من حالة الاستخدام إلى الإنتاج
صمم نتائج الذكاء الاصطناعي و
نظام الإنتاج معًا.
أحضر سير العمل والقيود وأسئلة الموافقة. سنساعد في تحويلها إلى مسار تسليم عملي.
الخادم → LLM، مالك واحد الموثوقية تتدفق ضمان مستقل
تجربة المستخدمين لمنتج واحد. نقوم بتصميم طبقات التطبيق وتكامل المؤسسة والبنية التحتية للعمل معًا في ظل ظروف الإنتاج.
ميزات LLM للإنتاج - موثّقة بالمصادر، ومُقيّمة، وحواجز حماية، ومراجعة بشرية.
تم تضمين LLM في مسارات العمل الحالية مع مسارات التدقيق والتدخل البشري في الحلقة.
تأمين المصادقة ورسم خرائط البيانات حتى تتمكن أنظمتك من التواصل مع النموذج.
استعلامات ونسخ احتياطية سريعة وموثوقة - طبقة البيانات التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي.
تم تحديث Legacy PHP/JS إلى قاعدة تعليمات برمجية نظيفة وجاهزة للذكاء الاصطناعي.
خوادم Linux المصححة والمضبوطة تعمل عليها المجموعة بأكملها.
تدقيق مستقل للكود والبنية التحتية والبائعين. تحقق، لا تثق.
غالبًا ما تظهر حالات فشل الإنتاج عبر البيانات والتكامل والنشر وعناصر التحكم والعمليات، وليس ضمن النموذج وحده.
عندما يخطئ سير عمل الذكاء الاصطناعي، فقد يكمن السبب في البيانات أو التكامل أو الأذونات أو النشر أو البنية التحتية. البنية المتصلة تجعل المشكلة قابلة للتتبع.
لا تكون الإجابة الموثّقة بالمصادر جديرة بالثقة إلا إذا كانت البيانات التي تغذيها نظيفة والبنية التحتية تحتها سليمة. دعم بالأدلة لكل طبقة هي الطبقة المذكورة أعلاه، وبالتالي فإن الذكاء الاصطناعي الموجود في الأعلى يرث الضمان المضمن أدناه.
لا تقم بالتنسيق بين ثلاثة بائعين وتأمل أن يوافقوا. فريق واحد، نطاق مكتوب واحد، طرف واحد مسؤول عما إذا كان النظام سيصمد من النهاية إلى النهاية.
تقوم كل مرحلة بتحويل نتائج الأعمال إلى نظام يمكن التحكم فيه وقابل للتشغيل.
تحديد سير العمل، والمستخدمين، ومقاييس الأعمال، وحقوق اتخاذ القرار، والضوابط غير القابلة للتفاوض.
النتيجةحل قيود البيانات والتكامل والبنية التحتية والهوية والتسليم التي تؤثر على حالة الاستخدام.
مؤسسةتسليم التطبيق واتصالات النظام والتقييم والضوابط التشغيلية حول سير العمل المستهدف.
المنتجمراقبة الأداء وإدارة التغيير والاحتفاظ بالأدلة وتحسين النظام في الإنتاج.
الإنتاج أحضر سير العمل والقيود وأسئلة الموافقة. سنساعد في تحويلها إلى مسار تسليم عملي.