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.
ننشر خدمة تفرض حدود الرموز (tokens) والطلبات لكل مستخدم ولكل فريق ولكل خطة، مع تراجع تدريجي في الخدمة وملاحظات واضحة بشأن الحصة. وتحمي ميزانيتك وتمنع أي عميل واحد من حرمان الآخرين من الموارد.
نبني وننشر مصنّفًا للإشراف على المحتوى مضبوطًا وفق سياستك يُبلغ عن المحتوى المسيء أو غير الآمن أو المخالف للسياسة في النصوص أو الصور على نطاق واسع. ويأتي مع قائمة مراجعة وإعادة تدريب مستمرة بناءً على قرارات المشرفين.
ننشر خط تعرف آلي على الكلام مع فصل المتحدثين والطوابع الزمنية وضبط المفردات المتخصصة، يفرّغ بدقة المكالمات والاجتماعات المسجلة مع إخطار المشاركين. ويعمل على بنيتك التحتية فلا تغادر التسجيلات نطاق سيطرتك أبداً.
للمتاجر الإلكترونية ومواقع المحتوى التي تعرض الأصناف نفسها للجميع. نبني محرك توصيات يتعلم من التصفح والشراء ليقترح المنتجات المناسبة لكل زائر، مع قواعد عملك فوق ذلك.
للأعمال التي تريد معرفة متى يحدث أمر غريب، كهبوط المبيعات أو ارتفاع المدفوعات أو زيادة أخطاء النظام. ننشر نموذجًا يتعلم شكل الوضع الطبيعي وينبّهك إلى الشذوذ الحقيقي لا الضوضاء.
نبني مجموعة اختبارات عدائية تفحص نظام الذكاء الاصطناعي لديك تلقائيًا بحثًا عن محاولات كسر القيود (jailbreak) وتسرّب البيانات والتحيّز ومخالفات السياسات، وتُعاد في كل إصدار. تأتي النتائج مع درجة الخطورة وخطوات إعادة الإنتاج وإرشادات المعالجة.
للأعمال التي تتطلب أسئلتها ربط حقائق عبر سجلات كثيرة. نجمع بين خريطة لكيفية ارتباط أشخاصك وشركاتك ومنتجاتك ومستنداتك والبحث في المستندات، ليجيب الذكاء الاصطناعي عن الأسئلة متعددة الخطوات.
نبني الاسترجاع والتوليد على الصور والنصوص معًا كي يتمكّن المستخدمون من الاستعلام عبر المخططات ولقطات الشاشة وصور المنتجات والمستندات في آن واحد. تُحوَّل الصور إلى تضمينات (embeddings) وتُسترجع ويُستدل عليها إلى جانب النص المحيط بها.
للشركات التي تقدم ذكاءً اصطناعيًا مخصصًا لكل عميل أو مهمة. نجهز بيئة تقديم يبدّل فيها نموذج أساسي واحد إضافات صغيرة مخصصة كثيرة، ليحصل كل عميل على نسخته المضبوطة دون خادم مخصص.
نصغّر نموذجك عبر التقليم (pruning) والتكميم (quantization) والضغط الهيكلي ليتلاءم مع حدود أضيق للذاكرة والتكلفة، مع قياس المفاضلة في الجودة عند كل خطوة. تحصل على أصغر نموذج لا يزال يستوفي معيار الجودة لديك.
للمواقع التي يجب أن تبقي بياناتها دون اتصال تمامًا، كالمصانع والمختبرات والأرشيفات الخاصة. نسلّم نظام ذكاء اصطناعي كاملًا يعمل بلا إنترنت إطلاقًا: النموذج والبحث في المستندات وشاشة دردشة، ولا يُحدَّث إلا بحزم موقعة دون اتصال.
