هل تستخدمون واجهات النماذج المغلقة فقط؟
لا. نشغّل النماذج مفتوحة الأوزان (gpt-oss وLlama وMistral وQwen) على بنية العميل حين تفرض سيادة البيانات أو التكلفة أو زمن الاستجابة ذلك.
خدمة
الذكاء الاصطناعي
نصمم ونشغّل أنظمة ذكاء اصطناعي تعمل فعلاً في بيئة التشغيل: توليد معزز بالاسترجاع، ووكلاء مخصصون، ومنظومات تقييم، وعمليات تعلم آلي تُبقيها آمنة وسريعة ومنخفضة التكلفة.
النتائج
- ▸الوصول إلى نسخة تجريبية خلال 4 إلى 6 أسابيع مع منظومة تقييم قابلة للقياس
- ▸خفض تكلفة الاستدعاء عبر التخزين المؤقت والتوجيه وتقطير النماذج الصغيرة
- ▸ضوابط حماية: إخفاء البيانات الشخصية، ودفاع ضد حقن التعليمات، وسجلات تدقيق
القدرات
ما الذي نقدمه
●تطبيقات النماذج اللغوية: التوليد المعزز بالاسترجاع، ومسارات الوكلاء المتعددين، والمخرجات المهيكلة
●استضافة نماذج مفتوحة: gpt-oss وLlama وMistral على Ollama أو vLLM أو Triton
●مخازن المتجهات: pgvector وQdrant وWeaviate
●منظومات تقييم، وتمارين الفريق الأحمر، ودفاع ضد حقن التعليمات
●عمليات التعلم الآلي: مخازن الخصائص، ومسارات التدريب، وسجل النماذج، وكشف الانحراف
الأدوات والسحابات
نلتقي بك حيث أنت
سحابات متعددة وداخل مقر العميل. المعايير نفسها والمنهجية نفسها والصرامة نفسها.
gpt-ossOllamavLLMLangChainLlamaIndexQdrantTritonAWSAzureGCPOracle CloudOn-premOpenShiftVMware
أعمال ذات صلة
إطلاق مساعد ذكي بالتوليد المعزز بالاسترجاع لدعم الخط الأول لدى مشغل اتصالات
صممنا وشغّلنا مساعداً بالتوليد المعزز بالاسترجاع يعمل بنموذج مفتوح الأوزان على بنية العميل نفسه، مع تمارين هجومية ومنظومات تقييم مدمجة.
الأسئلة الشائعة
أسئلة متكررة
كيف تقيسون جاهزية ميزة ذكاء اصطناعي للإطلاق؟
كل مشروع يبدأ بمنظومة تقييم مكتوبة: حالات اختبار مرجعية، ومصححات آلية، وتعليمات هجومية. لا شيء يُطلق قبل أن تصبح المنظومة خضراء بالكامل.
لنحدد نطاق مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
يرد عليك أحد كبار المهندسين خلال يوم عمل واحد.