تطوير الذكاء الاصطناعي وتكامل LLM.
ندمج الذكاء الاصطناعي حيث يغيّر اقتصاديات المنتج: مساعدون يجيبون من بياناتكم، ووكلاء يُكملون سير عمل متعدد الخطوات، ونماذج تقيّم المخاطر أو تكشف الاحتيال، وأتمتة تزيل الخطوات اليدوية من العمليات. نعمل مع API التجارية لنماذج LLM والنماذج مفتوحة المصدر على السواء، ونقيس النتائج بمقاييس الأعمال لا بعامل الإبهار في العرض.
ناقش مشروعكالمنتجات التي نبنيها.
منتجات محددة سلّمناها أكثر من مرة، بنطاق وجداول وميزانيات يمكن التخطيط حولها.
أين يؤتي الذكاء الاصطناعي ثماره.
مساعدو دعم العملاء وتأهيل العملاء المستندون إلى وثائق المنتج. مساعدو المالية والتداول الذين يفسّرون البيانات ويصوغون إجراءات لموافقة بشرية. معالجة المستندات، ملفات KYC والفواتير والعقود، مع الاستخراج والتحقق. نماذج تنبؤية لتسرّب العملاء ومخاطر الائتمان والاحتيال. أدوات داخلية تحوّل أسئلة اللغة الطبيعية إلى استعلامات فوق بيانات الشركة. المتطلب المشترك هو الاعتمادية: التحكم في الهلوسة، والضوابط الوقائية، والتقييم، وإدارة الكلفة.
كيف نُطلق ميزات الذكاء الاصطناعي.
نبدأ بمرحلة جدوى قصيرة: مراجعة للبيانات، ومجموعة تقييم، ونموذج أولي مقابل مدخلات حقيقية. تستخدم أنظمة الإنتاج التوليد المعزز بالاسترجاع فوق مخازن متجهية وعلائقية، ومخرجات منظّمة مع تحقق، واستدعاء أدوات بصلاحيات صريحة، ونقاط إشراف بشري حيث تكون العواقب عالية. كل شيء قابل للملاحظة: الموجّهات، والرموز، وزمن الاستجابة، ودرجات الجودة، حتى تروا الكلفة والدقة لكل ميزة. تُبنى الواجهات الأمامية بـ Next.js وVercel AI SDK لتجارب البث.
عملية التسليم.
- 01
تقييم حالة الاستخدام والبيانات: القيمة، والمخاطر، والبيانات المتاحة، ومجموعة تقييم بجودة مستهدفة
- 02
نموذج أولي خلال 2–3 أسابيع مقابل مدخلات حقيقية، وقرار المتابعة أو التوقف بناء على الدقة والكلفة المقاستين
- 03
بناء الإنتاج: خطوط التوليد المعزز بالاسترجاع، والضوابط الوقائية، والمراقبة، والبدائل، والتكامل في منتجكم
- 04
تقييم مستمر، وتحديثات للموجّهات والنماذج، وضبط دقيق حين يتفوق على الموجّهات
ما نقدّمه
- 01
نماذج تعلم الآلة
- 02
معالجة اللغة الطبيعية
- 03
الرؤية الحاسوبية
- 04
التحليلات التنبؤية
- 05
روبوتات دردشة بالذكاء الاصطناعي
- 06
أتمتة العمليات
المكدس التقني
- OpenAI، وAnthropic، وGoogle، ونماذج مفتوحة المصدر (Llama، Mistral)
- Vercel AI SDK، LangChain، LlamaIndex
- pgvector، Pinecone، Qdrant
- Python، PyTorch، scikit-learn، FastAPI
- أدوات التقييم والتتبع، وإدارة الموجّهات
- Next.js، TypeScript، واجهات بث
أسئلة شائعة.
01ما الفرق بين تكامل LLM وتدريب نموذج مخصص؟
معظم المنتجات لا تحتاج تدريباً. التوليد المعزز بالاسترجاع والموجّهات الجيدة فوق نموذج تجاري أو مفتوح المصدر تحل أغلب الحالات بجزء من الكلفة. لا نضبط النماذج أو ندرّبها إلا حين يُظهر التقييم مكسباً واضحاً، مثلاً في التصنيف أو الاستخراج الخاص بمجال.
02كيف تُبقون بياناتنا خاصة عند استخدام API للذكاء الاصطناعي؟
نستخدم فئات API للمؤسسات مع ضمان عدم التدريب، ونحجب الحقول الحساسة قبل الاستدعاءات، ونُبقي التضمينات والمستندات في بنيتكم، ويمكننا نشر نماذج مفتوحة المصدر في سحابتكم أو داخل مقرّكم عند الحاجة.
03كيف تمنعون الهلوسة؟
تثبيت الإجابات في مصادر مسترجَعة مع استشهادات، وتقييد المخرجات بمخططات، وخطوات تحقق للإجراءات الحرجة، ومجموعات تقييم تُشغَّل عند كل تغيير، وبدائل واضحة إلى البشر حين تنخفض الثقة.
04كم يكلف بناء مساعد ذكاء اصطناعي؟
يكلف مساعد دعم أو منتج مستند إلى مصادر، مع قاعدة معرفة وتحليلات ومكوّن قابل للتضمين، عادة 20–40k USD للإصدار الأول، إضافة إلى استخدام النموذج الذي نساعدكم على توقعه ووضع سقف له.
05هل يمكنكم إضافة ميزات ذكاء اصطناعي إلى منتج fintech؟
نعم، وهذا من تركيباتنا الأساسية. من الأمثلة مساعد مالي يفسّر المعاملات والمحافظ، ومعالجة مستندات لتأهيل العملاء، وكشف الشذوذ في تدفقات المعاملات، كلها مع مسارات تدقيق تلائم البيئات المنظَّمة.
لديكم مشروع في الذهن؟
أرسلوا إلينا موجزاً قصيراً. خلال 24 ساعة يصلكم رد من مهندس، لا من نص مبيعات، بأسئلة ونطاق تقريبي وخطوة تالية مقترحة.