شعار HATZS
    تطوير النماذج اللغوية الكبيرة واستشارات الذكاء الاصطناعي التوليدي

    شركة تطوير تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة

    هاتس شركة تطوّر تطبيقات مخصّصة قائمة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، وتربطها بمعرفة شركتكم عبر تقنية التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)، وتخطّط لتبنّيها من خلال استشارات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

    احجز مكالمة تحديد النطاق

    مشاريع النماذج اللغوية الكبيرة وRAG في لمحة

    تفاعل دائم مع العملاء بالذكاء الاصطناعي
    24/7

    تفاعل مستمر مع العملاء بالذكاء الاصطناعي على منصة Befer CRM.

    مراحل الاستشارات
    5

    تقييم الجاهزية، واستكشاف حالات الاستخدام، وتخطيط الحل، ومراجعة المخاطر والحوكمة، واستراتيجية التبنّي.

    مزالق المشاريع التي نعالجها
    3

    الإجابات غير المستندة إلى مصادر، وأدوات الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للحوكمة، وغموض العائد على الاستثمار: هي المشكلات الثلاث التي تنطلق منها هذه الخدمة.

    من استراتيجية الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تطبيق فعلي للنماذج اللغوية

    نساعدكم على تحديد ما يجب بناؤه، ثم نبنيه على معرفتكم الخاصة.

    استشارات الذكاء الاصطناعي التوليدي

    الاستراتيجية قبل البناء

    يكشف تقييم الجاهزية وترتيب أولويات حالات الاستخدام ومراجعة المخاطر أي مشاريع النماذج اللغوية تستحق البدء بها أولًا.

    أنظمة RAG

    مرتكزة على مستنداتكم

    يربط الاسترجاع النموذجَ اللغوي بمعرفة شركتكم، فتأتي الإجابات من مصادركم أنتم.

    تطبيقات النماذج اللغوية

    مبنية للإنتاج

    تعمل التطبيقات المخصّصة عبر واجهات وخدمات ترتبط بالأنظمة التي تستخدمها فرقكم أصلًا.

    خدمات تطوير RAG لمعرفة الشركة

    01

    ربط مصادر المعرفة

    ربط النموذج بالمستندات وقواعد المعرفة والبيانات الداخلية ليبحث عن المعلومات قبل أن يجيب.

    02

    مسارات الاسترجاع

    تجهيز محتواكم وبناء خطوة الاسترجاع التي تعثر على المادة المناسبة لكل سؤال.

    03

    تطوير تطبيقات النماذج اللغوية

    مساعدات وأدوات تلخيص وواجهات محادثة مخصّصة، مبنية على النماذج اللغوية الكبيرة ومتصلة عبر واجهات API.

    04

    تطبيقات النماذج اللغوية الحوارية

    مساعدات مدعومة بالنماذج اللغوية تعمل مباشرةً للعملاء والموظفين، كما في منصتي DealerIQ وBrokerOS. أما روبوتات الدعم والعملاء المحتملين والمساعدة الداخلية فلها خدمتها الخاصة، تغطيها صفحة شركة تطوير روبوتات المحادثة بالذكاء الاصطناعي لدينا.

    05

    اختيار النموذج والمنصة

    إرشاد بشأن النماذج اللغوية ومنصات الذكاء الاصطناعي المناسبة لحالتكم، مع تقييم الموردين والبنية المعمارية ونشر واعٍ بالتكلفة.

    06

    فحوصات الجودة وضوابط الحماية

    اختبار الاستجابات وضوابط حماية تُبقي الإجابات دقيقة وضمن النطاق الذي تحدّدونه.

    كيف يسير مشروع النموذج اللغوي، مرحلة بعد أخرى

    المرحلة 1

    مراجعة الجاهزية

    المخرجات: تقييم العمليات التجارية، وتحليل نضج الذكاء الاصطناعي، وقائمة مختصرة بحالات الاستخدام.

    تقييم الجاهزية
    اكتشاف حالات الاستخدام
    التركيز على العائد
    المرحلة 2

    تصميم الحل

    المخرجات: توصيات البنية المعمارية لـ RAG والنماذج اللغوية، وإرشادات اختيار النموذج، وخطة التنفيذ.

    البنية المعمارية
    اختيار النموذج
    خطة التنفيذ
    المرحلة 3

    بناء النموذج اللغوي

    المخرجات: تطبيق فعّال قائم على نموذج لغوي ومتصل بمصادر معرفتكم وأنظمتكم.

    تطبيق النموذج اللغوي
    مسار RAG
    التكامل عبر API
    المرحلة 4

    الحوكمة والتبنّي

    المخرجات: إطار الذكاء الاصطناعي المسؤول، وتقييم الأمان، وخطط تمكين الفرق.

