حوّل مستندات وبيانات شركتك الضخمة إلى مصدر معرفة ذكي ودقيق تستند إليه النماذج اللغوية للإجابة عن استفسارات موظفيك وعملائك بدقة 100%.

بعض من أكثر من 500 علامة تجارية تعاونا معها. تعتمد خدماتنا على أكثر من 100 سير عمل أوتوماتيكي بالذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج الفعلية.

علامات تجارية رائدة ومتميزة تعاونا معها عبر مختلف القطاعات.

عرض جميع الشركاء والعملاء
يحظى كل ركن من أركان النظام؛ الاستيعاب، والبحث، واستناد الوكلاء، واستناد المساعد، واختبارات الأمان، والتقييم بنطاق عمل وتسليم مستقل، لتأسيس المنظومة واختبارها خطوة بخطوة.

أنظمة RAG والمعرفة

تطوير أنظمة التوليد المعززبالاسترجاع المؤسسية (RAG)

بناء منظومة متكاملة لربط النماذج اللغوية الكبيرة بوثائق ومعارف الشركة لتقديم إجابات موثقة ومطابقة للأصل.

الحل الجوهري لتمكين النماذج من الإجابة من واقع بياناتكم الخاصة دون الحاجة لإعادة التدريب المكلفة.

أنظمة RAG المقيدة بصلاحياتوأذونات الوصول للبيانات

تطبيق ضوابط أمنية صارمة تضمن استرجاع الوثائق بما يطابق تماماً صلاحيات كل مستخدم بحسب وظيفته.

يمنع كلياً تسريب الوثائق السرية والبيانات الحساسة للموظفين غير المصرح لهم بها.

استراتيجية وهندسة معماريةأنظمة المعرفة المؤسسية

وضع المخططات الهندسية لاختيار قواعد البيانات المتجهة، واستراتيجيات التقطيع، ونماذج التضمين المناسبة للمؤسسة.

يؤسس المنظومة على قواعد تقنية متينة تضمن استقرار الأداء وسرعة الاستجابة مع نمو حجم الوثائق.

تقييم جاهزية وجودة رصيدالمستندات والوثائق المعرفية

فحص وثائق الشركة لتحديد التنسيقات، والازدواجية، وجودة المحتوى لضمان ملائمتها لعمليات الفهرسة والاسترجاع.

يكشف ويعالج مشكلات المستندات غير المحدثة أو المشوهة قبل إدراجها في قاعدة المعرفة.

تطوير خطوط استيعاب وفهرسةالمعرفة المؤتمتة والمستمرة

بناء مسارات تلقائية لمعالجة، وتقطيع، وتضمين الوثائق الجديدة فور صدورها وإضافتها لقواعد البيانات المتجهة.

يضمن بقاء إجابات النظام متوافقة مع أحدث سياسات وإصدارات وثائق الشركة تلقائياً.

تطوير محركات البحث الدلاليوالهجين المتقدم (Hybrid Search)

الجمع بين دقة البحث بالكلمات المفتاحية وعمق البحث بالمعنى الدلالي لضمان استرجاع أدق الفقرات المطابقة للاستفسار.

يرفع دقة الاسترجاع بنسب ملحوظة مقارنة بمحركات البحث التقليدية أو الاعتماد على المتجهات وحدها.

Source authority, permissions, deletion, freshness, retrieval quality, citations, and operating ownership can each fail in different ways. We keep those layers separate, so the team can diagnose the path instead of trusting one fluent answer.

We inspect the corpus, permissions, ingestion, and retrieval separately from generation. That keeps missing knowledge, access defects, stale content, and answer failures diagnosable instead of collapsing them into one pass-or-fail judgment.

Keeping the layers apart is what lets a team diagnose a knowledge failure instead of trusting one fluent response.

We choose the first knowledge need, the authoritative sources, the users, the access rules, the owners, and the acceptance decision before the system expands, then inspect representative sources, permissions, freshness, retrieval behaviour, and known failures, recording unknowns clearly instead of treating them as passes. Corpus, permissions, ingestion, and retrieval are examined separately from generation, so missing knowledge, access defects, stale content, and answer failures stay individually diagnosable. Zeo builds or assesses the smallest slice that can answer the decision; the handover records accepted conditions, source and operating owners, unresolved gaps, monitoring responsibilities, and the next review trigger.

Start with one real knowledge decision, prove the weakest part of the path, then hand over the evidence and operating duties.
  1. Frame the decision and its boundary

    Choose the first knowledge need, authoritative sources, users, access rules, owners, and acceptance decision before the system expands.
  2. Establish the current evidence

    Inspect representative sources, permissions, freshness, retrieval behavior, and known failures. Record unknowns clearly instead of treating them as passes.
  3. Test the smallest adequate intervention

    Compare the viable architecture, ingestion, permission, and retrieval options, then build or assess the smallest slice that can answer the decision.
  4. Decide, hand over, and retain evidence

    Record accepted conditions, source and operating owners, unresolved gaps, monitoring responsibilities, and the next review trigger.

في Zeo، يتم بناء وتطوير الوكلاء الأذكياء، وروبوتات الدردشة، وأنظمة RAG بواسطة مهندسين متمرسين يواصلون تشغيلها ومتابعتها بعد الإطلاق.

النماذج، والاسترجاع المعزز، والتقييم، والرصد هي طبقات أساسية لنظام فعال نبنيه ونشغله بأعلى معايير الدقة.

النماذج والمنصات السحابية

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Cohere

أطر عمل الوكلاء والأتمتة

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Haystack
  • Unstructured

الاسترجاع والتضمين والذاكرة

  • Voyage AI
  • Pinecone
  • Weaviate
  • Qdrant
  • Milvus
  • Chroma
  • LanceDB
  • Vespa

التقييم والمراقبة

  • Ragas
  • Langfuse

اختبارات السلامة والأمان

  • Mindgard

البيانات وتصنيفها والتطوير

  • Jupyter
ابنِ بنية RAG هجينة تربط مستودعات بياناتك بنماذج الذكاء الاصطناعي دون أي تسريب للمعلومات السرية.
طلب استشارة RAG

What does Enterprise Knowledge Systems & RAG include?

The task pages below cover strategy and architecture, corpus readiness, enterprise RAG development, permission-aware retrieval, ingestion and indexing, and semantic or hybrid search. Each page states its fit, working steps, deliverables, engagement, limits, and acceptance questions.

How is scope decided?

We start with one knowledge need, its authoritative sources, representative queries, access and freshness requirements, and who is authorized to make the call on it. Work outside that first path is added only when it changes the same decision.

What does Zeo not guarantee?

We cannot promise that every answer will be accurate or grounded, or that access risk will disappear. Changing sources also require an operating owner to keep the system fresh. Legal and regulatory approval remains with your qualified authority.

How do we know when the work is complete?

The relevant task page defines the evidence. Depending on the work, that may include source ownership, representative query results, permission and leakage tests, freshness behavior, or an operating runbook. A named client owner accepts the result and any open conditions.

تواصل معنا

سياسة الخصوصية وحماية البيانات

فتح في صفحة كاملة