NEWהדור הבא של RAG — הליבה החושבת מאחורי ה-AI שלכם

Welcome to a new ERA.

Evolving Reasoning Architecture

RAG שולף מידע. ERA חושבת עליו.

ERA היא מוח ארגוני מקומי שלומד איך לעבוד עם הידע שלכם — מסמכים, שרטוטים, מערכות ורשומות — זוכר את מה שלמד, ומחזיר תשובות מאומתות עם מקור, גרסה ועקבות. רוצים AI גנרטיבי? ERA מזינה כל LLM בניתוח מאומת במקום בקטעי טקסט אקראיים. הכל על שרת בתוך הארגון.

  1. המידע שלכםמסמכים · שרטוטים · ERP · מיילים
  2. ERA Brainלומדת · מסיקה · מאמתת
  3. כל LLM ו-AIצ׳אט · סוכנים · אפליקציות

הפער

הארגון שלכם כבר יודע את התשובה.
הוא פשוט לא מצליח למצוא אותה.

שנים של ידע הצטברו בתיקיות, במערכות ובראשים של אנשים. כלי חיפוש מחזירים קבצים, וצ׳אטבוטים מבוססי RAG מחזירים ניסוח משכנע — אבל לא בהכרח אמת.

01

ידע מפוזר

מסמכים, שרטוטים, ERP, מיילים ותיקיות משותפות — כל אחד במקום אחר, ולאף אחד אין את התמונה המלאה.

02

חיפוש מחזיר קבצים, לא תשובות

מנוע חיפוש מוצא מילים. הוא לא מבין שגרסה D החליפה את C, או שהספק השתנה באמצע הפרויקט.

03

RAG שמנחש

RAG רגיל חותך מסמכים לקטעים ומבקש ממודל שפה להשלים את התמונה. בלי גרסאות, בלי קשרים, בלי ראיות — והתשובה נשמעת בטוחה גם כשהיא שגויה.

04

כל שאלה מתחילה מאפס

מודל שפה לא זוכר מה עבד אתמול. כל פנייה היא ניחוש חדש, והניסיון של הארגון — מה נבדק ומה הצליח — לא נצבר בשום מקום.

אותו מסמך. שתי דרכים.

RAG רגיל

  1. חותך לקטעים
  2. שולף לפי דמיון
  3. המודל משלים את החסר

תשובה משכנעת. נכונה?

ERA

  1. מבנה, גרסאות וקשרים
  2. הליך נלמד ומאומת
  3. בדיקה מול המקור

תשובה מאומתתמקורגרסהעקבות

למה ERA היא ה-RAG החדש

אותה שאלה, שלוש גישות. ההבדל הוא לא בניסוח — הוא במה שקורה לפני שהתשובה נכתבת.

קריטריוןחיפוש ארגוניRAG + LLMERA
מה מקבליםרשימת קבציםטקסט שנוצר מקטעיםתשובה מאומתת עם מקור, גרסה ועקבות
גרסאות ושינוייםחלקילא מובחניםמנוהלים — גרסה חדשה מחליפה, ההיסטוריה נשמרת
קשרים בין מערכותאיןדמיון טקסטואלי בלבדישויות וקשרים, עקיבות לאחור והשפעה קדימה
למידה לאורך זמןאיןאין — כל שאלה מאפסיכולות וניסיון מאומתים נשמרים ומופעלים שוב
כשאין ראיותאין תוצאותעלול להמציא תשובהנשאר ״לא ידוע״ — בגלוי
תלות במודל שפהאיןמלאההליבה עובדת בלי LLM; LLM — כשרוצים
איפה המידעאצלכםלרוב בענןבתוך הרשת שלכם בלבד

איך זה עובד

שלושה שלבים. אבולוציה אחת.

השם ERA הוא לא רק עידן חדש — הוא תיאור מדויק של מה שקורה לידע שלכם.

  1. Evolving מנתונים למבנה

    ERA מתחברת למקורות הקיימים וקולטת מסמכים, מיילים, טבלאות, רשומות, מודלים ושרטוטים. לכל פריט נשמרים מקור, גרסה והרשאות, ומהם נבנים ישויות, אירועים וקשרים. ERA גם מראה בגלוי מה נקלט, מה חסר ומה לא עודכן.

