RAG 流水线开发
构建检索增强生成系统，使其能够从专有文档和数据库中提供答案，而不是仅依赖模型记忆。
什么是 Hanabi Technologies？
Hanabi Technologies 是一家位于班加罗尔的人工智能咨询公司，专注于 RAG 流水线、LLM 集成和模型 API 工程。其服务以 MERN 技术栈为基础，面向需要将定制 AI 系统连接到自身数据与工作流程的组织。
该网站将 Hanabi Technologies 定位为咨询公司和产品构建者。其旗舰产品 Hana AI 被定位为 Google Chat 团队助手，支持多租户部署、广泛的应用集成和面向企业的安全功能；咨询业务则涵盖定制 AI 架构、交付和维护。
Hanabi Technologies 能做什么？
LLM 集成与微调
针对特定领域用例连接和调优大型语言模型，包括模型选择、提示词优化和多模型编排。
模型 API 工程
基于 MERN 技术栈设计 REST 和 GraphQL API，为 AI 模型提供身份验证、速率限制、缓存和可观测性。
多源数据摄取
从 PDF、文档、数据库、API 和知识库中摄取内容，并支持向量搜索和相关性评分。
端到端交付流程
通过敏捷迭代、客户评审、测试、部署和上线后维护，支持定制部署。
使用场景
“内部知识助手”
拥有分散内部知识的团队可以将文档和应用数据集中到检索层中，以支持基于上下文的回答和聊天式协助。
“RAG 驱动的业务工作流”
组织可以构建或改进需要从文档、数据库或工具中提取信息的 AI 功能，同时让回答以自身源数据为依据。
“面向应用的 AI 模型 API”
产品团队可以通过可靠的 REST 或 GraphQL API 提供 AI 能力，并在交付技术栈中内置安全性、速率限制和监控。
“工作流与工具集成”
拥有现有办公工具的企业可以通过定制集成连接 Google Workspace、Jira、Confluence、Notion、Slack 和 Zapier 等系统。
“企业部署与支持”
受监管或对安全敏感的团队可以利用该咨询公司的部署流程和安全措施，设计受控的 AI 系统，并获得维护与支持。
常见问题
如何开始项目？
Hanabi Technologies 提供免费咨询和定制方案流程。入门页面介绍了先进行需求沟通，然后开展架构设计、规划并提交范围明确的方案，而不是采用自助结账流程。
交付通常需要多长时间？
入门页面称，大多数项目周期为 6 至 12 周，具体取决于复杂程度。开发通过敏捷迭代交付，并定期接受客户评审。
可以与哪些类型的系统集成？
服务页面展示了 RAG 流水线开发、LLM 集成与微调，以及基于 MERN 技术栈的模型 API 工程。案例研究还提到 Google Workspace、Jira、Confluence、Notion、Zapier、OpenAI、Qdrant、Pinecone、Weaviate，以及在适用情况下通过 GCP Kubernetes 或 AWS Kubernetes 进行云部署。
这是标准的现成产品吗？
该公司将自身定位为定制 AI 咨询服务，而不是打包软件产品。流程、定价和架构会根据每个项目进行定制，因此是否适合取决于具体的数据源、部署需求和安全要求。
团队专长是什么？
服务重点包括 RAG 流水线、LLM 集成、模型 API 和 MERN 技术栈实施。入门常见问题还提到加密、JWT 身份验证和 CASA Tier-2 合规等安全措施。
快速信息
- 类别
- 人工智能咨询
- 所在地
- 印度班加罗尔
- 主要方向
- RAG 流水线、LLM 集成、模型 API 工程
- 交付模式
- 包含咨询和方案制定的定制项目服务
- 网站
- hanabitech.com
- 知名产品
- Hana AI
Hanabi Technologies 流量分析
流量数据仅供参考。
- 域名评分
- 8
