دراپ کورتکس ایجنت‌های هوش مصنوعی و سیستم‌های بازیابی-تقویت‌شده (RAG) می‌سازد که بر پایه‌ی داده‌های خودتان استوارند، نه فقط آموزش عمومی یک مدل.
برنامه‌ریزی تحول هوش مصنوعیایجنت هوش مصنوعی‌ای که پاسخ را از خودش می‌سازد (hallucinate) بدتر از نداشتن هیچ ایجنتی است؛ به همین دلیل RAG (بازیابی تقویت‌شده) اهمیت دارد: پاسخ‌های مدل را بر پایه‌ی اسناد، سیستم‌ها و داده‌های واقعی خودتان استوار می‌کند، نه اینکه بگذارد حدس بزند. ما ایجنت‌ها و سیستم‌های RAG را برای وظایف مشخص و محدود می‌سازیم — جستجوی دانش داخلی، triage پشتیبانی مشتری، جست‌وجوی داده‌ی ساخت‌یافته — نه ایجنت‌های «هرکاری» باز که اعتماد به آن‌ها در محیط عملیاتی سخت است. در هر سیستمی که می‌سازیم، پاسخ روشنی هم وجود دارد به این سؤال که اطلاعات ایجنت واقعاً از کجا می‌آید.
بخشی از دراپ کورتکس — بازدید از droppcortex.ai/fa/
دقیقاً مشخص می‌کنیم ایجنت باید — و نباید — چه کاری انجام بده.
اسناد، سیستم‌ها و داده‌های شما رو ایندکس می‌کنیم تا پاسخ‌ها بازیابی بشن، نه ساخته.
ایجنت یا پایپ‌لاین RAG رو روی همون پایگاه دانش پیاده‌سازی می‌کنیم.
دقت رو با سوالات واقعی تست می‌کنیم، قبل از اینکه به دست کاربر واقعی برسه.
دقت و موارد شکست رو در محیط عملیاتی رصد می‌کنیم و پایگاه دانش رو به‌روز نگه می‌داریم.
با پایه‌گذاری هر پاسخ روی بازیابی از اسناد و داده‌های واقعی خودتون، و صراحت در اینکه وقتی چیز مرتبطی پیدا نشه چه اتفاقی می‌افته — می‌گه که نمی‌دونه، نه اینکه حدس بزنه.
بله — ایندکس کردن پایگاه دانش موجودتون معمولاً همون نقطه‌ی شروعه، نه یک پروژه‌ی جدا.
بله، برای وظایف با محدوده‌ی مشخص — اما مرزهای کاری که ایجنت می‌تونه انجام بده رو آگاهانه طراحی می‌کنیم، نه دسترسی باز.
یک ایجنت یا سیستم RAG با هدف مشخص معمولاً چند هفته زمان می‌بره، نه چند ماه — همین محدود بودن محدوده است که سرعت می‌ده.