الرئيسية
خدماتنا
تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي

الذكاء الاصطناعي التوليدي

خدمات تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي لأعمالكم اليومية.

يكتب الذكاء الاصطناعي التوليدي ويلخّص ويجيب ويبتكر: ردود على العملاء، ومسودات أولى للتقارير، وإجابات من مكتبة السياسات، واقتراحات للكود، وصور للمنتجات. نبني هذه الأدوات للشركات، مرتبطة بمستنداتكم وأنظمتكم، مع فحوص تجعل المخرجات دقيقة بما يكفي للاعتماد عليها، ومراجعة بشرية حيث يلزم.

احجز استشارة مجانية راسلنا على واتساب

ما نبنيه

تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي. ما يتضمنه العمل.

نعمل مع النماذج المستضافة من OpenAI وAnthropic وGoogle وMistral، والنماذج مفتوحة المصدر مثل Llama التي يمكنكم استضافتها بأنفسكم. وفي معظم أدوات الأعمال يكون الاسترجاع المعزز (RAG) هو الأساس: يجد النظام المقاطع ذات الصلة في محتواكم ويجيب النموذج منها مع ذكر مصدر كل إجابة. ولأن النماذج التوليدية قد تخطئ بثقة، فالتقييم جزء من البناء: لكل مشروع مجموعة اختبار من أسئلة حقيقية بإجابات معتمدة، وضوابط لما يُسمح للنظام بقوله وفعله، وسجلات توضح ماذا أجاب ولماذا.

مساعدات معرفية بتقنية RAG

مساعدات تجيب من أدلتكم وسياساتكم وتذاكركم، وتذكر المقطع المصدر، وتصرّح بذلك عندما لا تكون الإجابة موجودة في محتواكم.

مساعدون ذكيون للموظفين

أدوات للكتابة والبحث والبرمجة داخل الأنظمة التي يستخدمها فريقكم أصلًا، من CRM إلى محرر الكود.

المعالجة الذكية للمستندات

استخراج البيانات من الفواتير والعقود والنماذج وتصنيفها والتحقق منها، مع إحالة الحقول منخفضة الثقة إلى شخص لتأكيدها.

توليد المحتوى

أوصاف المنتجات والنصوص التسويقية ورسائل البريد ومنشورات التواصل بأسلوب علامتكم، تُراجَع وتُعتمد قبل نشر أي شيء.

ربط النماذج عبر API

ربط OpenAI وGemini وClaude وLlama وMistral بأنظمة CRM وERP وإدارة المحتوى أو منتجكم السحابي عبر خدمات Python وFastAPI.

الضبط الدقيق والحوكمة

ضبط دقيق للنموذج حيث لا تكفي التعليمات وRAG، إلى جانب سياسات الاستخدام ومرشحات المحتوى وسجلات التدقيق للخصوصية والامتثال.

حالات الاستخدام

أين يُستخدم. أمثلة من العمل اليومي.

u.01

فرق خدمة العملاء والدعم

مسودات ردود وملخصات تصل خلال ثوانٍ ليعدّلها الموظف بدلًا من الكتابة من الصفر، مع مصادر توضح من أين جاءت كل إجابة.

u.02

الفرق القانونية والمالية والتشغيلية

استخراج البيانات من العقود والفواتير والنماذج والتحقق منها، مع مراجعة بشرية للحقول غير المؤكدة.

u.03

المؤسسات ذات مكتبات المستندات الكبيرة

تصبح مستندات سنوات قابلة للبحث بلغة طبيعية، فيجد الموظفون الجدد الإجابات دون مقاطعة زملائهم، ولا تظهر ملفات الموارد البشرية أو المالية إلا لمن يحق له فتحها.

u.04

شركات البرمجيات التي تضيف ميزات ذكاء اصطناعي

إضافة المسودات والإجابات والملخصات إلى تطبيقات الويب والجوال والمنتجات السحابية عبر API، داخل الشاشات التي يعمل عليها المستخدمون.

طريقة عملنا

خطوات المشروع. كل خطوة تنتهي بشيء يمكنك التحقق منه.

