SYS// BRSTD-2026
UPLINK // AUTH_OK
LAT 24.86°N
LNG 67.00°E
ATELIER // v3.04
SIG ▮▮▮▮▮
PWR 98.4%
TEMP 36.6°C
FREQ 2400.0 MHz
PING 012 ms
PKTS 000000
RNG 000.0m
VEC 0.000,0.000
ID 0x000000
brainiac/studio

Digital Studio

brainiac/studiobrainiac/studio
خدمات الذكاء الاصطناعي →
01 · خدمات الذكاء الاصطناعي / أنظمة RAG

قاعدة معرفتك، بإجابات في ثوانٍ.

لفرق تختبئ خبرتها داخل المستندات والتذاكر وصفحات الويكي وقواعد البيانات. نبني ذكاءً اصطناعيًا يجد الإجابة الصحيحة، ويعرض مصدرها، ويعترف حين لا يعرف — ويظل يعمل في الثالثة فجرًا.

شاهد أعمالنا
مرّر للأسفل
وجهة نظرنا

حين يخطئ الذكاء الاصطناعي في قراءة مستنداتك، الخطأ غالبًا ليس منه. بل لأنه بحث في المكان الخطأ.

نمط الفشل واحد دائمًا: تُلقي الشركة بمستنداتها في نموذج ذكاء اصطناعي ثم تتساءل لماذا الإجابات خاطئة أو مختلقة. النموذج بخير. المشكلة في البحث خلفه — فهو يمرّر إليه الصفحات الخطأ. لذلك نبدأ من البحث.

نجمع بين عدة طرق للبحث في مستنداتك، لأن أي طريقة منفردة لها نقاط عمياء. وقبل أن نكتب تعليمة واحدة للنموذج، نبني الاختبار: مئات الأسئلة الحقيقية بإجابات صحيحة معروفة، لنحكم بموضوعية إن كان كل تعديل يحسّن النظام أم يضعفه.

ونبني كذلك أدوات الصيانة: تحقق من التقاط المستندات الجديدة، وتنبيهات عند تراجع الدقة، ومتابعة مستمرة لتكلفة كل سؤال. النظام الذي عمل في يومه الأول ثم تدهور بصمت بحلول الشهر الثالث ليس نظامًا يعمل — بل مشكلة لم تكتشفها بعد.

90%+من أسئلة الاختبار تُجاب بشكل صحيح — هذا مستهدفنا
3–5×أدق من الإعداد البسيط الذي تجرّبه معظم الفرق أولًا
6 أسابيعمن أول مراجعة للمستندات إلى التشغيل الكامل
ما الذي نبنيه

ما الذي نبنيه.

01

بحث أذكى في المستندات

نجمع بين عدة طرق بحث — مطابقة الكلمات الحرفية ومطابقة المعنى — ليجد النموذج المقطع الصحيح حتى لو صيغ السؤال بكلمات مختلفة تمامًا عن المستند.

02

اختبار دقة حقيقي

قبل الإطلاق نختبر على مئات الأسئلة الحقيقية بإجابات معروفة — بما فيها أسئلة يفترض أن يرفضها. ونعيد الاختبار مع كل تغيير.

03

يقرأ كل أنواع مستنداتك

PDF وWord وصفحات الويب وNotion وConfluence وGoogle Docs وSlack وJira. وكل شيء يبقى محدّثًا تلقائيًا مع تغيّر المستندات.

04

كل إجابة تعرض مصدرها

كل إجابة مرتبطة بالمستند والصفحة التي جاءت منها، مع درجة ثقة. لا إجابات غامضة المصدر.

05

يحترم صلاحيات الاطلاع

صلاحياتك الحالية تنتقل كما هي — لا يستطيع المهندسون فتح ملفات الموارد البشرية، ولا المتعاقدون الاطلاع على البيانات المالية.

06

تنبيهات الدقة

نختبر الدقة تلقائيًا باستمرار. فإن أدّت دفعة مستندات جديدة أو تحديث برمجي إلى تراجع الإجابات، يصلك تنبيه — لا مفاجأة.

منهجيتنا

كيف نبنيه.

01

تدقيق المستندات

نراجع مستنداتك: صيغها، وجودتها، وحداثتها، وحجمها، ومن يحق له الاطلاع على ماذا. ونحصر أهم 50 سؤالًا سيطرحه الناس، ونبني منها مجموعة الاختبار.

02

اختيار أفضل طريقة للتنظيم

هناك عدة طرق لتقسيم مستنداتك وفهرستها للبحث الذكي. نختبر 3–4 منها على أسئلة حقيقية ونختار الأفضل بناءً على النتائج — لا على الحدس.

03

بناء محرك البحث

نبني نظام البحث طبقة بعد طبقة، ونقيس عند كل خطوة نسبة عثوره على المقطع الصحيح.

04

صياغة الإجابات

نصمّم أسلوب صياغة الإجابات، وطريقة عرض المصادر، ومتى يقول النظام «لا أعرف». ثم نحاول عمدًا استدراجه لاختلاق معلومات — ونصلح ما نجده — قبل الإطلاق.

05

المراقبة والتحسين

نطلق النظام مع سجل كامل لكل سؤال وإجابة، إضافة إلى تتبّع التكلفة. وكل أسبوع نراجع ما أخفق ونحسّنه.

التقنيات المستخدمة

الأدوات التي نستخدمها.

Pinecone / Qdrant
Postgres + pgvector
OpenAI Embeddings
Cohere Rerank
LangChain / LlamaIndex
BM25 / Elasticsearch
LangSmith / RAGAS
Unstructured.io
الأسئلة الشائعة

أسئلة تتكرر.

أجبنا على 5 أسئلة. هل لديك سؤال آخر؟ تواصل معنا.

قبل أن نبني أي شيء، نعدّ مجموعة اختبار من 200–2,000 سؤال حقيقي بإجابات صحيحة معروفة. وكل نسخة من النظام تُقيَّم عليها — صحة الإجابة، وصحة المصدر، ومعرفة متى يقول «لا أعرف». ويمكنك متابعة الدرجات على لوحة تحكّم من اليوم الأول.