Language: English Arabic
Follow Us -
EN AR
أنظمة المعرفة المدمجة بالذكاء الاصطناعي

بياناتك الخاصة،
محللة بواسطة الذكاء الاصطناعي

نحن نبني حلول مخصصة تقنية الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG) أنظمة تربط مستنداتك وقواعد بياناتك وقواعد المعرفة الخاصة بك بنماذج اللغة الكبيرة — مما يمنحك الفريق / العملاء إجابات فورية ودقيقة بناءً على البيانات المضمنة.

محليًا أو سحابيًا
لا تغادر البيانات خوادمك
أي نموذج لغة كبير، أي بنية
خط أنابيب RAG — معاينة مباشرة
استعلام المستخدم
"ما هي سياسة الاسترداد الخاصة بنا؟"
استرجاع المتجهات
بحث تفصيلي عبر قاعدة بيانات خاصة
أفضل النتائج
دمج البيانات الخاصة بالموضوع
دمج البيانات ذات الصلة في النص المطلوب
مؤسس
توليد نموذج اللغة الكبير (LLM)
GPT-4o / Claude / Llama / Gemini
الإجابة جاهزة
98%
معدل الدقة
<2s
زمن الاستجابة
100%
البيانات خاصة

• RAG AI

التكنولوجيا
ما هو RAG؟

نظام ذكاء اصطناعي يعرف عملك، وليس فقط الإنترنت

نماذج الذكاء الاصطناعي القياسية مثل GPT-4 مدربة على بيانات الإنترنت العامة — فهي لا تعرف سياساتك الداخلية، مواصفات المنتجات، تاريخ العملاء، أو الأبحاث الملكية الخاصة بك. نظام RAG ((RAG)) يسد هذه الفجوة.

هندسة نظام RAG المخصصة بواسطة Medians AI هندسة نظام RAG المخصصة

بدلاً من الاعتماد على بيانات المدخلة يدويًا، يقوم نظام RAG باسترجاع الأجزاء الأكثر صلة من قاعدة بياناتك الخاصة بأسرع وقت ممكن ثم يزودها إلى نموذج الذكاء الاصطناعي كنص — مما ينتج إجابات دقيقة ومحدثة وقابلة للتتبع بالكامل إلى مصادرها الخاصة.

85%

تقليل الهلوسة في ردود الذكاء الاصطناعي
صورة

10x

الحصول على المعلومات بشكل أسرع
صورة

100%

البيانات تبقى ضمن البنية التحتية
صورة
خط أنابيب RAG

ثلاث خطوات من السؤال إلى افضل إجابة موثوقة

تم تصميم هندسة RAG لدينا للسرعة والدقة والقابلية الكاملة للتدقيق — كل إجابة قابلة للتتبع إلى مصدرها.

01
التحليل والفهرسة

مهما كان مصادر بياناتك، سيتم تحويلها إلى بيانات قابلة للبحث

نقوم بالاتصال بمصادر بياناتك — ملفات PDF، مستندات Word، قواعد البيانات، SharePoint، Confluence، S3، واجهات برمجة التطبيقات — نقسم المحتوى وندمجه باستخدام نماذج Embedding المتقدمة، ثم نخزنه في قاعدة بيانات عالية الأداء (Pinecone، Qdrant، Weaviate، أو pgvector).

  • يدعم أكثر من 50 نوع ملف
  • إعادة الفهرسة والترتيب عند تغير البيانات
  • استخراج البيانات المرتبطة بالسؤال فقط للتحكم في سرعة الرد والدقة
RAG data ingestion and vector indexing
02
استرجاع وإعادة ترتيب

اعثر على المحتوى الدقيق من ملايين المستندات في غضون مللي ثانية

عندما يطرح المستخدم سؤالًا، يقوم طبقة الاسترجاع لدينا بتحويله إلى متجه تضمين ويجري بحث تشابه دلالي سريع للغاية — مما يعيد أكثر أجزاء المحتوى صلة، مع إعادة ترتيبها بواسطة مقيم الصلة الخاص بنا لتحقيق أقصى دقة.

