COREMONIT · ENTERPRISE AI KNOWLEDGE SYSTEM
RAG WIKI LLM
نربط جميع معارف المؤسسة،
نعثر على الإجابات الدقيقة وقت الحاجة.
حل RAG لمعرفة المؤسسات يربط المستندات الداخلية المتفرقة في منظومة معرفة AI واحدة، ويوفر البحث والتحليل والتلخيص والمقارنة والاستدلال والإجابات الموحدة.
LOCAL LLMKNOWLEDGE HUBPDFWORDHWPREPORTDOCالبيانات كثيرة، لكن المعرفة القابلة للاستخدام قليلة.
تبدأ قدرة المؤسسة التنافسية بسرعة العثور على الأدلة الدقيقة وقت الحاجة، لا بكمية المستندات.
مواد متفرقة
تتوزع المستندات بين الحواسيب الشخصية وNAS والمجلدات المشتركة وبرمجيات العمل الجماعي والبريد الإلكتروني.
حدود البحث
يجب معرفة اسم الملف أو الكلمات الرئيسية الدقيقة للعثور على المحتوى المطلوب.
انقطاع المعرفة
لا تنتقل الخبرة والمعرفة العملية عند انتقال المسؤولين أو انضمام موظفين جدد.
RAG: التوليد المعزز بالاسترجاع
قبل توليد إجابة AI، يبحث أولًا في مستندات المؤسسة ثم يولد الإجابة استنادًا إلى أدلة مؤكدة.
السؤالإدخال باللغة الطبيعية02
البحثاستكشاف المستندات ذات الصلة03
التحليلفهم السياق والنية04
الاستدلالمقارنة المواد وتنظيمها05
الإجابةتوليد قائم على الأدلة- يركز على بيانات التدريب
- صعوبة التحقق من أحدث معلومات المؤسسة ومعلوماتها الداخلية
- احتمال الهلوسة عند نقص الأدلة
- يتحقق المستخدم من المصادر بنفسه
- يركز على المواد المعتمدة داخليًا
- تضمين أحدث الأدلة واللوائح والمشاريع
- الإجابة استنادًا إلى أدلة البحث
- تقديم المصدر وموقع النص الأصلي معًا
آلية عمل RAG WIKI LLM
لا نخزن المستندات فحسب، بل نحولها إلى بنية معرفية ترفع دقة البحث وجودة التوليد معًا.
DATA SOURCE
PDF · Word · Excel · PPT · Wiki · Manual · Report
DOCUMENT
Parsing · Cleaning · Metadata · Classification
KNOWLEDGE
Chunking · Embedding · Indexing
STORAGE
Vector DB · Metadata DB · Document Storage
RAG ENGINE
Query · Hybrid Search · Re-ranking · Context
APPLICATION
AI Chat · Wiki · Report · Dashboard · API
بحث RAG وCHATBOT في منتج واحد
يوفر CoreMonit RAG WIKI LLM بحث RAG الذي يعثر على الأدلة في مستندات المؤسسة، ووظيفة CHATBOT للسؤال والإجابة باللغة الطبيعية حول المعرفة المسترجعة.
استكشف المستندات وتصنيفاتها ومواقعها الأصلية في شاشة واحدة، وتحقق بسرعة من المواد المعتمدة ذات الصلة بالسؤال.
يجيب بالاستناد إلى المعرفة الداخلية المسترجعة ويربط الأسئلة المشابهة بالمستندات الداعمة.
تقنيات التشغيل الأساسية
نصمم جودة RAG كاملة، من معالجة تحدد خصائص المستندات بدقة إلى البحث الدلالي وإعادة الترتيب والاستدلال.
إدخال المستندات
نجمع بأمان ملفات Word وPDF والويكي والأدلة ومواد الجودة والمشاريع الخاصة بالأقسام.
Parsing
ننظم النص والعنوان والجداول والمؤلف والتاريخ ورقم المستند والبيانات الوصفية.
Chunking
نقسم المستندات إلى وحدات دلالية تحفظ السياق السابق واللاحق لرفع دقة البحث.
Embedding
نحول المعلومات إلى متجهات للعثور على مستندات متشابهة المعنى رغم اختلاف التعبير.
Vector Search
نتجاوز الكلمات الرئيسية لنبحث عن مستندات داعمة قريبة دلاليًا من السؤال.
LLM من فئة 30B
نقارن ونحلل مواد متعددة ونلخص ونصنف ونستدل بحسب نية السؤال.
Re-ranking
نعيد ترتيب نتائج البحث المرشحة حسب صلتها بالسؤال لتقليل النتائج غير الضرورية.
Standard Parsing
نهيكل الإجابات في صيغ عمل كالجداول وقوائم الفحص والملخصات والتقارير.
مسار RAG لرفع دقة البحث
ربط Vector DB وحده لا يكفي. نتحقق بصورة متكررة من مسار البحث بأكمله ونحسنه ليناسب بيانات المؤسسة.
لا نتوقف عند العثور، بل نقدم نتائج جاهزة للاستخدام
نهيكل نتائج البحث في جداول وملخصات وقوائم فحص وتقارير لاستخدامها مباشرة في العمل.
جدول
نقارن البند والظاهرة ودرجة الاستعجال والقسم المسؤول.
ملخص النقاط الرئيسية
نلخص القضايا الرئيسية والاستنتاجات من عدة مستندات.
قائمة فحص
نقدم ترتيب الفحص وبنود الإجراءات خطوة بخطوة.
التقرير
نعد تقريرًا بالظاهرة والسبب والإجراء ومنع التكرار.
من بحث المستندات إلى بحث المعرفة
اطرح سؤالًا بدل البحث عن ملف، لتحصل على المستندات ذات الصلة ومواقع الأدلة معًا.
Private AI لاستخدام مستندات المؤسسة الداخلية بأمان
نقلل تعرض البيانات للخارج مع مراعاة سياسات الأمان وبيئة الشبكة في المؤسسة.
لوائح الشركة والموارد البشرية / العقود / إرشادات التشغيل
المستندات التقنية / المشاريع / التصميم
إجراءات العمل القياسية / أدلة المعدات والعمليات
معايير الفحص / مشكلات الجودة / الأدلة
مواد المنتجات / العروض / التعامل مع العملاء
يمكنك طرح هذه الأسئلة في موقع العمل.
بسؤال واحد باللغة الطبيعية، نجد المستندات ذات الصلة والحالات السابقة والأدلة اللازمة لاتخاذ القرار معًا.
«كيف أعالج Error 105؟»
«ما فترة استبدال هذا الجزء؟»
«ما الفرق بين وظائف المنتج A والمنتج B؟»
«ما أمثلة Trouble Shooting في مشروع PLC السابق؟»
«ابحث عن سجلات تكرار أعطال مشابهة.»
«اشرح هيكل مستندات المشروع.»
«كيف أقدم طلب رحلة عمل؟»
«ما اللوائح المتعلقة بالجودة؟»
فوائد متوقعة تغير طريقة عمل المؤسسة
نحول المعلومات الحبيسة في المستندات إلى أصول معرفية ونقلل وقت البحث والتجميع.
تختلف البيانات بين المؤسسات، لذا يجب أن يختلف RAG أيضًا.
نحلل خصائص المستندات وأهداف البحث وسياسات الأمان لتصميم بنية معرفة ومسار بحث مخصصين.
يبحث AI عن المعلومات وينظمها.
الإنسان هو من يقرر ويختار.