RAG · Knowledge Base · Enterprise AI

AI שיודע מה שאתם יודעים
לא מנחש — מביא מקורות

ChatGPT לא מכיר את הנהלים שלכם, את מחירון 2024, את החוזים עם ספקים. RAG מחבר בין מודל שפה לידע הפנימי של הארגון — תשובות מדויקות עם ציטוט המסמך המקורי.

בואו נבנה מערכת RAG

מערכת RAG (Retrieval-Augmented Generation) היא ארכיטקטורה שמחברת מודל שפה למסמכי העסק שלך, כך שהוא עונה מתוך הידע האמיתי שלך — לא מתוך ניחוש. במקום לסמוך על מה שהמודל למד באימון, RAG שולף בזמן אמת קטעים רלוונטיים מתוך מאגר הידע שלך — נהלים, מחירונים, חוזים ושאלות נפוצות — ומזין אותם לתשובה, כולל ציטוט המסמך המקורי. הפתרון מתאים לכל ארגון שיש לו ידע פנימי מפוזר בין דרייבים, מיילים ואנשים, ורוצה שתשובות יגיעו בשניות ולא בשאלה לעמית. Orel AI בונה מערכות RAG מקצה לקצה — אינדוקס מסמכים, חיפוש סמנטי, Evals ועדכון אוטומטי — על גבי OpenAI, Anthropic, Supabase ו-pgvector, כשכבה עצמאית או כחלק מסוכן AI. זמן הטמעה: 1–3 שבועות למערכת ראשונית, תלוי בכמות המקורות ובמורכבות ההרשאות.

איך מערכת RAG עובדת

הידע הפנימי שלכם, נגיש בשניות

לא עוד חיפוש ב-Google Drive, לא עוד שאילתות לעמיתים — AI שמוצא את התשובה הנכונה מהמסמכים שלכם.

עיבוד מסמכים אוטומטי

PDF, Word, Notion, Confluence, Google Docs — העלאה חד-פעמית ומאז הכל אינדוקס אוטומטי. הוסיפו מסמך חדש ובתוך דקות הוא כבר ניתן לחיפוש.

חיפוש סמנטי (Vector Search)

לא מחפשים מילות מפתח — מחפשים משמעות. שאלו בשפה טבעית ואתם מקבלים את הקטעים הכי רלוונטיים, גם אם לא השתמשתם באותן מילים בדיוק.

ציטוט מקורות

כל תשובה מגיעה עם שם המסמך, מספר העמוד, ותאריך העדכון האחרון. אף פעם לא תוהים אם ה-AI המציא את זה.

עדכון רציף

הידע שלכם מתעדכן כל הזמן. אנחנו בונים pipeline שמזהה שינויים במסמכים ומעדכן את האינדקס אוטומטית — ללא התערבות ידנית.

איפה RAG פוגש את העסק

שימושים שרצים אצל לקוחות שלנו

שירות לקוחות

נציג AI שמכיר את כל מדריכי המוצר, מדיניות ההחזרות ותשובות ל-FAQ — עונה ב-3 שניות במקום 3 דקות חיפוש.

HR ונהלים

עובדים שואלים על ימי חופשה, נהלי אבטחת מידע, טפסים — AI שמוצא את הנוהל הנכון ומצטט ממנו.

מכירות

נציגי מכירות שואלים 'מה המחיר לכמות X לקטגוריה Y' ומקבלים תשובה מדויקת מהמחירון — בלי לחכות למנהל.

בדיקות ותמיכה

מהנדסים ומפתחים שמחפשים ב-documentation פנימי, ב-run-books ובהיסטוריית אירועים — AI שיודע איפה הכל נמצא.

שאלות נפוצות

כל מה שרציתם לשאול על מערכות RAG

צ׳אטבוט רגיל עונה מתוך הידע הכללי של המודל — הוא לא מכיר את הנהלים שלכם, המחירון שלכם, או החוזים שלכם. RAG מחבר את המודל לבסיס הידע הפנימי שלכם ומצטט מקורות לכל תשובה — אפס הלוצינציות.

PDF, Word, Excel, PowerPoint, Notion, Confluence, Google Docs, דפי HTML, טבלאות Airtable ועוד. כל מקור עם API — ניתן לחיבור ולאינדוקס אוטומטי.

מסמכים קיימים (אפילו מאות קבצים) — מוכנים לחיפוש בתוך שעות. לאחר מכן הסינכרון הוא אוטומטי: מסמך חדש מתווסף לאינדקס בתוך דקות.

לא בהכרח. אנחנו יכולים לפרוס את המערכת על תשתית הענן שלכם (AWS, GCP, Azure) כך שהמסמכים לא עוזבים את סביבת הארגון. גם כשמשתמשים ב-Claude API — ה-documents לא נשמרים לאימון מחדש.