ما هو AutoRAG؟
AutoRAG هو الحل الشامل من Divinci AI للعثور تلقائياً على خط أنابيب RAG الأمثل لبياناتك المحددة وحالات الاستخدام. على عكس تطبيقات RAG العامة، يقيم AutoRAG مجموعات متعددة من استراتيجيات الاسترجاع والتوليد لتحديد ما يعمل بشكل أفضل مع محتواك الفريد.
تتطلب تطبيقات RAG التقليدية تكويناً يدوياً مكثفاً ومعالجة مسبقة للمستندات وضبطاً مستمراً للبقاء فعالة. تكافح العديد من المؤسسات مع اختيار وحدات وخطوط أنابيب RAG الصحيحة لبياناتها المحددة، مما يؤدي إلى إهدار وقت وموارد ثمينة على تكوينات دون المستوى الأمثل. يزيل AutoRAG هذه الحواجز من خلال تقييم مجموعات مختلفة من وحدات RAG تلقائياً، والتعامل مع تحليل المستندات، وتحسين التجزئة، واختيار استراتيجية الاسترجاع، وتوليد الاستجابات - كل ذلك أثناء التعلم والتحسن المستمر من مقاييس التقييم.
مع AutoRAG، تحصل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية على وصول فوري إلى المعلومات الملكية لمؤسستك بدقة وصلة لا مثيل لهما. ينشئ النظام تلقائياً مجموعات بيانات أسئلة وأجوبة من مجموعتك، ويقيم استراتيجيات استرجاع وتوليد متعددة، ويحدد التكوين الأمثل لخط الأنابيب - مما يقلل بشكل كبير من الهلوسات ويوفر إجابات مدعومة بالمصادر بالكامل تبني الثقة مع مستخدميك.
المزايا الرئيسية
AutoRAG
التوليد المعزز بالاسترجاع الآلي الذي يربط بسلاسة ذكاءك الاصطناعي بمعرفة مؤسستك مع الحد الأدنى من الإعداد والحد الأقصى من الدقة.
التكامل السريع
قم بتوصيل قاعدة معرفتك في دقائق، وليس شهور، مع معالجة وفهرسة تلقائية للمستندات.
الاسترجاع التكيفي
يختار نظامنا تلقائياً استراتيجية الاسترجاع المثلى لكل استعلام للحصول على أقصى صلة.
تقليل الهلوسات
يقلل من هلوسات الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 97% مع سياق دقيق والتحقق من الحقائق في الوقت الفعلي.
أداء يتحسن ذاتياً
يحسن أنماط الاسترجاع وتوليد الاستجابة بشكل مستمر بناءً على تفاعلات المستخدم.
دعم متعدد التنسيقات
يعالج أنواع محتوى متنوعة بما في ذلك المستندات وقواعد البيانات والويكي ومصادر البيانات المنظمة.
كيف يعمل AutoRAG
معالجة المستندات الذكية وإنشاء البيانات
تحول أنابيب معالجة المستندات في AutoRAG محتواك الخام إلى مجموعات بيانات محسنة من خلال عملية شاملة من أربع مراحل: تحليل المستندات، والتقسيم الذكي، وإنشاء المجموعة، وإنشاء مجموعة بيانات الأسئلة والأجوبة تلقائياً.
عملية إنشاء البيانات الشاملة لـ AutoRAG تحول المستندات الخام إلى مجموعة محسنة ومجموعات بيانات الأسئلة والأجوبة
وحدات التحليل المتقدمة
طرق تحليل متعددة لأنواع مختلفة من المستندات بما في ذلك PDFMiner وPyPDF وUnstructured ومحللات مخصصة للتنسيقات المتخصصة
التقسيم الذكي
استراتيجيات تقسيم تكيفية تحافظ على السياق مع تحسين دقة الاسترجاع
تقييم الاسترجاع الشامل
يقيم نظام AutoRAG الخاص بنا تلقائياً استراتيجيات استرجاع متعددة للعثور على النهج الأمثل لبياناتك المحددة وحالة الاستخدام.
طرق استرجاع متعددة
يقيم أساليب استرجاع مختلفة بما في ذلك BM25 واسترجاع كثيف والبحث الهجين واستراتيجيات إعادة الترتيب
تكامل قاعدة البيانات المتجهة
يدعم قواعد بيانات متجهة متعددة ونماذج تضمين للعثور على التركيبة المثلى
تحسين التوليد والتقييم
يقيم نظام التحسين المتقدم في AutoRAG استراتيجيات توليد متعددة للعثور على التكوين الأمثل لبياناتك المحددة وحالة الاستخدام.
تحسين التوليد
يحسن المطالبات ومعاملات التوليد تلقائياً لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك
مقاييس شاملة
يقيم الأداء باستخدام الدقة والاستدعاء وF1 وMRR وNDCG ومقاييس معدل الإصابة
عملية التنفيذ
ربط مصادر المعرفة
قم بتوصيل مستودعات المعرفة الموجودة لديك من خلال واجهة التكامل البسيطة الخاصة بنا. يدعم AutoRAG الاتصالات المباشرة بأنظمة تخزين المستندات وقواعد البيانات وقواعد المعرفة والويكي والأدوات الداخلية عبر اتصالات API الآمنة أو تحميلات المستندات المباشرة.
