پردازش متن و چت‌بات‌های سازمانی (NLP · LLM · RAG)

ما زبان انسان را برای ماشین قابل‌فهم می‌کنیم.
سیستم‌های ما متون پیچیده را تحلیل، ساختاردهی، خلاصه و بر اساس دانش داخلی پاسخ می‌دهند؛ از چت‌بات‌های پشتیبانی تا موتورهای جستجوی معنایی که اطلاعات سازمان را در ثانیه بازیابی می‌کنند.

 

شرح کلی توانایی‌ها

• توسعه و ریزتنظیم مدل‌های زبانی (LLM Fine-tuning)
  آموزش مدل‌های عمومی یا ریزتنظیم مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده برای لحن، دامنه و اصطلاحات سازمانی شما (حقوقی، فنی، مالی، پزشکی و …).

• جستجوی معنایی و پایگاه برداری (Embeddings & Vector DB / RAG)
  تولید embedding برای اسناد و پرسش‌ها، ایندکس‌گذاری در دیتابیس برداری و پیاده‌سازی RAG برای پاسخ‌سازی مبتنی بر منابع داخلی با کنترل منبع پاسخ.

• خلاصه‌سازی هوشمند (Abstractive & Extractive Summarization)
  تولید خلاصه‌های دقیق از اسناد بلند، ایمیل‌ها، گزارش‌ها یا جلسات، با سطوح خلاصه‌سازی (دو خطی تا خلاصه مدیریتی).

• پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش (Closed-Domain QA)
  چت‌بات‌هایی که پاسخ‌های اثبات‌پذیر از مستندات سازمانی می‌دهند و رفرنس/منبع پاسخ را نمایش می‌دهند.

• استخراج اطلاعات ساختاری (Information Extraction / NER / Relation Extraction)
  کشف موجودیت‌ها، تاریخ‌ها، اعداد و روابط در قراردادها و صورت‌حساب‌ها و تبدیل به داده‌های قابل پایگاه‌داده.

• دسته‌بندی و مسیردهی متون (Document Classification & Routing)
  طبقه‌بندی خودکار اسناد، ایمیل‌ها و تیکت‌ها و ارسال به تیم یا فرایند مناسب به‌صورت خودکار.

• کاهش خطا و جلوگیری از هالوس (Hallucination Mitigation & Grounding)
  استفاده از RAG، قفل پاسخ‌ها به منابع معتبر، و تنظیمات مدل برای کاهش تولید اطلاعات نادرست.

• تحلیل احساسات و استخراج نظر (Sentiment & Opinion Mining)
  تحلیل رتبه‌ای/موضوعی احساس مشتریان در نظرسنجی‌ها، تیکت‌ها و شبکه‌های اجتماعی.

• محافظت از حریم خصوصی و کنترل دسترسی (Data Governance & Access Control)
  رمزنگاری، فیلترینگ داده‌های حساس، سیاست‌های redaction و سطوح دسترسی در pipelineهای بازیابی و تولید.

 

کاربردهای واقعی (نمونه‌ها)

• دستیار قوانین و آیین‌نامه — پاسخ‌های مستند به سوالات حقوقی داخلی.

• استخراج قرارداد — شناسایی بندهای کلیدی، مهلت‌ها، مقادیر مالی و ریسک‌ها.

• مسیردهی تیکت پشتیبانی — تشخیص موضوع، احساس و اولویت و ارسال خودکار.

• خلاصه‌سازی جلسات — تولید یادداشت‌های مدیریتی و اکشن‌ آیتم‌ها از فایل صوتی/متن.

• جستجوی هوشمند در دانش سازمانی — جستجوی معنایی در پایگاه دانش، اسناد و ایمیل‌ها.

• تحلیل مشتری و CRM — استخراج بینش از گفتگوها برای محصول و فروش.

