انتقل إلى المحتوى

06الذكاء الاصطناعي والأتمتة

ندمج الذكاء الاصطناعي في المنتجات وسير العمل التي يستخدمها فريقك أصلًا: نماذج لغوية مدمجة حيث يجري العمل، ومرتبطة بمحتواك عبر الاسترجاع، وتغذّيها خطوط بيانات، وتخضع للتقييم لتعرف مدى جودة عمل كل ميزة.

  • 10خدمات
  • 4تخصصات
  • 1منهجية
  • 5لغات
ابدأ التشخيصتعرّف على طريقة العمل
  • دمج النماذج اللغوية
  • RAG
  • خطوط البيانات
  • التقييم
  • الاسترجاع
  • اختيار النموذج
  • تصميم التعليمات
  • التحسين

[ التعريف ]

ماذا يعني تطوير الذكاء الاصطناعي لدينا.

تطوير الذكاء الاصطناعي هو دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في المنتجات وسير العمل: دمج النماذج اللغوية، وربطها بمحتوى المؤسسة نفسها عبر الاسترجاع، وبناء خطوط البيانات التي تغذّيها، وتقييم النتائج. ويشمل في ELIXIR أربع قدرات: دمج النماذج اللغوية، وRAG، وخطوط البيانات، والتقييم.

  • ميزة ذكاء اصطناعي أم وكيل ذكاء اصطناعي؟

    تؤدي ميزة الذكاء الاصطناعي مهمة واحدة داخل المنتج، كالإجابة أو التلخيص أو التصنيف أو الاستخلاص، حين يستخدمها أحد. أما وكيل الذكاء الاصطناعي فينفّذ المهام عبر الأدوات ويختار خطوته التالية ضمن حدود مرسومة. وتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي خدمة مستقلة في ELIXIR، وتستخدم منتجات كثيرة الاثنين معًا.

  • لماذا الاسترجاع؟

    لا يعرف النموذج اللغوي إلا ما تدرّب عليه. أما الاسترجاع (RAG) فيمنحه الأجزاء ذات الصلة من محتواك لحظة الإجابة، لتستند إجاباته إلى مستنداتك وبياناتك لا إلى المعرفة العامة وحدها.

[ باختصار ]

  • داخل المنتج — ذكاء اصطناعي مدمج في البرمجيات وسير العمل التي يستخدمها الناس أصلًا.
  • بياناتك أنت — يربط الاسترجاع النماذج اللغوية بمحتوى المؤسسة نفسها.
  • البيانات أولًا — المحتوى الذي تعتمد عليه الميزة يُعدّ ويُحدَّث عبر خط بيانات.
  • مقيس لا مفترض — يتحقّق التقييم من مدى جودة عمل الميزة قبل الإطلاق وبعده.
  • خدمات منفصلة ومترابطة — يبقى الوكلاء والأتمتة والبرمجيات المحيطة بالميزة خدمات مستقلة.

[ أين تقصّر ميزات الذكاء الاصطناعي ]

لا تفشل معظم ميزات الذكاء الاصطناعي بسبب النموذج، بل بسبب البيانات والتحقّق.

أين تقصّر

  • عرض تجريبي لا ميزة — لافتة في العرض التجريبي، لكنها لا تُدمج أبدًا في المنتج المستخدَم.
  • إجابات عامة — لا يعرف النموذج شيئًا عن محتوى المؤسسة نفسها.
  • بيانات قديمة أو مبعثرة — المحتوى الذي تستند إليه قديم أو غير منظَّم.
  • لا سبيل لمعرفة إن كانت تعمل — الجودة تُقدَّر بالانطباع بدل التحقّق منها.
  • النموذج أولًا — نموذج يُختار قبل أن تتضح المهمة المطلوبة منه.
  • الأداة الخطأ — ذكاء اصطناعي يُستخدم حيث تكون القواعد الثابتة أبسط، أو حيث يحتاج العمل إلى وكيل.

كيف نتعامل معه

  • دمج النماذج اللغوية — نماذج لغوية مدمجة في المنتج، حيث يعمل الناس أصلًا.
  • RAG — إجابات مستمدّة من محتواك عبر الاسترجاع.
  • خطوط البيانات — محتوى يُعدّ ويُنظَّم ويُحدَّث من أجل النموذج.
  • التقييم — نتائج يُتحقَّق منها على أمثلة حقيقية قبل الإطلاق وحين تتغيّر الأمور.
  • المهمة أولًا — نموذج يُختار بحسب المهمة والبيانات والتكلفة.
  • النهج المناسب — القواعد الثابتة تشير إلى الأتمتة، والإجراءات عبر الأدوات تشير إلى تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي.

[ النطاق ]

ميزات ذكاء اصطناعي مدمجة في المنتجات: مستندة إلى البيانات، ومغذّاة، ومقيَّمة.

