تبني دروب كورتكس وكلاء ذكاء اصطناعي وأنظمة استرجاع معزز (RAG) مرتكزة على بياناتكم الخاصة، لا فقط على التدريب العام للنموذج.
خطط لتحوّلك بالذكاء الاصطناعيوكيل ذكاء اصطناعي يهلوس إجابة أسوأ من عدم وجود وكيل على الإطلاق، ولهذا يهم الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG): فهو يرسّخ إجابات النموذج في مستنداتكم وأنظمتكم وبياناتكم الفعلية بدلاً من تركه يخمّن. نبني الوكلاء وأنظمة RAG لمهام محددة وواضحة النطاق — البحث في المعرفة الداخلية، فرز دعم العملاء، البحث في بيانات منظمة — بدلاً من وكلاء مفتوحين «يفعلون أي شيء» يصعب الوثوق بهم في الإنتاج. كل نظام نبنيه يتضمن إجابة واضحة عن مصدر معلومات الوكيل فعليًا.
جزء من دروب كورتكس — زيارة droppcortex.ai/ar/
نحدد بدقة ما يجب — وما لا يجب — أن يُؤتمن الوكيل على فعله.
نفهرس مستنداتكم وأنظمتكم وبياناتكم بحيث تُسترجع الإجابات لا أن تُختلق.
ننفّذ الوكيل أو خط أنابيب RAG على قاعدة المعرفة المؤسسة تلك.
نختبر الدقة مقابل أسئلة حقيقية قبل أن تصل إلى مستخدم حقيقي.
نتتبع الدقة وحالات الفشل في الإنتاج ونُبقي قاعدة المعرفة محدّثة.
بتأسيس كل إجابة على الاسترجاع من مستنداتكم وبياناتكم الفعلية، وبالوضوح حول ما يحدث عندما لا يُعثر على شيء ذي صلة — فيقول ذلك، بدلًا من التخمين.
نعم — فهرسة قاعدة معرفتكم الحالية عادة ما تكون نقطة البداية، لا مشروعًا منفصلًا.
نعم، لمهام محددة النطاق جيدًا — لكننا نصمم حدود ما يمكن للوكيل فعله بعناية، بدلاً من منحه وصولًا مفتوحًا.
وكيل أو نظام RAG مركّز وحيد الغرض عادة ما يستغرق أسابيع، لا أشهرًا — النطاق المحدد هو ما يحافظ على السرعة.