीवल पाइपलाइन बनाएँ।
और जानें -
VectorDB इंटीग्रेशन
MonoChat के बिल्ट-इन वेक्टर डेटाबेस या अपने पसंदीदा प्रोवाइडर में एम्बेडिंग सहेजें और निकालें।
और जानें -
MCP इंटीग्रेशन
AI एजेंट को बाहरी MCP-संगत टूल, सिस्टम और डेटा स्रोतों से कनेक्ट करें।
और जानें - जल्द आ रहा है
एजेंट हार्नेस
मल्टी-स्टेप AI एजेंट चलाएँ जो प्लान करते हैं, टूल कॉल करते हैं, नतीजे जाँचते हैं और इंसानों को सौंपते हैं। MonoChat का होस्टेड हार्नेस इस्तेमाल करें या OpenAI Agents SDK या Pi जैसा अपना हार्नेस जोड़ें।
और जानें
AI कंट्रोल लेयर
सिर्फ़ प्रॉम्प्ट से ज़्यादा। असली बिज़नेस एक्शन।
MonoChat AI असिस्टेंट को स्पष्ट नियंत्रण और दृश्यता के साथ नॉलेज निकालने, टूल कॉल करने, वर्कफ़्लो ट्रिगर करने और बिज़नेस सिस्टम से जुड़ने देता है।
- अपने LLM प्रोवाइडर लाएँ
- अपनी कुंजियों के साथ कोई AI मार्कअप नहीं
- RAG ऑर्केस्ट्रेशन
- VectorDB में लचीलापन
- AI फ़ंक्शन कॉलिंग
- MCP-संगत टूल
- स्ट्रक्चर्ड टूल इनपुट और आउटपुट
- प्रोडक्शन-रेडी AI कंट्रोल लेयर
उन्हीं LLM प्रोवाइडर के साथ काम करता है जिन्हें आप पहले से इस्तेमाल करते हैं
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OpenAI -
Anthropic -
Google Gemini -
Azure OpenAI -
AWS Bedrock -
OpenRouter -
xAI -
DeepSeek -
Groq -
Cohere -
Ollama
FAQ
AI ऑर्केस्ट्रेशन के बारे में सवाल
सबसे आम सवालों के त्वरित जवाब।
MonoChat में AI ऑर्केस्ट्रेशन क्या है?
यह वह कंट्रोल लेयर है जो LLM, नॉलेज, टूल और बिज़नेस सिस्टम को जोड़ती है। इससे AI असिस्टेंट नॉलेज निकाल सकता है, टूल कॉल कर सकता है, वर्कफ़्लो ट्रिगर कर सकता है और आपके सिस्टम में काम कर सकता है, जबकि वह क्या करता है इस पर आपका नियंत्रण और दृश्यता बनी रहती है।
मैं कौन-से LLM प्रोवाइडर कनेक्ट कर सकता हूँ?
आप OpenAI, Anthropic, Google, Azure, AWS, OpenRouter, xAI, DeepSeek, Groq, Cohere और Ollama, या अपनी LLM API कनेक्ट कर सकते हैं, और चुन सकते हैं कि हर असिस्टेंट किस मॉडल से चले।
क्या MonoChat AI इस्तेमाल पर मार्कअप जोड़ता है?
नहीं। जब आप अपनी प्रोवाइडर कुंजियाँ कनेक्ट करते हैं तो आप प्रोवाइडर को सीधे भुगतान करते हैं और MonoChat की ओर से कोई AI मार्कअप नहीं होता।
मैं AI के जवाब प्रासंगिक और नियंत्रण में कैसे रखूँ?
जवाबों को नॉलेज बेस, RAG पाइपलाइन और वेक्टर डेटाबेस पर आधारित रखें, और AI को सिर्फ़ स्ट्रक्चर्ड इनपुट, वैलिडेशन और लॉग वाले फ़ंक्शन टूल से काम करने दें। परमिशन और गार्डरेल तय करते हैं कि हर असिस्टेंट क्या कर सकता है।
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ऐसे AI एजेंट बनाएँ जो सचमुच काम करें।
MonoChat की AI ऑर्केस्ट्रेशन लेयर से LLM, टूल, नॉलेज और बिज़नेस सिस्टम को जोड़ें।
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