التكامل والنشر

أربع طرق اتصال، إحداها بالتأكيد تناسبك

من أمر واحد إلى تكامل عميق، اختر بحرية حسب تقنيات فريقك

سطر الأوامر CLI

مناسب لـ: المعالجة الدفعية من فريق العمليات

أمر واحد ينجز المعالجة المسبقة والتقسيم والتقييم. يدعم المعالجة الدفعية للمجلدات والاستكمال بعد الانقطاع، والربط السكربتي مع تدفقات معالجة البيانات الحالية.

HTTP API

مناسب لـ: تكامل خلفيات التطبيقات

تغطي واجهات RESTful سلسلة المعالجة كاملة: المعالجة المسبقة وبناء قاعدة المعرفة والتقييم، مع دعم المتزامن/غير المتزامن، والرفع المجزأ، ودفع التقدم عبر SSE.

حزمة SDK للمكتبة الديناميكية C

مناسب لـ: التكامل العميق بـ C/C++/Java

ملفات .so/.dylib/.dll متعددة المنصات + ملفات ترويسة C، مع منتجات مجمعة مسبقًا لمنصات متعددة، تُضمَّن في عملية الخدمة لديك، دون أي تكلفة شبكية.

Python / LangChain

مناسب لـ: تطبيقات الذكاء الاصطناعي وفرق البيانات

حزمة Python SDK خالية من الاعتماديات + موصل LangChain، بثلاثة أسطر من الكود تُحمَّل قاعدة المعرفة المؤسسية في قائمة Document، مع تمرير البيانات الوصفية.

ما مدى السهولة؟ انظر إلى الكود

من «الملف» إلى «قاعدة المعرفة»، المسافة أقصر مما تتخيل

الطريقة الأولى: معالجة مسبقة بسطر الأوامر (استخراج→تنظيف→إخفاء→ضغط، بأمر واحد)

# المعالجة المسبقة للمستندات uglypearai preprocess --input contract.docx --output-dir out/ --clean --desensitize --compress # بناء قاعدة المعرفة (ingest لسلسلة كاملة، مع استكمال بعد الانقطاع) uglypearai chunk --mode ingest --input report.pdf --storage-dir ./rag_store --preset legal # تشغيل التقييم مرة واحدة uglypearai eval run --evalset my_set --report out/report.json

الطريقة الثانية: Python + LangChain (الأكثر ملاءمة لفرق الذكاء الاصطناعي)

from uglypear_rag import UglyPearRAG from uglypear_rag.integrations.langchain_loader import UglyPearLoader client = UglyPearRAG(http://عنوان-الشبكة-الداخلية:8080, api_key="sk-uglypear-***") loader = UglyPearLoader(client, user_tags=["dept:legal"]) docs = loader.load() # -> [Document]، والبيانات الوصفية مثل chunk_id/الإصدار/تسميات الصلاحيات تُمرر تلقائيًا

الطريقة الثالثة: HTTP API (قابلة للاستدعاء من أي لغة)

POST /v1/rag/preprocess # المستند → JSON مهيكل + نسخة منزوعة البيانات الحساسة POST /v1/rag/ingest # إدخال سلسلة كاملة: تقسيم→تعزيز→صلاحيات→تخزين GET /v1/rag/documents # استعلام المستندات ونقاط المعرفة وإعادة إدخالها PATCH /v1/rag/.../validity # إدارة الحداثة: وسم منتهي/ساري POST /v1/rag/eval/run # تفعيل التقييم وإخراج تقرير كمي POST /v1/rag/feedback # إسناد التقييم السلبي، وعودة الحالات السيئة

النشر: من Docker إلى غرفة خوادم حزمة التقنية الصينية الوطنية

بيئة قياسية تنطلق بنقرة واحدة، وبيئات خاصة تُكيَّف بندًا بندًا

النشر القياسي (Docker)

# تشغيل الخدمة (تشمل الضغط + سلسلة RAG الكاملة) docker compose up -d # أو التشغيل على جهاز عارٍ RAG_STORAGE_DIR=/data/rag_store PORT=8080 ./uglypear-server

توزَّع نماذج OCR/تحليل التنسيق (ONNX) مع الحزمة وتعمل بالاستدلال المحلي؛ ويتصل تعزيز الملخصات بالنماذج اللغوية الكبيرة بأي نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI داخل الشبكة الداخلية (اختياري). وتُقتطع وحدات الوظائف حسب feature: الضغط وحده، أو المعالجة المسبقة وحدها، أو سلسلة المعالجة الكاملة — لكل احتياج حله.

بيئة حزمة التقنية الصينية الوطنية

دعم أنظمة التشغيل Kylin/UOS، ومعالجات Phytum/Kunpeng (منتجات arm64 كاملة)، وقواعد بيانات Dameng/Kingbase، مع إمكانية التثبيت دون اتصال تمامًا. وقد جرى التحقق في مشاريع توافق متعددة لحزمة التقنية الصينية الوطنية، التفاصيل فيحلول توافق حزمة التقنية الصينية الوطنية。

الاتصال بحزمة تقنيات الذكاء الاصطناعي لديك

يُخرج الأساس JSON مهيكلًا قياسيًا ونقاط معرفة مرفقة بالبيانات الوصفية، ويمكنه الاتصال بـ:

Milvus Qdrant PGVector Elasticsearch LangChain LlamaIndex Dify أي نظام RAG مبني ذاتيًا

على مستوى SDK نوفر أيضًا مكتبة FFI ديناميكية (libcompressor.so + sdk.h)، يمكن لـ C/C++/Java/Go تضمينها مباشرة. التفاصيل فيحزمة SDK للضغط بلغة Rustومركز المطورين。

من الصفر إلى التشغيل، في خمس خطوات

عادة بوحدة «الأيام»، لا «الشهور»

تجهيز البيئة

توفير قائمة مواصفات الخادم، والتسليم كصورة Docker أو حزمة تثبيت دون اتصال

اختيار طريقة الاتصال

اختيار CLI / API / SDK حسب التقنيات المعتمدة لدى فريقك، وأول طلب اختبار خلال نصف يوم

تشغيل تجريبي بمستندات تجريبية

إدخال دفعة من المستندات الحقيقية عبر سلسلة المعالجة الكاملة، مع إخراج تقرير فحص جودة التحليل وتقرير التنظيف

ضبط الاستراتيجيات

اختيار إعدادات التقسيم الجاهزة حسب نوع المستند، وبناء مجموعة تقييم القطاع معكم

الإطلاق الرسمي

الاتصال بقاعدة المتجهات وأنظمة الأعمال، مع مراقبة مستمرة عبر لوحة معلومات التقييم