تكامل الذكاء الاصطناعي
أغلب ميزات الذكاء الاصطناعي تفشل في الإنتاج لأنها فُحصت عاطفيًا لا بالتقييم. أجلب انضباطًا هندسيًا إلى تطبيقات LLM: خطوط استرجاع لا تهلوس، أنظمة تقييم تلتقط التراجعات قبل النشر، وملاحظة تعرف بالضبط لماذا كانت إجابة خاطئة. النتيجة: ميزات ذكاء اصطناعي يمكنك الدفاع عنها أمام العملاء.
- خطوط RAG
- أطر وكلاء
- تقييمات وحواجز
- LLMOps
- تحسين التكاليف
- مكدّس ملاحظة
حالة الاستخدام
تحديد ما يجب على الذكاء الاصطناعي فعله، ما شكل النجاح، وما تكلفة الفشل.
التقييم أولًا
كتابة ١٠٠+ حالة اختبار قبل كتابة أي كود للنموذج.
البناء
تنفيذ الاسترجاع والـ prompting والمعالجة اللاحقة مع تتبّع كامل.
التقوية
إضافة حواجز وحدود معدّل وبدائل ومراقبة تكلفة.
الإطلاق
النشر مع feature flags، مراقبة التقييمات في الإنتاج، تكرار أسبوعي.
ما النماذج التي تستخدمها؟
ما يناسب الحالة. أطلقت على OpenAI وAnthropic ومفتوحة المصدر (Llama, Mistral) ونماذج صغيرة مخصصة. اختيار النموذج مقايضة تكلفة/جودة/زمن.
هل يمكنك ضمان عدم الهلوسة؟
لا — ومن يقول ذلك يكذب. يمكنني تقليل الهلوسة إلى أقل من ١٪ وجعل كل إجابة قابلة للتدقيق لتلتقط الباقي.
هل هذا يلائم مشروعك؟
أقبل عددًا محدودًا من المشاريع الجديدة كل ربع سنة. إذا كانت مشكلتك صعبة، والجدول الزمني حقيقي، وتريد شريكًا متأنيًا — لنتحدث.