مشاورهٔ تخصصی

مشاوره و پیاده‌سازی هوش مصنوعی

ساخت دستیارهای RAG بر پایهٔ اسناد، خودکارسازی فرایندها و طراحی چارچوب حاکمیت هوش مصنوعی برای دسترسی به داده و نظارت انسانی.

درخواست همکاری · دیدن نمونه‌کارها

این خدمت به کارتان می‌آید اگر:

  • تیم‌هایی که می‌خواهند پاسخ‌گویی بر پایهٔ اسناد داخلی را خودکار کنند
  • کسب‌وکارهایی که برای کارهای تکراری به دستیار یا گردش‌کار هوشمند نیاز دارند
  • مدیرانی که می‌خواهند دسترسی، دقت و حدود اختیار ابزارهای هوش مصنوعی را کنترل کنند

خروجی‌های همکاری

  • انتخاب کاربرد و شاخص سنجش نتیجه
  • طراحی دستیار یا جست‌وجوی متصل به اسناد و داده‌های سازمانی (RAG)
  • طراحی گردش‌کار و اتصال هوش مصنوعی به فرایندهای کاری
  • چارچوب حاکمیت هوش مصنوعی: سطح دسترسی، حریم خصوصی، ثبت عملکرد و بازبینی انسانی
  • روش ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها و برنامهٔ گسترش راهکار

مراحل همکاری

  1. بررسی اسناد، داده‌ها و کارهای تکراری مرتبط با نیاز تیم
  2. طراحی دستیار یا فرایند خودکار و سنجش آن با نمونه‌های واقعی
  3. تعیین دسترسی به داده و موارد نیازمند تأیید انسانی
  4. تعیین معیار کیفیت و روش پایش تا نتیجهٔ کار پس از اجرا سنجیده شود

پرسش‌های پرتکرار

RAG چیست و چه کاربردی دارد؟

در روش RAG، دستیار پیش از پاسخ، بخش‌های مرتبط را از اسناد داخلی پیدا می‌کند و پاسخ را بر پایهٔ آن‌ها می‌سازد. می‌توان منبع را هم برای بررسی کاربر نشان داد.

حاکمیت هوش مصنوعی شامل چه چیزهایی است؟

حاکمیت هوش مصنوعی مشخص می‌کند چه داده‌هایی در دسترس ابزار باشند، عملکرد چگونه ثبت و ارزیابی شود و کدام پاسخ‌ها یا اقدام‌ها به تأیید انسان نیاز دارند.

آیا دستیار هوشمند می‌تواند بدون تأیید کار انجام دهد؟

سطح اختیار را بر اساس پیامد هر کار تعیین می‌کنم. کارهای حساس یا برگشت‌ناپذیر باید پیش از اجرا به تأیید فرد مسئول برسند.

AI Consulting and Implementation

Design AI assistants, retrieval-augmented generation, workflow automation, and practical AI governance for business teams.

Start a project · View projects

Ideal for

  • Teams that need answers grounded in internal documents
  • Businesses automating recurring work with AI
  • Leaders who need controls for data access, quality, and AI autonomy

Typical deliverables

  • Use-case selection and outcome metrics
  • RAG assistants connected to internal knowledge
  • AI workflow design and integrations
  • Governance controls for access, privacy, logging, and review
  • Output evaluation and rollout plan

How we work

  1. Select a measurable use case
  2. Review data, workflows, permissions, and risks
  3. Design and test a suitable assistant or automation
  4. Set governance and evaluation controls before rollout

Frequently asked questions

What is RAG?

RAG retrieves relevant internal information and uses it to ground an AI response.

What does AI governance cover?

It defines data access, privacy, logging, evaluation, and which actions require human approval.

Can an AI assistant take actions without approval?

Sensitive or irreversible actions should require approval from a responsible person.