( الذكاء الاصطناعي )
تكاملة LLM تصل فعلاً إلى الإنتاج
نربط نماذج اللغة الكبيرة بمنتجكم — لا كعرض توضيحي بل كميزة إنتاج. كل قرار يُتّخذ على أساس الموثوقية والتكلفة والسرعة.
سواء احتجتم إلى تدفّق RAG أو نموذج مضبوط خصيصاً أو منظومة وكلاء متعدّدين، نتولّى التعقيد لتبقى فرقكم مركّزة على المنتج.
ذكاء اصطناعي يناسب
سير عملكم
ندمج نماذج اللغة الكبيرة في منتجاتكم وعملياتكم القائمة — لا كحيلة تسويقية، بل كمضاعف قدرة لفريقكم.
من أتمتة الدعم إلى البحث الداخلي في المعرفة، تُصمَّم كل تكاملة للموثوقية وكفاءة التكلفة وعائد قابل للقياس.
قدرات التكامل
تدفّقات RAG
توليد معزَّز بالاسترجاع مبنيّ على قاعدة معرفتكم. بحث متجهي وتدفّقات embeddings وإسناد للمصدر — أجوبة دقيقة يمكن التحقّق منها.
Function calling
نماذج LLM تستدعي واجهات API وتستعلم قواعد البيانات وتُطلق سير العمل بحسب نيّة المستخدم. نبني طبقة الأدوات لتعمل بأمان وموثوقية على أي حجم.
Fine-tuning والتقييم
ضبط خاص بقطاعكم مع خطوط تقييم آلي. كل تغيير في prompt أو نموذج يُختبر على الدقّة وزمن الاستجابة والتكلفة.
نتائج
التكامل
تكاملاتنا مع LLM تخرج أسرع وتكلّف أقلّ من البناء الداخلي. موثوقية إنتاج حقيقية وزمن استجابة دون 200 مللي ثانية مهما اتّسع الحجم.
كل نشر يُراقَب على الدقّة والتكلفة والأداء — فيكون العائد واضحاً من اليوم الأول.
حلّ 38% من الاستفسارات دون تدخّل بشري
وكيل RAG مبني على مركز المساعدة وسجلّ التذاكر. الأجوبة تستشهد بمصادرها، وتصعّد إلى البشر عند انخفاض اليقين، ويتعلّم من كلّ محادثة محلولة.
بحث داخلي يشتغل أخيراً
تمثيلات embeddings عبر Notion وDrive وSlack مع مراعاة الصلاحيات. الموظفون الجدد يندمجون في أيام لأنّ الأجوبة تصل في ثوانٍ لا أيام.
Function calling تصل إلى الإنتاج
النموذج يُطلق واجهات API حقيقية — استردادات، استعلامات، تعديلات حسابات — خلف طبقة guardrails مع مجموعات تقييم وتدخّل بشري على كل شيء قابل للتراجع.
توجيه يسدّد الفاتورة
نموذج صغير يتولّى 80% السهلة، ونموذج متقدّم يلتقط الباقي. هبط إنفاق الرموز بنسبة 47% دون أي تراجع في جودة الاستجابة.
من الهندسة
إلى الإنتاج
مسار منظّم من اختيار النموذج إلى النشر الحيّ. نتولّى تعقيد هندسة الـ prompt وتدفّقات RAG والتصليب الإنتاجي.
كل خطوة تحمل مقاييس تقييم — تعرفون بالضبط كيف يعمل النظام قبل أن يصل إلى مستخدميكم.
اختيار حالة استخدام واحدة
نحدّد سير عمل يستحقّ الأتمتة، ونكتب مقياس النجاح، ونتفق على ميزانية الرموز وزمن الاستجابة ونسبة الخطأ المقبولة — قبل أي سطر كود.
الـ Prompts والاسترجاع والأدوات
قوالب prompts تحت version control، واسترجاع مضبوط على مجموعة موسومة، وطبقة أدوات بمخطّطات صارمة. كل تغيير يمرّ عبر حزام تقييم.
تقييمات offline وonline
مجموعات ذهبية، LLM-as-judge للحالات الدقيقة، ولوحات تراقب حركة المستخدمين الحيّة. نرصد الانحدارات قبل أن يلاحظها المستخدمون.
إطلاق خلف kill switch
نشر تدريجي على 5% من الحركة، وتراجع تلقائي عند أي اختراق لـ guardrails، وrunbook يستطيع مناوبكم اتّباعه الساعة الثانية صباحاً بلا سياق.
تسعير شفّاف
أسعار ثابتة للنطاقات المحدّدة، ومقابل الوقت والجهد للأعمال المستمرّة. لا رسوم خفيّة ولا فواتير مُفاجِئة — كل ارتباط يبدأ بنطاقٍ وميزانيةٍ واضحَين.
سواء أردتم MVP من أسبوعين أو فريقَ منتجٍ كاملاً لعام — نُوائم حجم الالتزام مع مرحلتكم وميزانيتكم وطموحكم.
حسب مشروعك
دمج LLM في منتجكم
هندسة Prompt · طبقة API · تحسين التكلفة · Guardrails
