حلول ذكاء اصطناعي مخصّصة

حلول الذكاء الاصطناعي المخصّصة مساعدون يعرفون مستندات المؤسسة وبياناتها الخاصة، ويبنون إجاباتهم على تلك المصادر ويذكرونها. نصمّمها ونبنيها باستخدام بنية RAG (التوليد المعزّز بالاسترجاع).

لمن هذه الخدمة؟

  • المؤسسات التي لديها الكثير من المستندات الداخلية أو السياسات أو قواعد المعرفة التقنية
  • الفرق التي تريد الإجابة عن الأسئلة المتكررة من الموظفين أو العملاء بسرعة واتساق
  • من يشعرون بالإحباط لأن روبوتات المحادثة العامة لا تعرف المعلومات الخاصة بالشركة

كيف نعمل

تعرض الخطوات إطارًا عامًا؛ ويُكيَّف النطاق والمدة مع كل مؤسسة.

  1. تحديد مصادر البيانات

    نقرر أيّ ملفات PDF ورسائل البريد الإلكتروني وقواعد البيانات وأنظمة المستندات لديك ستُستخدم، وبموجب صلاحيات وصول مَن.

  2. تصميم البنية

    نصمّم كيفية تقسيم البيانات وفهرستها والبحث فيها وتمريرها إلى النموذج، مع مراعاة صلاحيات الوصول ومتطلبات الخصوصية.

  3. النموذج الأولي والتقييم

    نقيس دقة الإجابات وذكر المصادر على مجموعة اختبار من أسئلتك الحقيقية، ونحسّن البنية وفقًا لذلك.

  4. الإطلاق والمراقبة

    نراقب النظام من خلال ملاحظات المستخدمين ومقاييس الجودة، ونحدّث الفهرس كلما تغيّرت البيانات.

المخرجات

  • تصميم مساعد يستند إلى بياناتك ويذكر المصادر
  • مجموعة اختبارات تقييم وتقرير جودة
  • بنية بيانات وأمان تحترم صلاحيات الوصول
  • دليل للتشغيل والتحديث

الأسئلة الشائعة

هل يمنع RAG الهلوسة تمامًا؟

لا. إن بناء الإجابات على مصادرك يقلّل خطر الهلوسة لكنه لا يزيله. ولهذا نُعِدّ ذكر المصادر، وسلوكًا يقول فيه المساعد إنه لا يعرف عندما لا يعرف، واختبارات تقييم منتظمة.

هل تذهب بياناتنا إلى النموذج وإلى الخارج؟

يعتمد ذلك على البنية. مع Enterprise API قد تُرسَل إلى النموذج فقط مقاطع المستندات ذات الصلة بالسؤال؛ وإذا كانت متطلبات الخصوصية عالية، يمكن تشغيل النموذج داخل مؤسستك (on-premise). وفي كل الأحوال نوثّق تدفق البيانات.

لنتحدث عن هذه الخدمة

دعنا نستمع إلى عملياتك وأهدافك ونقيّم معًا ما إذا كانت هذه الخدمة تناسبك.

[email protected]

أرسل بريدًا إلكترونيًا