— अभ्यास / AI
AI इंजीनियरिंग, AI डेमो नहीं।
चैटबॉट को मॉडल से जोड़ना कोई भी कर सकता है। हम उन हिस्सों की इंजीनियरिंग करते हैं जो उसके बाद आते हैं — रिट्रीवल, इवैल, गार्डरेल, ऑब्जर्वेबिलिटी, और वे सिस्टम जो फ़ीचर को प्रोडक्शन में ईमानदार रखते हैं।
— अभ्यास / हम क्या शिप करते हैं
हम क्या शिप करते हैं।
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प्रोडक्शन RAG।
Cloudflare पर Vectorize। हाइब्रिड रिट्रीवल। चंकिंग रणनीतियाँ जो असली कॉर्पस के हिसाब से ट्यून की गई हैं, किसी ट्यूटोरियल के नहीं।
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एजेंट सिस्टम।
टूल उपयोग और फ़ंक्शन कॉलिंग के साथ Anthropic SDK और OpenAI SDK, और वह साधारण-सा इंफ्रास्ट्रक्चर जो एजेंट को लूप में जाने से रोकता है।
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MCP सर्वर।
Cloudflare Workers पर Model Context Protocol सर्वर — Claude, Cursor या किसी भी अन्य MCP क्लाइंट के लिए।
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इवैल एक आदत के रूप में।
अगर आप रिग्रेशन नहीं माप सकते, तो आपके पास AI सिस्टम नहीं है — आपके पास एक prompt है। हम इवैल को डिप्लॉय पाइपलाइन में लिखते हैं।
— अभ्यास / हम क्या नहीं करते
हम क्या नहीं करते।
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मॉडल ट्रेनिंग या फ़ाइन-ट्यूनिंग।
अगर आपकी समस्या को वाकई कस्टम वेट्स चाहिए, तो हम आपको उन लोगों की ओर भेजेंगे जिनका यही पेशा है।
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ऊपर से चिपकाए गए चैटबॉट।
मार्केटिंग साइट पर चैट विजेट शायद ही कभी सही जवाब होता है। हम AI को एक फ़ीचर के रूप में डिज़ाइन करते हैं, UI की नुमाइश के रूप में नहीं।
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“बस कंटेंट जनरेट कर दो।”
मार्केटिंग-स्तर के वॉल्यूम में टेक्स्ट जनरेशन के लिए दूसरे टूल अच्छी तरह काम करते हैं। वह इंजीनियरिंग का काम नहीं है।
स्टैक — स्पष्ट राय वाला
छोटा टूलकिट, ज़्यादा गहराई।
मॉडल
Anthropic Claude · OpenAI GPT · Cloudflare Workers AI
रिट्रीवल
Cloudflare Vectorize · D1 · BM25 हाइब्रिड
ऑर्केस्ट्रेशन
Anthropic SDK · OpenAI SDK · MCP · Workers
ऑब्जर्वेबिलिटी
Workers Logs · Sentry · कस्टम इवैल
Prompts
सोर्स में संस्करणित · CI में मूल्यांकित
सरफ़ेस
API · एजेंट · MCP सर्वर · एम्बेडेड UI
फ़ील्ड नोट्स — AI
प्रैक्टिस पर हाल के लेख।
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11 जुल॰ 2026
When Not to Use an LLM
A working checklist for keeping large language models out of the places they don't belong: deterministic logic, unverifiable outputs, high-stakes decisions, and problems a database query already solves.
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10 जुल॰ 2026
An AI-Readiness Checklist for Small Businesses
Eight checks that decide whether AI assistants can find, understand, and recommend your business — and whether your own operations are ready to use AI safely. No tools to buy; most items take an afternoon.
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10 जुल॰ 2026
What AI Can Actually Do for a Ten-Person Business
Not the hype version. Where AI genuinely saves hours in a small business, where it fails, and the privacy guardrails your staff need before anyone pastes client data into a chatbot.
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3 जुल॰ 2026
Making Your Website Agent-Ready: What Actually Matters in 2026
AI agents and answer engines read your site before people do. What makes a site legible to them — structured data, markdown, an AI-crawler policy, and MCP.
— GitHub से
टेम्पलेट जो हम शिप और मेंटेन करते हैं।
काम करते प्रोडक्शन पैटर्न जो हम खुद इस्तेमाल करते हैं, MIT-लाइसेंस वाले। दोनों पाँच मिनट से कम में आपके अपने Cloudflare अकाउंट में तैनात हो जाते हैं। साथ के ब्लॉग लेख आर्किटेक्चर को पूरी तरह समझाते हैं।
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Cloudflare Workers पर प्रोडक्शन RAG पाइपलाइन
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Cloudflare Workers पर प्रोडक्शन MCP सर्वर
— हमारे साथ काम करें
— और गहराई से पढ़ें
इस अभ्यास से फ़ील्ड नोट्स
- When Not to Use an LLM A working checklist for keeping large language models out of the places they don't belong: deterministic logic, unverifiable outputs, high-stakes decisions, and problems a database query already solves.
- Making Your Website Agent-Ready: What Actually Matters in 2026 AI agents and answer engines read your site before people do. What makes a site legible to them — structured data, markdown, an AI-crawler policy, and MCP.
- Workers AI vs OpenAI: A Cost-Quality Matrix at Low Volume Most production AI features default to OpenAI by reflex. They shouldn't. A real comparison of Workers AI, OpenAI, and Anthropic Claude across the four tasks that actually show up in client engagements — embeddings, generation, transcription, classification — with real numbers and a routing strategy that uses each for what it's good at.
- Production RAG on Cloudflare Without LangChain A 200-line RAG pipeline on Cloudflare Workers + Vectorize + D1 — the five primitives that matter, why frameworks rot at the wrong layer, and how to keep retrieval debuggable in production.
- MCP Servers in Production: When to Build, When to Skip Model Context Protocol is the best primitive Anthropic shipped in 2024 — and the most over-applied. A field guide to when an MCP server is the right answer, when it's overkill, and how to operate one in production on Cloudflare Workers.
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दो पैराग्राफ काफ़ी हैं। हम एक कार्य दिवस के भीतर, फिट या नो-फिट जवाब के साथ, लिखित में जवाब देते हैं।