 

فرآیند همکاری (از ایده تا استقرار)

۱. تحلیل نیاز و KPI — تعیین اهداف (دقت، زمان پاسخ، محرمانگی).
۲. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده — پاک‌سازی، نرمال‌سازی، برچسب‌گذاری و تولید داده مصنوعی در صورت نیاز.
۳. طراحی معماری — انتخاب LLM، استراتژی RAG، انتخاب Vector DB و لایه‌های امنیتی.
۴. آموزش و ریزتنظیم — fine-tune، تنظیم پیام‌ها (prompt engineering) و تست با نمونه‌های واقعی.
۵. اعتبارسنجی و ارزیابی — ارزیابی عملکرد (Accuracy, F1, EM, latency، human eval).
۶. استقرار و MLOps — کانتینریزه‌سازی، CI/CD، پایش drift و بازآموزی خودکار.
۷. انتگره‌سازی و UI — API، SDK، پلاگین چت‌وب یا ادغام با پلتفرم‌های داخلی.
۸. نگهداری و بهبود مستمر — پایش، لاگ‌گذاری، فیدبک انسانی و به‌روزرسانی مدل.

 

تحویل‌ها (Deliverables)

• مدل‌های آموزش‌دیده و اسکریپت‌های استنتاج (ONNX / TorchScript / Docker).

• موتور RAG کامل با Vector DB و pipeline فراخوانی مستندات.

• APIهای REST/gRPC و SDK (Python/Node).

• داشبورد مانیتورینگ عملکرد و لاگ پرسش‌ها/پاسخ‌ها.

• مجموعه داده‌های برچسب‌خورده، guidelines برچسب‌گذاری و docs فنی.

• راهنمای استفاده و آموزش برای تیم داخلی.

 

معیارهای سنجش (نمونه KPIها)

• دقت بازیابی (Retrieval Precision@k) ≥ هدف.

• دقت پاسخ (Answer Accuracy / F1 / Exact Match).

• Latency سرویس (مثلاً < 300 ms برای پاسخ‌های سبک).

• نرخ هالوس (Hallucination Rate) کاهش یافته.

• نرخ اتوماسیون تیکت (درصد تیکت‌هایی که بدون دخالت انسان حل می‌شوند).

 

امنیت، حریم خصوصی و اخلاق

• فیلتر/حذف اطلاعات حساس، پیاده‌سازی redaction خودکار.

• احراز هویت و سطوح دسترسی در لایه‌ی بازیابی و تولید.

• رمزنگاری انتقال و ذخیره‌سازی.

• گزارش‌پذیری تصمیمات مدل (explainability) برای موارد حساس.

• پیاده‌سازی human-in-the-loop برای کنترل کیفیت پاسخ‌های بحرانی.

 

گزینه‌های استقرار

• On-Prem / Private Cloud برای داده‌های حساس سازمانی.

• Public Cloud برای مقیاس‌پذیری و خدمات مدیریت‌شده.

• Hybrid: استنتاج در لبه/داخلی و ایندکس‌گذاری سنگین در ابر.

• Edge Agents / Local Assistants برای آفلاین‌بودن یا نیاز به کمترین تاخیر.

 

افزونه‌ها و خدمات تکمیلی

• طراحی نیروی انسانی و فرایندهای بازبینی (Annotation + QA).

• تولید داده مصنوعی و augmentation برای کلاس‌های کم‌نمونه.

• تنظیم دقیق prompting و ساخت واکنش‌های کنترلی (safety prompts).

• A/B تست مدل‌ها و پایش تجربه کاربری.

• قرارداد SLA و پشتیبانی فنی.

 

مثال پیاده‌سازی نمونه (Use Case)

چت‌بات پشتیبانی حقوقی داخلی

• ورودی: پایگاه قراردادها، دستورالعمل‌ها و پرسش پرسنل.

• هدف: پاسخ مستند به سوالات پرسنل درباره تعهدات قراردادی و فرآیندها.

• راه‌حل: RAG با ایندکس قراردادها + LLM ریزتنظیم‌شده با لحن سازمانی + کنترل منابع پاسخ.

• خروجی: چت‌بات با قابلیت ارائه بند منبع، لینک به سند و تولید خلاصه اجرایی برای مدیری که نیاز به گزارش دارد.

 

چرا ما؟ (ارزش پیشنهادی)

• تجربه در ترکیب LLMها با معماری‌های RAG و پیاده‌سازی امن در محیط‌های سازمانی.

• تمرکز روی KPIهای کسب‌وکار، نه فقط معیارهای آزمایشگاهی.

• ارائه مسیر مشخص برای تولید، استقرار و نگهداری با MLOps عملیاتی.