- الرئيسية
- ما بنيناه
ما بنيناه
منتجات ذكاء اصطناعي بنيناها بأنفسنا.
تصف دراسات الحالة أعمالنا للعملاء دون ذكر أسمائهم. أما هذه فثلاثة منتجات صممناها وبنيناها من البداية إلى النهاية، لترى الشاشات وميزات الذكاء الاصطناعي والتقنيات والبنية التي تقف خلفها.
- 03 منتجات
- 27 ميزة ذكاء اصطناعي
- 26 أداة في التقنيات المستخدمة
المنتج 01 · نظام CRM للمبيعات والتسويق
PulseAi CRM. نظام CRM للمبيعات والتسويق مستضاف ذاتياً مع طبقة ذكاء اصطناعي.
نظام CRM للمبيعات والتسويق مستضاف ذاتياً، مع طبقة ذكاء اصطناعي بلغة Python لصياغة الرسائل، وتقييم العملاء المحتملين وإثراء بياناتهم، وتلخيص الصفقات.
يغطي Pulse CRM دورة الإيرادات كاملة: العملاء المحتملون مع تقييم وفق بيانات الشركة والسلوك، والشرائح ومراحل دورة الحياة؛ وجهات الاتصال والشركات والصفقات على لوحة Kanban تنبّه إلى الصفقات الراكدة؛ ورسائل بريد بقوالب مع تتبع الفتح والنقر وجدولة الإرسال؛ ومنشئ مرئي لسير العمل والأتمتة مع الحملات؛ وعروض أسعار بصيغة PDF مع روابط للتوقيع الإلكتروني؛ إضافة إلى الأهداف والتقارير ولوحة أوامر وتصدير التقويم وسجلات التدقيق وأداة لاكتشاف السجلات المكررة.
وفوقه طبقة ذكاء اصطناعي تُدار بلغة Python ومصممة لتعمل حتى عند غياب النموذج: تمر كل قدرة عبر طبقة تنسيق واحدة تستدعي نموذجاً لغوياً كبيراً عند تهيئة مزود، وإلا تعود إلى قواعد حتمية، فتعمل الميزات دون مفتاح API. وتُحسب صحة الصفقات والتقييمات والملخصات من بيانات CRM، ويقتصر دور النموذج على صياغتها، ما يُبقي المخرجات مستندة إلى البيانات وقابلة للتدقيق.
- واجهة REST API بلغة Python
- واجهة React + TypeScript
- مصادقة بالرموز وصلاحيات حسب الدور
- قائمة مهام غير متزامنة
- يعمل دون مفتاح API
ميزات الذكاء الاصطناعي · ميزات قائمة وأخرى مرشّحة
- 01صياغة رسائل البريد بالذكاء الاصطناعي من الهدف والنبرة
- 02صياغة الردود من سلسلة رسائل مسجّلة
- 03إنشاء قوالب من وصف الغرض بلغة بسيطة
- 04تحسين المسودات: اختصار، توسيع، صياغة رسمية، تدقيق لغوي
- 05تقييم تنبؤي للعملاء المحتملين مع بديل قائم على القواعد
- 06إثراء بيانات العملاء المحتملين: التقنيات المستخدمة وبيانات الشركة
- 07تأهيل العملاء المحتملين بالمحادثة وتوجيههم تلقائياً
- 08ملخصات «أطلِعني» عن جهة اتصال أو شركة أو صفقة
- 09مؤشرات صحة الصفقة واحتمال الفوز
- 10فرز البريد الوارد وتصنيف ما يحتاج إلى رد
- 11إنشاء الشرائح والجماهير باللغة الطبيعية
- 12تلخيص ملاحظات الاجتماعات واقتراح الخطوات التالية
البنية، من المدخلات إلى المخرجات
- الطبقة 01 البيانات والمحفزات
- بيانات CRM: جهات الاتصال والشركات والصفقات
- الرسائل والملاحظات والأنشطة
- محفزات سير العمل
- الطبقة 02 التنسيق
- LangChain + LangGraph: رسم بياني لوكيل يحفظ الحالة
- Pydantic: مخرجات محددة النوع ومُتحقَّق منها
- Celery + Redis: مهام الإثراء والتقييم والفرز
- الطبقة 03 طبقة النموذج
- مزود النموذج: Claude أو OpenAI أو Gemini أو Ollama
- بديل حتمي: يعمل دون مفتاح API
- تضمينات pgvector: بحث دلالي واسترجاع (RAG)
- الطبقة 04 الميزات
- ذكاء البريد
- ذكاء العملاء المحتملين والصفقات
- ذكاء المعرفة
بُني باستخدام
- LangChain
- LangGraph
- FastAPI
- LangSmith
- Pydantic
- Anthropic Claude
- OpenAI
- Google Gemini
- Ollama
- Sentence-Transformers
- pgvector
- Celery
- Redis
- scikit-learn
- PostgreSQL
- React
المنتج 02 · وكيل معالجة الفواتير
Invoice Agent. وكيل لمعالجة الفواتير بالذكاء الاصطناعي.
