Question 1

ما هو مساعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي؟

Accepted Answer

برنامج يطرح عليه فريقكم الأسئلة بجمل كاملة، فيجيب من مستنداتكم أنتم: الأدلة والعقود والتذاكر والشيفرة. وتحت كل إجابة المصدر. يغنيكم عن البحث في المجلد المشترك وعن سؤال الزميل الوحيد الذي يعرف.

Question 2

ما هو نظام RAG؟

Accepted Answer

نظام يقوم على مبدأ Retrieval-Augmented Generation (RAG)، أي التوليد المعزَّز بالاسترجاع. قبل الإجابة يحصل النموذج على الأقسام المناسبة من مستنداتكم ويجيب منها لا من ذاكرته. ومن هنا جاء اسم مخزن المعرفة الخاص بنا Zeasy RAG، وهو يعمل منذ 2025.

Question 3

هل نظام RAG هو نفسه روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي على بياناتكم؟

Accepted Answer

في جوهره نعم. تكتبون سؤالًا وتحصلون على إجابة من معرفة شركتكم لا من ذاكرة النموذج. وعندنا يضاف أمران: تحت كل إجابة المصدر، والصلاحيات تسري أثناء البحث نفسه. ويسميه بعضهم قاعدة معرفة بالذكاء الاصطناعي أو بحثًا داخليًا بالذكاء الاصطناعي.

Question 4

ألا يكفي ChatGPT أو Microsoft Copilot أو NotebookLM مع ملفاتكم؟

Accepted Answer

لشخص واحد وبضعة ملفات تكفي أداة جاهزة غالبًا، وعندها نقول لكم ذلك في المحادثة الأولى. نبني مساعدًا خاصًا حين يسأل كثيرون لا يحق لهم جميعًا رؤية الشيء نفسه، أو حين تتغير المستندات باستمرار، أو حين لا ينبغي أن تخرج البيانات من الشركة.

Question 5

ما الفرق بين RAG والضبط الدقيق (Fine-Tuning)؟

Accepted Answer

في RAG تبقى المعرفة في المستندات، والنموذج يبحث فيها. وعندما يتغير مستند، تأتي الإجابة التالية من النسخة الجديدة. أما في الضبط الدقيق فيتعلّم النموذج سلوكًا، مثل توجيه التذاكر إلى القسم الصحيح. هكذا بنينا توجيه التذاكر بالذكاء الاصطناعي. وللأسئلة الموجهة إلى الأدلة والعقود، البحث في المستندات هو الطريق الصحيح.

Question 6

هل يهلوس نظام RAG؟

Accepted Answer

نموذج اللغة وحده يكتب جملة سلسة حتى عندما لا يعرف الإجابة. هذا ما يسمى الهلوسة. نبني نظام RAG بحيث لا يجيب إلا من أقسام وجدها ويرفقها مصادرَ. وإذا لم يجد شيئًا، يقول ذلك. ويمكنكم التحقق من كل إجابة في مصدرها بنقرة واحدة.

Question 7

ماذا يحدث حين لا يعرف المساعد الإجابة؟

Accepted Answer

يقول إنه لم يجد شيئًا في المستندات. نبنيه بحيث لا يجيب إلا من أقسام وجدها. ويمكن جمع الأسئلة التي بلا نتيجة، فهي تُظهر أي مستند ينقص.

Question 8

هل يرى كل موظف كل المستندات؟

Accepted Answer

لا. أنتم تحددون من يحق له أن يسأل عن ماذا: بحسب المستخدم أو الدور أو العميل. الصلاحيات تسري أثناء البحث نفسه. والقسم الذي لا يحق لشخص فتحه لا يظهر في إجاباته.

Question 9

RAG واللائحة العامة لحماية البيانات (DSGVO): هل تخرج بياناتنا من الشركة؟

Accepted Answer

نقرر ذلك معكم قبل أن نبني شيئًا. يمكن أن يعمل النموذج داخل شركتكم. هكذا الحال في توجيه التذاكر بالذكاء الاصطناعي، حيث لا تخرج التذاكر الجديدة من الشركة. وإذا عالجنا بياناتكم، تحصلون على عقد معالجة بيانات وفق المادة 28 من اللائحة العامة لحماية البيانات (DSGVO).

Question 10

كيف تبقى المعرفة في نظام RAG محدَّثة؟

Accepted Answer

عندما يتغير مصدر، يُقرأ من جديد، ولا يحتاج أحد إلى تحديث قائمة. الإجابة التالية تأتي من النسخة الجديدة. مخزننا الخاص يصبح محدَّثًا بعد كل تغيير بوقت قصير.

Question 11

كم يستغرق تطوير نظام RAG؟

Accepted Answer

يتوقف ذلك على عدد المصادر ونوعها وعلى الصلاحيات. الحاسبة في صفحة التواصل تعطيكم مدى أوليًا بالأسابيع بعد أربعة أسئلة. أما سير العمل فثابت: المحادثة الأولى، ثم يومان عندكم، ومن ذلك تنشأ المواصفات الفنية والعرض. بعدها نربط أولًا المستندات التي يُسأل عنها أكثر من غيرها، وتختبرون بأسئلة حقيقية. نبني في سبرنتات أسبوعية، ينتهي كل منها بعرض توضيحي.

Question 12

كم يكلّف نظام RAG أو مساعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي؟

Accepted Answer

نحاسب بحسب الجهد، لا بحسب عدد الأسئلة. عدد الساعات يتوقف على عدد المصادر ونوعها وعلى الصلاحيات. الحاسبة في صفحة التواصل تعطيكم نطاقًا أوليًا للتكلفة في أربعة أسئلة ودون بيانات تواصل. المحادثة الأولى ونطاق التكلفة: 0 €. وتضاف تكاليف التشغيل الجارية.

أنظمة RAG للشركات.

سؤال يدخل، وإجابة مع مصدرها تخرج.

إجابة مع المصدر

فقط ما يحق لكم رؤيته

محدَّث دائمًا

نسأل مخزن المعرفة الخاص بنا منذ 2025.

قبل أن يكتب وكيل برمجة عندنا أي كود، يسأل مخزن المعرفة لدينا.

تصل التذكرة مباشرة إلى القسم القادر على حلها.

لا ادعاء بلا دليل.

يجد أقسامًا مناسبة

لا يجد شيئًا

يوجد شيء، لكن ليس لكم

كيف تصل مستنداتكم إلى نظام RAG.

أنتم تحددون ما يدخل

مقسَّمة إلى أقسام

محدَّثة دون عمل يدوي

يعمل حيث يحق لبياناتكم أن تبقى

بحث في المعرفة أم سير عمل؟

مساعد المعرفة

الأتمتة بالذكاء الاصطناعي

كم يكلّف نظام RAG: نحاسب على العمل، لا على عدد الأسئلة.

أربعة أسئلة، ثم ترون الميزانية وعدد الأسابيع.

هكذا يُبنى نظام RAG لديكم: الأسئلة الأكثر تكرارًا أولًا، ثم الباقي.

المحادثة الأولى

يومان عندكم

المصادر الأولى

التوسيع

التشغيل

أسئلة عن نظام RAG ومساعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي.

ما نبنيه أيضًا.

حدثونا باختصار عن مشروعكم