  2. Reasoning ממבנה להבנה

    שני מנועי למידה עובדים יחד: האחד לומד איך לבצע משימה — הליך שנבדק על דוגמאות, נשמר ומופעל שוב על מידע חדש. השני לומד מתוך תוצאות מאומתות איזו דרך פעולה מועילה בכל הקשר. כל תוצאה עוברת אימות נפרד מול המקור וההרשאות העדכניות.

  3. Architecture מהבנה לאינטליגנציה ארגונית

    ליבה קבועה וסגורה, ועליה מודולים, כלים וחיבורי LLM שמתחברים בחוזים מוגדרים. מוסיפים יכולות, תחומים ומכונות — בלי להתחיל מחדש את ארגון הידע. ככל שהארגון עובד, ERA צוברת יכולות וניסיון.

הפלטפורמה

ליבה אחת שחושבת.
כל השאר מתחבר אליה.

בלב הפלטפורמה נמצאת ERA Brain — ליבה סגורה שנמסרת כקופסה שחורה, עם כל הקוד והטכנולוגיה בפנים. סביבה מתחברים מקורות המידע, המודולים וה-LLM לבחירתכם — שמותאמים ומפותחים יחד עם המוצר.

  • מסמכים ומיילים
  • שרטוטים ומודלי CAD
  • ERP · PLM · PDM
  • איכות, רכש וייצור
  • טבלאות ומסדי נתונים
ERA Brainליבה סגורה · רצה מקומית
  • מנוע יכולותלומד איך לבצע משימה — ושומר את ההליך
  • מנוע ניסיוןלומד איזו דרך פעולה עובדת, מתוצאות מאומתות
  • אינדקס ידע והקשרמקורות, גרסאות, ישויות וקשרים
  • אימות והרשאותכל תוצאה נבדקת מול המקור ומי שמורשה לראות

הליבה פועלת ללא מודל שפה. LLM הוא בחירה — לא תלות.

  • כל LLM — מקומי או חיצוני
  • סוכנים ואוטומציות
  • ידע, CAD, תובנות ואיכות
  • צ׳אט, API ואינטגרציות

מסלול ראיות לכל תשובה

ערך או קשר — יחד עם המקור, הגרסה והעקבות שהובילו אליו. קודם בודקים, ואז סומכים.

עקיבות לאחור, השפעה קדימה

מאילו מסמכים, גרסאות ובדיקות הגענו למסקנה? ואם החומר או השרטוט ישתנו — מה תלוי בהם?

לומדת פעם אחת, עובדת שוב ושוב

הליך שנלמד ואושר נשמר גם אחרי הפעלה מחדש, ומופעל על רשומות חדשות — בלי לייצר את התשובה מאפס בכל פעם.

ניסיון שמכוון את הדרך

ERA לומדת מתוצאות מאומתות איזו דרך פעולה מועילה בכל הקשר — ונעשית מדויקת ויעילה יותר עם השימוש.

כנה לגבי מה שלא ידוע

ERA מבחינה בין עובדה, כלל, השערה ונתון חסר. אין ראיה? התשובה נשארת ״לא ידוע״ — ולא ניחוש.

AI שמדבר בשפה שלכם

שואלים בעברית או באנגלית דרך ה-LLM שבחרתם — כש-ERA מספקת לו את הניתוח, ההקשר והראיות.

תוספות ופיתוח

הליבה נמסרת סגורה.
ההתאמות נבנות סביבכם.

כל תוספת, התאמה ופיתוח נמכרים יחד עם המוצר — לפי המערכות, התחומים והיעדים של הארגון שלכם.

+01

חיבורי מערכות

חיבור למערכות המקור שלכם — ERP, PLM/PDM, ניהול מסמכים, דוא״ל ועוד — עם שמירת זהות המקור, הגרסה וההרשאות.

+02

חיבור LLM-ים נוספים

מודלי שפה מקומיים או חיצוניים מאושרים שחושבים יחד עם ERA ומתוך הניתוח שלה — לתשובות, סיכומים ותובנות עשירים יותר.

+03

מודולים ייעודיים

הנדסה ו-CAD, חקירות, תובנות ו-BI, איכות ורכש — מודולים חתומים שמותקנים, מתעדכנים ומוסרים בלי לגעת בליבה.

