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गंभीर सॉफ़्टवेयर डिलीवरी के लिए AI फ़ीचर्स
Automo द्वारा बनाई गई ऐप्स के भीतर अपने निजी डेटा पर चैट, सारांश, एक्सट्रैक्शन और असिस्टेंट शिप करें, हर दूसरे बदलाव जैसी ही QA, सिक्योरिटी टेस्टिंग और गवर्नेंस के ज़रिए।
Automo AI फ़ीचर्स टीमों को उन एप्लिकेशनों में AI क्षमताएं जोड़ने देते हैं जो वे बनाते हैं: निजी डेटा पर चैट, डॉक्यूमेंट सारांश, स्ट्रक्चर्ड एक्सट्रैक्शन और टास्क-विशिष्ट असिस्टेंट। किसी तैयार प्रोडक्ट पर चैटबॉट जोड़ देने के विपरीत, Automo पर AI फ़ीचर्स पूरे डिलीवरी लूप से गुज़रकर शिप होते हैं. Guardrails समीक्षा, स्वचालित QA, सिक्योरिटी टेस्टिंग और एक-क्लिक डिप्लॉयमेंट, असली React, TypeScript और Supabase कोड के रूप में जो आपका अपना है।
प्रकाशित 2026-07-03 · आख़िरी बार अपडेट किया गया 2026-07-03
AI फ़ीचर्स आमतौर पर सबसे बाद में आते हैं और सबसे खराब तरीके से शिप होते हैं
हर टीम अभी AI से एक जैसी चार चीज़ें चाहती है: ऐसी चैट जो वाकई उनके निजी डेटा को जानती हो, ऐसे डॉक्यूमेंट के सारांश जिन्हें पढ़ने का किसी के पास समय नहीं, अस्त-व्यस्त इनपुट से निकाले गए स्ट्रक्चर्ड फ़ील्ड, और ऐसे असिस्टेंट जो शुरू से अंत तक एक काम को निभाएं। इनमें से किसी का डेमो पाने में एक दोपहर लगती है। इन्हें प्रोडक्शन एप्लिकेशन में लाना, असली डेटा से जुड़ा, पूर्वानुमानित व्यवहार करता, और सिक्योरिटी के मालिक द्वारा पास किया गया, यहीं ज़्यादातर प्रोजेक्ट अटक जाते हैं।
यह अंतर शायद ही कभी मॉडल में होता है। यह मॉडल के इर्द-गिर्द की हर चीज़ है: डेटा कहां रहता है, रिट्रीवल कैसे वायर्ड है, गलत जवाब आने पर क्या होता है, बदलाव की समीक्षा किसने की, और क्या फ़ीचर को सॉफ़्टवेयर की तरह टेस्ट किया गया या विजेट की तरह चिपकाया गया। Automo AI फ़ीचर्स को एप्लिकेशन का हिस्सा मानता है, उससे जुड़ा एक अटैचमेंट नहीं।
Automo पर AI फ़ीचर्स कैसे शिप होते हैं
1. क्षमता का वर्णन करें
सरल भाषा में पूछें: "मैनेजरों को हमारे पॉलिसी डॉक्यूमेंट से चैट करने दें" या "हर सपोर्ट टिकट का सारांश दें और प्रोडक्ट, भावना और मांगी गई कार्रवाई निकालें।"
2. Automo बैकएंड वायर करता है
Builder असली React, TypeScript और Supabase कोड जनरेट करता है, स्टोरेज, आपके निजी डेटा पर रिट्रीवल, और फ़ीचर के पीछे की कॉल्स, निरीक्षण योग्य कोड के रूप में जो आपका अपना है, कोई ब्लैक बॉक्स नहीं।
3. लाइव प्रीव्यू में व्यवहार को आकार दें
जब ऐप बन रही होती है तो वह चैट के साथ-साथ चलती है। असली सवाल आज़माएं, टोन और स्ट्रक्चर सुधारें, और ठीक उस एलिमेंट पर इशारा करने के लिए inspect-to-prompt का इस्तेमाल करें जिसे आप बदलना चाहते हैं।
4. QA और Security इसे टेस्ट करते हैं
QA पब्लिश से पहले डिटरमिनिस्टिक ब्राउज़र रिप्ले और स्मोक गेट्स चलाता है। Security स्टैटिक स्कैनिंग, डिपेंडेंसी जांच और एक्सेस-कंट्रोल जांच चलाता है, और फाइंडिंग्स को लाइव ऐप के खिलाफ़ पुष्ट करता है।
