نموذج LLM خاص للمؤسسات (RAG)

التحدي التقني

تمكين كيان مؤسسي من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي على مستندات داخلية سرية للغاية. يعمل الاستدلال محليًا على أجهزة العميل نفسها: لا يغادر أي مستند بنيته التحتية، ولا يُجرى أي اتصال بواجهات API عامة لأطراف ثالثة مثل OpenAI.

تكامل البرمجيات والذكاء الاصطناعي

• نشر LLM محلي: تكوين واستضافة النماذج مفتوحة المصدر (مثل Llama و Mistral) على خوادم خاصة معزولة.
• هندسة RAG متقدمة: تطوير قاعدة بيانات متجهية مملوكة بلغة Python للاسترجاع الدلالي في الوقت الفعلي للمعرفة الداخلية.
• طبقة FastAPI مخصصة: تم تصميم خلفية API مخصصة لدمج محرك الذكاء الاصطناعي المعزول بسلاسة مع نظام ERP الحالي للعميل.
• عدم تسرب البيانات: خط أنابيب مشفر شامل مصمم لحصر جميع معالجة المعلومات بشكل صارم داخل جدار حماية الشركة.

حقائق موثّقة

• نظام RAG في الإنتاج خلال أسبوعين، من ورشة العمل الأولى إلى الاستخدام اليومي.
• الاستدلال يعمل على أجهزة الموظفين. لا يغادر أي مستند بنية العميل التحتية ولا يُجرى أي اتصال بواجهة API خارجية.
• الفهرس يُحدّث نفسه عند إضافة ملف إلى المجلد المخصّص، دون تدخّل بشري.
• زمن الاستجابة من 3 إلى 10 ثوانٍ لكل استعلام، على أجهزة العميل، دون وحدة معالجة رسومات مخصّصة ودون اتصالات شبكية.