الخدمات
الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة
من استراتيجية النموذج إلى أنظمة إنتاجية محكومة.
كيف نتعامل معها
معظم برامج الذكاء الاصطناعي تموت بين العرض التوضيحي والتدقيق. نبدأ من متطلّب الحوكمة — التقييم والإسناد والضوابط — ونبني رجوعًا إلى النموذج، بحيث يكون ما يُطلَق هو ما يستطيع الامتثال اعتماده.
أدوات العمل
- PyTorch
- Ray
- LangGraph
- Algoryq Mind
- vLLM
- Weights & Biases
الخدمات المقدَّمة
استراتيجية الذكاء الاصطناعي وتقييم حافظة حالات الاستخدام، مرتّبة حسب العائد ومخاطر الحوكمة
أنظمة نماذج لغوية إنتاجية — استرجاع واستخدام أدوات وأطر تقييم وضوابط
منصات MLOps تستطيع فرقك تشغيلها بعد التسليم
أطر مخاطر النماذج وحوكمة الذكاء الاصطناعي متوائمة مع التنظيمات الناشئة
ما الذي تحصل عليه
- 01
استراتيجية ذكاء اصطناعي وحافظة حالات استخدام بأهداف عائد قابلة للقياس
- 02
أنظمة نماذج لغوية إنتاجية بتقييم وضوابط مدمجة
- 03
منصات MLOps تستطيع فرقك تشغيلها
دراسة حالة مصغّرة — شركة تأمين وطنية
مساعد فرز مطالبات، محكوم من اليوم الأول
تطلّب تراكم مطالبات شركة تأمين نموذجًا لا يمكن لأي مدقّق اعتماده دون رؤية. سلّمنا مساعد فرز يبدأ بالمراجعة البشرية مع إطار تقييم مُقيَّم قبل أن تصل حالة واحدة إلى الإنتاج.
65%
انخفاض في زمن الفرز اليدوي، وصفر استدعاءات نموذج غير محكومة
القطاعات المخدومة
كيف نُسلّم
01
نكتشف
أسبوعان داخل مجالك. نغادر والمشكلة مصاغة في جملة واحدة.
02
نصمّم المعمارية
أنظمة تُصمَّم على الورق أولًا — تُراجَع وتُقدَّر تكلفتها وتُختبَر تحت الضغط قبل كتابة سطر.
03
نبني
زيادات أسبوعية قابلة للتسليم. جودة إنتاجية من أول التزام.
04
نُطلق
طرح تدريجي مع مراقبة وأدلة تشغيل وتراجع مُتدرَّب عليه.
05
نُطوّر
نبقى حتى التوسّع — نقيس ونحصّن ونراكم.