5. Guardrails बदलाव की समीक्षा करता है
Guardrails कोड को बिज़नेस क्षेत्रों में मैप करता है, जोखिम भरे बदलावों का पता लगाता है, आपकी सरल-भाषा पॉलिसी लागू करता है और मर्ज से पहले मानव समीक्षा दर्ज करता है।
6. डिप्लॉय करें और मॉनिटर करें
Automo क्लाउड या अपने खुद के इंफ्रास्ट्रक्चर पर पब्लिश करें। Doctor, एक रीड-ओनली AI SRE, लाइव ऐप की जांच करता है, मूल कारण का निदान करता है और जब कुछ बहकता है तो फ़िक्स का ड्राफ़्ट तैयार करता है।
यह क्यों मायने रखता है
किसी भी एप्लिकेशन में AI फ़ीचर्स सबसे ज़्यादा जांचे जाने वाले बदलाव होते हैं, क्योंकि वे उस डेटा को छूते हैं जिसकी आपके संगठन को वाकई परवाह है। HR पॉलिसी या ग्राहक रिकॉर्ड पर एक चैट फ़ीचर की तारीफ़ होने से पहले सिक्योरिटी, लीगल और लीडरशिप उस पर सवाल उठाएंगे। जो फ़ीचर्स आपके डिलीवरी अनुशासन से बाहर शिप होते हैं वे ही पूरे AI प्रोग्राम को रोके जाने की वजह बन जाते हैं।
क्योंकि Automo पर AI फ़ीचर्स उसी लूप से गुज़रते हैं जैसे हर दूसरा बदलाव, इसलिए कठिन सवालों के ठोस जवाब होते हैं: इंफ़रेंस ज़ीरो-रिटेंशन मॉडल कॉन्ट्रैक्ट्स के तहत चलता है, ग्राहक का कोड मॉडल ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल नहीं होता, हर मर्ज दर्ज मानव समीक्षा साथ लाता है, और अपेंड-ओनली ऑडिट ट्रेल दिखाता है कि क्या बदला और कब।
Automo पर AI फ़ीचर्स कौन बनाता है
- ऑपरेशन्स टीमें. नॉलेज-बेस ऐप्स जो खुले इंटरनेट के बजाय आंतरिक पॉलिसी, SOP और रनबुक से जवाब देती हैं।
- एजेंसियां. क्लाइंट पोर्टल्स में एक प्रीमियम, रिकरिंग सेवा के रूप में जोड़े गए असिस्टेंट और डॉक्यूमेंट सारांश।
- SaaS प्रोडक्ट टीमें. एक अलग AI स्टैक खड़ा किए बिना मौजूदा प्रोडक्ट में जोड़ा गया एक्सट्रैक्शन और सारांश।
- एंटरप्राइज़ IT. सपोर्ट और ट्राइएज टूल जो टिकट वर्गीकृत करते हैं, फ़ील्ड निकालते हैं और सही क्यू में काम भेजते हैं।
- फ़ाउंडर. असिस्टेंट-फ़र्स्ट प्रोडक्ट जहां AI फ़ीचर ही प्रोडक्ट है, स्केल के लिए डिज़ाइन किए गए इंफ्रास्ट्रक्चर पर बना।
सिक्योरिटी और गवर्नेंस नोट्स
- ✓ इंफ़रेंस ज़ीरो-रिटेंशन मॉडल कॉन्ट्रैक्ट्स के तहत चलता है; ग्राहक का कोड मॉडल ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल नहीं होता।
- ✓ जनरेट की गई ऐप्स में निजी डेटा तक पहुंच रोल-आधारित एक्सेस कंट्रोल का पालन करती है।
- ✓ Security एक्सेस कंट्रोल की जांच करता है और फ़्लैग करने से पहले लाइव ऐप के खिलाफ़ कमज़ोरियों की पुष्टि करता है।
- ✓ हर AI-फ़ीचर बदलाव Guardrails पॉलिसी समीक्षा पास करता है और अपेंड-ओनली ऑडिट ट्रेल में दर्ज होता है।
- ✓ एंटरप्राइज़ प्लान AI फ़ीचर्स को आपकी अपनी प्रोवाइडर कीज़ या निजी मॉडलों के ज़रिए रूट कर सकते हैं।
- ✓ प्रोक्योरमेंट समीक्षा के लिए NDA के तहत SOC 2 Type II रिपोर्ट उपलब्ध हैं।
आम AI फ़ीचर्स और वे कैसे शिप होते हैं
