مفاهيم

قواعد المعرفة والاسترجاع (RAG)

كيف تستورد FlexyAgents المحتوى وتقسّمه وتضمّنه، وتسترجع المقاطع ذات الصلة، وتوجّه النموذج للبقاء ضمن ما وافقت عليه.

ragقاعدة معرفةاسترجاعembeddings

تعني التوليد المعزّز بالاسترجاع أن النموذج يتلقى مقتطفات من corpus قبل الإجابة. تدير FlexyAgents الاستيراد والبحث المتجهي والترتيب حتى يركز المشغّلون على جودة المحتوى ونطاقه — لا على البنية التحتية ML منخفضة المستوى.

عندما لا يجد الاسترجاع شيئًا مفيدًا، يجب على الوكلاء المضبوط جيدًا الاعتراف بعدم اليقين واقتراح مسارات بشرية بدل اختلاق الحقائق.

مسارات الاستيراد

تغطي الاستيرادات PDF وOffice وتصديرات HTML وصورًا وصوتًا وفيديو وملفات ثنائية أخرى مدعومة. قد يجمع استخراج النص parsers وOCR ورؤية أو نسخ Gemini اختيارية عند التفعيل. تزامن الموصلات مصادر SaaS وفق جدول. تستخرج الزاحفات URLs عامة بعمق ومجاملة، وقد تعالج الصور والوسائط المرتبطة اختياريًا.

تكمّل صفوف Q&A المنظمة المستندات الطويلة لإجابات يجب أن تكون حرفية — سياسات أو نصوص قانونية أو بيانات SKU.

  • راجع الوثائق → المعرفة → الاستيراد والصيغ لأنواع الملفات؛ الوثائق → المعرفة → الرؤية بالذكاء الاصطناعي والنسخ والحدود للحصص ومفاتيح Gemini.
  • الموصلات في الوثائق → التكاملات مع خطوات لكل منتج.

التثبيت والاقتباسات والرفض

يشجّع المنتج على الاقتباس من مصادر يتعرّف عليها العميل (عناوين المقالات، URLs) عندما يطلب النموذج ذلك. تقلّل قوالب الرفض من الهلوسة في الموضوعات عالية المخاطر.

تساعد تحليلات جولات «غير معروف» أو منخفضة الثقة على تحديد فجوات المعرفة دون قراءة كل نص.

ابنِ على بنيتك التقنية

هل أنت مستعد لإطلاق مساعدين مرتكزين؟

ابدأ تجربة أو تحدث معنا عن النشر والحوكمة ومتطلبات المؤسسات.