لفرق البرمجيات التي تربط عدة تطبيقات بواجهتها الخلفية للذكاء الاصطناعي. نبني مكتبة شيفرة محددة الأنواع مع إعادة المحاولة والبث وتسجيل الدخول ومعالجة الأخطاء مدمجة، إضافة إلى التوثيق وأمثلة باللغات التي يستخدمها فريقك.
للأعمال التي تجاوز بحثها بالذكاء الاصطناعي إعداده التجريبي. ننقل قاعدة بيانات البحث إلى إعداد إنتاجي يتحمل النمو والأعطال، ونبدّل دون توقف.
نبني أداة تبحث برمجيًا في الموجّهات (prompts) وتحسّنها مقابل مجموعة التقييم لديك، معتبرةً هندسة الموجّهات مسألة تحسين قابلة للقياس. تصل إلى موجّهات تتفوّق على المكتوبة يدويًا.
للفرق التي تحتاج إلى تقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. نبني حَكَمًا بالذكاء الاصطناعي يقيّم الإجابات وفق معاييرك ونتحقق منه مقابل تقييمات البشر لتثق في درجاته.
للأعمال التي يزعج روبوت الدردشة لديها العملاء حين يتعثر. نبني روبوت دردشة يجيب من محتواك ويمرر المحادثة، مع السياق الكامل، إلى شخص حين لا يكون متأكدًا أو حين يطلب العميل ذلك.
ننشئ مجموعة اختبار مرجعية (golden set) منتقاة بدقة لمهمة الذكاء الاصطناعي لديك، بتغطية متوازنة وتصنيفات من خبراء وحالات حدّية محسومة. تصبح الحقيقة المرجعية التي يُجرى مقابلها كل تقييم وفحص تراجع.
للأعمال التي يتقادم بحثها بالذكاء الاصطناعي أو تكلف إعادة بنائه كل ليلة ثروة. نبني خط معالجة يحدّث ما تغير فقط، مع فحوص للتحقق من اتساق البحث.
نجهّز بنيتك التحتية للذكاء الاصطناعي بأدوات قياس تنسب إنفاق وحدات GPU والرموز (tokens) إلى الفرق والميزات والعملاء، وتكشف الهدر مثل وحدات GPU الخاملة والنماذج الأكبر من اللازم. تحصل على صورة حية للتكاليف وإجراءات توفير ملموسة.
لفرق التقنية التي تشغّل برمجياتها على Kubernetes ولديها الآن نماذج ذكاء اصطناعي خاصة تحتاج إلى تقديمها. نجهز تقديم النماذج بحيث يتوسع حين ترتفع الحركة ويتقلص حين تهدأ ويطرح إصدارات النماذج الجديدة بأمان.
نبني طبقة تقيّد مخرجات النموذج بمخطط JSON أو قواعد نحوية صارمة كي لا يتعثّر الكود اللاحق أبدًا بسبب استجابات مشوّهة. تُقيَّد المخرجات غير الصالحة أثناء التوليد أو تُصلَح ويُعاد التحقق منها.
نبني خطًا يعثر على المحتوى شبه المكرر ويزيله بحسب المعنى، لا بحسب تطابق النص فقط، لتنظيف مجموعات التدريب وقواعد المعرفة من التكرار. يجمّع العناصر المتشابهة في مجموعات ويحتفظ بأفضل ممثّل لكل منها.
ندرّب مُعيد ترتيب مخصصًا من نوع cross-encoder على بيانات النقرات والصلة لديك كي يعكس الترتيب ما يجده مستخدموك مفيدًا فعلًا. نقيس مكاسب NDCG مقارنةً بمُعيدات الترتيب العامة قبل الإطلاق.
ننشر بوابة توحّد عدة مزوّدي نماذج خلف واجهة API واحدة، مع تحويل تلقائي عند الأعطال وموازنة الأحمال ومفاتيح مستقلة عن المزوّد. إذا تراجع أداء أحد المزوّدين أو فرض عليك حدًا للمعدل، ينتقل الحِمل بسلاسة.