خروجی های قابل اندازهگیری
- پاسخهای grounded و قابل ارزیابی
- کاهش ریسک hallucination و دسترسی بیضابطه
- اتصال امن AI به workflow واقعی
- قابلیت تغییر provider بدون قفل معماری
موارد قابل تحویل
- AI architecture
- Evaluation dataset
- RAG/retrieval pipeline
- Tool permission layer
- Tracing، dashboards و cost controls
مراحل اجرا
- 01 — Use-case selection
- 02 — Data and risk assessment
- 03 — Prototype + baseline evaluation
- 04 — Safety and tool integration
- 05 — Production monitoring and iteration
مناسب برای
- دستیار سازمانی
- پشتیبانی هوشمند
- Sales copilot
- Document intelligence
- Agentic workflows
پرسش های متداول
پاسخ به سؤالهای رایج درباره مهندسی AI و سیستمهای هوشمند
از کجا بفهمیم RAG لازم است؟
اگر پاسخ باید به دانش متغیر، اختصاصی یا قابل استناد سازمان متصل باشد، RAG معمولاً مناسب است. برای وظایف صرفاً تولیدی یا transformation ساده ممکن است retrieval اصلاً لازم نباشد.
آیا Agent میتواند خودکار عملیات انجام دهد؟
بله، اما دسترسی ابزار باید schema، permission، audit log و در عملیات حساس approval داشته باشد. Autonomous access بدون مرز ریسک قابل قبول Production نیست.
شروع پروژه
برای اجرای مهندسی AI و سیستمهای هوشمند آماده ای؟
نیاز پروژه را بفرست تا معماری، فازبندی، زمان و مسیر مناسب را پیشنهاد دهیم