بحث ذكي يحول معرفة الشركة المتفرقة إلى إجابات موثوقة.
نبني أنظمة RAG وتجارب بحث معرفي تساعد الفرق على البحث داخل المستندات والسياسات والمنتجات وملفات PDF وقواعد المعرفة مع إجابات مبنية على مصادر معتمدة.
ما الذي نربطه
بحث داخل مستندات الشركة وملفات PDF والعروض والسياسات والأدلة
بحث في المنتجات والخدمات والأسعار والمواصفات لفرق المبيعات أو الدعم
قواعد معرفة داخلية للموارد البشرية والعمليات والامتثال وخدمة العملاء
مسارات RAG للتقسيم والتمثيلات والاسترجاع والترتيب وتوليد الإجابات
وصول مرتبط بالصلاحيات حتى يسترجع كل مستخدم ما يحق له فقط
تدفقات إدارة لتحديث المحتوى ومراجعة الإجابات وتحسين المصادر
كيف يحسن الاسترجاع جودة الإجابات
يكون RAG مفيدا عندما ترتبط الإجابة بمعرفة العمل الحقيقية. نركز على جودة الاسترجاع، وضوح المصادر، ومسارات التحديث حتى يثق الفريق بما يقوله النظام.
استشارة AI مجانيةنجهز مصادر المعرفة حتى يستطيع النظام العثور على السياق الصحيح.
نصمم الاسترجاع والترتيب حول الأسئلة التي يطرحها المستخدمون فعلا.
نظهر سياق المصدر عندما تكون الثقة أو الامتثال أو المراجعة مهمة.
نختبر الإجابات الناقصة والقديمة والمتعارضة ومنخفضة الثقة.
كيف يتم التنفيذ
الاكتشاف
نراجع مصادر المعرفة وأسئلة المستخدمين وقواعد الوصول واحتياجات التحديث ومخاطر الجودة.
01البناء
نبني طبقات الإدخال والاسترجاع والإجابة والواجهة، ثم نختبرها بأسئلة واقعية.
02الإطلاق والتحسين
ننشر تجربة البحث، نراقب الإجابات الضعيفة، نحدث المصادر، ونحسن جودة الاسترجاع.
03جاهز للبناء مع فريق يركز على الذكاء الاصطناعي؟
راسلنا عبر واتساب أو أرسل نبذة قصيرة. سنراجع احتياجك ونقترح أوضح مسار سواء كان فريقك في مصر أو السعودية أو الإمارات أو أي سوق آخر في MENA.
الرد عادة خلال يوم عمل. تفاصيل مشروعك تبقى سرية، وسنوضح لك الخطوة التالية بوضوح.
ابدأ مشروعك