    الذكاء الاصطناعي المسؤول
    مراجعة الأمان
    تمكين الفرق

    حالات استخدام النماذج اللغوية وRAG عبر القطاعات

    كيف تدعم تطبيقات النماذج اللغوية وRAG الفرق عادةً في كل قطاع.

    منح الوسطاء وحاملي الوثائق إجابات سريعة وموثّقة المصدر من محتوى الوثائق والخدمة.

    الإجابة عن أسئلة التغطية والوثائق من مستندات معتمدة.
    تلخيص ملفات المطالبات لمسؤولي التسوية.
    صياغة المراسلات الاعتيادية مع الوسطاء والعملاء.
    إرشاد العملاء خلال طلبات التسعير عبر واجهة محادثة.
    البحث في إرشادات الاكتتاب بلغة بسيطة.
    التأمين

    تجنّبوا المزالق الشائعة في مشاريع النماذج اللغوية وRAG

    التحدي
    نموذجكم اللغوي يقدّم إجابات واثقة لا تأتي من مستنداتكم الخاصة.
    01
    الحل
    سنربطه بمعرفة شركتكم عبر تقنية RAG، لتستند الإجابات إلى مصادركم أنتم.
    أسّسوا نموذجكم على معرفتكم→
    التحدي
    الفرق تجرّب أدوات الذكاء الاصطناعي دون حوكمة.
    02
    الحل
    سنضع السياسات والأطر وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول لتبنٍّ آمن.
    أرسوا الحوكمة→
    التحدي
    استثمارات الذكاء الاصطناعي لا تحقّق عائدًا قابلًا للقياس لغياب خارطة طريق واضحة.
    03
    الحل
    سنعطي الأولوية للمبادرات التي تحقّق كفاءة تشغيلية وأثرًا فعليًا على الأعمال.
    خطّطوا لخارطة طريق الذكاء الاصطناعي لديكم→

    تطبيقات نماذج لغوية كبيرة
    مستندة إلى معرفتكم.

    من استراتيجية الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تطبيقات مدعومة بتقنية RAG، مبنية على الأنظمة التي تستخدمونها أصلًا.


    أيقونة
    تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة
    مساعدات وأدوات مبنية لحالة استخدامكم.
    تطبيقات مخصّصة فوق النماذج اللغوية الكبيرة، مرتبطة بأنظمتكم عبر واجهات API.
    أيقونة
    أنظمة RAG
    إجابات مصدرها مستنداتكم.
    يربط الاسترجاع النموذج بمصادر معرفتكم قبل أن يجيب.
    أيقونة
    روبوتات المحادثة
    واجهات حوارية تعمل فعليًا.
    روبوتات محادثة في بيئة الإنتاج للعملاء والموظفين، كما في منصتي DealerIQ وBrokerOS.
    أيقونة
    الجاهزية وحالات الاستخدام
    اعرفوا من أين تبدؤون.
    يركّز تقييم الجاهزية واستكشاف حالات الاستخدام الجهد على الفرص التي تستحق المتابعة.
    أيقونة
    الذكاء الاصطناعي المسؤول
    حوكمة منذ أول نموذج أولي.
    تشكّل أطر الذكاء الاصطناعي المسؤول وتخطيط الامتثال وتقييم الأمان كل عملية بناء.
    أيقونة
    التبنّي
    فريق مستعد لاستخدامه.
    تساعد خطط التمكين وإرشادات إدارة التغيير الموظفين على تبنّي الأدوات الجديدة.

    استشارات الذكاء الاصطناعي التوليدي، من الجاهزية إلى التبنّي

    تخطيط البنية المعمارية لـ RAG والنماذج اللغوية
    التوصية ببُنى RAG والنماذج اللغوية المعمارية وتوجيه الاختيار.
    خدماتنا تشمل:
    • → توصيات البنية المعمارية لـ RAG والنماذج اللغوية
    • → إرشادات اختيار النماذج
    • → تخطيط التنفيذ
    زخرفة البطاقة

    تطوير تطبيقات النماذج اللغوية: ما نقدّمه، من الاستراتيجية إلى التبنّي

    نتائج تصميم المنتج
    • تقييم العمليات التجارية الحالية
    • تحديد فرص الذكاء الاصطناعي عالية الأثر
    • خارطة طريق واضحة للتنفيذ
    • التركيز على الفرص ذات العائد القابل للقياس
    • مبادرات ذكاء اصطناعي متوافقة مع أهداف الأعمال
    • تحليل المخاطر وجدوى التنفيذ
    • إرشادات الحوكمة والتبنّي
    • ممارسات تنفيذ مسؤولة للذكاء الاصطناعي
    • تخطيط للتوسّع على المدى الطويل
    • توصيات بشأن النماذج اللغوية الكبيرة ومنصات الذكاء الاصطناعي
    • تقييم الموردين والبنية المعمارية
    • استراتيجيات نشر فعّالة من حيث التكلفة
    • تدريب الفرق والتخطيط لتبنّي الذكاء الاصطناعي
    • مواءمة أصحاب المصلحة داخليًا
    • توصيات للتحسين المستمر
    منهجيتنا في مشاريع النماذج اللغوية الكبيرة
    أيقونةالخطوة 1
    التقييم وتحديد الأولويات
    تحليل نضج الذكاء الاصطناعياستكشاف حالات الاستخدامتحديد الفرص
    أيقونةالخطوة 2
    التصميم المعماري والبناء
    بنية RAGاختيار النموذجتخطيط التنفيذ
    أيقونةالخطوة 3
    الحوكمة والتبنّي
    إطار الذكاء الاصطناعي المسؤولتقييم الأمانتمكين الفريق