يشمل تطوير الذكاء الاصطناعي في ELIXIR أربع قدرات: دمج النماذج اللغوية، وRAG، وخطوط البيانات، والتقييم؛ أي ذكاء اصطناعي تطبيقي مدمج في المنتجات وسير العمل.

  • 01

    دمج النماذج اللغوية

    نماذج لغوية مدمجة في تطبيق أو سير عمل، بمدخلات ومخرجات منظَّمة.

  • 02

    RAG

    استرجاع يوصل إلى النموذج الأجزاء ذات الصلة من محتواك لحظة الإجابة.

  • 03

    خطوط البيانات

    المحتوى والبيانات التي تعتمد عليها الميزة، تُجمع وتُنقّى وتُفهرس وتُحدَّث.

  • 04

    التقييم

    مجموعات اختبار مبنية من أمثلة حقيقية، للتحقّق من الجودة بدل افتراضها.

  • 05

    اختيار النموذج

    نموذج يُختار لكل ميزة بحسب المهمة والبيانات والتكلفة.

  • 06

    تصميم التعليمات

    التعليمات والبنية التي توجّه إجابات النموذج، تُصمَّم وتُختبر مع الميزة.

[ ما يمكن أن تكون ]

أنواع من ميزات الذكاء الاصطناعي نبنيها: أمثلة، لا أعمال عملاء.

  • 01

    البحث في محتواك

    أسئلة يُجاب عنها من مستندات المؤسسة وصفحاتها ومعارفها.

  • 02

    الملخّصات

    مستندات أو محادثات أو سجلات طويلة تُختصر إلى ما يهمّ.

  • 03

    التصنيف

    عناصر واردة تُفرز وتُوسَم وتُوجَّه بحسب محتواها.

  • 04

    الاستخلاص

    معلومات منظَّمة تُستخرج من نص غير منظَّم.

  • 05

    المساعدة في الكتابة

    مسوّدات واقتراحات تُقدَّم داخل الأدوات المستخدمة أصلًا.

  • 06

    ذكاء اصطناعي داخل منتج

    قدرة ذكاء اصطناعي مدمجة في تطبيق أو منتج SaaS.

[ أربع قدرات ]

أربع قدرات وراء كل ميزة ذكاء اصطناعي.

دمج النماذج اللغوية يضع النموذج حيث يجري العمل. وRAG يربطه بمحتواك، وخطوط البيانات تُبقي هذا المحتوى جاهزًا، والتقييم يُظهر مدى جودة النتيجة.

01دمج النماذج اللغوية

نماذج لغوية مدمجة في المنتج.

  • نموذج يُختار بحسب المهمة
  • مدخلات ومخرجات منظَّمة
  • مدمج في البرمجيات القائمة

[ في كل ميزة ذكاء اصطناعي ]

ما تتضمّنه كل ميزة ذكاء اصطناعي.

  • حالة الاستخدام

    المهمة التي تؤديها الميزة وشكل النتيجة الجيدة، تُحدَّد أولًا.

  • مراجعة البيانات

    المحتوى والبيانات التي يمكن أن تستند إليها الميزة، وحالتها اليوم.

  • اختيار النموذج

    نموذج يُختار بحسب المهمة والبيانات والتكلفة.

  • الاسترجاع وخط البيانات

    كيف يصل المحتوى إلى النموذج، وكيف يُعدّ ويُحدَّث.

  • مجموعة التقييم

    أمثلة حقيقية تُختبر عليها الميزة قبل الإطلاق.

  • التحسين

    تعديلات مع تغيّر النماذج والبيانات والاستخدام، ضمن منهجية ELIXIR.

[ التنوّع ]

كيف تبدو ميزة الذكاء الاصطناعي من الخارج.

ميزة ذكاء اصطناعي داخل منتج، وخط استرجاع، وإجابة مستندة إلى مصادر، ومجموعة تقييم، يُظهر كلٌّ منها جانبًا مختلفًا من تطوير الذكاء الاصطناعي. تُظهر هذه التخطيطات أنواع العروض التي يتضمّنها العمل؛ إنها نماذج أولية، لا أعمال عملاء.

  • 01ميزة ذكاء اصطناعي في منتج

  • 02خط الاسترجاع

  • 03إجابة مستندة إلى مصادر

  • 04مجموعة التقييم

لا ننشر دراسات الحالة هنا إلا بإذن عملائنا.

[ التقنيات ]

مكوّنات ميزات الذكاء الاصطناعي.

تُختار النماذج لكل ميزة بحسب المهمة والبيانات والتكلفة، ولذلك لا نذكر هنا مزوّدًا بعينه. وهذه هي المكوّنات التي نعمل بها في أغلب الأحيان.