01
المتطلبات
نتفق على المهمة والمستخدمين ومصادر البيانات والقيود، والأسئلة التي يجب أن يجيب عنها النظام جيدًا.
02
اختيار النهج والنموذج
نختار بين التعليمات أو RAG أو الضبط الدقيق أو وكيل ذكاء اصطناعي، ونرشّح النماذج حسب جودة المخرجات والتكلفة والسرعة وأماكن الاستضافة الممكنة.
03
التصميم والبناء
تُبنى البنية ومسار الاسترجاع وقاعدة البيانات المتجهية مثل Pinecone أو Weaviate أو Chroma والتعليمات وواجهة المستخدم على دفعات قصيرة.
04
التقييم
يُقيَّم النظام على مجموعة الاختبار، ويُفحص بحثًا عن المعلومات المختلقة والإجابات غير الآمنة، ويُحسَّن حتى يبلغ المعيار المتفق عليه.
05
النشر والدعم
نطلق لمجموعة تجريبية ثم على نطاق أوسع، مع مراقبة جودة الإجابات وتكلفة كل طلب وملاحظات المستخدمين، والتحديث مع تغيّر النماذج.

الأسئلة الشائعة

أسئلة يطرحها العملاء كثيراً. إجابات مباشرة.

01كم تبلغ تكلفة مشروع ذكاء اصطناعي توليدي؟

أهم العوامل هي عدد مصادر البيانات وجودتها، وهل يكفي RAG أم يلزم الضبط الدقيق، والتكاملات، وحجم الطلبات (النماذج المستضافة تُسعَّر حسب الرموز)، وخيار الاستضافة. المساعد المركّز على مكتبة مستندات واحدة يكلّف أقل بكثير من وكيل يعمل عبر عدة أنظمة، ويقع عادةً ضمن فئة المشاريع الصغيرة بين 10,000 و50,000 دولار أمريكي. ونقدّم عرض سعر ثابتًا لنطاق محدد.

02كم يستغرق مشروع الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

عادةً من 4 إلى 16 أسبوعًا، بحسب النطاق والتكاملات ومقدار التخصيص المطلوب. يقع المشروع التجريبي على حالة استخدام واحدة في الطرف الأقصر، والنظام الإنتاجي المرتبط بعدة أنظمة أعمال في الطرف الأطول.

03هل نستخدم RAG أم الضبط الدقيق؟

للإجابة من مستنداتكم ابدؤوا بالاسترجاع المعزز (RAG): فهو يُبقي الإجابات محدّثة ويعرض المصادر ولا يحتاج إلى تدريب. ويفيد الضبط الدقيق عندما تحتاجون إلى تنسيق أو أسلوب ثابت أو سلوك متخصص لا تنتجه التعليمات بشكل موثوق. وكثير من الأنظمة يجمع بينهما.

04كيف تمنعون الذكاء الاصطناعي من اختلاق المعلومات؟

لا توجد طريقة تزيل الخطر تمامًا، لذلك نقلّله ونحتويه. تستند الإجابات إلى مقاطع مسترجعة مع ذكر المصادر، ويُوجَّه النموذج إلى قول إنه لا يعرف، وتُقيَّم المخرجات على مجموعة اختبار قبل الإطلاق، وتحتاج الإجراءات عالية الأهمية إلى موافقة شخص.

05هل يمكن تشغيله دون إرسال بياناتنا إلى مزوّد ذكاء اصطناعي خارجي؟

نعم. يمكن ضبط النماذج مفتوحة المصدر مثل Llama وMistral واستضافتها على سحابتكم الخاصة أو خوادمكم، فتبقى التعليمات والمستندات داخل بيئتكم. والمقابل أنكم تتحملون تكلفة الاستضافة، وقد تحتاجون إلى نموذج أكبر للمهام المعقدة. وعند استخدام النماذج المستضافة نعتمد شروط API للمؤسسات أو إعدادات تُبقي بياناتكم خارج تدريب المزوّد، ونوقّع اتفاقية عدم إفصاح (NDA) قبل أن تشاركونا أي بيانات.

اختاروا مهمة واحدة تسلّمونها للذكاء الاصطناعي التوليدي

احجزوا استشارة مجانية مدتها 30 دقيقة. أحضروا المهمة التي يكررها فريقكم أكثر من غيرها، وسنوضح كيف ستتولاها أداة ذكاء اصطناعي توليدي، وأي نموذج سنختبره أولًا، وكيف سنقيس النتائج.