إنشاء البيانات وتحسين خط الأنابيب
يحول نظامنا مستنداتك الخام إلى مجموعات بيانات محسنة من خلال عمليتنا الشاملة ذات الأربع مراحل: تحليل المستندات، والتقسيم الذكي، وإنشاء المجموعة، وإنشاء مجموعة بيانات الأسئلة والأجوبة. ثم تُستخدم مجموعات البيانات هذه لتقييم تكوينات خط أنابيب RAG المتعددة، وتحديد النهج الأمثل تلقائياً لبياناتك المحددة وحالة الاستخدام.
تكامل API والنشر
قم بدمج AutoRAG مع تطبيقاتك الحالية من خلال واجهة برمجة التطبيقات REST API أو استخدم موصلاتنا المسبقة البناء لمنصات LLM الشائعة. تتيح لك خيارات التكوين البسيطة تخصيص إعدادات الاسترجاع والمصادقة ونماذج أذونات المستخدم لتتوافق مع متطلبات مؤسستك.
قصص النجاح
شركة خدمات مالية عالمية
انخفاض بنسبة 87% في هلوسات الذكاء الاصطناعي أثناء معالجة أكثر من 15000 استعلام يومي من العملاء
احتاجت شركة خدمات مالية رائدة إلى دمج أكثر من 200000 وثيقة تنظيمية وسياسة داخلية في مساعد الذكاء الاصطناعي الموجه للعملاء. قُدر تنفيذ RAG اليدوي بأكثر من 8 أشهر. باستخدام AutoRAG، أكملوا التكامل في 3 أسابيع وحققوا دقة غير مسبوقة لأسئلة الامتثال التنظيمي.
"حوّل AutoRAG الجدول الزمني لتنفيذ الذكاء الاصطناعي لدينا من أرباع إلى أسابيع. كانت قدرة النظام على استرجاع المعلومات التنظيمية بدقة مع توفير الاستشهادات المناسبة ثورية لفريق الامتثال لدينا."
— سارة تشين، رئيسة قسم التكنولوجيا، رائدة في الخدمات المالية
شبكة مقدمي الرعاية الصحية
دمج أكثر من 50 قاعدة معرفة متباينة في أسبوعين، مما يتيح استرجاع المعلومات الطبية الدقيقة بدقة 99.8%.
طلب التفاصيل ←تكتل التصنيع
خفض وقت حل الدعم الفني بنسبة 73% من خلال ربط AutoRAG بـ 15 عاماً من وثائق المعدات وسجلات الصيانة.
طلب التفاصيل ←شركة محاماة عالمية
تمكين المساعدين القانونيين من معالجة أبحاث الحالات بمعدل 3 أضعاف من خلال تنفيذ AutoRAG على أكثر من 12 مليون وثيقة قانونية وسابقة.
طلب التفاصيل ←الأسئلة الشائعة
يمكن لـ AutoRAG معالجة أي محتوى نصي تقريباً بما في ذلك ملفات PDF ومستندات Word وعروض PowerPoint وجداول بيانات Excel وصفحات HTML وملفات Markdown ومستودعات الأكواد وقواعد البيانات والويكي وقواعد المعرفة والبيانات المنظمة من واجهات برمجة التطبيقات. يتعامل النظام أيضاً مع الصور ذات المحتوى النصي من خلال التعرف البصري على الأحرف ويمكنه استخراج البيانات من الجداول والمخططات والعناصر المرئية الأخرى.
لتنسيقات البيانات المتخصصة أو الأنظمة الخاصة، يمكن لفريقنا تطوير موصلات مخصصة لضمان التكامل السلس مع البنية التحتية المعرفية الموجودة لديك.
تم تصميم AutoRAG بأمان على مستوى المؤسسة في جوهره. تحدث جميع معالجة البيانات داخل محيط الأمان الخاص بك، سواء في بيئة السحابة الخاصة بك أو في الموقع. يدعم النظام:
- التشفير من طرف إلى طرف لجميع البيانات في حالة السكون والعبور
- ضوابط الوصول القائمة على الأدوار لرؤية المستندات
- خيارات إقامة البيانات لمتطلبات الامتثال الإقليمية
- تسجيل التدقيق لجميع عمليات النظام والوصول إلى البيانات
- الامتثال لـ GDPR وHIPAA وSOC 2 وأطر تنظيمية أخرى
بالإضافة إلى ذلك، تتضمن خيارات النشر لدينا بيئات معزولة هوائياً لأعلى متطلبات الأمان.
AutoRAG محايد للنموذج ويعمل مع أي LLM تقريباً، بما في ذلك:
- نماذج OpenAI (GPT-4، GPT-3.5، إلخ.)
- نماذج Anthropic (سلسلة Claude)
- نماذج Google (سلسلة Gemini)
- نماذج Meta (سلسلة Llama)
- نماذج Mistral
- نماذج مفتوحة المصدر (قابلة للنشر على البنية التحتية الخاصة بك)
- نماذج مخصصة مضبوطة بدقة
يحسن النظام تلقائياً مخرجاته لقيود نافذة السياق والقدرات المحددة لكل نموذج. تتيح وحدة التحكم الإدارية لدينا التبديل السهل بين النماذج واختبار A/B للحصول على الأداء الأمثل.
هل أنت مستعد للبدء؟
حوّل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك مع الحل الشامل لـ AutoRAG.