پردازش متن و چت‌بات‌های سازمانی

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.

خدمات اصلی

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.

فرایند همکاری

  1. تحلیل نیاز و KPI
    تعیین اهداف (دقت، زمان پاسخ، محرمانگی).

  2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده
    پاک‌سازی، نرمال‌سازی، برچسب‌گذاری و تولید داده مصنوعی در صورت نیاز.

  3. طراحی معماری
    انتخاب LLM، استراتژی RAG، انتخاب Vector DB و لایه‌های امنیتی.

  4. آموزش و ریزتنظیم
    fine-tune، تنظیم پیام‌ها (prompt engineering) و تست با نمونه‌های واقعی.

  5. اعتبارسنجی و ارزیابی
    ارزیابی عملکرد (Accuracy, F1, EM, latency، human eval).

  6. استقرار و MLOps
    کانتینریزه‌سازی، CI/CD، پایش drift و بازآموزی خودکار.

  7. انتگره‌سازی و UI
     API، SDK، پلاگین چت‌وب یا ادغام با پلتفرم‌های داخلی.

  8. نگهداری و بهبود مستمر
    پایش، لاگ‌گذاری، فیدبک انسانی و به‌روزرسانی مدل.

     

 

 

 

 

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.

 

شروع همکاری

برای طراحی راه‌حل مناسب کسب‌وکار شما، کافیست اطلاعات اولیه پروژه (نوع تصاویر/ویدئو، نرخ فریم، حجم داده، هدف کسب‌وکاری و محدودیت‌های سخت‌افزاری) را برای ما ارسال کنید.

ارتباط با ما