ذكاء اصطناعي خاص بك، يتم إعداده وتشغيله لأجلك، لضمان بقاء بياناتك تحت سيطرتك.
للشركات التي لا تستطيع إرسال المستندات إلى خدمات ذكاء اصطناعي خارجية. نثبّت نموذج ذكاء اصطناعي مفتوحًا على خوادمك أو سحابتك الخاصة، ليستخدم الموظفون الذكاء الاصطناعي في الصياغة والتلخيص والأسئلة دون أن يغادر أي شيء شبكتك.
للأعمال التي يحتاج ذكاؤها الاصطناعي إلى الكتابة أو التصنيف بطريقتها الخاصة. نبني عملية قابلة للتكرار تحوّل بيانات أمثلتك إلى نموذج مدرَّب خصيصًا، يُختبر على أمثلة محتجزة قبل أن يصبح كل إصدار جديد قيد التشغيل.
للأعمال التي لديها مستندات كثيرة يبحث فيها الموظفون أو العملاء. نبني ذكاءً اصطناعيًا يقرأ مستنداتك ويجيب عن الأسئلة مع اقتباسات من المصدر الدقيق، ويُختبر على أسئلتك الحقيقية.
نبني مجموعة تقييم ذات إصدارات تقيس كل تغيير في النموذج أو المطالبة مقابل مجموعة بيانات مرجعية قبل إطلاقه، وترصد التراجعات تلقائيًا. ويتم تتبع النتائج بمرور الوقت حتى ترى اتجاه الجودة عبر الإصدارات.
نبني طبقة مضمّنة تكتشف الأسماء وعناوين البريد الإلكتروني وأرقام البطاقات والمعرّفات الصحية والكيانات المخصصة وتحجبها قبل أن يصل النص إلى أي نموذج أو سجل. ويمكن عكس الحجب عبر خزنة آمنة عند التفويض، بحيث تظل الأنظمة اللاحقة تعمل.
للأعمال التي لديها ميزات ذكاء اصطناعي وتريد دليلًا على أن إصدارًا يتفوق على آخر. نبني تجارب تقسّم الزيارات الحية بين إصدارات التعليمات أو النماذج وتقيس نتائج العمل الفعلية.
لمطوري التطبيقات الذين يجب أن يعمل ذكاؤهم الاصطناعي بسرعة أو دون اتصال أو بخصوصية. نصغّر النموذج ونثبّته داخل تطبيق هاتفك أو تطبيق المتصفح أو الجهاز، ليعمل دون خادم.
للفرق التي يفتقر ذكاؤها الاصطناعي إلى أمثلة للحالات النادرة. نبني خط معالجة يولّد أمثلة مصطنعة واقعية، ويقارنها ببياناتك الحقيقية، ويسجل ما تم توليده ولماذا.
نبني طبقة تحقق تفرض المخطط (schema)، وتحظر المحتوى غير الآمن أو المخالف للسياسة، وتتحقق من الاستناد إلى الحقائق في كل استجابة للنموذج قبل وصولها إلى المستخدم. ويتم تصحيح المخرجات الفاشلة تلقائيًا أو إعادة محاولتها بدلًا من إرسالها.
نبني حلقة ملاحظات تلتقط تقييمات المستخدمين بالإعجاب وعدمه وتصحيحاتهم واختياراتهم، وتحوّلها إلى إشارة تدريب DPO/RLHF لمواءمة النموذج تدريجيًا مع مستخدميك. ويتم قياس كل دورة مقابل مجموعة بيانات محجوزة لتأكيد التحسّن الفعلي.
نُعدّ بنية تحتية لوحدات GPU ذاتية التوسّع تزيد السعة تحت الحمل وتخفضها عند الخمول، مع طوابير وفئات أولوية. وتتشارك مهام التدريب والاستدلال المجموعة بكفاءة بحيث تتوقف عن الدفع مقابل مسرّعات خاملة.