  • البحث الهجين (المتجه + الكلمة الرئيسية BM25) لاسترجاع أعلى
  • إعادة الترتيب عبر الترميز المتقاطع للدقة
  • استرجاع أقل من 200 مللي ثانية على مجموعات تحتوي على ملايين السجلات
بحث تشابه المتجهات RAG وإعادة الترتيب بحث تشابه المتجهات RAG وإعادة الترتيب
03
توليد واستشهاد

إجابات موثوقة ومستندة إلى المصادر يمكن لفريقك الوثوق بها

يتم حقن المحتوى المسترجع في موجه مصمم بعناية وإرساله إلى نموذج اللغة (LLM) الذي اخترته. يقوم النموذج بتوليد إجابة دقيقة وقابلة للقراءة البشرية — مصحوبة بالاستشهادات المصدرية حتى يتمكن المستخدمون من التحقق من كل ادعاء مقابل المستند الأصلي.

  • استشهادات داخلية تلقائية مع مراجع الصفحة/القسم
  • تقييم الثقة ورسائل الاسترجاع البديلة
  • سجل تدقيق كامل للامتثال وقابلية التتبع
توليد إجابات RAG LLM مع الاستشهادات توليد إجابات RAG LLM مع الاستشهادات

• RAG Pipeline

ما نقوم ببنائه

البيانات هي الملك، لذا نبني تطبيقات مكثفة البيانات

كل نظام RAG نبنيه مصمم من الصفر ليتناسب مع حالة الاستخدام الخاصة بك، وهيكل البيانات، ومتطلبات الأمان.

استيعاب البيانات من مصادر متعددة

الاتصال بملفات PDF، مستندات Word، جداول Excel، قواعد بيانات SQL، واجهات برمجة التطبيقات REST، SharePoint، Notion، Google Drive، والمزيد. نحن نبني موصلات مخصصة لأي مصدر بيانات يعتمد عليه فريقك.

البحث الهجين (المتجه + الكلمة الرئيسية)

يجمع بين البحث الدلالي المتجه الكثيف ومطابقة الكلمات الرئيسية النادرة BM25 للحصول على أفضل استرجاع من كلا العالمين. استرجاع أعلى، دقة أفضل، وعدد أقل من الإجابات المفقودة.

التحكم في الوصول بناءً على الدور

Enforce document-level permissions inside the RAG pipeline. Users only retrieve content they're authorized to see — fully synchronized with your existing IAM, SSO, or LDAP.

أي نموذج لغة كبير، اختيارك

نحن نتكامل مع OpenAI GPT-4o، Anthropic Claude، Google Gemini، Mistral، والنماذج مفتوحة المصدر المستضافة ذاتيًا (Llama 3، Phi-3، Qwen). لا قيود على البائع.

الذاكرة الحوارية

دعم المحادثات متعددة الأدوار مع إدارة ذاكرة الجلسة ونافذة المحتوى. يمكن للمستخدمين طرح أسئلة متابعة بشكل طبيعي — يتذكر النظام المحتوى.

التحليلات ودورة التغذية الراجعة

يتتبع لوحة التحكم المدمجة حجم الاستفسارات، دقة الاسترجاع، درجات رضا المستخدمين، والأسئلة غير المجابة — مما يتيح التحسين المستمر لقاعدة معرفتك.

• Industry

تطبيقات الصناعة

تحويل طريقة وصول الصناعات إلى المعرفة

أنظمة RAG ليست مقاسًا واحدًا يناسب الجميع. إليك كيف نخصصها لقطاعات مختلفة.

نظام RAG للتقارير والتحليل
التقارير والتحليل

تقارير ذكية مع الرسوم البيانية

إنشاء تقارير مع رسوم بيانية وتصورات تفاعلية، مما يجعل تحليل البيانات بديهيًا وقابلًا للتنفيذ. مثالي للتحليل المالي، أبحاث السوق، وأي سيناريو يحتاج فيه إلى توصيل الرؤى بوضوح.