أتمتة للفواتير تحوّل رسائل البريد الواردة إلى معاملات تجارية مُتحقَّق منها، عبر التعرف الضوئي على النصوص (OCR) والاستخراج بالذكاء الاصطناعي والتكامل مع سير العمل.
يراقب الوكيل صندوق بريد Gmail أو Outlook، ويتعرّف على مرفقات الفواتير، ويستخرج بياناتها بالتعرف الضوئي ونموذج لغوي كبير، ويتحقق من كل فاتورة وفق قواعد قابلة للضبط، ثم يرفع الفواتير المعتمدة إلى نظام ERP أو النظام المحاسبي عبر واجهته البرمجية. وتذهب الاستثناءات إلى قائمة مراجعة، وتُسجَّل كل خطوة.
بُني خدمةً بلغة Python باستخدام FastAPI وPostgreSQL، مع لوحة React للمراقبة وإدارة القواعد، وAWS Textract أو Tesseract للتعرف الضوئي، ونماذج OpenAI GPT للاستخراج، ويُنشر عبر Docker.
- صناديق بريد Gmail وOutlook وIMAP
- تعرّف ضوئي + استخراج بنموذج لغوي
- قواعد تحقق قابلة للضبط
- رفع إلى ERP والأنظمة المحاسبية
- سجلات تدقيق
ميزات الذكاء الاصطناعي
- 01مراقبة صندوق البريد: Gmail وOutlook وIMAP
- 02اكتشاف الفواتير واستخراجها من المرفقات
- 03معالجة البيانات بالتعرف الضوئي والذكاء الاصطناعي
- 04قواعد تحقق قابلة للضبط
- 05سير عمل آلي للاعتماد
- 06تكامل عبر واجهات برمجية مع أنظمة ERP والمحاسبة
- 07معالجة الأخطاء والإشعارات
- 08سجلات التدقيق والتتبع
البنية، من المدخلات إلى المخرجات
- الطبقة 01 صندوق البريد
- Gmail API
- Outlook API
- IMAP
- الطبقة 02 الاكتشاف والاستخراج
- اكتشاف مرفقات الفواتير
- التعرف الضوئي: AWS Textract أو Tesseract
- استخراج الحقول بنموذج لغوي
- الطبقة 03 التحقق والاعتماد
- قواعد تحقق قابلة للضبط
- سير عمل الاعتماد
- قائمة الاستثناءات والأخطاء والإشعارات
- الطبقة 04 التسليم والتدقيق
- الرفع إلى ERP أو النظام المحاسبي عبر API
- سجلات التدقيق والتتبع
- لوحة مراقبة
نتائج مُبلَّغ عنها
- خفض المعالجة اليدوية للفواتير بنسبة تصل إلى 90%
- دقة وامتثال أفضل
- دورات أسرع لاعتماد الفواتير ومعالجتها
- تكامل سلس مع أنظمة ERP والمحاسبة
- مراقبة وتقارير فورية
- يتوسع مع ازدياد حجم الفواتير
كما وردت لهذا التشغيل في ملف أعمالنا؛ ليست دراسة حالة منشورة.
بُني باستخدام
- Python
- FastAPI
- OpenAI GPT
- AWS Textract
- Tesseract OCR
- PostgreSQL
- React
- IMAP
- Gmail API
- Outlook API
- Docker
الخدمات التي يقوم عليها
المنتج 03 · منصة SaaS لاختصار الروابط
HTTTP.IN. منصة SaaS لاختصار الروابط مع طبقة ذكاء اصطناعي، تعمل على htttp.in.
اختصر الروابط، وأنشئ رموز QR وصفحات تعريفية، وتتبّع كل نقرة بتحليلات فورية، مع طبقة ذكاء اصطناعي فوقها.