+04

סוכנים ותהליכים

סוכני AI שמכינים דוחות, ממלאים טפסים ומפעילים תהליכים על בסיס הניתוח של ERA — באישור אנושי.

+05

ממשקים ואינטגרציה

צ׳אט ארגוני, עוזר בתוך האפליקציות שלכם, API ודוחות — חוויה שמותאמת לכל צוות.

+06

הרחבת כוח מחשוב

מכונות ועובדים נוספים למשימות מוגדרות, ללמידה או לעיבוד — כשהארגון והידע גדלים.

צריכים פתרון RAG + LLM קלאסי? נספק גם אותו — על אותו שרת, עם אותה שליטה.

מתחברת למה שכבר יש לכם

  • תיקיות משותפות
  • ניהול מסמכים
  • ERP
  • PLM
  • PDM
  • CRM
  • ארכיוני דוא״ל
  • מסדי נתונים
  • ויקי ופורטלים
  • מערכות קריאות
  • נתוני CAD
  • גיליונות

ERA בפעולה

שאלה אחת. כל ההקשר.

במקום לפתוח חמש מערכות ולשלוח שלושה מיילים — שואלים פעם אחת, וממשיכים באותה שיחה. בחרו תרחיש: הנושאים לקוחים משיחות עבודה הנדסיות אמיתיות, בלי פרטים מזהים.

ERAדוגמה להמחשה

נמדד, לא הובטח

מספרים מהדגמה אמיתית.

  • 738/738

    ערכי תאים בטבלאות תאמו את המקור

  • 144/144

    שאלות שדה ויחידה נענו נכון, בעברית ובאנגלית

  • 103 ms

    חציון זמן תשובה לשאלת שדה (API מקומי)

  • 0

    קריאות ל-LLM במסלול שנמדד — הליבה עובדת גם בלי מודל שפה

נמדד בהדגמה מקומית על 18 דוחות בדיקה אמיתיים מתוך חומרי יצרן ציבוריים. התוצאות מתייחסות למדגם ולתנאים שנבדקו; בכל POC מודדים מחדש — על המידע שלכם.

שימושים

לכל צוות שהידע הוא כלי העבודה שלו.

ממחזרים ידע תכנוני במקום להמציא אותו מחדש.

  • האם כבר תכננו חלק דומה, ומה למדנו ממנו?
  • אילו מכלולים יושפעו אם נחליף את החומר הזה?
  • מה ההבדל בין שתי הגרסאות האחרונות של השרטוט?

פריסה

השרת שלכם. הנתונים שלכם.
הכללים שלכם.

ERA אינה שירות ענן. היא מגיעה כשרת ייעודי שמותקן בתוך הרשת הארגונית, ואתם בוחרים את תצורת החומרה לפי ההיקף והביצועים הנדרשים. אנחנו מתקינים, מחברים ומלווים.

ERA Server בארגון

שרת ייעודי בחדר השרתים שלכם, בתצורה שבחרתם. הנתונים והליבה לא יוצאים מהארגון.

ה-LLM שלכם, לבחירתכם

מודל שפה מקומי על אותו שרת, או מודל חיצוני מאושר דרך שער מבוקר. ERA Brain נשארת תמיד בתוך הארגון.

סביבה מנותקת

לארגונים עם דרישות אבטחה מחמירות: פעולה מלאה ללא חיבור לאינטרנט, עם מודלים מקומיים.

גדלה יחד איתכם. מוסיפים יכולות, מודולים ומכונות על אותה תשתית — בלי להתחיל מחדש ובלי להעביר את הידע לשום מקום.

אמון

בינה שאפשר לסמוך עליה.
כי אפשר לבדוק אותה.

  • ההרשאות שלכם נשמרות

    משתמש מקבל תשובות רק ממה שמותר לו לראות במערכות המקור.

  • מקור לכל טענה

    אין תשובות מהאוויר. כל משפט מתועד עד המסמך והגרסה.

  • תיעוד ובקרה

    מי שאל, מה נענה ועל סמך מה — הכל מתועד ונגיש לבקרה.

  • אדם בלולאה

    פעולות רגישות ממתינות לאישור. ERA מציעה — אתם מחליטים.

  • הנתונים נשארים בבית

    המידע נשאר ברשת שלכם ואינו משמש לאימון מודלים חיצוניים.