ناقش حالة استخدام تقاريرك
RAG for Customer Support and Helpdesk
دعم العملاء

دعم الذكاء الاصطناعي على قاعدة معرفتك

استبدل روبوتات الدردشة العامة بوكيل ذكاء اصطناعي يقرأ مستندات المنتج الفعلية، والأسئلة الشائعة، وسجل التذاكر. حل 70٪ من استفسارات المستوى الأول على الفور، مع استجابات دقيقة ومتوافقة مع العلامة التجارية وتصعيد تلقائي للقضايا المعقدة.

بناء نظام RAG لدعمك
RAG for Healthcare and Clinical Documentation
الرعاية الصحية

المستندات السريرية وأسئلة وأجوبة البحث

استفسر عن الإرشادات السريرية، والأدبيات الطبية، وسجلات المرضى (متوافقة مع HIPAA، على الموقع)، والأوراق البحثية. عرض الإجابات المستندة إلى الأدلة أسرع من أي عملية مراجعة يدوية.

استكشاف نظام RAG للرعاية الصحية
RAG for Enterprise Internal Knowledge Management
المؤسسات

مساعد المعرفة للفرق

امنح كل موظف مساعد بحث داخلي رائع. يتم دمج الموظفين الجدد بسرعة ثلاثة أضعاف. يتوقف الموظفون الكبار عن التعامل مع الأسئلة المتكررة. تصبح سياسات الموارد البشرية، وكتب التشغيل، وإجراءات التشغيل القياسية، وملاحظات الاجتماعات قابلة للبحث على الفور.

بناء نظام RAG لفريقك
لماذا Medians AI

نحن لا نقدم أفكارًا. نحن ننتج نتائج حقيقية.

Medians AI RAG system engineering team
50+ مشاريع RAG
تم التسليم عبر 12 صناعة

تم البناء من مبادئ مكثفة البيانات

نحن لا نستخدم أغلفة الكود أو السكريبتات المسبقة. كل نظام مصمم خصيصًا لمخطط البيانات الخاص بك، ومصادر البيانات، ومتطلبات العمل.

الأمان أولاً حسب التصميم

خيارات النشر في الموقع، التشفير من النهاية إلى النهاية، التحكم في الوصول بناءً على الدور في طبقة الاسترجاع، والامتثال الكامل لمعايير OWASP. بياناتك لا تغادر بنيتك التحتية إلا إذا اخترت السحابة.

الاعتمادية وقابلية التوسع

لا يهم كمية أو عدد البيانات. تستخدم بنيتنا التحتية مخازن متجهات موزعة وقوائم إعادة الفهرسة غير المتزامنة للتعامل مع أي حجم دون تقليل جودة الاستجابة.

الدعم المستمر والمتواصل

نحن لا نختفي بعد الإطلاق. نحن نقدم واجهات برمجة تطبيقات موثقة، ولوحات إدارة، وتدريب الفريق، وقناة دعم مخصصة — حتى يتمكن فريقك من امتلاك النظام وتطويره.

50+

أنظمة RAG المنشورة

عبر القطاعات القانونية، والرعاية الصحية، والتكنولوجيا المالية، والمؤسسات

<200ms

متوسط زمن استرجاع البيانات

أقل من 200 مللي ثانية P95 على المجموعات التي تحتوي على أكثر من 10 ملايين متجه

98%

معدل دقة الإجابة

تم القياس على معايير التقييم المحددة من قبل العميل

• Medians

التقنيات التي نعمل بها

OpenAI / GPT-4o Anthropic Claude Llama 3 / Mistral LangChain / LlamaIndex Pinecone / Qdrant pgvector / Weaviate FastAPI / Python Docker / Kubernetes AWS / Azure / GCP
الأسئلة الشائعة