زيارة htttp.inHTTTP.IN منصة SaaS متكاملة لاختصار الروابط مستضافة ذاتياً: أسماء مستعارة مخصصة، وانتهاء الصلاحية بتاريخ أو بعدد نقرات، واستيراد جماعي من CSV مع فحص Safe Browsing، ورموز QR بتصاميم مخصصة، وصفحات تعريفية للروابط، ومشاركة الأسرار لمرة واحدة بتشفير AES-256، وتحليلات للنقرات حسب الدولة والمدينة والجهاز والمتصفح والمصدر، إضافة إلى الاستهداف الجغرافي وحسب الجهاز، واختبارات A/B، وتدوير الروابط، ووحدات بكسل إعادة الاستهداف.
الواجهة الخلفية مبنية على FastAPI فوق PostgreSQL مع pgvector، مع Celery وRedis للمهام الخلفية؛ والواجهة الأمامية React مع TypeScript؛ والفوترة عبر Stripe، وتسجيل الدخول عبر JWT وOAuth2 مع رموز تحقق ثنائية. وهي متعددة المستأجرين مع فرق وأدوار ونطاقات مخصصة، وتُنشر عبر Docker Compose.
- تعمل الآن على htttp.in
- متعددة المستأجرين: فرق وأدوار ونطاقات مخصصة
- فوترة عبر Stripe
- نشر عبر Docker Compose
ميزات الذكاء الاصطناعي
- 01كشف التصيد والبرمجيات الخبيثة بالذكاء الاصطناعي في كل رابط جديد
- 02اقتراحات ذكية للأسماء المستعارة من صفحة الوجهة
- 03محادثة تحليلات باللغة الطبيعية: «لماذا ارتفعت النقرات؟»
- 04تنبؤ بالنقرات وكشف الشذوذ في حركة الزيارات
- 05صفحات تعريفية وتصاميم QR تُنشأ من وصف نصي
- 06ملخص أداء أسبوعي مكتوب بلغة بسيطة
- 07إنشاء الروابط باللغة الطبيعية: «اختصر X وأنهِ صلاحيته يوم الجمعة»
البنية، من المدخلات إلى المخرجات
- الطبقة 01 الواجهة الخلفية والبيانات والأحداث
- واجهة FastAPI الخلفية: تستقبل أحداث الروابط
- PostgreSQL + pgvector: البيانات والتضمينات
- Redis + Celery: قائمة مهام غير متزامنة
- الطبقة 02 تنسيق الذكاء الاصطناعي
- LangGraph: وكلاء يحفظون الحالة
- LangChain: الأدوات والاسترجاع (RAG)
- Claude API والتضمينات: الاستدلال والتصنيف والبحث المتجهي
- الطبقة 03 ميزات الذكاء الاصطناعي
- فاحص التهديدات
- أسماء مستعارة ذكية
- محادثة التحليلات
- التنبؤ بالنقرات
- استوديو الصفحات التعريفية وQR
بُني باستخدام
- FastAPI
- PostgreSQL
- pgvector
- Celery
- Redis
- LangChain
- LangGraph
- LangSmith
- Anthropic Claude
- Pydantic
- scikit-learn
- XGBoost
- React
- Stripe
- Docker
ما ينتقل إلى مشروعك
الفريق نفسه يبني مشروعك. أربع عادات من هذه المنتجات نطبّقها في أعمال العملاء.
الحقائق أولاً، ثم النموذج
في PulseAi CRM تُحسب التقييمات وصحة الصفقات والملخصات من بيانات CRM، ويقتصر دور النموذج على شرحها، فيمكن تتبّع كل إجابة إلى سجل.
أي نموذج، أو بلا نموذج
تستدعي طبقة تنسيق واحدة Claude أو OpenAI أو Gemini أو نموذجاً محلياً عبر Ollama، وتعود إلى قواعد حتمية عند عدم تهيئة أي مزود.
الإنسان يعتمد ما يهم
يتحقق وكيل الفواتير من كل فاتورة وفق القواعد التي تضعها، ويرسل الاستثناءات إلى قائمة مراجعة، ويسجّل كل خطوة قبل أن يصل أي شيء إلى نظام ERP.
مبني للتشغيل، لا للعرض
قوائم مهام خلفية، ولوحات مراقبة، وصلاحيات حسب الدور، ونشر عبر Docker، ومنتج يعمل الآن منصةَ SaaS متعددة المستأجرين على htttp.in.
هل تريد أن نبني لك شيئاً مماثلاً؟
أخبرنا بسير العمل الذي تريد أتمتته والبيانات المتوفرة لديك، ونقترح مشروعاً تجريبياً بهدف واضح وعرض سعر ثابت لنطاق محدد.