چت هوشمند عمومی
- دانش عمومی
- Context محدود به مکالمه
- عدم شناخت ساختار سازمان
- عدم اتصال مستقیم به Workflow
- عدم شناخت سطح دسترسی داخلی
ZALWEB ENTERPRISE AI
هوش مصنوعی که فقط پاسخ نمیدهد؛ با دانش و فرآیندهای سازمان کار میکند
Enterprise AI زالوب برای اتصال مدلهای هوش مصنوعی به اسناد، دادهها، سیستمها و Workflowهای سازمان طراحی میشود؛ با کنترل سطح دسترسی، Context سازمانی و امکان تعریف اقدامات کنترلشده.
AGENTIC RAG
ROLE-AWARE
CONNECTED DATA
CONTROLLED ACTIONS
BEYOND A CHATBOT
تفاوت از جایی شروع میشود که AI به سازمان متصل میشود
یک مدل عمومی درباره اینترنت و دادههای عمومی میداند؛ Enterprise AI باید بتواند در چارچوب اطلاعات، فرآیندها و دسترسیهای خود سازمان کار کند.
ZALWEB ENTERPRISE AI
CONNECTED
هوش مصنوعی در Context سازمان
KNOWLEDGE
اسناد و دانش سازمان
DATA
دادههای عملیاتی
ACCESS
سطح دسترسی کاربران
WORKFLOW
فرآیندهای سازمانی
ACTIONS
اقدامات کنترلشده
TRACE
ردیابی Context و عملیات
AGENTIC RAG ARCHITECTURE
از سؤال کاربر تا پاسخ قابل استناد و اقدام کنترلشده
معماری Enterprise AI فقط از مدل زبانی تشکیل نمیشود. چند لایه برای دریافت Context، کنترل دسترسی، تحلیل و اجرای Action با یکدیگر کار میکنند.
Data Sources
اسناد، فایلها، CRM، پروژهها، فرمها و سایر منابع مجاز.
PDF · DOC · DB · API
Retrieval
پیدا کردن بخشهای مرتبط از منابع بر اساس درخواست و سطح دسترسی.
SEARCH · RAG · CONTEXT
AI Engine
ترکیب Context بازیابیشده با منطق درخواست و مدل مناسب.
LLM · RULES · TOOLS
Policy Layer
بررسی نقش کاربر، مجوزها و محدودیتهای تعریفشده.
RBAC · POLICY · SCOPE
Action Layer
تولید گزارش، آمادهسازی خروجی یا اجرای Workflow کنترلشده.
REPORT · TASK · ACTION
HUMAN IN THE LOOP
اقدامات حساس میتوانند بهجای اجرای مستقیم، برای بررسی و تأیید کاربر مجاز آماده شوند.
CORE CAPABILITIES
یک لایه هوشمند برای کار با دانش و عملیات
جستجوی هوشمند دانش
جستجو در منابع سازمانی و بازیابی اطلاعات مرتبط با درخواست کاربر.
KNOWLEDGE RETRIEVALپاسخ مبتنی بر Context
پاسخ بر اساس اطلاعات مجاز سازمان، نه فقط دانش عمومی مدل.
CONTEXT-AWARE AIتحلیل چند منبع
ترکیب اطلاعات چند سیستم یا سند برای ایجاد دید یکپارچهتر.
MULTI-SOURCE ANALYSISگزارش و خلاصهسازی
آمادهسازی خلاصه مدیریتی، گزارش عملیاتی و خروجی ساختاریافته.
STRUCTURED OUTPUTکمک به Workflow
تشخیص مرحله بعد، آمادهسازی Task یا پیشنهاد اقدام بر اساس فرآیند.
WORKFLOW ASSISTANCEAgentic Actions
اتصال Toolها و Actionهای مشخص با Scope و کنترل تعریفشده.
CONTROLLED ACTIONS
ORGANIZATION USE CASES
یک AI؛ با Context متفاوت برای هر واحد
هر تیم میتواند بر اساس نقش، منابع مجاز و فرآیندهای خودش تجربه متفاوتی از Enterprise AI داشته باشد.
