Ingestion
پردازش PDF، Word، wiki و API — chunk و clean
قالب Hero تصویری
RAG Pipelines — بازیابی و تولید پاسخ
Retrieval-Augmented Generationپایپلاین RAG برای پاسخدهی دقیق بر اساس اسناد داخلی — میزبانسام ingestion، embedding، vector search و LLM را در دیتاسنتر ایران یکپارچه میکند. مناسب chatbot سازمانی، پشتیبانی و جستجوی هوشمند با پشتیبانی فارسی.
RAG
پاسخ مبتنی بر سند
Vector
جستجوی معنایی
Private
داده داخلی
ویژگیها
قابلیتهای کلیدی
آنچه در عمل برای تیم شما فراهم میکنیم.
Vector Search
embedding و جستجوی معنایی در vector DB
Generation
LLM محلی با context بازیابیشده
مزیت
چرا میزبانسام؟
ترکیب تخصص فنی، دیتاسنتر ایران و پشتیبانی فارسی — برای تیمهایی که نتیجه عملی میخواهند.
- اسناد و embedding در دیتاسنتر ایران — بدون ارسال به API خارج
- پاسخ دقیقتر از LLM خام برای دانش سازمانی
- پشتیبانی فارسی برای تنظیم pipeline و کیفیت
- یکپارچگی با LLM hosting و n8n
- بهروزرسانی index با ingest خودکار
- مناسب compliance و داده حساس
فرآیند
چگونه همکاری میکنیم
از اولین جلسه تا عملیات production — شفاف و مرحلهبهمرحله.
کشف منابع
شناسایی اسناد، فرمت و فرکانس بهروزرسانی
طراحی pipeline
chunk strategy، embedding model و vector DB
استقرار
راهاندازی ingest، index و API chat
ارزیابی
تست کیفیت، tuning retrieval و monitor
FAQ
سوالات متداول
RAG چیست و چرا به آن نیاز دارم؟
Retrieval-Augmented Generation: LLM با جستجو در اسناد شما پاسخ میدهد — دقیقتر و قابل استناد.
از چه vector database استفاده میکنید؟
Qdrant، Milvus، pgvector — بسته به مقیاس و نیاز.
آیا فارسی پشتیبانی میشود؟
بله. embedding و LLM مناسب زبان فارسی در pipeline.
اسناد جدید چگونه اضافه میشوند؟
ingest خودکار از folder، API یا webhook — re-index scheduled.
آیا با n8n یکپارچه است؟
بله. trigger RAG از workflow n8n برای اتوماسیون کسبوکار.
latency پاسخ چقدر است؟
بسته به حجم index و مدل — معمولاً ۲–۱۰ ثانیه برای query سازمانی.
آیا میتوانم منبع پاسخ را ببینم؟
بله. citation سند منبع در پاسخ — برای audit و اعتماد.
مرتبط