RAG و پایگاه برداری: معماری دانش سینا
بازیابی تقویتشده با تولید: chunking، embedding، hybrid search و rerank برای دستیار سازمانی.
RAG یعنی قبل از پاسخ، مدل از دانشنامه، CMS و CRM جستجو میکند. در ساینا ارتباط لایه keyword + embedding (Ollama nomic-embed-text) با rerank سبک ترکیب میشود.
chunkهای ۵۱۲–۸۰۰ توکن با overlap ۱۵٪، metadata منبع و persona، و reindex پس از publish CMS کیفیت پاسخ را پایدار نگه میدارد.
نشانههایی که باید جدی بگیرید
- پاسخهای حدسی
- عدم استناد به منبع
- دانش قدیمی در چت
وقتی دستیار باید از مستندات زنده سازمان پاسخ دهد نه از حافظه مدل.
رزرو نوبت مشاورهمسیر اقدام گامبهگام
- ایندکس اولیه
- تعریف persona
- پایلوت hybrid RAG
- مانیتور hit-rate
چارچوبهای مرتبط
مدارک را در پرتال آپلود کنید، فایل مرتبط را از مارکت بخرید، و قیف پروژه از مشاوره تا تحویل در یک حساب ۳۶۰ بماند.
افراد معمولاً اینها را هم میخوانند
هوش مصنوعی سازمانی و دستیار ساینا
چگونه از مدلهای زبانی، RAG و دستیار هوشمند برای آموزش، پشتیبانی و عملیات روزانه استفاده کنید.
هوش مصنوعیمهندسی پرامپت برای تیمهای سازمانی
قالب system/user، few-shot، chain-of-thought و guardrail برای خروجی پایدار فارسی.
هوش مصنوعیFine-Tuning و LoRA برای مدل فارسی
تنظیم لحن سینا، اصطلاحات برند و قالب پاسخ — بدون جایگزینی RAG.
محصولات و خدمات پیشنهادی
پرسشهای این موضوع
خیر؛ RAG برای دانش زنده است و fine-tune برای لحن و قالب.
پیشفرض nomic-embed-text روی Ollama؛ قابل تعویض با OpenAI.