هندسة ذكاء اصطناعي تطبيقي

نبني أنظمة ذكاء اصطناعي تطبيقية لقطاعات حقيقية.

منتجات ذكاء اصطناعي، وبحث ذكي، وأنظمة استرجاع معزَّز، وأتمتة لسير العمل، وذكاء توليدي، وهندسة مخصّصة — من تعريف المشكلة إلى الإنتاج.

مساعد الحجز في SolvTrav: محادثة تعرض استئناف بحث سابق عن شاليه في الساحل الشمالي، مع مقترحات لعدد الأفراد والمنطقة وسقف السعر، وبديل بحث موجَّه تحتها.
solvtrav.com/ai-search — من بناء Tomyest

كيف نعمل

من تعريف المشكلة إلى نظام يعمل.

  1. 01

    الاستكشاف

    أي جزء من العمل يستحق نظامًا، وأيه لا يستحق.

  2. 02

    التصميم

    شكل النظام، وأين يتوقف، ومن يتدخل ومتى.

  3. 03

    البناء

    الاسترجاع ومسارات البيانات والواجهات والتوليد.

  4. 04

    الضبط

    ميزانيات ومفاتيح إيقاف وحدود واضحة لما يقرره النموذج.

  5. 05

    النشر

    إلى الإنتاج، ببوابات وتراجع يستطيع الفريق تشغيله.

  6. 06

    التحسين

    قياس بسير العمل: أُنجز العمل؟ بكم تدخل؟ بكم كلفة؟

كيف نبني

ذكاء اصطناعي يعمل داخل أنظمة حقيقية.

مُسنَد إلى بيانات العمل

لا يخترع الذكاء الاصطناعي حقيقة المؤسسة. الإجابات تأتي مما استُرجع، ومعها مصدرها.

تدخّل بشري في المسارات الحرجة

تُحدَّد وقت التصميم القرارات التي تستلزم إنسانًا، وتُفرَض في سير العمل لا في التعليمات.

حقيقة النظام ليست مخرجات النموذج

التطبيق يملك حالة العمل. يقرأها النموذج ويقترح تغييرها، ولا يؤلّفها.

القياس بسير العمل

النجاح هو أن يُنجَز العمل بتدخل أقل وبكلفة معروفة — لا درجة على مقياس نماذج.

ابنِ النظام التالي.

لمن يحتاج أكثر من روبوت محادثة.

ابدأ مشروعًا