الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
حلول ذكاء اصطناعي مخصصة مدمجة في منتجات فعلية — روبوتات محادثة، ووكلاء ذكية، وأنظمة RAG، ورؤية حاسوبية، وحلول صوتية تُطلَق فعليًا لا مجرد عروض تجريبية.
معظم "مشاريع الذكاء الاصطناعي" تموت عند مرحلة العرض التجريبي — مجرد استعلام أنيق في بيئة تجريبية لا يلامس بيانات الإنتاج ولا المصادقة ولا المستخدمين الحقيقيين. مشاريعنا مختلفة. فنحن نبني البنية التحتية المحيطة بالنموذج: خطوط استرجاع تسحب من مستنداتك وقواعد بياناتك الفعلية (pgvector، LlamaIndex)، وتنسيق وكلاء يستدعي أدواتك الداخلية وواجهاتك البرمجية (LangGraph)، وضوابط الحماية والتسجيل ومسارات الإسناد إلى المصادر التي تجعل مخرجات النموذج شيئًا يثق به فريقك ويمكن إطلاقه فعليًا. سواء كان الأمر مساعد دعم مستندًا إلى قاعدة معرفتك، أو خط استخراج مستندات، أو وكيلًا صوتيًا في الوقت الفعلي، فالانضباط التقني واحد: ربط النموذج بنظام يجب أن يعمل يوم الثلاثاء وأن يستمر في العمل بعد ستة أشهر.
هذه الخدمة موجهة للشركات التي لديها مشكلة محددة وواضحة النطاق — لا لمجرد "إضافة الذكاء الاصطناعي إلى خارطة الطريق". فرق دعم تغرق في تذاكر متكررة. فرق عمليات تعيد إدخال بيانات من نماذج ممسوحة ضوئيًا أو هويات. فرق منتج تريد التخصيص أو التنبؤ بتسرب العملاء لكن لا تملك فريق تعلم آلي يبنيه. نعمل بمزيج من OpenAI وAnthropic Claude لمهام اللغة، وPyTorch لنماذج الرؤية والتنبؤ المخصصة، وElevenLabs إلى جانب OpenAI Realtime للصوت — نختار التقنية بناءً على ما تتطلبه المشكلة، لا بناءً على ما هو رائج.
المصداقية هنا تأتي من الانضباط في تحديد النطاق، لا من الحجم. نبدأ بشريحة عمل ضيقة وفعلية تعتمد على بياناتك الخاصة — لا عرضًا تجريبيًا عامًا لروبوت محادثة — لأن ذلك هو السبيل الوحيد لمعرفة ما إذا كانت دقة الاسترجاع وزمن الاستجابة والحالات الاستثنائية ستصمد فعليًا قبل أن تلتزم بميزانية البناء الكامل.
طريقة عملنا
تدقيق البيانات وتحديد النطاق
نحدد كيفية توافق مستنداتك وقواعد بياناتك أو مصادر الصور/الصوت مع حالة الاستخدام — روبوت محادثة، وكيل، رؤية، أو صوت — ونضع تعريفًا واضحًا لمستوى الدقة وزمن الاستجابة المطلوبين قبل كتابة أي كود.
نموذج أولي مستند إلى بياناتك
نبني شريحة عمل فعلية على بياناتك الحقيقية: خط RAG بـ pgvector وLlamaIndex، أو نموذج رؤية/صوت أولي، بحيث تُثبَت جودة الاسترجاع مبكرًا لا أن تُفترض.
بناء الوكلاء والتكامل
تُدمَج منطقية استدعاء الأدوات عبر LangGraph، وتُربط بواجهاتك البرمجية وأنظمتك الداخلية، مع إسناد المصادر وضوابط الحماية والتسجيل بحيث تكون المخرجات قابلة للتتبع لا صندوقًا أسود.
التحصين والتسليم
نختبر الحالات الاستثنائية تحت الحمل، ونضبط الاستعلامات والاسترجاع وفق الاستخدام الفعلي، ثم نسلّم نظامًا محصّنًا وجاهزًا للإنتاج مزوّدًا بالمراقبة، لا عرضًا تجريبيًا ينهار تحت الحركة المرورية الحقيقية.
ماذا نقدم
روبوتات المحادثة والمساعدون الافتراضيون
مساعدون للدعم والمبيعات مبنيون على نماذج اللغة الكبيرة ومستندون إلى وثائقك، عبر الويب أو واتساب أو Slack
وكلاء الذكاء الاصطناعي وأنظمة RAG
وكلاء يستخدمون الأدوات وأنظمة استرجاع تجيب انطلاقًا من بياناتك الخاصة، مع ذكر المصادر
الرؤية الحاسوبية والتعرف الضوئي على الحروف
كشف الأجسام، واستخراج بيانات المستندات والهويات، وأنظمة فحص الجودة
الذكاء الاصطناعي الصوتي
وكلاء صوتيون في الوقت الفعلي، وتفريغ نصي، وترجمة فورية باستخدام OpenAI Realtime وElevenLabs
التعلم الآلي والتوصية
نماذج مخصصة للتنبؤ، وتحليل التسرب، وكشف الاحتيال، والتوقعات، والتخصيص
التقنيات التي نستخدمها
الأسئلة الشائعة
أخبرنا
بما يجب أن نبنيه.
أحضر لنا الفكرة التي قال الجميع إنها أصعب من أن تُنجز. رد مجاني وبلا التزام خلال 24 ساعة — اتفاقية عدم إفصاح (NDA) عند الطلب.