    هل أنتم مستعدون للبناء بالنماذج اللغوية الكبيرة؟

    شاركونا الأسئلة التي يطرحها فريقكم أو عملاؤكم أكثر من غيرها، وسنوضح لكم كيف يمكن لتطبيق نموذج لغوي كبير مع RAG أن يجيب عنها من معرفتكم الخاصة.

    تحدّثوا إلى فريقنا عن مشروع النماذج اللغوية الكبيرة لديكم.

    الجوائز والتقديرات

    شريك حائز على جوائز متعددة في تطوير البرمجيات

    أعمالنا

    طوّرنا بنجاح مئات التطبيقات البرمجية المخصّصة لعملائنا.

    إجابات سريعة

    الأسئلة الشائعة

    يشمل تصميم وبناء تطبيقات فوق النماذج اللغوية الكبيرة، مثل المساعدات وأدوات التلخيص وواجهات المحادثة. نربطها بأنظمتكم عبر واجهات API، ونختبر جودة استجاباتها، وننشرها مع ضوابط حماية. كما نقدّم المشورة بشأن اختيار النموذج والمنصة قبل بدء البناء.

    تتيح تقنية التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG) للنموذج اللغوي البحث في مستنداتكم وبياناتكم قبل أن يجيب، فتستند الاستجابات إلى مصادركم بدلًا من الاعتماد على تدريب النموذج العام فقط. وهي مناسبة عندما يجب أن تعكس الإجابات معرفة الشركة، كالسياسات ومعلومات المنتجات والوثائق الداخلية.

    يجيب روبوت المحادثة العام مما يعرفه النموذج الأساسي أصلًا. أما الروبوت القائم على RAG فيسترجع أولًا المواد ذات الصلة من مصادر معرفتكم ثم يجيب منها، ما يجعل الاستجابات أكثر ارتباطًا بأعمالكم وأسهل في التحقق من مصدرها. وقد بنينا روبوتات محادثة تعمل في بيئة الإنتاج، ومنها على منصتي DealerIQ وBrokerOS.

    تأتي الاستشارات أولًا حين لا تعرفون من أين تبدؤون. نقيّم الجاهزية ونرتّب أولويات حالات الاستخدام ونراجع المخاطر والحوكمة ونخطّط للتبنّي. ويأتي تطوير النماذج اللغوية الكبيرة بعدها بوصفه مرحلة البناء. بعض الفرق تحتاج إلى الأمرين من الشريك نفسه، وبعضها يكتفي بأحدهما.

    نعم. نتصل عبر واجهات API وطبقات البيانات التي تعرضها أنظمتكم أصلًا بدلًا من أن نطلب منكم استبدالها. وأثناء مراجعة الجاهزية ندرس عمليات أعمالكم ونضج الذكاء الاصطناعي لديكم، ثم نوصي بمعمارية RAG ونماذج لغوية تناسب الأنظمة ومصادر المعرفة التي تملكونها.

    لا ننشر أسعارًا ثابتة لأن لا مشروعين متماثلان. يُحدَّد نطاق كل مشروع بحسب أهدافكم ويُنفَّذ بنموذج السعر الثابت، حيث يُحدَّد النطاق والجدول الزمني والميزانية مسبقًا، أو عبر فريق مخصص. ويؤثر في النطاق عدد مصادر المعرفة والتكاملات وحالات الاستخدام.

    هل تحتاجون روبوت محادثة بدل تطبيق نموذج لغوي؟

    يبني تطوير النماذج اللغوية وRAG المحرّك: النموذج والاسترجاع وضوابط الأمان. وإن كان ما تحتاجونه روبوت دعم أو عملاء محتملين أو مساعدة داخلية جاهزًا على موقعكم أو واتساب أو الهاتف، فاطّلعوا على صفحة شركة تطوير روبوتات المحادثة بالذكاء الاصطناعي لدينا، أو اقرؤوا أولًا دليل وكيل الذكاء الاصطناعي مقابل روبوت المحادثة.

    اتصل بنا

    نمّوا أعمالكم بخارطة طريق تقنية وحلول برمجية مخصّصة

    بالتسجيل، فإنك توافق على الشروط والأحكام وسياسة الخصوصية