| AI फ़ीचर | यह क्या करता है | Automo पर यह कैसे शिप होता है |
|---|---|---|
| निजी डेटा पर चैट | आपके डॉक्यूमेंट, टिकट या रिकॉर्ड से सवालों के जवाब देता है | रिट्रीवल Supabase में वायर्ड; एक्सेस नियम लागू; पब्लिश से पहले QA रिप्ले चलते हैं |
| सारांश | लंबे डॉक्यूमेंट, थ्रेड या ट्रांसक्रिप्ट को छोटे, स्ट्रक्चर्ड ब्रीफ़ में बदलता है | असली बैकएंड कोड के रूप में जनरेट, जो आपका है; व्यवहार लाइव प्रीव्यू में ट्यून होता है |
| एक्सट्रैक्शन | अस्त-व्यस्त इनपुट, ईमेल, PDF, फ़ॉर्म, से स्ट्रक्चर्ड फ़ील्ड निकालता है | आउटपुट स्कीमा कोड में परिभाषित; नतीजे आपके डेटाबेस में जाते हैं, किसी वेंडर साइलो में नहीं |
| असिस्टेंट | एक बहु-चरण काम निभाते हैं: ट्राइएज, ड्राफ़्टिंग, राउटिंग, फ़ॉलो-अप | RBAC द्वारा स्कोप किया गया; हर बदलाव की Guardrails द्वारा दर्ज ऑडिट ट्रेल के साथ समीक्षा |
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
मैं Automo पर बनी ऐप में कौन से AI फ़ीचर जोड़ सकता हूं?
निजी डेटा पर चैट, डॉक्यूमेंट सारांश, स्ट्रक्चर्ड एक्सट्रैक्शन और टास्क-विशिष्ट असिस्टेंट सबसे आम हैं। क्योंकि Automo असली React, TypeScript और Supabase कोड जनरेट करता है, फ़ीचर साधारण एप्लिकेशन कोड है जिसे आप देख सकते हैं, बढ़ा सकते हैं और एक्सपोर्ट कर सकते हैं, कोई लॉक्ड विजेट नहीं।
क्या हमारा डेटा मॉडल ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल होता है?
नहीं। ग्राहक का कोड मॉडल ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल नहीं होता, और इंफ़रेंस ज़ीरो-रिटेंशन मॉडल कॉन्ट्रैक्ट्स के तहत चलता है। एंटरप्राइज़ प्लान इंफ़रेंस को आपकी अपनी प्रोवाइडर कीज़ या निजी मॉडलों के ज़रिए भी रूट कर सकते हैं।
AI फ़ीचर्स को कौन से मॉडल पावर करते हैं?
Automo एक मल्टी-प्रोवाइडर मॉडल लैडर फ़ॉलबैक के साथ चलाता है, जो किसी एक मॉडल वेंडर पर निर्भरता कम करता है और हर काम को उपयुक्त मॉडल तक रूट करता है। एंटरप्राइज़ प्लान पर आप प्रोवाइडर कीज़ या OpenAI-कंपैटिबल एंडपॉइंट्स के ज़रिए अपना खुद का LLM ला सकते हैं।
क्या AI फ़ीचर्स अन्य बदलावों जैसी ही QA और गवर्नेंस से गुज़रते हैं?
हां। QA पब्लिश से पहले डिटरमिनिस्टिक ब्राउज़र रिप्ले और स्मोक गेट्स चलाता है, Security फाइंडिंग्स को लाइव ऐप के खिलाफ़ पुष्ट करता है, और Guardrails सरल-भाषा पॉलिसी लागू करता है और मानव समीक्षा दर्ज करता है। AI फ़ीचर्स को डिलीवरी लूप से कोई छूट नहीं मिलती।
AI फ़ीचर्स जोड़ने में कितनी लागत आती है?
व्यक्तिगत बिल्डर सेल्फ-सर्व में क्रेडिट से शुरू करते हैं, और AI फ़ीचर्स एक अलग ऐड-ऑन के बजाय प्लेटफ़ॉर्म का हिस्सा हैं। गंभीर प्रोडक्शन प्रोग्राम USD 10,000 प्रति वर्ष से शुरू होते हैं, अगर आप कई एप्लिकेशनों में AI फ़ीचर्स की योजना बना रहे हैं तो सेल्स से बात करें।
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