أنظمة الذكاء الاصطناعي
ذكاء اصطناعي يؤدي مهمة.
نماذج وميزات ذكية تُطلَق داخل منتجات حقيقية، بتقييم حقيقي.
Scroll
العرض التوضيحي ليس منتجاً. ابدأ من التقييم، لا من النموذج.
المشكلة
أي شيء يبدو مبهراً على خمسة مدخلات مُنتقاة بعناية. السؤال هو ماذا يحدث عند المدخل الألف، وهل تستطيع معرفة متى يكون خاطئاً، وكم تكلفة كل طلب. تتعثر معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي عند هذه النقطة بالضبط.
نهجنا
نحدد شكل الإجابة الصحيحة قبل البناء، لتُقاس الجودة بدلاً من الجدال حولها. ثم نُطلق أصغر نسخة تؤدي المهمة ونُحسّنها وفق ذلك القياس.
- 01مجموعة تقييم مستخرجة من مدخلاتك الحقيقية، قبل البناء
- 02تصميم الاسترجاع والسياق قبل اختيار النموذج
- 03ميزانيات التكلفة وزمن الاستجابة تُعامَل كمتطلبات منتج
- 04مسارات مراجعة بشرية لكل ما له أثر مهم
ما يشمله هذا
- مساعدون وأدوات مساعدة للمنتج
- أنظمة استرجاع معزَّزة على محتواك الخاص
- تصنيف واستخراج ومعالجة مستندات
- أتمتة سير العمل مع مراجعة بشرية
- أطر تقييم واختبار انحدار
- اختيار النموذج والتوجيه والضبط الدقيق
- تحسين تكلفة الاستدلال وزمن الاستجابة
- ميزات ذكاء اصطناعي داخل منتجات قائمة
كيف يسير هذا.
- 01
فكّر
القرار أو المهمة قيد الأتمتة، وكيفية اكتشاف الفشل.
- 02
صمّم
التفاعل ومسارات المراجعة، وما يحدث حين لا يكون النموذج متأكداً.
- 03
ابنِ
خط الأنابيب والاسترجاع وإطار التقييم وسطح المنتج.
- 04
أطلِق
طرح تدريجي مع مراقبة الجودة والتكلفة منذ أول طلب.
- 05
أبقِ حياً
إعادة تقييم مع تغيّر المدخلات والنماذج.