تصور کنید یک قبض بیمارستان یا اخطاریه بانکی دریافت کرده‌اید که به‌دلیل اصطلاحات حقوقی پیچیده، حتی با تسلط به زبان، معنای آن را نمی‌فهمید. Samajh برای پر کردن این شکاف دسترسی طراحی شده است تا اوراق رسمی و دشوار را به خلاصه‌های ساده و کاربردی به زبان انتخابی کاربر تبدیل کند.
اسناد رسمی اغلب مهلت‌های حیاتی یا مبالغ پرداخت را در لایه‌های متراکم متون حقوقی پنهان می‌کنند. طبق گزارشی که در ۲ اکتبر ۲۰۲۶ در وب‌سایت dev.to منتشر شد، Samajh وابستگی کاربران به واسطه‌ها را از بین می‌برد. این ابزار بر پنج پرسش کلیدی تمرکز دارد: سند چیست، مفهوم کلی آن چیست، چه اقداماتی با چه مهلتی لازم است، اعداد حیاتی کدام‌اند و چه ابهامات احتمالی وجود دارد. این رویکرد نشان می‌دهد که تفاوت بنیادینی میان درک عمیق اسناد و پردازش ساده‌ی داده‌ها وجود دارد تا استخراج اطلاعات به معنای اتوماسیون کورکورانه نباشد.
همان‌طور که در تحلیل‌های قبلی ما درباره‌ی امنیت مدل‌های زبانی اشاره کردیم، اعتماد کورکورانه به خروجی مدل‌ها خطرناک است. به همین دلیل، این سامانه یک خط لوله اعتبارسنجی سخت‌گیرانه را اجرا می‌کند. به‌جای اعتماد به خلاصه‌های روان اما احتمالاً غلط، Samajh از منطق «ادعا $\rightarrow$ نقل‌قول از منبع $\rightarrow$ تأیید» پیروی می‌کند. اگر سیستم نتواند یک ادعا را با متن استخراج‌شده تطبیق دهد، آن را نامطمئن علامت‌گذاری کرده یا به‌طور کامل حذف می‌کند.
قابلیت‌های فنی
- فرمت‌های ورودی: پشتیبانی از متن ساده، .txt، .md، .csv، PDF و تصاویر (بسته به مدل هوش مصنوعی).
- پشتیبانی زبانی: قابلیت اجرا در زبان‌های مختلف از جمله انگلیسی و تلوگو. برای دستیابی به چنین دقتی در زبان‌های مختلف، استفاده از مدل‌های مسیریاب‌محور به‌جای ترجمه ساده ضروری است تا تعادلی میان دقت و تأخیر ایجاد شود.
- طراحی حریم خصوصی: حذف عمدی حساب‌های کاربری، داشبوردها یا تاریخچه اسناد برای اولویت دادن به درک سریع به‌جای جمع‌آوری داده.
این رویکرد، هدف هوش مصنوعی زاینده (Generative AI) — که شبیه نویسنده‌ای است که بر اساس الگوهای آماری متن می‌سازد — را از «با اعتمادبه‌نفس به نظر رسیدن» به «قابلیت بررسی بودن» تغییر می‌دهد. با مبنی‌سازی (Grounding) — یعنی زنجیر کردن هر پاسخ به یک سند واقعی، مثل ارجاع دادن یک محقق به پاورقی کتاب — هر توضیح به یک نقل‌قول متصل می‌شود تا ریسک توهم (Hallucination) در زمینه‌های حساس مالی و حقوقی به حداقل برسد.
برای کاربر عادی، این یعنی هوش مصنوعی به‌جای یک مقام تصمیم‌گیرِ مبهم، مانند یک مترجم شفاف عمل می‌کند. این قابلیت به افرادی که با بروکراسی اداری آشنا نیستند یا زبان مادری‌شان متفاوت است کمک می‌کند تا بدون ترس از دست دادن جزئیات حیاتی، امور خود را مدیریت کنند.
گام بعدی شما
- اگر توسعه‌دهنده هستید، منطق «نرمال‌سازی و بازیابی خروجی» پیش از مبنی‌سازی را در پروژه‌های خود پیاده کنید.
- برای کاهش نرخ خطا در سیستم‌های RAG، لایه‌ای برای تطبیق مستقیم ادعا با نقل‌قول (Claim-to-Quote) اضافه کنید.
- در طراحی ابزارهای کاربردی، حریم خصوصی را با حذف تاریخچه داده‌ها (Stateless Design) ارتقا دهید.
اما چالش اصلی در این مسیر، مدیریت توکن‌ها در اسناد بسیار حجیم است — به تحلیل ما درباره‌ی پنجره‌های متنی گسترده مراجعه کنید.
گفتگو