پلتفرم‌های دانیار · RAG و LLM مستقل

دادار

پلتفرم مستقل و چندوجهی RAG و LLM

دادار زیربنای هوش مصنوعی خصوصی در اکوسیستم دانیار است: یک پلتفرم کامل و خودمیزبان RAG و LLM که اسناد، داده‌ها، تصاویر، صدا و ویدیوی خود سازمان شما را به یک لایه دانش قابل اعتماد تبدیل می‌کند. دادار درون محدوده شبکه شما اجرا می‌شود، داده خصوصی را خصوصی نگه می‌دارد و با ارجاع‌هایی پاسخ می‌دهد که می‌توانید بررسی کنید. هر دستیار، عامل و محصول هوش مصنوعی که روی آن بسازید، همان امنیت، کنترل کیفیت و آزادی انتخاب مدل را به ارث می‌برد.

ارکان اصلی

مستقل از ابتدا

خودمیزبان روی سرورها یا ابر خصوصی شما؛ داده‌ها و مدل‌ها در کنترل شما می‌مانند.

واقعاً چندوجهی

متن، PDF و اسکن، جدول، تصویر، صدا و ویدیو، همه با هم قابل جستجو.

مستند و کنترل‌شده

بازیابی آگاه از مجوزها، پاسخ با ارجاع و ردپای کامل ممیزی.

هر آنچه یک RAG بومی نیاز دارد

دریافت چندوجهی

اتصال به فایل‌ها، پایگاه‌های داده، وب‌سایت‌ها و APIها، با OCR، تحلیل چیدمان و جدول، تبدیل گفتار به متن و درک تصویر.

بازیابی ترکیبی

جستجوی برداری معنایی به‌همراه جستجوی کلیدواژه‌ای، فیلترهای فراداده و رتبه‌بندی مجدد، برای یافتن بخش درست.

پاسخ با ارجاع

هر پاسخ به منابعش پیوند دارد تا کاربران بتوانند آن را بررسی کنند و به آن اعتماد کنند.

آزادی انتخاب مدل

اجرای LLMهای متن‌باز و مدل‌های embedding، بینایی و گفتار روی سخت‌افزار خودتان؛ تعویض مدل بدون بازسازی.

امنیت آگاه از مجوز

SSO و RBAC، دسترسی در سطح سند، پوشاندن داده‌های شخصی و ثبت کامل پرسش‌ها.

عامل‌ها و ابزارها

فراخوانی تابع و گردش‌کارها به دستیارها امکان اقدام می‌دهد، نه فقط پاسخ، آن هم در محدوده قواعد شما.

ارزیابی و LLMOps

مجموعه‌های ارزیابی، بازخورد کاربر، ردیابی، پایش هزینه و تأخیر و نسخه‌بندی پرامپت‌ها، مدل‌ها و داده.

API و SDK

برنامه‌های خودتان را روی دادار بسازید یا دانشمند، دیبا، دلینا و لایه هوش مصنوعی دانینو را با آن به کار بیندازید.

شمای محصول

دادار: شمای محصولشمای دادار: هر آنچه یک RAG بومی نیاز دارد شامل دریافت چندوجهی، بازیابی ترکیبی، پاسخ با ارجاع، آزادی انتخاب مدل، امنیت آگاه از مجوز، عامل‌ها و ابزارها، ارزیابی و LLMOps، API و SDK؛ و چگونه کار می‌کند: دریافت و درک ← نمایه‌سازی ← بازیابی و استدلال ← تولید و بهبود.دادارهر آنچه یک RAG بومی نیاز دارددریافت چندوجهیبازیابی ترکیبیپاسخ با ارجاعآزادی انتخاب مدلامنیت آگاه از مجوزعامل‌ها و ابزارهاارزیابی و LLMOpsAPI و SDKچگونه کار می‌کنددریافت و درکنمایه‌سازیبازیابی و استدلالتولید و بهبوددادار: شمای محصولشمای دادار: هر آنچه یک RAG بومی نیاز دارد شامل دریافت چندوجهی، بازیابی ترکیبی، پاسخ با ارجاع، آزادی انتخاب مدل، امنیت آگاه از مجوز، عامل‌ها و ابزارها، ارزیابی و LLMOps، API و SDK؛ و چگونه کار می‌کند: دریافت و درک ← نمایه‌سازی ← بازیابی و استدلال ← تولید و بهبود.دادارهر آنچه یک RAG بومی نیاز دارددریافت چندوجهیبازیابی ترکیبیپاسخ با ارجاعآزادی انتخاب مدلامنیت آگاه از مجوزعامل‌ها و ابزارهاارزیابی و LLMOpsAPI و SDKچگونه کار می‌کنددریافت و درکنمایه‌سازیبازیابی و استدلالتولید و بهبود

چگونه کار می‌کند

  1. دریافت و درک

    اسناد، جدول‌ها، تصاویر، صدا و ویدیو به قطعه‌های تمیز و غنی‌شده با فراداده تبدیل می‌شوند.

  2. نمایه‌سازی

    embeddingهای چندوجهی، نمایه‌های کلیدواژه‌ای و فراداده کنترل دسترسی کنار هم ذخیره می‌شوند.

  3. بازیابی و استدلال

    بازنویسی پرسش، جستجوی ترکیبی، رتبه‌بندی مجدد و فیلتر بر اساس مجوزها پیش از تولید پاسخ.

  4. تولید و بهبود

    LLMهای خودمیزبان با ارجاع پاسخ می‌دهند و ارزیابی و بازخورد کیفیت را مدام بهتر می‌کند.

کاربردها

  • دستیار دانش برای تیم‌های پشتیبانی، انطباق و عملیات
  • پاسخ به مشتریان از طریق گفتگوی زنده دانشمند
  • پرسش و پاسخ پژوهشی و اسناد بازار برای معامله‌گران و تحلیلگران
  • پایگاه دانش خصوصی معاملاتی برای دیبا

مناسب برای

  • سازمان‌هایی که داده و مدل‌هایشان باید در کنترل خودشان بماند
  • تیم‌های پشتیبانی، انطباق و عملیات
  • کارگزاری‌ها، معامله‌گران و تحلیلگران

درباره دادار با ما صحبت کنید

کارشناسان ما آماده پاسخگویی به سوالات شما درباره دادار هستند.

درخواست مشاوره