  • واجهات LLM البرمجية
  • التمثيلات المتجهية
  • البحث المتجهي
  • pgvector
  • PostgreSQL
  • Python
  • مجموعات التقييم

[ لماذا ELIXIR ]

ذكاء اصطناعي يبنيه استوديو يبني أيضًا المنتج المحيط به.

تطوير الذكاء الاصطناعي إحدى خدمات ELIXIR العشر. وإلى جانبه تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي وتطوير البرمجيات المخصّصة والأتمتة، وهي خدمات منفصلة لكلٍّ منها نطاقه، ليمكن الجمع بين ميزة الذكاء الاصطناعي وبينها حين يتطلب المشروع ذلك، دون أن يختلط دور كلٍّ منها.

  • داخل منتجات حقيقية

    ميزات ذكاء اصطناعي مدمجة في البرمجيات التي يستخدمها الناس، لا متروكة كعروض تجريبية.

  • حدود واضحة

    ميزات الذكاء الاصطناعي والوكلاء والأتمتة والبرمجيات، لكلٍّ منها نطاقه كخدمة مستقلة.

  • منهجية واحدة

    توجّه منهجية ELIXIR كل ميزة ذكاء اصطناعي، من المهمة الأولى حتى التحسين.

  • متعدد اللغات منذ التصميم

    موقعنا نفسه يعمل بخمس لغات، بما فيها الكتابة من اليمين إلى اليسار.

[ المنهجية ]

منهجية ELIXIR، مطبَّقة على تطوير الذكاء الاصطناعي.

تمرّ كل ميزة ذكاء اصطناعي بالمراحل الخمس نفسها، وهي المنهجية التي تقوم عليها أعمالنا كلها.

اكتشف منهجية ELIXIR
  1. 01

    التبصّر

    ندرس أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد: المهمة، والأشخاص الذين يؤدونها، والمحتوى والبيانات التي سيستند إليها.

  2. 02

    التحديد

    نحدّد الميزة: ما ينبغي أن تفعله، وشكل النتيجة الجيدة، وطريقة تقييمها.

  3. 03

    التصميم

    نصمّم طريقة عملها: النموذج، والتعليمات، والاسترجاع، وخط البيانات الذي يقف وراءها.

  4. 04

    التطوير

    ندمجها في المنتج ونقيّمها على أمثلة حقيقية قبل الإطلاق.

  5. 05

    الاستخلاص

    نعيد التقييم مع تغيّر النماذج والبيانات والاستخدام، ونحسّن ما لا يخدم.

[ أين نعمل ]

جذور أمريكية. وعمل دولي.

ELIXIR Creative استوديو للابتكار الرقمي والتكنولوجيا يعمل على المستوى الدولي. بدأ عملنا مع عملاء في الولايات المتحدة وكندا، ونتوسّع اليوم في المغرب والإمارات العربية المتحدة وألمانيا وأسواق دولية أخرى؛ وهذا الموقع نفسه مبني بخمس لغات، بما فيها الكتابة من اليمين إلى اليسار.

  • الدار البيضاءالمغربتوسّع
  • نيويوركالولايات المتحدةحضور
  • تورونتوكنداحضور

اللغات

[ التعاون ]

نطاق يُحدَّد وفق الميزة، لا وفق باقة جاهزة.

يبدأ كل مشروع بالتشخيص: ندرس المهمة التي تريد أن يساعد فيها الذكاء الاصطناعي، ونعود إليك بخطة واضحة النطاق. وتأخذ معظم مشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي أحد هذه الأشكال الثلاثة.

  • 01

    ميزة ذكاء اصطناعي أولى

    ميزة واحدة تُبنى وتُقيَّم حول مهمة واحدة.

  • 02

    ذكاء اصطناعي في برمجيات قائمة

    ميزة ذكاء اصطناعي تُضاف إلى تطبيق، على أن يجري الجزء البرمجي ضمن تطوير البرمجيات المخصّصة.

  • 03

    تقييم مستمر

    ميزات يُعاد تقييمها وتحسينها مع تغيّر النماذج والبيانات والاستخدام.

تطوير الذكاء الاصطناعي في ELIXIR

ELIXIR Creative استوديو للابتكار الرقمي والتكنولوجيا. يشمل تطوير الذكاء الاصطناعي لدينا ذكاءً اصطناعيًا تطبيقيًا مدمجًا في المنتجات وسير العمل، من خلال أربع قدرات: دمج النماذج اللغوية، والتوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)، وخطوط البيانات، والتقييم.

تبدأ ميزة الذكاء الاصطناعي من مهمة ومن المحتوى الذي تحتاجه، لا من نموذج. وهذا ما يجعلها مفيدة، ويربط إجاباتها بمعلومات المؤسسة نفسها، ويتيح التحقّق من مدى جودة عملها.

