منتجات ذكاء اصطناعي ونماذج أولية، تُبنى من البداية إلى النهاية وتُطلَق لمستخدمين حقيقيين

مساعد يجيب من مستنداتك. شات بوت داخل منتجك. ميزة ذكاء اصطناعي يستخدمها عملاؤك فعلًا. أبني الشيء كاملًا — دمج النماذج، الاسترجاع، الخلفية، الواجهة، النشر — وأكون صريحًا بشأن ما لا يستطيعه الذكاء الاصطناعي قبل أن تدفع.

مدرّب بتقييم 5 نجوم على Udacity

1,000+ متدرب

10+ مشروع كبير

100+ مشروع صغير ومتوسط

100% نسبة نجاح

لمن هذه الخدمة#

المؤسسون وفرق المنتجات الذين يحتاجون منتجًا أو ميزة ذكاء اصطناعي تعمل خارج العرض التجريبي: مساعد دعم يعتمد على توثيقك، بحث يفهم الأسئلة، مساعد داخلي فوق معرفة الشركة، مسار معالجة مستندات، أو ميزة ذكاء اصطناعي داخل تطبيق قائم.

وكذلك الشركات التي جرّبت شات بوت سريعًا، ورأته يختلق، وتريد الآن أن يُنجَز بشكل صحيح.

ماذا تحصل#

خطة صادقة ومحددة النطاق. أول حوار يكون عمّا إذا كان الذكاء الاصطناعي هو الأداة الصحيحة. وإن كان الحل التقليدي أفضل، سأقول ذلك.
استرجاع مضبوط (RAG). مستنداتك مقسّمة ومضمّنة ومفهرسة ببحث هجين، مع استشهادات يتحقق منها المستخدم.
المنتج الكامل، لا دفتر تجارب. خلفية (Python/FastAPI أو Django، أو Node/NestJS)، واجهة نظيفة (React)، مصادقة، أدوات إدارة، ونشر على سحابتك.
تقييم ومراقبة. مجموعة اختبار من أسئلة حقيقية بإجابات متوقعة تعمل مع كل تغيير؛ ولوحات للتكلفة وزمن الاستجابة والجودة في الإنتاج.
تسليم. توثيق وكتيبات تشغيل وجلسة شرح لفريقك.

كيف أبنيه#

النطاق. سير عمل واحد مهم، البيانات التي يحتاجها، وتعريف "الجيد".
نموذج أولي على بيانات حقيقية، بسرعة. بعد أسبوعين تتصفح شيئًا يجيب عن أسئلة حقيقية من مستنداتك الحقيقية.
بناء المنتج. مسار الاسترجاع، التعليمات والأدوات، الخلفية، الواجهة، الصلاحيات، النشر.
القياس والتقوية. مجموعة تقييم، ضوابط، ضبط التكلفة وزمن الاستجابة، مراقبة.
الإطلاق والدعم. طرح تدريجي، مراجعة بعد الأسابيع الأولى، ودعم مستمر اختياري.

الدليل#

منزل مصر — منصة عقارية أسستها: مساعد ذكاء اصطناعي يبحث في الإعلانات بالحوار، بالعربية، عبر الاسترجاع من قاعدة البيانات الحيّة (Django، PostgreSQL، pgvector، LangChain، OpenAI).
أدوات المستندات القانونية في Syntheia.io — صممت خوارزميات الخلفية لمقارنة عدة مستندات تساعد المحامين على اكتشاف ثغرات العقود، وتطبيقًا لتلخيص المستندات القانونية الطويلة. إعادة تصميم الخدمات المصغّرة حسّنت الدقة 15% والأداء 30%.
موظف استقبال صوتي بالذكاء الاصطناعي لعيادات أسنان أمريكية، أقود خلفيته. الوكلاء الصوتيون.

التقنيات المعتادة#

GPT-4o / Claude / Azure OpenAI · LangChain وLangGraph · pgvector أو Milvus للمتجهات · Python (FastAPI، Django) أو TypeScript (NestJS) · React · PostgreSQL، Redis · Docker وKubernetes على Azure أو AWS أو GCP.

أين وكيف أعمل#

عن بُعد من القاهرة (UTC+2) لعملاء في مصر والخليج وأوروبا والولايات المتحدة، بالعربية أو الإنجليزية. تحديثات مكتوبة أسبوعية، عروض على بيانات حقيقية، وبلا مفاجآت في النطاق.

أسئلة شائعة

كم يستغرق بناء MVP بالذكاء الاصطناعي؟

MVP مركّز — سير عمل واحد، بيانات حقيقية، منشور — يستغرق عادةً من أربعة إلى ستة أسابيع. أول نموذج عامل يكون بين يديك خلال الأسبوعين الأولين لنعدّل الاتجاه وهو رخيص.

هل تستخدم OpenAI أم Claude أم نماذج مفتوحة؟

أيها يناسب المهمة. GPT-4o وClaude للجودة، Azure OpenAI عندما يجب أن تبقى بياناتك في منطقة معينة، ونماذج مفتوحة على بنيتك التحتية عندما تفرض الخصوصية أو التكلفة ذلك. الكود مبني بحيث يمكن تبديل النموذج.

هل سيختلق إجابات؟

أقل مما تخشى وأكثر من صفر. أقلّل ذلك بالاسترجاع من مستنداتك الحقيقية، واستشهادات يستطيع المستخدم التحقق منها، وتعليمات صارمة بما يجوز للمساعد ادعاؤه، ومجموعة تقييم تقيس جودة الإجابات مع كل تغيير.

من يملك الكود والبيانات؟

أنت. كل شيء يُسلَّم في مستودعاتك وحساباتك السحابية مع التوثيق والتسليم، فلا تكون مرتبطًا بي.