نربط بين نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة والبنية التحتية السحابية الموثوقة. نصمم نماذج لغوية مفتوحة المصدر مستضافة ذاتياً، وهندسات RAG للمؤسسات، ومسارات عمل الوكلاء المستقلين، وإدارة آمنة لـ APIs الذكاء الاصطناعي.
نمنع تسرب سياق أعمالك الحساس إلى مجموعات تدريب النماذج العامة. نقوم بنشر نماذج مفتوحة المصدر مُكمّمة (Quantized) داخل شبكتك السحابية الخاصة (VPC) أو على خوادمك المحلية.
دمج البحث المتجهي (Vector Search) مع البحث اللفظي الهجين BM25 وإعادة الترتيب لتقديم إجابات دقيقة ومستندة تماماً إلى المصادر عبر ملايين المستندات.
تجاوز مجرد 챗봇 (روبوتات الدردشة). نبني شبكات وكلاء تنفذ تحليلات واستنتاجات معقدة متعددة الخطوات، وتجري استعلامات قواعد البيانات، وتنفذ APIs، وتدير الموافقات البشرية.
أنظمة متعددة الوكلاء باستخدام CrewAI و LangChain قادرة على التخطيط الديناميكي للمهام، والبحث عبر الويب، وإجراء استعلامات SQL، وأتمتة مسارات العمل الموجهة بالأحداث.
استضافة ذاتية لنماذج Llama 3 و Qwen و Mistral باستخدام محركات vLLM وتكميم GGUF للوصول لأقل زمن استجابة وضمان عدم تسرب البيانات.
توليد مُعزز بالاسترجاع (RAG) عالي الكفاءة باستخدام Qdrant أو Pinecone أو pgvector مقترناً بمحركات إعادة الترتيب من Cohere لأعلى دقة واقعية.
ربط الشبكات العصبية مباشرة بأنظمة ERP و CRM وقواعد البيانات عبر واجهات Python FastAPI غير المتزامنة، و Webhooks، وطوابير الرسائل.
تنقية المدخلات والمخرجات في الوقت الفعلي لتطبيق ضوابط المحتوى، وإزالة البيانات الشخصية الحساسة (PII)، وتحديد معدلات استهلاك الرموز (Tokens).
تكييف النماذج الأساسية على مجموعات بيانات خاصة بالمجال باستخدام الضبط الدقيق الموفر للمعلمات (PEFT/LoRA) للمصطلحات التخصصية والمنطق الداخلي.
نحلل مجموعات البيانات الحالية، والعقبات التشغيلية، وإرشادات الأمان، ومتطلبات زمن الاستجابة لتحديد النموذج المناسب.
تنظيم المستندات غير الهيكلية، وإنشاء مسارات التقسيم الدلالي (Chunking)، وإنشاء التضمينات (Embeddings) عالية الأبعاد.
الاختيار بين APIs التجارية (OpenAI/Anthropic) أو النماذج مفتوحة المصدر بالحاويات المستضافة على مجموعات GPU خاصة.
تطوير قدرات استدعاء الأدوات، وقوالب الأوامر (Prompts)، وطبقات الذاكرة، ومنطق التعافي من الأخطاء لتنفيذ الوكلاء متعدد الخطوات.
تقييم معدلات الهلوسة، وزمن استجابة الردود، وضوابط الأمان باستخدام حزم تقييم مؤتمتة قبل الإطلاق.
نشر الخدمات القائمة على الحاويات على Kubernetes أو الخوادم السحابية المؤتمتة مع مراقبة تكاليف الرموز وتتبع السجلات.
احسب التوفير المحتمل في الوقت والتكاليف التشغيلية من خلال نشر مسارات عمل وكلاء LLM.
نحن نطبق عزلاً صارماً للبيانات. عند استخدام APIs تجارية مثل OpenAI أو Anthropic، نقوم بإعداد مفاتيح API للمؤسسات حيث تطبق سياسات عدم الاحتفاظ بالبيانات تماماً. ولأقصى درجات الأمان، نستضيف النماذج مفتوحة المصدر داخل VPS الخاص بك أو على أجهزتك المحلية.
يعتمد ذلك على أولوياتك. تقدم APIs التجارية أدق أداء استنتاجي بتكاليف إعداد أولية أقل. بينما توفر النماذج مفتوحة المصدر (مثل Llama أو Qwen) خصوصية بيانات بنسبة 100%، وبدون رسوم استهلاك دورية، مع تحكم كامل في استقرار الخدمة.
تختلف التكاليف حسب النطاق: من مشاريع تجريبية بتكلفة ثابتة لمحركات بحث المستندات RAG، إلى شبكات وكلاء مخصصة للمؤسسات مع نشر بنية تحتية مخصصة لمعالجات GPU.
نحد من الهلوسات عبر تطبيق التوليد المُعزز بالاسترجاع (RAG) مع حدود سياق صارمة، وإعادة ترتيب البحث الهجين، وضوابط التحقق من المخرجات التي تجبر النموذج على إدراج اقتباسات دقيقة من المستندات المصدر.
عادةً ما يتم تسليم أنظمة إثبات المفهوم لـ RAG أو المساعدين الداخليين خلال 2 إلى 4 أسابيع. أما أنظمة الأتمتة المعقدة متعددة الوكلاء مع الضبط الدقيق المخصص فتستغرق عادةً من 6 إلى 10 أسابيع.
احجز استشارة تقنية لتدقيق مسارات عملك، وتقييم مدى ملاءمة النماذج، والحصول على خارطة طريق هندسية.
حدد موعداً لمكالمة الهندسة المعمارية