ЮMoney تبني منصة RAG ومساعد الذكاء الاصطناعي «يوجين» للبحث في ويكي الشركة الداخلية

روت خدمة المدفوعات ЮMoney في منصة Habr كيف بنت منصة RAG (Retrieval-Augmented Generation) خاصة بها ومساعد الذكاء الاصطناعي «يوجين». حلّ المساعد محل البحث التقليدي في ويكي الشركة الداخلية، وهو يفهم معنى استعلام الموظف ولا يكتفي بمطابقة الكلمات المفتاحية.

لماذا لم يعد البحث التقليدي كافيًا

تراكم الشركات مع الوقت آلاف الصفحات من الوثائق الداخلية، ويزداد العثور على المعلومة المطلوبة فيها صعوبة. ووفق وصف ЮMoney، لم يعد البحث التقليدي في ويكي الشركة قادرًا على التعامل مع هذا الحجم: يقضي الموظفون وقتًا في التنقل بين الصفحات، ويكررون الأسئلة نفسها على زملائهم بدلًا من البحث عن الإجابة بأنفسهم.

• الشركة: ЮMoney، خدمة مدفوعات روسية
• اسم المساعد: «يوجين»، مبني على تقنية RAG
• كاتب المادة: إيليا، مدير قسم التطوير في ЮMoney
• القرار الرئيسي للفريق: التخلي عن حلول RAG الجاهزة (off-the-shelf) لصالح منصة خاصة
• الجمهور المستهدف: المعماريون ومهندسو الذكاء الاصطناعي والمختصون الذين ينفذون حلول LLM المؤسسية

كيف يعمل مساعد الذكاء الاصطناعي «يوجين»

يجمع «يوجين» بين المعرفة المؤسسية للشركة وإمكانات النماذج اللغوية الكبيرة. ويعني اختصار RAG عبارة Retrieval-Augmented Generation، أي «التوليد المعزَّز بالاسترجاع»: يعثر النظام أولًا في قاعدة المعرفة على مقاطع الوثائق ذات الصلة بالسؤال، ثم يصوغ النموذج اللغوي الإجابة استنادًا إليها، لا اعتمادًا على البيانات التي دُرِّب عليها في الأصل فحسب. ويتيح ذلك الإجابة وفق معنى الاستعلام لا وفق التطابق الشكلي للكلمات، كما في البحث النصي الكامل الكلاسيكي في الويكي.

وبحسب وصف فريق ЮMoney، فإن تحوّل النماذج اللغوية الكبيرة إلى أداة عمل هو ما جعل الجمع بين المعرفة المؤسسية المتراكمة وإمكانات LLM ممكنًا. ومن هنا ظهر «يوجين»، القادر على فهم معنى سؤال الموظف لا الكلمات المفتاحية فيه فقط.

لماذا تخلت ЮMoney عن الحلول الجاهزة

يعد إيليا، مدير قسم التطوير في ЮMoney، القراء بشرح الأسباب التي دفعت الفريق إلى التخلي عن حلول RAG الجاهزة في السوق واختيار بناء منصة خاصة بالمعرفة المؤسسية. ويوجّه الكاتب مادته أولًا إلى المعماريين ومهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يواجهون خيارًا مشابهًا عند تطبيق LLM داخل الشركة، أي من يقررون هل يدمجون منتجًا جاهزًا أم يبنون منصة لبياناتهم المؤسسية بأنفسهم.

وتقدَّم مادة ЮMoney بوصفها تحليلًا عمليًا لهذا الخيار تحديدًا: لماذا بدا التطوير الذاتي أفضل من شراء خدمة RAG خارجية أو ربطها للبحث في وثائق الشركة الداخلية.

«اسمي إيليا، وأنا مدير قسم التطوير في ЮMoney. سأروي لماذا تخلينا عن الحلول الجاهزة وكيف بنينا منصة RAG للمعرفة المؤسسية»، يكتب كاتب المادة في

Habr.

ماذا يعني ذلك

تعرض ЮMoney مسارًا نموذجيًا لعام 2026 تسلكه الشركات: الانتقال من وثائق متفرقة في الويكي إلى مساعد ذكاء اصطناعي داخلي قائم على RAG، وهي تقنية تتحول إلى معيار للبحث عن المعرفة داخل الشركات ذات الحجم الكبير من الوثائق الداخلية. وتتوجه مادة ЮMoney أولًا إلى من ينفذون حلولًا كهذه بأنفسهم.