قاعدة المعرفة وRAG

روبوت محادثة ببياناتكم الخاصة — قاعدة المعرفة وRAG

الأسئلة الشائعة، وملفات PDF، ومعلومات المنتجات، ومستندات الخدمة كقاعدة معرفة. يجيب الذكاء الاصطناعي بدقة انطلاقًا من معلومات شركتكم.

لا يُجيب روبوت المحادثة المزوّد ببياناتكم الخاصة عن الأسئلة اعتمادًا على المعرفة اللغوية العامة فقط، بل يستخدم المحتوى الذي تُوفّرونه تحديدًا لمستأجركم (Tenant). يتيح تطبيق Zentor لذلك ثلاث طرق: إدخالات معرفة يدوية، وزحف (Crawl) لموقع إلكتروني، ورفع ملفات. تُناسب هذه الطرق على سبيل المثال أسئلة العملاء المتكررة، ومعلومات المنتجات، وسير عمليات الخدمة، والموافقات الداخلية، وملفات PDF، والمستندات بصيغة HTML أو نصية، وكذلك ملفات التصدير من WordPress. بالنسبة لرفع الملفات، يبلغ الحد الأقصى لحجم الملف 100 ميغابايت. يعالج زحف الموقع الإلكتروني حتى 300 صفحة ضمن عملية تشغيل واحدة، ويراعي ملف `robots.txt`، ويقتصر على ثماني دقائق، ويمكن إعادة تشغيله كل 24 ساعة.

بعد الاستيعاب، تُعالَج المحتويات في قاعدة معرفة المستأجر المعني. يتم الفصل على مستوى الخادم؛ ولا يجوز أن تظهر بيانات مستأجر آخر كمصدر. يبحث روبوت المحادثة عند تلقي طلب عن محتوى مطابق ويستخدم فقط المعلومات التي عُثر عليها كسياق فني. تقنية RAG معطّلة افتراضيًا ويجب تفعيلها للمستأجر المعني. هذا أمر مهم، لأن وجود رصيد معرفي لا يعني بحد ذاته أن الروبوت يستخدمه بالفعل بشكل فعّال في الإجابات.

للحصول على نتائج جيدة، ينبغي أن تكون المحتويات واضحة ومحدّثة وخالية من التناقضات. لا ينبغي أن يذكر وصف منتج واحد سعرين مختلفين أو مدتي تسليم مختلفتين في آنٍ واحد. تُضعف المستندات المتكررة أو القديمة أو الصالحة جزئيًا فقط من دقة اختيار المصادر المناسبة. لذلك يُنصح قبل النشر بإجراء اختبار بأسئلة عملاء واقعية: أسئلة تعريف بسيطة، وأسئلة تفصيلية محددة، وحالات لا تكون فيها الإجابة موجودة صراحةً في قاعدة المعرفة. ينبغي ألا يختلق الروبوت معلومات ناقصة، بل أن يبقى مقيّدًا بالمحتوى الموجود أو أن يُطلق تحويلاً (Handover).

لا تُعد قاعدة المعرفة بديلاً تلقائيًا عن الصيانة التحريرية. بعد إجراء تغييرات على المنتجات أو العقود أو العمليات، يجب تحديث الإدخالات المتأثرة أو إعادة قراءتها. تحققوا أيضًا من حالة المعالجة بعد عملية الزحف أو الرفع. لا يصبح المستند المرفوع بنجاح قابلاً للاستخدام إلا بعد اكتمال معالجته. بالنسبة لباقتَي Starter والباقة المخصصة (Individuell)، تم تحديد سعة تخزين قدرها 1000 ميغابايت و100 إدخال معرفة كقيم باقة مؤكدة. لا يجوز افتراض أي توسعات ما لم يتم الاتفاق عليها صراحةً.

للصيانة المستمرة، ينبغي أن يكون لكل مصدر مسؤول واضح وتاريخ مراجعة. تُعد المصادر القديمة إشكالية بشكل خاص فيما يتعلق بالأسعار وشروط التسليم أو الإجراءات القانونية. بعد إجراء أي تصحيح، لا ينبغي فقط استبدال الإدخال، بل ينبغي أيضًا التحقق مما إذا كانت إصدارات الزحف القديمة أو الملفات المرفوعة لا تزال تحتوي على البيان نفسه.

كيف يعمل RAG

التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG): يبحث روبوت المحادثة في قاعدة المعرفة الخاصة بكم ويجمع ذلك مع فهم اللغة بالذكاء الاصطناعي.

  • مستنداتكم كمصدر للمعرفة
  • يعثر البحث المتجهي على المحتوى ذي الصلة خلال أجزاء من الثانية
  • يصوغ الذكاء الاصطناعي الإجابات انطلاقًا من محتوياتكم
  • تتبع المصادر: كل إجابة قابلة للتحقق والتتبع

مصادر المعرفة المدعومة

تعالج Zentor App أنواعًا مختلفة من المستندات كأساس لروبوت المحادثة.

  • مستندات PDF وDOCX
  • إدخالات معرفة يدوية مباشرة في لوحة التحكم
  • زحف مواقع الويب لاستيراد المحتوى تلقائيًا
  • قوائم الأسئلة الشائعة ومجموعات البيانات المنظمة

بياناتكم تبقى آمنة

يتم تخزين جميع بيانات المعرفة داخل الاتحاد الأوروبي. لا وصول لأي طرف خارجي دون موافقة. خيار التشغيل المحلي (On-Premises) متاح ضمن الباقة المخصصة (Individuell).

الأسئلة الشائعة

هل يجب علي "تدريب" روبوت المحادثة؟

ليس بالمعنى التقليدي لتعلم الآلة (ML). أنتم تقومون بتعبئة قاعدة المعرفة بمستنداتكم.

هل يمكنني رفع ملفات PDF؟

نعم. تعالج Zentor App ملفات PDF والمستندات النصية والإدخالات المباشرة.

ما هو RAG؟

التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG): يبحث روبوت المحادثة في قاعدة المعرفة الخاصة بكم ويجمع ذلك مع فهم اللغة بالذكاء الاصطناعي.

ما مدى حداثة الإجابات؟

بقدر حداثة قاعدة المعرفة الخاصة بكم. تصبح التحديثات فعّالة فور الرفع.

ما هي أنواع المستندات المدعومة؟

PDF وDOCX وTXT، والإدخالات اليدوية، وزحف مواقع الويب حسب التكوين.

روبوت محادثة ببياناتكم الخاصة

جربوا كيف تحوّل Zentor App قاعدة معرفتكم إلى إجابات دقيقة من روبوت المحادثة.