كل ما تحتاج لمعرفته حول RAG

لا يمكنك العثور على إجابتك؟ تحدث مع فريقنا مباشرة →

كيف يختلف RAG عن تحسين نموذج LLM على بياناتي؟
تحسين النموذج يدمج المعرفة في أوزان النموذج — إنه مكلف، وبطيء في التحديث، ولا يمكنه التعامل مع البيانات التي تتغير بشكل متكرر. يحتفظ RAG من خلال قاعدة المعلومات الخاصة بك منفصلة ويسترجع منها بشكل ديناميكي عند وقت الاستعلام. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي الخاص بك يجيب دائمًا استنادًا إلى أحدث نسخة من مستنداتك، دون إعادة التدريب. كما أنه أرخص بكثير ويوفر لك نسب المصادر التي لا يمكن للنماذج المحسنة تقديمها.
هل يمكنني تشغيل نظام RAG بالكامل في الموقع دون الاعتماد على السحابة؟
نعم، بالتأكيد. نحن متخصصون في النشر الكامل في الموقع باستخدام نماذج LLM مفتوحة المصدر (Llama 3، Mistral، Phi-3) على خوادم GPU الخاصة بك، مع قواعد بيانات متجهات مستضافة ذاتيًا (Qdrant، Weaviate) ونماذج تضمين. لا تغادر أي بيانات شبكتك أبدًا. هذا شائع بشكل خاص للعملاء في مجالات الرعاية الصحية، والقانون، والحكومة.
كم من الوقت يستغرق بناء ونشر نظام RAG مخصص؟
عادةً ما يستغرق نظام RAG القياسي (قاعدة معرفة واحدة، واجهة واحدة، 1–3 موصلات بيانات) من 4 إلى 8 أسابيع من بدء المشروع حتى الإنتاج. يمكن أن تستغرق أنظمة المؤسسات المعقدة متعددة المستأجرين مع منطق استرجاع مخصص، وRBAC متقدم، ولوحات تحليلات من 10 إلى 16 أسبوعًا. نحن نقدم جدولًا زمنيًا مفصلاً للمشروع خلال مرحلة الاكتشاف.
ما هي تنسيقات الملفات ومصادر البيانات التي يدعمها نظام RAG من Medians؟
ندعم أكثر من 50 تنسيقًا: PDF، DOCX، PPTX، XLSX، CSV، HTML، Markdown، نص عادي، JSON، XML — بالإضافة إلى موصلات مباشرة لقواعد بيانات SQL/NoSQL، وواجهات برمجة التطبيقات REST، وGoogle Drive، وDropbox، وSharePoint، وConfluence، وNotion، وJira، وتخزين متوافق مع S3. إذا كان لمصدر بياناتك واجهة برمجة تطبيقات أو وصول إلى نظام الملفات، يمكننا فهرسته.
كيف تضمن أن الذكاء الاصطناعي لا يختلق أو يصنع إجابات؟
يقلل RAG بشكل كبير من الهلوسة عن طريق تثبيت استجابة النموذج على المستندات المسترجعة. نحن نضيف تدابير إضافية: (1) يوجه الموجه النموذج صراحة للإجابة فقط من السياق المقدم، (2) عتبة الثقة تؤدي إلى استجابة (لا أعرف) عندما لا يتم العثور على محتوى ذي صلة، (3) كل إجابة تتضمن استشهادات بالمصادر يمكن للمستخدمين التحقق منها، و(4) يقوم نظام التقييم لدينا بتشغيل اختبارات اكتشاف الهلوسة تلقائيًا في CI/CD.
هل يمكن تخصيص نظام RAG ليتناسب مع حالات استخدام أو صناعات محددة؟
Yes. We tailor the RAG architecture, retrieval strategies, and prompt engineering to your specific use case and industry. For example, a legal RAG system might use a custom retriever that understands legal citations and a prompt that instructs the model to answer in a formal tone with precise references. We also offer domain-specific LLMs and embedding models for industries like healthcare, finance, and customer support.