للأعمال التي تشغّل نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها على خوادم مكلفة. نضبط تقديم نموذجك ليعالج العتاد نفسه طلبات أكثر وبسرعة أكبر، ونقيس قبل التعديل وبعده.
ننشر أداة تحقق من الاستناد إلى المصادر تفحص كل ادعاء مولَّد مقابل المقاطع المصدرية له، وتُبلغ عن العبارات غير المدعومة أو تحظرها. وتقيس الأمانة في الوقت الفعلي ويمكنها فرض إعادة التوليد عندما تنحرف الإجابة.
نقطّر سلوك نموذج كبير إلى نموذج صغير ومنخفض التكلفة يعمل بجزء من التكلفة مع الحفاظ على معظم الجودة في مهمتك. ونولّد مخرجات النموذج المعلّم، وندرّب النموذج الطالب، ونثبت أن فجوة الجودة مقبولة.
ندمج ميزة ذكاء اصطناعي — التلخيص أو الصياغة أو البحث أو التصنيف — مباشرة في تطبيقك الحالي مع المصادقة المناسبة وحدود المعدل وحالات الخطأ والتحليلات. ويتم تسليمها كشيفرة إنتاجية ضمن منظومتك التقنية، لا كعرض توضيحي.
نبني طبقة دفاع تكتشف محاولات حقن المطالبات وكسر القيود (jailbreak) المخفية في مدخلات المستخدم أو المستندات المسترجعة وتحيّدها. وتعزل المحتوى غير الموثوق، وتزيل التعليمات، وتحظر إساءة استخدام الأدوات قبل وقوع الضرر.
للأعمال التي تطلق ميزات ذكاء اصطناعي أو توسّعها. نحاكي مستخدمين كثيرين في آن واحد على ذكائك الاصطناعي ونبين مدى سرعة استجابته وأين يتعطل والطاقة التي تحتاجها للنمو.
ننشر نظام مراقبة يتتبع توزيع المدخلات وجودة المخرجات بمرور الوقت، وينبّه عندما يبدأ النموذج بالانحراف عن خط الأساس الخاص بتدريبه. ويميّز بين انحراف البيانات وانحراف المفهوم حتى تعرف ما إذا كان عليك إعادة التدريب أو إعادة التفكير.
للفرق التي تدرّب نماذجها وتشغّلها بنفسها. نبني مخزن ميزات بحيث تغذي تعريفات البيانات نفسها التدريب والتوقعات الحية معًا، لننهي حالات عدم التطابق التي تفسد النماذج بصمت.
نبني مسارًا يشغّل النماذج على ملايين السجلات بكفاءة مع نقاط الحفظ وإعادة المحاولة وضوابط التكلفة. وتعمل مهام التقييم الكبيرة ليلًا وتُستأنف بسلاسة إذا انقطعت.
نُعدّ عمليات إطلاق تدريجية للنماذج ترسل شريحة صغيرة من حركة المرور إلى الإصدار الجديد، وتراقب مقاييس الجودة والأخطاء، وترقّيه أو تتراجع عنه تلقائيًا بناءً على الأرقام. ولا تصل النماذج السيئة أبدًا إلى جميع مستخدميك.
للأعمال التي يخطئ بحثها بالذكاء الاصطناعي بسبب المصطلحات المتخصصة. ندرّب نموذج البحث على مصطلحاتك وأمثلتك ليجد المستندات الصحيحة، ونقيس التحسن مقارنة بالنموذج القياسي.
نبني طبقة ذاكرة تخزّن سجل المحادثات وتلخّصه وتسترجعه بحيث يتذكر مساعدك المستخدمين عبر الجلسات دون تجاوز نافذة السياق. وتوازن بين الاستدعاء والتكلفة من خلال تلخيص متدرّج.
لشركات البرمجيات التي تضيف ميزات ذكاء اصطناعي لعدد كبير من عملاء الأعمال. نبني واجهة خلفية واحدة تفصل بيانات كل عميل بصرامة، وتقيس استخدامه، وتتيح لك وضع الحدود والنماذج لكل باقة.