> ## Documentation Index
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# Use Cases

> RAIL Score के साथ responsible AI applications बनाने के लिए end-to-end tutorials।

Hands-on tutorials जो responsible AI evaluation के साथ real applications बनाना step-by-step सिखाते हैं। हर use case में working code और production best practices शामिल हैं।

<CardGroup cols={1}>
  <Card title="एक Responsible AI Chatbot बनाएँ" icon="message-bot" href="/use-cases/ai-chatbot">
    Automatic quality scoring, policy enforcement, multi-turn session tracking, और Langfuse observability के साथ एक customer support chatbot बनाएँ। OpenAI + Gemini use करता है RAIL Python SDK के साथ।
  </Card>

  <Card title="AI Chatbot: Production Features" icon="rocket" href="/use-cases/ai-chatbot-production">
    Part 2 - Provider wrappers, policy enforcement (block/regenerate), session tracking, और Langfuse observability।
  </Card>
</CardGroup>

<Tip>
  कोई specific use case देखना चाहते हैं? Topic suggest करने के लिए [support@responsibleailabs.ai](mailto:support@responsibleailabs.ai) पर reach out करें।
</Tip>