RAG Profesionali
საწარმოო ცოდნის ბაზა

კერძო ცოდნის ჩატი — Google Gemini-ით

დოკუმენტის ატვირთვიდან ციტირებულ Gemini პასუხამდე — უსაფრთხო, გუნდური და საწარმოო RAG.

ACL-სკოპირებული დოკუმენტების retrieval
ციტირება ყოველ პასუხში
კომპანიის მონაცემთა სრული იზოლაცია
Gemini Flash ნაკადოვანი პასუხები

ატვირთვა → სკოპი → retrieval → Gemini გენერაცია

AI არქიტექტურა

ამოიღე ავტორიზებული კონტექსტი, შემდეგ ჰკითხე Gemini-ს

დოკუმენტები შედის კომპანიის სივრცეში, retrieval განსაზღვრავს რას ხედავს Gemini, Flash კი stream-ავს ციტირებულ პასუხს.

<3s

პასუხის დრო (p95)

ციტირებული

დასაბუთებული პასუხები

კომპანია

კომპანიის იზოლაცია

Hybrid RAG01

ცოდნის ბაზა

კომპანიის დოკუმენტების შემოტანა და ორგანიზება — ნებართვიანი RAG ჩატისთვის.

  • მხარდაჭერილი ფორმატები: PDF, Word, Excel, PowerPoint, Markdown, HTML, RTF, CSV და სურათები.
  • კოლექციები — დააჯგუფე დოკუმენტები ფოლდერებად და განსაზღვრე წვდომა.
  • გადათრევით ან მასობრივი ატვირთვა Cloudinary საცავით.
  • დოკუმენტის სტატუსის თვალყური ცოდნის სივრცეში.
  • წვდომის დაყენება ცალკეულ დოკუმენტებზე და კოლექციებზე.
  • კომპანიის სკოპის ფაილები — სხვა კლიენტის დოკუმენტებზე წვდომა არ არის.
  • Roadmap: სრული parse → chunk → embed → Qdrant/Elasticsearch ინდექსაცია.
Cited answers02

Gemini ჩატი

ბუნებრივ ენაზე კითხვები — Google Gemini Flash პასუხობს მხოლოდ ავტორიზებული დოკუმენტებით.

  • ნაკადოვანი პასუხები SSE-ით.
  • Google Gemini Flash — ნაგულისხმევი გენერაციის მოდელი.
  • ციტირება: დოკუმენტის სახელი, გვერდი, ციტატა და წყაროების პანელი.
  • საუბრის ისტორია მრავალმხრივი ჩატისთვის.
  • ჩატის სკოპი კოლექციით ან შერჩეული ფაილებით.
  • თუ ავტორიზებული დოკუმენტები არ არის სკოპში — უარყოფა ან ახსნა.
  • Roadmap: მრავალი LLM პროვაიდერი და BYOK.
Vector + BM2503

ძებნა და retrieval

RAG retrieval ACL-სკოპით Gemini გენერაციამდე.

  • ახლა: mock retrieval ACL-სკოპირებულ კომპანიის დოკუმენტებზე.
  • Roadmap: პარალელური ვექტორული ძებნა (Qdrant) + BM25 (Elasticsearch) RRF-ით.
  • კონტექსტში მხოლოდ ავტორიზებული დოკუმენტები შედის.
  • ციტირება retrieval მეტამონაცემებს უკავშირებს პასუხს.
  • შექმნილია mock retrieval-ის ჩასანაცვლებლად ჰიბრიდული ძებნით — ჩატის UX უცვლელად.
ACL pre-filter04

უსაფრთხოება და შესაბამისობა

წვდომა კონტროლდება Gemini-მდე — არა მხოლოდ prompt-ში.

  • კომპანიის სივრცეებისა და დოკუმენტების იზოლაცია.
  • ACL ამოწმებს, რომელი დოკუმენტები შედის retrieval სკოპში.
  • RBAC მორგებული როლებით და დოკუმენტ/კოლექციის უფლებებით.
  • ჩატის სკოპი Gemini-ს შერჩეულ კოლექციებზე ან ფაილებზე ზღუდავს.
  • Roadmap: audit log და შენახვის კონტროლი.
Multi-tenant05

გუნდი და პლატფორმა

ინდივიდუალური და კორპორატიული სივრცე — ქართული ენის პრიორიტეტით და ადმინ ხელსაწყოებით.

  • ინდივიდუალური ან კორპორატიული რეგისტრაცია — კომპანიის სივრცე slug-ით.
  • ელფოსტით მოწვევა, გუნდის მართვა და როლის მინიჭება.
  • როლებისა და უფლებების მატრიცა დეტალური კონტროლისთვის.
  • ახლა Gemini Flash პასუხები; OpenAI/Claude/BYOK — roadmap-ზე.
  • გამოყენების პანელი: კითხვები, ფაილები, მეხსიერება და გეგმის ლიმიტები.
  • ბილინგი, ინვოისები და ხარჯების ხედები ადმინებისთვის.
  • ქართული პირველად (ka), ინგლისური ჩართული.

მზად ხარ ცოდნის ბაზის შესაქმნელად?

დაიწყე უფასოდ ან აირჩიე გუნდური გეგმა კომპანიისთვის.

ფასების ნახვამთავარ გვერდზე