— ਅਭਿਆਸ / AI
AI ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, AI ਡੈਮੋ ਨਹੀਂ।
ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਕੋਈ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਉਂਦੇ ਹਨ — ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ, ਇਵੈਲ, ਗਾਰਡਰੇਲ, ਔਬਜ਼ਰਵੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
— ਅਭਿਆਸ / ਅਸੀਂ ਕੀ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹਾਂ
ਅਸੀਂ ਕੀ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
-
ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ RAG।
Cloudflare ਉੱਤੇ Vectorize। ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ। ਚੰਕਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਜੋ ਅਸਲ ਕਾਰਪਸ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਟਿਊਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਕਿਸੇ ਟਿਊਟੋਰੀਅਲ ਦੇ ਨਹੀਂ।
-
ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮ।
ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ Anthropic SDK ਅਤੇ OpenAI SDK, ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਦਾ ਇੰਫ੍ਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਜੋ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਪੈਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
-
MCP ਸਰਵਰ।
Cloudflare Workers ਉੱਤੇ Model Context Protocol ਸਰਵਰ — Claude, Cursor ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ MCP ਕਲਾਇੰਟ ਲਈ।
-
ਇਵੈਲ ਇੱਕ ਆਦਤ ਵਜੋਂ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਰਿਗ੍ਰੈਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਮਾਪ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ AI ਸਿਸਟਮ ਨਹੀਂ ਹੈ — ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ prompt ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਵੈਲ ਨੂੰ ਡਿਪਲੋਇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਲਿਖਦੇ ਹਾਂ।
— ਅਭਿਆਸ / ਅਸੀਂ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ
ਅਸੀਂ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
-
ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਜਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਕਸਟਮ ਵੇਟਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਵੱਲ ਭੇਜਾਂਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਇਹੀ ਕਿੱਤਾ ਹੈ।
-
ਉੱਪਰੋਂ ਚਿਪਕਾਏ ਚੈਟਬੋਟ।
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸਾਈਟ ਉੱਤੇ ਚੈਟ ਵਿਜੇਟ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਕਦੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਜੋਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, UI ਦੇ ਦਿਖਾਵੇ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।
-
“ਬੱਸ ਸਮੱਗਰੀ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਦਿਓ।”
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਵਾਲੀਅਮ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਹੋਰ ਟੂਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਸਟੈੱਕ — ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਾਏ ਵਾਲਾ
ਛੋਟੀ ਟੂਲਕਿੱਟ, ਵੱਧ ਡੂੰਘਾਈ।
ਮਾਡਲ
Anthropic Claude · OpenAI GPT · Cloudflare Workers AI
ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ
Cloudflare Vectorize · D1 · BM25 ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ
ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ
Anthropic SDK · OpenAI SDK · MCP · Workers
ਔਬਜ਼ਰਵੇਬਿਲਟੀ
Workers Logs · Sentry · ਕਸਟਮ ਇਵੈਲ
Prompts
ਸੋਰਸ ਵਿੱਚ ਸੰਸਕਰਣਿਤ · CI ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ
ਸਤ੍ਹਾ
API · ਏਜੰਟ · MCP ਸਰਵਰ · ਐਂਬੈੱਡ ਕੀਤੀ UI
ਫੀਲਡ ਨੋਟਸ — AI
ਅਭਿਆਸ ਬਾਰੇ ਹਾਲੀਆ ਲਿਖਤਾਂ।
-
What we learned running a public MCP server
We exposed our own site as a public, unauthenticated MCP server — six tools, stateless streamable HTTP, rate-limited where it costs money or sends email. The design decisions that mattered, and what we would do differently.
-
The US government now calls AI "Super Intelligence". What changes for your business
A September 2026 US executive order has federal agencies say "Super Intelligence" instead of AI. What it changes, what it does not, and what owners should do.
-
An AI receptionist for a small business: what it handles and where it fails
What an AI receptionist does well, where it breaks, and the guardrails to set before it answers your phone: approved answers, human handoff, and weekly review.
-
ChatGPT, Copilot, or Claude: choosing an AI assistant for a small team
How a small team can choose between ChatGPT, Microsoft Copilot, and Claude: where your work lives, what the work is, business plans, admin controls, and cost.
— GitHub ਤੋਂ
ਟੈਮਪਲੇਟ ਜੋ ਅਸੀਂ ਸ਼ਿਪ ਅਤੇ ਮੇਨਟੇਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਖ਼ੁਦ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ, MIT-ਲਾਇਸੈਂਸ ਪ੍ਰਾਪਤ। ਦੋਵੇਂ ਪੰਜ ਮਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ Cloudflare ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਡਿਪਲੋਇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਬਲੌਗ ਲੇਖ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹਨ।
-
Cloudflare Workers ਉੱਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ RAG ਪਾਈਪਲਾਈਨ
-
Cloudflare Workers ਉੱਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ MCP ਸਰਵਰ
— ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ
— ਹੋਰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹੋ
ਇਸ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਫੀਲਡ ਨੋਟ
-
What we learned running a public MCP server
We exposed our own site as a public, unauthenticated MCP server — six tools, stateless streamable HTTP, rate-limited where it costs money or sends email. The design decisions that mattered, and what we would do differently.
-
AI meeting notes and transcription for small business: what is safe and what is not
AI notetakers can save real time, but they record, transcribe, and sometimes train on your conversations. A practical guide to the consent and data-handling risks, how to set them up safely, and when to leave the recorder off.
-
Before you turn on Microsoft 365 Copilot, fix your oversharing
Copilot only shows people what they can already access. That is exactly the problem in most tenants. Here is how to find overshared SharePoint and OneDrive content, clean up permissions and links, and run a sensible pilot before rolling Copilot out.
-
What it costs to run a retrieval-augmented AI system on Cloudflare
The honest cost anatomy of a RAG system on Cloudflare — embeddings, Vectorize, model inference, storage, and the request path — plus how the bill scales and where it surprises people. A method to estimate yours, not a fake total.
-
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.
-
Structured output from language models: getting reliable JSON instead of prose
Free-text model output breaks pipelines. Here is how schema-constrained generation, tool calling, validation, and retries turn a language model into a component you can build on — and where the approach still fails.
-
RAG evaluation: how to know your AI answers are actually correct
A retrieval system that sounds confident is not the same as one that is right. How to build an evaluation set, measure retrieval and faithfulness, run human spot-checks, and catch regressions before your users do.
-
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.
ਕਿਸੇ AI-ਵਰਗੀ ਚੀਜ਼ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ।
ਦੋ ਪੈਰੇ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਫਿੱਟ / ਨੋ-ਫਿੱਟ ਜਵਾਬ ਦੇ ਨਾਲ, ਲਿਖਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ।