تحويل الوصول إلى المعرفة باستخدام RAG وAWS

60%
عمل أسرع مع مستندات الشركة
تحويل الوصول إلى المعرفة باستخدام RAG وAWS | Crunch-IS Case Study
أنشأنا مساعدًا مؤسسيًا يعمل بالذكاء الاصطناعي يجيب عن الأسئلة انطلاقًا من المستندات الخاصة بمزود بريطاني لخدمات تكنولوجيا المعلومات. تطرح فرق المبيعات والتنفيذ أسئلتها بلغة عادية، فتحصل على إجابة موجزة مع روابط إلى العروض والعقود والسجلات التي تستند إليها، مأخوذة فقط من الملفات التي يُسمح لكل شخص بالاطلاع عليها. وباتوا يقضون وقتًا أقل في البحث ويسألون زملاءهم بشكل أقل عن مكان المستندات.
الصناعة:

خدمات تكنولوجيا المعلومات

الموقع:

المملكة المتحدة

Technologies
React.js
Nest.js
AWS ECS
AWS Step Functions
AWS Kendra
AWS RDS PostgreSQL
AWS Bedrock
AWS Amplify
01

نبذة عن العميل

عميلنا هو مزود عالمي لخدمات تكنولوجيا المعلومات والاستشارات، يقدم خدمات تكنولوجيا المعلومات المُدارة، والتحول إلى السحابة، وحلول الذكاء الاصطناعي، وبرامج التحول الرقمي للمؤسسات الكبيرة. ونظرًا لدورات المبيعات المعقدة، وعقود الخدمة الضخمة، والوثائق الداخلية الواسعة النطاق، كان الموظفون بحاجة إلى وصول أسرع إلى العروض التقديرية ومعلومات التسعير والمعلومات المتعلقة بالمشاريع.

تحويل الوصول إلى المعرفة باستخدام RAG وAWS | Crunch-IS Case Study
02

التحدي

كان كل عرض وكل عقد يبدأ بعملية بحث. فقد كانت وثائق العقود موجودة في مجلدات SharePoint التي ينظمها كل فريق بطريقته الخاصة، والمسودات في S3، وسجل الصفقات في Salesforce. وكان العثور على المستند الصحيح يتطلب معرفة اسم العميل والمجلد، ثم تحديد النسخة السارية، أو سؤال الزميل الذي يعرف.

وقد أدى ذلك إلى:

  • ضياع الوقت في البحث في أماكن عدة عن إجابة واحدة
  • نسخ بيانات العقود من نسخ قديمة
  • بطء إنجاز العروض والعقود

كان العميل بحاجة إلى مكان واحد لطرح الأسئلة، مع إجابات يمكن للموظفين التحقق منها بالرجوع إلى المصدر.

03

الحل الذي قدمناه

قامت شركة Crunch-IS بتطوير نظام «التوليد المعزز بالاسترجاع» (RAG) المصمم لتوحيد وتبسيط الوصول إلى المعرفة المؤسسية.

في جوهره، يدمج هذا الحل AWS Kendra باعتباره محرك البحث الدلالي الرئيسي، مع تعزيزه بقدرات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال AWS Bedrock لإجراء عمليات الاستعلام والتلخيص التي تراعي السياق.

تتم مزامنة البيانات الواردة من SharePoint وSalesforce وS3 بشكل مستمر عبر AWS Step Functions، مما يضمن بقاء جميع المصادر محدثة وقابلة للبحث.

كيف تبدو الإجابة. يكتب المستخدم سؤالًا مثل «ما شروط الدفع القياسية لدينا في عقود المؤسسات؟» فيرد المساعد بإجابة موجزة، ثم يعرض المستندات التي استخدمها، مع رابط إلى الملف الأصلي لكل منها. وتتيح عوامل التصفية تضييق النتائج حسب العميل أو نوع المستند أو المصدر. وقد طوّرنا الواجهة باستخدام React.js وNest.js.

من يرى ماذا. لا يجيب المساعد إلا من المستندات المسموح للمستخدم بالاطلاع عليها. وإذا سألت عن ملف لا تملك صلاحية فتحه، يرد بأنه لا تتوفر لديه معلومات عنه.

جزء من مساعد مؤسسي أشمل يعمل بالذكاء الاصطناعي. قاعدة المعرفة أداة واحدة ضمن المساعد المؤسسي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي لدى العميل، والذي يمنح فرق المبيعات والتسويق والموارد البشرية والشؤون القانونية والمشاريع أدوات ذكاء اصطناعي خاصة بها دون إرسال مستندات الشركة إلى خدمات الذكاء الاصطناعي العامة. وتُجري قاعدة المعرفة نفسها فحوصات اتفاقيات الخدمة الرئيسية (MSA) والامتثال على أي عميل. كما يُنشئ المساعد مستندات طلبات تقديم العروض (RFP) انطلاقًا من قوالب الشركة الخاصة، ويراجع العروض التقديمية وفق القواعد الداخلية للشركة.

واجهة توضيحية لمساعد معرفي: سؤال، وإجابة بالذكاء الاصطناعي مع ثلاثة مستندات مصدر مُستشهد بها، ونتائج البحث المطابقة

شاهده يعمل خلال 30 دقيقة

سنعرض لك المساعد على مستندات نموذجية، ثم ننظر في أماكن حفظ مستندات فريقك وما يتطلبه ربطها به.

04

نهج التنفيذ

لضمان الأداء وقابلية التوسع والأمان، قمنا بنشر الحل على بنية AWS سحابية أصيلة:

  • AWS ECS – تولى عملية نشر الخدمات الصغيرة في حاويات من أجل التوسع الفعال.
  • AWS Step Functions – نسّق مسارات عمل ETL مؤتمتة لاستيعاب البيانات بشكل مستمر.
  • AWS RDS (PostgreSQL) – ضمِن استمرارية موثوقة للبيانات وإدارة منظمة للبيانات الوصفية.
  • AWS Amplify – بسّط عمليات التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD) والنشر للتطبيق الموجه للمستخدمين.

تُبقي هذه البنية الفهرس متوافقًا مع كل نظام مصدر، وتطبّق صلاحيات الوصول الخاصة بكل مستخدم على كل إجابة، ويمكنها إضافة مصادر جديدة، مثل Google Drive أو الملفات المرفوعة، عبر المسار نفسه.

Image Case Study | Crunch-IS
05

نتائج العميل

أصبحت فرق المبيعات والتنفيذ تبدأ الآن بسؤال بدلًا من عملية بحث:

  • العمل مع مستندات الشركة أسرع بنسبة 60% – تجد فرق المبيعات والتنفيذ العروض والعقود وسجلات المشاريع بعملية بحث واحدة بدلًا من التنقيب في أنظمة متعددة.
  • مكان واحد للسؤال – حلّت قاعدة معرفية واحدة محل المستندات المبعثرة بين الأنظمة ومجلدات الفرق.
  • إجابات يمكن التحقق منها – ترتبط كل إجابة بمصادرها، بحيث يمكن التحقق من أي معلومة قبل إدراجها في العقد.
  • مقاطعات أقل – يجد الموظفون المستند بأنفسهم بدلًا من سؤال الزميل الذي يعرف مكانه.
  • تأهيل أسرع للموظفين الجدد – يسأل الموظفون الجدد المساعد بدلًا من زملائهم.

أخبرنا بما تعمل على بنائه

أرسل لنا مخططاً أولياً أو مواصفات أو ثلاث جمل عن النقطة التي توقف عندها النظام. عادةً ما تكفي محادثة واحدة لمعرفة ما إذا كنا مناسبين لك.

البرمجيات المخصصة، والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، والبيانات والتحليلات، والحوسبة السحابية، والأمن — من تحديد النطاق المبكر وحتى التسليم على المدى الطويل.

  • 170+ خبير
  • 120+ مشروع منجز
  • 97% نسبة الرضا التام

    لقد قرأت ووافقت على شروط الاستخدام و سياسة الخصوصية *
    تحدث إلى خبير في الذكاء الاصطناعي

    خصوصيتك تهمنا. نستخدم ملفات تعريف الارتباط لتحسين تجربتك وتخصيص المحتوى.