تطبيقات LLM تجيب من بياناتك، وتخضع للتحقّق
نبني مساعدين ومسارات معالجة فوق نماذج اللغة الكبيرة. تجيب من مستنداتك وأنظمتك. نقيسها على مجموعة تقييم، ونشغّلها حيث يُسمح لبياناتك بالبقاء.
- نظرة على إعدادك ومشكلتك
- إجابة صريحة حول ملاءمة الذكاء الاصطناعي
- بلا إلحاح في البيع
ما نبنيه
RAG: إجابات من مستنداتك
مساعد للأسئلة والأجوبة فوق الأدلّة والإجراءات والتذاكر والتقارير. كل إجابة تستشهد بالمقطع الذي جاءت منه، ليتحقّق الناس منها بدل الوثوق بها دون تدقيق. يُبنى الاسترجاع حول مستنداتك: تقطيع وبحث وترتيب مضبوط على محتواك، لأن معظم الإجابات الخاطئة تبدأ من سياق خاطئ.
الاستخراج: من المستندات إلى بيانات منظّمة
حوّل ملفات PDF والنماذج والبريد الإلكتروني والمسح الضوئي إلى حقول مُتحقَّق منها تستطيع أنظمتك استخدامها. تُفحص المخرجات وفق مخطّطات وقواعد العمل، وتُحال الحالات منخفضة الثقة إلى شخص بدل التخمين.
الوكلاء: مهام تستخدم الأدوات
وكلاء يستدعون واجهات API وقواعد بياناتك لإنجاز مهمة محدّدة. الصلاحيات مقصورة على الأدوات الممنوحة لهم، وكل خطوة مسجَّلة، ويوافق إنسان على الإجراءات المهمّة. نُبقي النطاق ضيّقًا عن قصد: وكيل صغير يعمل خير من وكيل عام ينجح أحيانًا.
الاستضافة الذاتية: نماذج مفتوحة الأوزان على وحدات GPU لديك
لا تغادر بياناتك بنيتك التحتية إلا إذا اخترت نموذجًا مستضافًا. وحين يتعذّر خروجها، نشغّل نماذج مفتوحة الأوزان على عتادك أو سحابتك الخاصة، بحجم وتحسين يناسبان ميزانية الكمون والتكلفة لديك.
مجموعة التقييم أولًا، لا بعد الإطلاق
عرض المحادثة سهل. أمّا النظام الذي يثق به الناس كل يوم فيحتاج إلى قياس منذ الأسبوع الأول. نتّفق مع فريقك على أسئلة حقيقية وإجابات صحيحة قبل البناء، فيُقاس كل تغيير عليها. وتواصل المجموعة نفسها فحص الجودة بعد الإطلاق.
ضوابط الأمان والصلاحيات
لا يرى المستخدم إلا ما يحقّ له رؤيته، فيحترم الاسترجاع قواعد الوصول الموجودة لديك. ولا يلمس الوكلاء إلا الأدوات الممنوحة لهم. وحين لا يكون النظام متأكّدًا، تقول الإجابة ذلك.
التشغيل والكمون والتكلفة
واجهة API مستضافة أو نموذج مستضاف ذاتيًا، بحسب قيودك: حساسية البيانات وزمن الاستجابة والميزانية. نحجّم مسار التشغيل ونحسّنه كأي حمل عمل على GPU، بنفس هندسة الاستدلال التي نطبّقها على الفيديو الآني: المعالجة الدفعية والتكميم وتحليل مسار الطلب كاملًا.
MLOps: المراقبة والتغذية الراجعة في الإنتاج
أنظمة نماذج اللغة تتدهور بصمت أيضًا. تتغيّر المستندات، وتتبدّل الأسئلة، ويحدّث المزوّد نموذجًا. نضيف سجلّات تتبّع وفحوص جودة آلية وحلقات تغذية راجعة، ليظهر تراجع جودة الإجابات على لوحة تحكّم قبل أن يظهر في الشكاوى. هذا هو انضباط MLOps نفسه الذي نطبّقه على أنظمة الرؤية الحاسوبية.
الربط مع أنظمة الكاميرات، ومتى لا تستخدم LLM
يمكن لأحداث الرؤية وتقاريرها أن تغذّي مساعدًا، فيسأل الناس بلغة عادية عمّا رصدته الكاميرات. ونخبرك أيضًا حين يكون LLM هو الأداة الخطأ. أحيانًا يكفي مربّع بحث أو قاعدة أو مصنّف بسيط، والمكالمة الأولى هي لهذه الإجابة.
- RAG مع الاستشهاد بالمصدر
- استخراج البيانات من المستندات
- وكلاء يستخدمون الأدوات
- مجموعات تقييم
- ضوابط وصلاحيات
- نماذج مفتوحة الأوزان مستضافة ذاتيًا
- تشغيل GPU والكمون
- تحسين التكلفة
- مراقبة الجودة
- الرؤية + LLM