ممارسة في الذكاء الاصطناعي الصناعي  ·  الخليج  ·  العربية والإنجليزية رد خلال يوم عمل واحد
Generative AI / retrieval-augmented generation

الإجابة عن سؤال عبر مستندات ثنائية اللغة

multi-sector enterprise · Gulf

← كل الأدلة الموثّقة

شكل هذه المشكلة

The answer exists and nobody can find it

هذا أحد أعمالنا الخاصة، لا مشروعًا لعميل. وهو دليل قدرة، وموصوف بذلك.

المشكلة

Enterprise teams needed a reusable way to ask Arabic and English questions over private documents while keeping source control, predictable answers, and deployment flexibility. Those requirements normally conflict: the fastest route to good answers is a hosted model with a large context window, which is precisely what an organisation with private documents and infrastructure constraints cannot adopt. Each customer therefore rebuilt the same pipeline against its own language, cost, latency, and hosting limits.

ما بنيناه

We developed a document question-answering pipeline covering extraction, cleaning, chunking, embedding, vector search, prompt assembly, answer generation, and citations, with the model and retrieval components independently replaceable to suit a given customer's infrastructure.

ما تغيّر

المقياس قبل بعد
Information-retrieval time down 70%
Grounded-answer accuracy up 25%
Configuration time for a new document collection down 40%

† مقيس مقابل المستوى السابق للقياس نفسه. والمصدر ينشر مقدار التغيّر، لا الرقم الذي تغيّر عنه.

Information-retrieval time

المستوى السابق 0 100 200 down 70%

مقيس مقابل عملية العميل السابقة نفسها، مُقاسة إلى ١٠٠. والمصدر ينشر مقدار التغيّر، لا الرقم المطلق الذي تغيّر عنه.

Grounded-answer accuracy

المستوى السابق 0 100 200 up 25%

مقيس مقابل عملية العميل السابقة نفسها، مُقاسة إلى ١٠٠. والمصدر ينشر مقدار التغيّر، لا الرقم المطلق الذي تغيّر عنه.

Configuration time for a new document collection

المستوى السابق 0 100 200 down 40%

مقيس مقابل عملية العميل السابقة نفسها، مُقاسة إلى ١٠٠. والمصدر ينشر مقدار التغيّر، لا الرقم المطلق الذي تغيّر عنه.

الأرقام مأخوذة من سجلات التنفيذ الخاصة بالممارسة للمشروع المذكور، ومقيسة مقابل العملية التي سبقته. ولم تخضع لتدقيق طرف ثالث، ولا يُعرض أي منها كمتوسط بين عملاء.

ما توقّف عليه

Treating preprocessing, metadata filtering, retrieval evaluation, and bounded prompts as independent controls - rather than leaning on a larger context window - is what allowed a weak component to be swapped for a particular language, document type, latency target, or deployment environment without rebuilding the pipeline around it.

خط الخدمة
Bilingual Document AI

ابدأ من هنا

أيّ الأربعة هو مشكلتكم؟

أخبرونا بالمستندات والحجم الشهري وسنرسل أقرب سجلّين، مع الدليل وراء كل منهما والملاحظة الصريحة حيث تكون المطابقة جزئية.

يصلك الرد في غضون يوم عمل واحد، من المهندس الذي سينفّذ العمل - لا من سلسلة رسائل تسويقية.