BGE-M3 نموذج التضمين الهجينBGE-M3 Multilingual Hybrid Embedding
نموذج تضمين رائد متعدد اللغات يدعم استرجاع الكثيف (Dense)، المتناثر (Sparse/BM25)، ومتعدد المتجهات (ColBERT Multi-Vector) حتى 8192 رمزاً.
Document AI / Madarek
منظومات OCR المتقدمة، VLM OCR، تحليل المخططات، RAG، تقييم الدقة واسترجاع النصوص العربية المعقدة.
Advanced OCR, VLM parsing, layout analysis, RAG, retrieval, reranking, and document evaluation.
7 إدخالًا
نموذج تضمين رائد متعدد اللغات يدعم استرجاع الكثيف (Dense)، المتناثر (Sparse/BM25)، ومتعدد المتجهات (ColBERT Multi-Vector) حتى 8192 رمزاً.
نموذج متخصص في تطبيقات المؤسسات، استرجاع RAG متعدد الخطوات، واستخدام الأدوات (Tool Calling) مع استشهادات دقيقة وموثوقة.
معمارية استرجاع ثورية تحفظ تفاعل الرموز الفردية عبر تمثيلات متجهية متعددة مع ضغط ذكي يقلل البصمة التخزينية بنسبة 6x.
نموذج رؤية ولغة VLM مضغوط (580M) مخصص لقراءة كافة أنواع النصوص والرموز والجداول الرياضية والموسيقية وتنسيقات المستندات المعقدة.
نموذج كشف بصري يتعرف على حدود الجداول وهيكل الصفوف والأعمدة والخلايا المدمجة.
نموذج بصري عصبي من Meta AI يحول صفحات الـ PDF الأكاديمية والرموز الرياضية المعقدة مباشرة إلى نص Markdown منسق.
نموذج رؤية متعدد الوسائط قادر على قراءة وفهم المستندات العربية الممسوحة ضوئياً والمخططات البيانية بدقة عالية ومعدل دقة متفوق.
2 إدخالًا
الورقة التأسيسية لمنهجية RAG التي جمعت بين النماذج التوليدية وأنظمة استرجاع المعلومات غير المقيدة لتحديث المعرفة وتفادي الهلوسة.
مجموعة بيانات مرجعية تشمل مهام استرجاع في مجالات علمية وقانونية ومالية متعددة اللغات.
8 إدخالًا
غلاف بايثون ميسر لفهرسة صفحات المستندات والاستعلام البصري الفوري باستخدام ColPali و ColQwen.
محرك تقسيم نصوص سريع ومبسط متوافق مع رموز مختلف معالم النماذج اللغوية الحديثة.
محرك سحابي وخاص يحلل الجداول الرياضية والرسومات الهندسية ويحولها إلى Markdown مهيكل.
أداة مفتوحة المصدر عالية الدقة تحول ملفات PDF والوثائق العلمية إلى صيغة Markdown مع استخراج الجداول والمعادلات الرياضية بدقة.
الخيار الأسرع لاستخراج النصوص المدمجة رقمياً بدون حمل ثقيل لمعالجة الصور.
أداة مفتوحة المصدر (Apache-2.0) للتعرف الضوئي على النصوص وتحليل التخطيط وترتيب القراءة وتمييز الجداول عبر 90+ لغة بما فيها العربية.
تقييم حدود أداء Tesseract في الخطوط العربية المتصلة ومقارنتها بنماذج المحولات الحديثة.
معالجة وتجزئة أكثر من 20 صيغة ملف مع التعرف على العناوين والفقرات والجداول وقوائم النقاط.
2 إدخالًا
اختبار النموذج في قراءة خطوط الرقعة والنسخ واستخراج الجداول الحكومية بصيغة JSON.
قياس دقة الاسترجاع ونقاء السياق وخلو الردود من الهلوسة ومطابقتها للمصادر الموثوقة.
1 إدخالًا
كيف تضمن عدم فصل شروط العقود وأحكام اللوائح عن موادها الأساسية في قواعد RAG.
2 إدخالًا
مبادرة هندسية لبناء محركات استخلاص نصوص الوثائق العربية المعقدة والجداول والفهارس بنماذج بصرية محلية.
المنصة المرجعية العربية المعتمدة على الأدلة لهندسة الذكاء الاصطناعي، ذكاء المستندات، النماذج المحلية، والمصادر المحكمة.
1 إدخالًا
مقارنة HNSW و IVF و Flat من حيث ذاكرة الاستدعاء ودقة الاسترجاع وتكلفة التحديث في أنظمة RAG.