خلفية المشروع
باعتبارها شركة تأمين رائدة في الصين، تمتلك باسيفيك للتأمين كمية هائلة من المستندات التجارية مثل شروط التأمين وقواعد المطالبات ومواد المنتجات، والتي يتجاوز عددها 30 ألف وثيقة. يحتاج موظفو المطالبات ومستشارو المبيعات والموظفون الجدد يومياً إلى الرجوع المتكرر لهذه المستندات للإجابة على أسئلة العملاء وإنجاز العمليات التجارية. يصعب على البحث التقليدي بالكلمات المفتاحية تحديد المعلومات بدقة، ويستغرق الموظف وسطياً 15 دقيقة للعثور على المحتوى المطلوب، بينما تصل مدة تدريب الموظفين الجدد إلى 3-6 أشهر، مما يؤثر بشدة على كفاءة العمل وتجربة العميل.
نقاط الألم الرئيسية
الحلول
نشر بنية RAG الخاصة
نشر نظام RAG (التوليد المعزّز بالاسترجاع) المعتمد على Qwen2.5-72B داخل بيئة الشبكة الداخلية، مع تجزئة هيكلية لأكثر من 30 ألف وثيقة وفهرسة متجهية لبناء رسم بياني معرفي مؤسسي. تتم جميع عمليات معالجة البيانات والاستدلال داخل الشبكة الداخلية، مما يلبي متطلبات الامتثال لقطاع المالية بعدم إخراج البيانات خارج النطاق.
الإجابة الذكية والتوصية المعرفية
توفير واجهة إجابة باللغة الطبيعية تدعم الحوارات متعددة الأدوار وفهم السياق. لا يكتفي النظام بإرجاع الإجابات الدقيقة فحسب، بل يقدم أيضاً الاقتباسات الأصلية للشروط ذات الصلة وتوصيات معرفية مرتبطة، مما يساعد المستخدم على فهم قواعد العمل بشكل شامل. انخفض متوسط زمن الاسترجاع من 15 دقيقة إلى 10 ثوانٍ.
التحديث التلقائي لقاعدة المعرفة
الربط مع نظام إدارة المحتوى الداخلي للشركة، بحيث يتم تفعيل تحديث الفهرسة التزايدية تلقائياً عند تغيير الشروط أو القواعد، مما يضمن مزامنة قاعدة المعرفة دائماً مع أحدث قواعد العمل ويقضي على مخاطر التأخير في المعلومات.
بيانات النتائج
| المؤشر | قبل التعديل | بعد التعديل | التحسن |
|---|---|---|---|
| زمن استرجاع المعلومات | 15 دقيقة | 10 ثوانٍ | 99% |
| دقة الإجابات | 40% | 92% | 130% |
| مدة تدريب الموظفين الجدد | 3-6 أشهر | 1-2 شهر | 67% |
| تأخير تحديث المعلومات | 7 أيام | فوري | 100% |
مجموعة التكنولوجيا
Qwen2.5-72B، قاعدة بيانات المتجهات Milvus، LangChain، FastAPI، Vue.js، نشر Nginx داخل الشبكة الداخلية
