هندسة الذكاء الاصطناعي وتطوير المنصات
هندسة شاملة للذكاء الاصطناعي: LLM، RAG، وكلاء الذكاء الاصطناعي، الضبط الدقيق، الرؤية الحاسوبية، التحليلات التنبؤية، MLOps، والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. من الاستراتيجية إلى الإنتاج...
4-8 أسابيع من النموذج الأولي إلى الإنتاج، حسب التعقيد
ما نقدمه
دمج LLM وخطوط RAG
أنظمة توليد معززة بالاسترجاع مبنية على بياناتك، مع قواعد بيانات متجهة، خطوط تضمين، وبحث دلالي: منشورة على بنيتك التحتية الخاصة.
تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي
وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين للأتمتة الداخلية، دعم العملاء، مراجعة الكود، وتحليل البيانات: مع حواجز حماية، مراجعة بشرية، ومراقبة الدقة.
الضبط الدقيق وتدريب النماذج
نماذج مضبوطة بدقة على بيانات مجالك لمهام متخصصة: التصنيف، الاستخراج، التلخيص: مع تقييم معياري ونشر إنتاجي.
هندسة منصة الذكاء الاصطناعي
تصميم منصة ذكاء اصطناعي شاملة: واجهات استدلال، تقديم النماذج، خطوط التنسيق، المراقبة، وتحسين التكلفة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.
الرؤية الحاسوبية
اكتشاف الكائنات، تصنيف الصور، OCR، وتحليلات الفيديو باستخدام YOLO و EfficientNet و Vision Transformer. منشورة على الأجهزة الطرفية والسحابة.
التحليلات التنبؤية وتعلم الآلة
التنبؤ بالسلاسل الزمنية، اكتشاف الشذوذ، تقسيم العملاء، وأنظمة التوصية باستخدام XGBoost و LightGBM والنماذج المجمعة.
MLOps والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي
خطوط تدريب آلية، سجل النماذج، اختبار A/B، مراقبة الانحراف، و CI/CD لتعلم الآلة. منشورة على Kubernetes مع Kubeflow أو MLflow.
استشارات استراتيجية الذكاء الاصطناعي
تقييم جاهزية الذكاء الاصطناعي، اكتشاف حالات الاستخدام، تحليل العائد على الاستثمار، وخارطة طريق التنفيذ. قرارات البناء مقابل الشراء مبنية على بياناتك الفعلية.
الذكاء الاصطناعي التحادثي وروبوتات المحادثة
روبوتات محادثة مدعومة بـ LLM مع تكامل متعدد القنوات (الويب، WhatsApp، Telegram)، معالجة سياق متعدد الأدوار، واتصال بالأنظمة الخلفية.
هندسة البيانات للذكاء الاصطناعي
خطوط ETL/ELT، بحيرات البيانات، مخازن الميزات، ومعالجة البيانات غير المهيكلة. بيانات معدة وجاهزة لتدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي.
اختبار أمان الذكاء الاصطناعي
اختبار حقن الأوامر، محاكاة الهجمات العدائية، اختبار استخراج النماذج، وتقييم تسرب البيانات. تقرير معالجة مع خارطة طريق للتنفيذ.
الذكاء الاصطناعي للصوت والكلام
تحويل الكلام إلى نص (STT)، تحويل النص إلى كلام (TTS)، وكلاء الصوت، وتحليل المشاعر الصوتية باستخدام Whisper و ElevenLabs ونماذج مخصصة.
أنظمة متعددة الوكلاء
هندسة متعددة الوكلاء مع تعيين الأدوار، التواصل بين الوكلاء، وتنسيق المهام المعقدة. منشورة باستخدام LangGraph أو CrewAI أو تنسيق مخصص.
قاعدة البيانات المتجهة والبحث
حلول قواعد البيانات المتجهة باستخدام Pinecone و Weaviate و Qdrant و Milvus. خطوط تضمين محسّنة، بحث هجين، وتخزين مؤقت دلالي لـ RAG الإنتاجي.
الذكاء الاصطناعي الطرفي وتعلم الآلة على الجهاز
نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية: TensorFlow Lite، ONNX Runtime، CoreML. محسّنة لزمن انتقال منخفض وتشغيل دون اتصال.
توليد البيانات الاصطناعية
توليد بيانات اصطناعية لتدريب النماذج عندما تكون البيانات الحقيقية نادرة أو حساسة. الحفاظ على التوزيع الإحصائي وخصائص البيانات الأصلية.
تحسين تكلفة الذكاء الاصطناعي
تحسين تكلفة الاستدلال: التكميم، التقليم، التقطير، التخزين المؤقت، واختيار النموذج لكل مهمة. تقليل التكاليف التشغيلية للذكاء الاصطناعي بنسبة 40-70%.
عمليتنا
تقييم جاهزية الذكاء الاصطناعي واكتشاف حالات الاستخدام (الأسبوع 1)
هندسة الحل واختيار النموذج (الأسبوع 2)
تطوير النموذج الأولي واختبار المعايير (الأسبوع 3-4)
التكامل مع الأنظمة الحالية وخطوط البيانات (الأسبوع 5-6)
النشر للإنتاج مع المراقبة وحواجز الحماية (الأسبوع 7-8)
مراقبة الأداء والتكرار (مستمر)
المخرجات
- ✓تقييم جاهزية الذكاء الاصطناعي وتوصية حالات الاستخدام
- ✓خط أنابيب أو وكيل ذكاء اصطناعي جاهز للإنتاج ومنشور
- ✓تقرير تقييم النموذج مع المعايير
- ✓توثيق التكامل ومواصفات API
- ✓لوحة مراقبة الدقة والأداء
- ✓توثيق تدريبي لفريقك
حزمة التقنيات
الأسئلة الشائعة
ما العائد على الاستثمار الذي يمكن توقعه من هندسة الذكاء الاصطناعي؟
يرى معظم العملاء انخفاضًا بنسبة 40-70% في وقت المعالجة اليدوية خلال الربع الأول. نبني نموذج عائد استثمار متوقع قبل كتابة أي كود.
هل تستخدمون نماذج مفتوحة المصدر أم واجهات تجارية؟
يعتمد على حالة الاستخدام. نقيم كلاهما بناءً على زمن الانتقال، الدقة، التكلفة، ومتطلبات أمان البيانات. للبيانات الحساسة، ننشر نماذج مفتوحة المصدر على بنيتك التحتية.
كيف تمنعون هلوسة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج؟
حواجز حماية، تدخل بشري للمهام الحرجة، RAG مع مصادر بيانات موثقة، ومراقبة مستمرة للدقة مقابل بياناتك الحقيقية.
هل تقومون بالرؤية الحاسوبية؟
نعم. اكتشاف الكائنات، OCR، تحليلات الفيديو باستخدام YOLO و Vision Transformer. منشورة على السحابة أو الأجهزة الطرفية حسب المتطلبات.
هل التكلفة التشغيلية للذكاء الاصطناعي محسّنة؟
نعم. التكميم، التقليم، التخزين المؤقت، واختيار النموذج لكل مهمة. يخفض العملاء عادةً تكاليف الاستدلال بنسبة 40-70% بعد التحسين.
يتناسب جيدًا مع
ابدأ الآن
هل أنت مستعد لبدء مشروعك؟
احجز استشارة تقنية مجانية لمناقشة احتياجاتك الهندسية. بدون التزام، مجرد محادثة صادقة حول منتجك.