بنت YuMoney منصة RAG ومساعد ذكاء اصطناعي Eugene للبحث في Wiki الشركة

بناء YUMoney منصة RAG ومساعد ذكاء اصطناعي "يوجين" للبحث في Wiki الشركة

شرحت خدمة الدفع YUMoney على Habr كيف بنت منصة RAG الخاصة بها (Retrieval-Augmented Generation) ومساعد ذكاء اصطناعي "يوجين" — حل محل البحث القياسي عبر Wiki الشركة ويفهم معنى استفسار الموظف، بدلاً من مجرد مطابقة الكلمات الرئيسية.

لماذا لم يعد البحث القياسي يعمل

مع مرور الوقت، تتراكم لدى الشركات آلاف صفحات التوثيق الداخلي، وإيجاد المعلومات الصحيحة فيها أصبح أكثر صعوبة. وفقاً لـ YUMoney، البحث القياسي عبر Wiki الشركة لم يعد قادراً على التعامل مع هذا الحجم: الموظفون يضيعون وقتهم في التنقل بين الصفحات وبدلاً من البحث عن الإجابات بشكل مستقل، يكررون نفس الأسئلة على الزملاء.

• الشركة — YUMoney، خدمة دفع روسية
• اسم المساعد — "يوجين"، مبني على تكنولوجيا RAG
• مؤلف المادة — إيليا، مدير التطوير في YUMoney
• القرار الرئيسي للفريق — رفض حلول RAG الجاهزة لصالح منصتهم الخاصة
• الجمهور المستهدف — المهندسون المعماريون ومهندسو الذكاء الاصطناعي والمتخصصون الذين ينفذون حلول LLM الشركة

كيف يعمل مساعد الذكاء الاصطناعي "يوجين"

يوجين يجمع المعرفة الشركة للشركة مع قدرات نماذج اللغة الكبيرة. RAG تعني Retrieval-Augmented Generation — "الإنشاء مع التعزيز من خلال البحث": أولاً، يجد النظام أجزاء التوثيق في قاعدة المعرفة ذات الصلة بالسؤال، ثم تصيغ نموذج اللغة إجابة بناءً عليها، بدلاً من مجرد الاعتماد على البيانات التي تم تدريبه عليها في الأصل. هذا يسمح بالإجابة بناءً على معنى الاستعلام، بدلاً من المطابقة الرسمية للكلمات، كما هو الحال في البحث النصي الكامل التقليدي في Wiki.

وفقاً لفريق YUMoney، انتقال نماذج اللغة الكبيرة إلى فئة الأدوات العملية جعل من الممكن الجمع بين المعرفة الشركة المتراكمة مع قدرات LLM — هكذا ظهر يوجين، القادر على فهم معنى سؤال الموظف، بدلاً من مجرد الكلمات الرئيسية فيه.

لماذا رفضت YUMoney الحلول الجاهزة

إيليا، مدير التطوير في YUMoney، يعد القراء بشرح لماذا رفض الفريق حلول RAG الجاهزة في السوق واختار طريق بناء منصتهم الخاصة للمعرفة الشركة. يوجه المؤلف المادة في المقام الأول إلى المهندسين المعماريين ومهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يواجهون خيارات مماثلة عند تنفيذ LLM داخل الشركة — أي يقررون ما إذا كانوا سيدمجون منتجاً جاهزاً أو يبنون منصة لبيانات شركتهم بشكل مستقل.

تُقدم مادة YUMoney كتحليل عملي لهذا الخيار بالذات: لماذا اتضح أن التطوير الداخلي أفضل من شراء أو توصيل خدمة RAG تابعة لجهة خارجية للبحث في التوثيق الداخلي للشركة.

"اسمي إيليا، أنا مدير التطوير في YUMoney. سأخبركم لماذا رفضنا الحلول الجاهزة وكيف بنينا منصة RAG للمعرفة الشركة"، يكتب المؤلف على

Habr.

ماذا يعني هذا

YUMoney تُظهر المسار النموذجي لعام 2026 للشركات من التوثيق المشتت في Wiki إلى مساعد ذكاء اصطناعي داخلي قائم على RAG — تكنولوجيا تصبح المعيار لبحث المعرفة داخل الشركات التي لديها كميات كبيرة من التوثيق الداخلي، ومادة YUMoney موجهة في المقام الأول إلى أولئك الذين ينفذون مثل هذه الحلول بأنفسهم.