الذكاء الاصطناعي

ذكاء اصطناعي ينجز عملاً حقيقياً

نبني نماذج تعلّم آلة ووكلاء ذكاء اصطناعي تندمج مع الأنظمة التي تعمل عليها شركتك أصلاً. مدرّبة على بياناتك، تعمل بالعربية والإنكليزية، ومحاسَبة على ما تصيب فيه وما تخطئ.

ماذا نبني

ستّة أشياء يُطلب منّا بناؤها في أغلب الأحيان. معظم المشاريع تجمع بين اثنين أو ثلاثة منها.

وكلاء الذكاء الاصطناعي

برمجيات تنفّذ المهمة من بدايتها إلى نهايتها: تقرأ الطلب، تتحقّق من أنظمتك، تتّخذ الإجراء، وتحيل الأمر إلى شخص عندما يتجاوز قدرتها. كلّ خطوة تُسجَّل، فترى لماذا فعلت ما فعلته.

نماذج تعلّم الآلة

توقّع الطلب، تقييم العملاء المحتملين، رصد الشذوذ، وتصنيف السجلّات، مدرّبة على تاريخك أنت لا على بيانات عامّة. تحصل على أرقام أدائها قبل أن تقترب من بيئة الإنتاج.

استخراج المستندات والبيانات

فواتير وعقود وإيصالات ووثائق هوية تتحوّل إلى سجلّات منظّمة تستخدمها أنظمتك. تتعامل مع العربية والإنكليزية، مطبوعة أو ممسوحة ضوئياً، بما فيها الصور التي يلتقطها الناس بهواتفهم.

أنظمة المحادثة

مساعدون على واتساب أو موقعك يجيبون من وثائقك وبياناتك بدل الارتجال. عندما لا يعرفون شيئاً يقولون ذلك ويحوّلون المحادثة إلى فريقك بدل اختلاق جواب.

الرؤية الحاسوبية

العدّ والفحص وكشف الحضور والتعرّف من الكاميرات أو الصور المرفوعة. مفيدة حيث يفحص شخص ما الأشياء بعينه وقد تجاوز الحجم قدرته.

النشر والدمج

الجزء الذي يقرّر ما إذا كان أيّ ممّا سبق يستحقّ كلفته: نماذج مربوطة بنظام ERP أو CRM أو واتساب لديك، مستضافة بشكل صحيح، بصلاحيات محكومة، مراقَبة، ويُعاد تدريبها كلّما تغيّرت بياناتك.

كيف يسير المشروع

تفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي غالباً لأن أحداً لم يتّفق على معنى النجاح. نحسم ذلك أوّلاً، كتابةً، قبل تدريب أيّ نموذج.

1 أسبوع إلى أسبوعين

الاستكشاف

ندرس بياناتك والقرار الذي تسعى لتحسينه. تحصل على نطاق مكتوب، ومقياس نجاح يتّفق عليه الطرفان، وجواب صريح عمّا إذا كان الذكاء الاصطناعي هو الأداة المناسبة أصلاً.

2 أسبوعان إلى أربعة أسابيع

النموذج الأوّلي

نموذج أو وكيل يعمل على بياناتك الحقيقية، يُقيَّم وفق المقياس المتّفق عليه في الاستكشاف. إن لم يبلغ المستوى المطلوب، تعرف ذلك هنا، لا بعد دفع كلفة البناء الكامل.

3 ثلاثة إلى ثمانية أسابيع

الإنتاج

محصّن، مدمج مع أنظمتك، بصلاحيات محكومة، ومنشور حيث يعمل فريقك أصلاً، فلا يضطرّ أحد لتعلّم أداة منفصلة ليستفيد.

4 مستمرّ

الدعم

مراقبة الانحراف، إعادة التدريب مع تغيّر البيانات، وتسليم موثّق. يستطيع فريقك تشغيله من دوننا إن شئت، ونرى أن هذا هو الوضع الصحيح.

ماذا تستلم

كلّ ما يلزم لتشغيل النظام ومراجعته وتعديله بعد إغلاق المشروع.

  • النموذج المدرّب وشيفرته المصدرية
  • واجهة برمجية أو واجهة تستدعيها أنظمتك
  • نتائج التقييم: ما يصيب فيه وأين يخفق
  • خطّ البيانات الذي يبقيه محدّثاً
  • توثيق وشرح عملي لفريقك

عندما لا يكون الذكاء الاصطناعي هو الحلّ

كثير من المشاكل تُحلّ بشكل أفضل بقاعدة أو نموذج أو تقرير ثابت أو عملية أكثر تنظيماً، وتكلّف جزءاً يسيراً من كلفة النموذج ولا تكاد تحتاج صيانة.

إن كان هذا ما تحتاجه حالتك، سنخبرك خلال الاستكشاف لا بعد الفاتورة. الحلّ الأرخص الذي يعمل أفضل من الحلّ المبهر الذي لا يعمل.

ما نعمل به

نختار حسب المشروع. نماذج مفتوحة الأوزان تعمل على خوادمك عندما لا يمكن للبيانات مغادرة المبنى؛ ونماذج مستضافة عندما تكون سرعة الإطلاق أهمّ.

Python PyTorch TensorFlow scikit-learn Hugging Face LangChain OpenAI Anthropic Llama قواعد البيانات المتّجهية FastAPI Docker AWS Azure Google Cloud

لديك مشكلة تظنّ أن الذكاء الاصطناعي قد يحلّها؟

أخبرنا كيف يبدو العمل اليوم ومن يقوم به. سنخبرك إن كان النموذج سيفيد، وما الذي يتطلّبه.

تواصل معنا

لبنان، بيروت.

sempiretech@gmail.com

+(961) 71-722 760

اشترك الآن!

ابقَ على اطّلاع بجديدنا!

تمّ اشتراكك بنجاح! عذراً، حدث خطأ ما. يرجى المحاولة مجدداً.