مدیریت
- خلاصه وضعیت پروژهها
- مرور شاخصهای عملیاتی
- شناسایی موارد نیازمند تصمیم
- آمادهسازی گزارش مدیریتی
فروش و CRM
- مرور سوابق مشتری
- خلاصه Opportunityها
- آمادهسازی Draft پاسخ
- جستجو در اطلاعات محصول
فنی و مهندسی
- جستجو در مستندات
- مرور مشخصات پروژه
- مقایسه اطلاعات فنی
- آمادهسازی گزارش
عملیات
- پیگیری Workflowها
- بررسی موارد معوق
- پیشنهاد مرحله بعد
- آمادهسازی Task
منابع انسانی
- جستجو در رویههای داخلی
- پاسخ به سوالات پرتکرار
- کمک به مستندسازی
- مرور اطلاعات مجاز
خدمات و پشتیبانی
- مرور سوابق مشتری
- بازیابی گزارشهای قبلی
- Draft پاسخ کارشناسی
- خلاصه سابقه درخواست
ACCESS & CONTROL
01
02
03
04
AI نباید محدودیتهای دسترسی سازمان را دور بزند
طراحی Enterprise AI باید همان ساختار مجوزهایی را که برای کاربران و اطلاعات سازمان تعریف شده است در فرآیند بازیابی Context و انجام Action نیز در نظر بگیرد.
Identity
شناخت کاربر و Session سازمانی
Role & Permission
کنترل دسترسی بر اساس نقش
Source Scope
محدود کردن منابع قابل بازیابی
Action Control
تعریف Actionهای مجاز و نیازمند تأیید
FROM ANSWER TO ACTION
Agentic AI وقتی ارزشمند میشود که بتواند فرآیند را جلو ببرد
01
Understand
←
درخواست و هدف کاربر را مشخص میکند.
02
Retrieve
←
Context مجاز را از منابع پیدا میکند.
03
Plan
←
مراحل لازم برای رسیدن به خروجی را تعیین میکند.
04
Request Approval
←
در Actionهای حساس تأیید کاربر گرفته میشود.
05
Execute
Tool یا Workflow مجاز اجرا میشود.
IMPLEMENTATION
از یک Use Case واقعی شروع میکنیم
Enterprise AI بهتر است با یک مسئله مشخص، منابع محدود و معیار موفقیت قابل اندازهگیری آغاز شود.
تعریف مسئله
مشخص کردن کاربران، Use Case و خروجی مورد انتظار.
شناسایی منابع
مشخص کردن اسناد، سیستمها و Scope دسترسی.
ساخت سناریوی اولیه
پیادهسازی Retrieval، Prompt و جریان اولیه.
دسترسی و ارزیابی
تست کیفیت، مجوزها و رفتار سیستم.
توسعه مرحلهای
اضافه شدن منابع، Toolها و Use Caseهای جدید.
FAQ
سوالات متداول Enterprise AI
تفاوت Enterprise AI زالوب با ChatGPT یا چتبات عمومی چیست؟
هدف Enterprise AI اتصال مدل به Context، دادهها و فرآیندهای مجاز سازمان است. بنابراین معماری آن علاوه بر مدل زبانی شامل Retrieval، دسترسی، Integration و در صورت نیاز Action Layer نیز میشود.
آیا میتوان AI را به اسناد و فایلهای شرکت متصل کرد؟
بله، در صورت مناسب بودن منبع و ساختار دسترسی، اسناد و پایگاههای اطلاعاتی میتوانند بهعنوان Source در معماری Retrieval استفاده شوند.
آیا هر کاربر تمام اطلاعات متصل به AI را میبیند؟
خیر. معماری باید Scope اطلاعات قابل بازیابی را بر اساس هویت، نقش و مجوز کاربر محدود کند.
Agentic RAG چه تفاوتی با RAG معمولی دارد؟
RAG معمولاً Context مرتبط را برای تولید پاسخ بازیابی میکند. در معماری Agentic، سیستم میتواند علاوه بر Retrieval، چند مرحله را برنامهریزی کرده و Toolها یا Actionهای تعریفشده را نیز با کنترل مناسب استفاده کند.
آیا AI میتواند در سیستم سازمان اقدامی انجام دهد؟
در صورت تعریف Integration و مجوزهای لازم، Actionهای مشخص قابل طراحی هستند. برای عملیات حساس میتوان Human Approval را بخشی از Workflow قرار داد.
برای شروع پروژه چه اطلاعاتی لازم است؟
Use Case اولیه، کاربران هدف، منابع اطلاعاتی، سطح دسترسی، سیستمهای درگیر و خروجی مورد انتظار مهمترین ورودیهای فاز Discovery هستند.
آیا لازم است از ابتدا کل سازمان به AI متصل شود؟
خیر. شروع از یک Use Case محدود معمولاً امکان ارزیابی دقیقتر کیفیت، امنیت و ارزش عملیاتی را فراهم میکند و سپس دامنه سیستم میتواند مرحلهای توسعه یابد.
START WITH A REAL USE CASE
اولین Agent را از یک مسئله واقعی سازمان شروع کنیم
یک فرآیند، مجموعه اسناد یا مسئلهای که امروز زمان زیادی از تیم میگیرد مشخص کنید؛ همان میتواند نقطه شروع طراحی Enterprise AI باشد.