שאלות נפוצות

כל מה שרציתם לשאול.

מה זה ERA בעצם?

ERA היא ליבת אינטליגנציה ארגונית מקומית. היא קולטת את מקורות הידע של הארגון, בונה מהם מבנה של ישויות, גרסאות וקשרים, לומדת ושומרת דרכי עבודה, ומחזירה תשובות מאומתות עם מקורות — על שרת שמותקן אצלכם.

במה ERA שונה מ-RAG או מ-ChatGPT?

RAG שולף קטעי טקסט ומבקש ממודל שפה לנסח מהם תשובה — בכל פעם מחדש. ERA בונה ידע עם מקורות, גרסאות וקשרים, לומדת הליכים ודרכי פעולה ושומרת אותם, ומאמתת כל תוצאה. מודל שפה יכול לשבת מעליה — ולקבל ניתוח מאומת במקום ניחוש.

האם צריך LLM כדי להשתמש ב-ERA?

לא. ליבת ERA פועלת מקומית וללא מודל שפה. LLM הוא תוספת: הוא מאפשר שיחה חופשית, ניסוח וסיכום — וכשמחברים אותו, הוא חושב מתוך הניתוח של ERA.

מה בעצם קונים?

את ERA Brain — ליבה סגורה שנמסרת כקופסה שחורה, כשהקוד והטכנולוגיה נשארים בתוכה — על שרת בתצורה שבחרתם. סביב הליבה נמכרים התוספות, ההתאמות והפיתוח: חיבורי מערכות, מודולים, סוכנים, ממשקים וחיבור LLM-ים נוספים.

האם המידע שלנו יוצא מהארגון?

לא. ERA אינה שירות ענן — היא מותקנת על שרת ייעודי ברשת שלכם. אפשר לעבוד גם בסביבה מנותקת לחלוטין. אם תבחרו לחבר מודל שפה חיצוני, זה נעשה דרך שער מבוקר ולפי המדיניות שלכם.

איזו חומרה צריך?

אתם בוחרים את תצורת השרת לפי מספר המשתמשים, היקף הידע והביצועים הרצויים. נלווה אתכם בבחירת התצורה, ובהמשך אפשר להוסיף מכונות למשימות מוגדרות.

לאילו מערכות ERA מתחברת?

תיקיות משותפות, ניהול מסמכים, ERP, PLM/PDM, CRM, ארכיוני דוא״ל, מסדי נתונים ועוד. חיבורים הם חלק מהתוספות שנבנות לכל ארגון — ונשמרים בהם זהות המקור, הגרסה וההרשאות.

האם ERA עובדת בעברית?

כן. אפשר לעבוד בעברית או באנגלית, גם על מסמכים בשפות מעורבות, ולקבל תשובה בשפה שבחרתם.

כמה זמן לוקח להתחיל?

מתחילים ב-POC ממוקד על תחום ידע אחד, כך שרואים ערך על שאלות אמיתיות כבר בשלב מוקדם — לפני שמחליטים על פריסה רחבה.

מה קורה כשהמידע משתנה?

ERA מזהה גרסאות, כפילויות ושינויי הרשאות. גרסה חדשה מחליפה את הקודמת בתשובות, תוצאות שהתיישנו מסומנות, וההיסטוריה נשמרת למי שצריך אותה.

איך מתחילים

מתחילים ממוקד. מתפתחים מהר.

  1. 01

    אבחון

    מזהים יחד תחום ידע אחד עם ערך ברור: מי שואל, מה שואלים, ואיפה הידע יושב היום.

  2. 02

    POC ממוקד

    מחברים את המקורות של התחום שנבחר ובודקים את ERA על שאלות אמיתיות של המשתמשים שלכם.

  3. 03

    פריסה

    התקנת ERA Server ברשת שלכם, חיבור מערכות נוספות, הגדרת הרשאות והדרכת צוותים.

  4. 04

    אבולוציה

    תחומי ידע נוספים, סוכנים ואוטומציות. ERA גדלה יחד עם הארגון.

בואו נתחיל

העידן הבא של הידע שלכם
מתחיל בשיחה.

ספרו לנו על הארגון ועל הידע שהכי קשה למצוא אצלכם היום. נחזור אליכם לתיאום הדגמה.

או כתבו לנו: info@techub.co.il

מה מעניין אתכם?