حيث يلتقي تطوير الذكاء الاصطناعي ببقية خدمات ELIXIR

تجيب ميزة الذكاء الاصطناعي أو تلخّص أو تصنّف أو تستخلص حين يستخدمها أحد. فحين يتطلب العمل وكيلًا ينفّذ المهام عبر الأدوات، فذلك من خدمة تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي؛ وحين تتبع عملية قواعد ثابتة بين أنظمة قائمة، فكثيرًا ما تكون خدمة الأتمتة الخيار الأبسط.

ويُبنى التطبيق المحيط بميزة الذكاء الاصطناعي ضمن خدمة تطوير البرمجيات المخصّصة، أو ضمن تطوير منصات SaaS إن كان المنتج قائمًا على الاشتراك؛ وحين يكون الذكاء الاصطناعي جزءًا من إعادة التفكير في طريقة عمل المؤسسة، فالخطة الشاملة من اختصاص التحول الرقمي.

[ الأسئلة الشائعة ]

ما يُسأل عنه قبل بناء ميزة ذكاء اصطناعي.

01

ماذا يشمل تطوير الذكاء الاصطناعي؟

ذكاء اصطناعي تطبيقي مدمج في المنتجات وسير العمل: نماذج لغوية، واسترجاع، وخطوط بيانات. ويشمل في ELIXIR أربع قدرات: دمج النماذج اللغوية، وRAG، وخطوط البيانات، والتقييم.

02

ما الفرق بين تطوير الذكاء الاصطناعي وتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

يدمج تطوير الذكاء الاصطناعي ميزات ذكاء اصطناعي في المنتجات، كالإجابة أو التلخيص أو التصنيف أو الاستخلاص حين يستخدمها أحد. أما تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي فيبني وكلاء ينفّذون المهام عبر أدواتك ويختارون خطوتهم التالية ضمن حدود مرسومة. وهما خدمتان منفصلتان يمكن الجمع بينهما في مشروع واحد.

03

ما RAG؟

التوليد المعزّز بالاسترجاع: قبل أن يجيب النموذج اللغوي، تُسترجع الأجزاء ذات الصلة من محتواك وتُقدَّم إليه، لتستند إجابته إلى مستنداتك وبياناتك لا إلى المعرفة العامة وحدها.

04

هل يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام مستنداتنا وبياناتنا؟

نعم، عبر الاسترجاع. يُعدّ خط البيانات المحتوى ويفهرسه، فتصل الأجزاء ذات الصلة إلى النموذج لحظة الإجابة. أما المحتوى المستخدم، ومن يمكنه الوصول إليه، فيُحسم في كل مشروع.

05

ما النماذج التي تستخدمونها؟

يعتمد ذلك على الميزة: المهمة، والبيانات المعنية، والتكلفة. ويُختار النموذج في كل مشروع بدل أن يُحدَّد مسبقًا.

06

كيف نعرف أن ميزة الذكاء الاصطناعي تعمل؟

عبر التقييم: مجموعة من الأمثلة الحقيقية مع شكل النتيجة الجيدة، يُتحقَّق منها قبل الإطلاق ثم من جديد حين يتغيّر النموذج أو البيانات أو الاستخدام.

07

هل يمكن أن يخطئ الذكاء الاصطناعي؟

نعم. قد تُنتج النماذج اللغوية إجابات خاطئة أو ناقصة. ويقلّل الاسترجاع والتعليمات الواضحة والتقييم من هذا الخطر ويجعلونه ظاهرًا، لكنهم لا يزيلونه تمامًا، ولهذا يستمر التقييم بعد الإطلاق.

08

هل يمكنكم إضافة الذكاء الاصطناعي إلى برمجيات لدينا بالفعل؟

نعم. يمكن دمج ميزات الذكاء الاصطناعي في برمجيات قائمة، أما التغييرات على التطبيق نفسه فتجري ضمن تطوير البرمجيات المخصّصة.

09

كم تبلغ تكلفة ميزة ذكاء اصطناعي، وكم تستغرق؟

يعتمد ذلك على النطاق: المهمة، والمحتوى والبيانات المعنية، وطريقة تقييم الميزة. لا نبيع باقات ثابتة؛ يأتي التشخيص أولًا، ومنه تنتج خطة واضحة النطاق بالتكلفة والجدول الزمني.

[ خدمات ذات صلة ]

غالبًا ما يقترن بتطوير الذكاء الاصطناعي.

[ لنتحدّث ]

هل لديك مهمة تريد أن يساعد فيها الذكاء الاصطناعي؟

أخبرنا بالمهمة، ومن يؤديها، والمحتوى الذي ستستند إليه، وسنحدّد أين يناسبها الذكاء الاصطناعي.

ابدأ التشخيصhello@elixircreative.pro