خروجی های قابل اندازهگیری
- کاهش پاسخهای تکراری
- دسترسی سریع به دانش سازمان
- افزایش سرعت فروش و پشتیبانی
- قابلیت اقدام در ابزارهای واقعی
موارد قابل تحویل
- AI Provider abstraction
- Knowledge ingestion pipeline
- Vector search و Reranking
- Guardrail و Approval workflow
- Evaluation dashboard
مراحل اجرا
- 01 — تعریف use case و معیار موفقیت
- 02 — آمادهسازی دانش
- 03 — Prototype کنترلشده
- 04 — ارزیابی و ایمنسازی
- 05 — استقرار و بهبود مستمر
مناسب برای
- پشتیبانی مشتری
- دستیار فروش
- جستجوی دانش داخلی
- تحلیل اسناد
- اتوماسیون تصمیمهای نیمهساختاریافته
پرسش های متداول
پاسخ به سؤالهای رایج درباره توسعه AI Agent و RAG
RAG چه تفاوتی با چتبات ساده دارد؟
RAG قبل از تولید پاسخ، اطلاعات مرتبط را از منابع تأییدشده کسبوکار بازیابی میکند؛ بنابراین پاسخها به دانش واقعی شرکت متصل میشوند و قابلیت ارائه منبع دارند.
اطلاعات محرمانه چگونه محافظت میشوند؟
کنترل دسترسی، جداسازی tenant، رمزنگاری، حداقلسازی داده ارسالی به مدل، audit log و انتخاب provider یا مدل self-hosted بر اساس حساسیت طراحی میشود.
شروع پروژه
برای اجرای توسعه AI Agent و RAG آماده ای؟
نیاز پروژه را بفرست تا معماری، فازبندی، زمان و مسیر مناسب را پیشنهاد دهیم