نموذج لغوي يجيب من بياناتك
RAG وبحث في المستندات وإجابات مع مصادرها. نربط نموذجًا لغويًا بمعرفتك: يجيب من بياناتك ويعرض المصدر — بدل أن يختلق.
RAG واستدعاء الدوال وتقييم نماذج LLM مُنفّذة في الإنتاج.
إجابات من بياناتك — داخل منتجك
منظومة RAG واحدة — لمهام متعددة. يتغير المصدر والواجهة، وتبقى الدقة والإشارة إلى المصدر.
اسأل بلغة طبيعية — واحصل على إجابة من ملفاتك وويكيك وقواعد بياناتك، مع الإشارة إلى المصدر.
يجيب المساعد العملاء والوكلاء من قاعدة معرفتك، لا بعبارات عامة.
مساعد داخل الواجهة: تلميحات ومسودات وشروحات مستندة إلى بيانات المستخدم.
بحث داخلي لفريقك: التهيئة واللوائح وإجابات عن المشاريع في ثوانٍ.
جودة الإجابة هي المسار كله
التضمينات والبحث وإعادة الترتيب والتقييمات أهم من اختيار النموذج: فهي ما يجعل الإجابة دقيقة ومع مصدرها.
الاستعلام
سؤال · نية
التضمين
متجه الاستعلام
البحث
قاعدة متجهات
إعادة الترتيب
الملاءمة
السياق
مستنداتك
LLM
إجابة · مصادر
التقييم
الدقة · المصدر
البيانات حول المنتج
في المركز المنتج، وحوله المصادر. نربط ما لديكم بالفعل: الملفات والويكي وCRM وقواعد البيانات. تبقى البيانات عندكم، وتعتمد الإجابات على النسخة الأحدث.
المستندات
قاعدة المعرفة
CRM · التذاكر
قواعد البيانات · API
RAG — الحل الوسط الأمثل
لنتحدث عن نموذجك اللغوي
مكالمة 30 دقيقة لملاءمة نموذج لغوي مع بياناتك. دون التزام: ننظر في بياناتك ومهمتك — وتغادر بخطة دمج مكتوبة.
عن دمج نماذج اللغة — الأسئلة التي تُطرح عادةً
يعني RAG أن النموذج يسترجع الأجزاء المناسبة من مستنداتك قبل الإجابة، ثم يجيب منها بدل الاعتماد على ذاكرته. تبقى الإجابات مستندة إلى بياناتك، وتأتي مع الإشارة إلى المصدر، وتتحدّث فور تحديثك للمستندات.