رفتن به محتوای اصلی
AI Engineering

توسعه RAG و Enterprise Knowledge AI

Pipeline کامل ingestion، chunking، metadata، embedding، vector/hybrid retrieval، reranking، citation و evaluation طراحی می‌شود تا کیفیت RAG قابل سنجش و قابل بهبود باشد.

خروجی‌ های قابل اندازه‌گیری

  • پاسخ متصل به دانش سازمان
  • کاهش hallucination
  • کنترل دسترسی در retrieval
  • قابلیت سنجش correctness و groundedness

موارد قابل تحویل

  • Ingestion pipeline
  • Retrieval architecture
  • Access filters
  • Evaluation set
  • Tracing and quality dashboard

مراحل اجرا

  • 01 — Knowledge audit
  • 02 — Retrieval baseline
  • 03 — Evaluation
  • 04 — Reranking/access hardening
  • 05 — Production iteration

مناسب برای

  • Knowledge base
  • Support assistant
  • Document search
  • Internal copilot
  • Policy/technical Q&A
پرسش‌ های متداول

پاسخ به سؤال‌های رایج درباره توسعه RAG و Enterprise Knowledge AI

Vector Database به‌تنهایی کافی است؟

خیر. کیفیت RAG به chunking، metadata، query transformation، filtering، hybrid retrieval، reranking و evaluation وابسته است. Vector DB فقط یکی از اجزای retrieval است.

شروع پروژه

برای اجرای توسعه RAG و Enterprise Knowledge AI آماده‌ ای؟

نیاز پروژه را بفرست تا معماری، فازبندی، زمان و مسیر مناسب را پیشنهاد دهیم

ارسال این فرم به معنی سفارش قطعی نیست؛ ابتدا Scope، ریسک‌ها و مسیر فنی بررسی می‌شود.