إثبات المفهوم بدا رائعاً. ثم جاء المستخدمون الحقيقيون. هلوسات. مشاكل تأخر. تكاليف تنفجر. الفجوة بين 'عرض الذكاء الاصطناعي' و'إنتاج الذكاء الاصطناعي' أكبر مما أخبرك به أي شخص.
عرض RAG كان مبهراً. الدقة الحقيقية 60%.
التأخر الذي كان 'مقبولاً في الاختبار' يقتل تجربة المستخدم.
تكاليف الاستدلال 10 أضعاف ميزانيتكم.
فريقكم لا يستطيع تصحيح الأخطاء عندما تحدث مشاكل.
أبني وأصلح أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. خطوط أنابيب RAG تعمل فعلاً. نماذج مضبوطة لحالة استخدامكم. بنية تحتية تتوسع.
تحديد الأسباب الجذرية. هلوسات؟ جودة الاسترجاع؟ استراتيجية التقسيم؟ هندسة المطالبات؟
تصميم لمتطلبات الإنتاج: الدقة، التأخر، التكلفة، الأمان، المراقبة
تنفيذ مع أطر تقييم مناسبة، لا اختبار بالحدس
فريقكم يتعلم التشغيل والتحسين. توثيق، تدريب، تسليم.
نهج منظم لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي تصمد أمام المستخدمين الحقيقيين. على عكس التطوير المدفوع بالعروض التوضيحية، تعطي هذه المنهجية الأولوية للدقة والتأخر والتكلفة والقابلية للصيانة من اليوم الأول.
لديكم أنظمة ذكاء اصطناعي تعمل في العروض لكنها تفشل في الإنتاج. تحتاجون شخصاً يستطيع تصحيح الأخطاء على مستوى البنية التحتية، لا مجرد هندسة المطالبات.
يعتمد على ما هو معطل. غالباً، تأتي تحسينات كبيرة من إصلاح استراتيجيات التقسيم، منطق الاسترجاع، أو هندسة المطالبات—بدون إعادة بناء. سأشخص الأسباب الجذرية أولاً وأوصي بالمسار الأكثر كفاءة نحو دقة جودة الإنتاج.
نؤسس أطر تقييم مع مجموعات بيانات حقيقة أرضية خاصة بحالة استخدامكم. هذا يشمل دقة الإجابة، دقة/استرجاع الاسترجاع، كشف الهلوسات، ومقاييس التأخر. ستحصلون على لوحات معلومات تُظهر الجودة مع الوقت، لا اختبار بالحدس.
هندسة المطالبات أولاً—أسرع وأرخص. Fine-tuning منطقي عندما تحتاجون سلوكاً خاصاً بالمجال، تنسيقات إخراج متسقة، أو تحسين التكلفة على نطاق واسع. سأحلل حالة استخدامكم وأوصي بالنهج الذي يحقق أفضل عائد على الاستثمار.
نقل القدرات مدمج في كل مشروع. فريقكم يشارك في التنفيذ، يتلقى تدريباً عملياً، ويحصل على توثيق كامل. الهدف هو الاكتفاء الذاتي—لا الاعتماد الدائم على المستشارين.
استكشف خدمات أخرى تكمل هذا العرض
دعنا نناقش كيف يمكن لهذه الخدمة معالجة تحدياتك المحددة وتحقيق نتائج حقيقية.