تطبيقات النماذج اللغوية
مساعدون ومساعِدات إنتاجية ومزايا توليد مبنية على واجهات Anthropic وOpenAI، مع إدارة إصدارات للتعليمات وبث مباشر ومخرجات منظّمة.
تطوير الذكاء الاصطناعي
شركة تطوير حلول الذكاء الاصطناعي
أغلب مشاريع الذكاء الاصطناعي تتعثر في الأجزاء التي ليست النموذج: جودة الاسترجاع، وإطار التقييم، وتكلفة الطلب عند الحجم الحقيقي، وماذا يفعل المنتج حين تكون الإجابة خاطئة. نحن نبني مزايا ذكاء اصطناعي تصمد أمام هذه الأسئلة، ونقول لك بصراحة حين لا تحتاج المشكلة إلى نموذج أصلًا.
ما الذي تشمله الخدمة
التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)
استيعاب المستندات وتقسيمها وتوليد التمثيلات والبحث الدلالي عبر pgvector، مع قياس جودة الاسترجاع بدل افتراضها.
معالجة المستندات والصوت
مسارات استخراج وتصنيف وتلخيص للعقود والفواتير والتذاكر والتسجيلات، مع خطوة مراجعة بشرية حيث تكون الدقة حرجة.
ذكاء اصطناعي داخل منتجك الحالي
إضافة مَيزة ذكاء اصطناعي إلى منتج تشغّله بالفعل، بنطاق يسمح بإطلاقها خلف مفتاح تشغيل وقياسها مقابل النسخة الخالية منها.
التقييم وضبط التكلفة
مجموعات تقييم، واختبارات انحدار عند تعديل التعليمات، وتخزين مؤقت، وتوجيه بين النماذج، وميزانية تكلفة لكل طلب قبل الإطلاق لا بعد أول فاتورة.
كيف نعمل
- 01
تأهيل حالة الاستخدام
نتحقق مما إذا كانت المهمة مما تجيده النماذج اللغوية فعلًا، وما مستوى الدقة الذي يجعل المنتج مفيدًا.
- 02
البيانات والاسترجاع
تقييم مصادر البيانات، وتصميم الاستيعاب والاسترجاع، وقياس ما إذا كان السياق الصحيح يُستدعى قبل ضبط التوليد.
- 03
نموذج أولي وتقييم
نموذج عامل مع مجموعة تقييم، فتصبح الجودة رقمًا يتحرك لا انطباعًا في عرض تجريبي.
- 04
التحويل للإنتاج
بث مباشر، وحدود استخدام، ومسارات بديلة، وتخزين مؤقت، ومراقبة، ومعالجة آمنة لحقن التعليمات وللبيانات الحساسة.
- 05
إطلاق مقيس
إطلاق مع قياس الاستخدام والجودة والتكلفة، وإمكانية التراجع بمفتاح واحد.
- 06
الضبط
تحسين مستمر للاسترجاع والتعليمات واختيار النموذج بناءً على مجموعة التقييم والاستخدام الحقيقي.
التقنيات التي نستخدمها هنا
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
- pgvector
- Python
- Node.js
أسئلة شائعة
- هل تدرّبون نماذج خاصة بكم؟
- نادرًا، وفقط عند وجود سبب واضح. أغلب مشكلات الأعمال تُحل بالاسترجاع الجيد وصياغة تعليمات محكمة ونموذج مستضاف قوي، أفضل مما تُحل بتدريب نموذج وصيانته. وسنقول لك ذلك حين يكون هو الحال.
- على أي نماذج تبنون؟
- أساسًا Claude من Anthropic ونماذج OpenAI، يُختار النموذج حسب المهمة ويُوجَّه بحيث تستخدم المَيزة الواحدة نموذجًا أقل تكلفة حيث تسمح الجودة. ونُبقي المزوّد خلف طبقة تجريد ليصبح التبديل تغييرًا في الإعدادات.
- كيف تمنعون الإجابات الخاطئة؟
- بتأسيس الإجابات على بياناتك عبر الاسترجاع، وتقييد المخرجات في صيغ منظّمة حيثما أمكن، والتقييم مقابل مجموعة اختبار ثابتة، وتصميم الواجهة بحيث يرى المستخدم المصادر ويستطيع تصحيح النظام.
- كم تبلغ تكلفة التشغيل؟
- تعتمد على الحجم واختيار النموذج، وهي قيد تصميمي نضعه معك قبل البناء. نقيس تكلفة كل طلب ونستخدم التخزين المؤقت والتوجيه لإبقائها داخل الميزانية.
- هل تُستخدم بياناتنا في تدريب النماذج؟
- لا. نستخدم مستويات الواجهات المؤسسية بشروط عدم الاحتفاظ بالبيانات حيثما توفرت، ونصمم المسارات بحيث تُخفى الحقول الحساسة قبل أن تغادر بنيتك.
حدّد نطاق منتجك الذكي
صِف المهمة التي تريد أتمتتها أو تعزيزها، وكيف تبدو الإجابة الجيدة. سنخبرك بصراحة هل الذكاء الاصطناعي هو الأداة المناسبة وما الذي يتطلبه.
ابدأ الحديث معنا