ما الذي نبنيه
دمج LLM للدردشة والتلخيص وتوليد المحتوى (OpenAI وAnthropic Claude وGemini). مسارات RAG: فهرسة الوثائق والبحث بالمتجهات (Pinecone وpgvector) وسلاسل الاسترداد. الذكاء الاصطناعي الوكيل: وكلاء ذاتيون متعدّدو الخطوات مع استخدام الأدوات واستدعاء الدوال والتنسيق المخصّص. مساعدات الذكاء الاصطناعي مدمجة في لوحة B2B SaaS. مسارات معالجة الوثائق: التعرّف الضوئي على الحروف والاستخراج والتصنيف والتوجيه.
الامتثال والخصوصية
جميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي مبنية مع الامتثال من البداية: تنقية المعلومات الشخصية قبل وصول البيانات إلى أي واجهة LLM API. لا احتفاظ ببيانات التدريب (تُضبط علامات الرفض في جميع استدعاءات API). اتفاقيات معالجة بيانات متوافقة مع GDPR مع مزوّدي الذكاء الاصطناعي. للتحكّم الأقصى في إقامة البيانات: AWS Bedrock (منطقة الاتحاد الأوروبي) أو Azure OpenAI — بياناتك لا تغادر سحابتك أبدًا.
معمارية RAG
الجيل المعزّز بالاسترداد (RAG) هو المعمارية التي تستند إليها مساعدات الذكاء الاصطناعي التي تجيب عن أسئلة حول بيانات شركتك الخاصة — دون هلوسة. برانتم تبني أنظمة RAG جاهزة للإنتاج: مسارات استيعاب الوثائق والتضمينات المتجهية والبحث الدلالي والاسترداد الهجين وإعادة الترتيب. تُستخدم لـ: قواعد المعرفة الداخلية ودعم عملاء الذكاء الاصطناعي ومساعدات توثيق المنتج.
الذكاء الاصطناعي الوكيل
الذكاء الاصطناعي الوكيل يتجاوز مجرّد دردشة LLM — الوكلاء أنظمة ذاتية يمكنها اتخاذ إجراءات: البحث على الويب والاستعلام عن قاعدة البيانات واستدعاء واجهات برمجة خارجية وكتابة الكود وإكمال سير عمل متعدّد الخطوات. برانتم تبني أنظمة وكيل باستخدام LangChain والتنسيق المخصّص ووظيفة استدعاء OpenAI — محدودة النطاق ومقيَّدة للنشر الآمن في المؤسسات.
التسعير
مشروع دمج الذكاء الاصطناعي (إضافة ميزات ذكاء اصطناعي لمنتج قائم): £15,000–£80,000 حسب التعقيد. مشروع مسار RAG: £20,000–£60,000. بناء منتج ذكاء اصطناعي كامل: £80,000–£200,000. جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي تبدأ بسبرينت اكتشاف ذكاء اصطناعي لمدة أسبوع (£5,000) لتقييم الجدوى واختيار المعمارية الصحيحة وتقدير التكلفة قبل أي التزام بناء.
Relevant Case Studies
Frequently Asked Questions
ما نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعملون معها؟
نعمل مع OpenAI (GPT-4o وo1 وo3) وAnthropic Claude (Sonnet وOpus) وGoogle Gemini (1.5 Pro وUltra) والنماذج مفتوحة المصدر عبر Ollama وAWS Bedrock وAzure AI. يعتمد اختيار النموذج على حالة الاستخدام المحدّدة — التكلفة ونافذة السياق ومتطلبات الامتثال وجودة المخرجات. لا نقيّدك بمزوّد واحد.
كيف تتعاملون مع هلوسة الذكاء الاصطناعي؟
منع الهلوسة مشكلة معمارية لا مجرّد هندسة موجّهات. لحالات استخدام الأسئلة والأجوبة الواقعية، نستخدم RAG لتأريض استجابات LLM في وثائق موثّقة. ننفّذ التحقّق من المخرجات واستشهاد المصادر وتسجيل درجة الثقة. للأنظمة الحيوية (FinTech وHealthTech)، نضيف طبقة مراجعة بشرية للمخرجات المولَّدة بالذكاء الاصطناعي.
هل الذكاء الاصطناعي متوافق مع GDPR؟
يمكن أن يكون دمج الذكاء الاصطناعي متوافقًا مع GDPR بالمعمارية الصحيحة. المتطلبات الرئيسية: اتفاقيات معالجة البيانات مع مزوّدي الذكاء الاصطناعي (OpenAI وAnthropic وGoogle جميعهم يقدّمون هذا)، تنقية المعلومات الشخصية قبل وصول البيانات إلى واجهات LLM، لا احتفاظ ببيانات التدريب، والتحكّم في إقامة البيانات باستخدام AWS Bedrock أو Azure OpenAI. برانتم تصمّم جميع تكاملات الذكاء الاصطناعي بالتوافق مع GDPR بشكل افتراضي.
كم يستغرق مشروع دمج الذكاء الاصطناعي؟
إضافة ميزات ذكاء اصطناعي لمنتج قائم: 4–12 أسبوعًا. بناء منتج ذكاء اصطناعي أصيل من الصفر: 12–24 أسبوعًا. سبرينت اكتشاف الذكاء الاصطناعي المركّز (أسبوع واحد، £5,000) يقيّم قاعدة الكود الحالية ويحدّد معمارية الذكاء الاصطناعي وينتج تقدير سعر ثابتًا قبل أي عمل بناء.
هل يمكنكم إضافة الذكاء الاصطناعي لمنتج SaaS القائم؟
نعم — إضافة الذكاء الاصطناعي لمنتج قائم هو أحد أكثر مشاريعنا شيوعًا. نراجع معماريتك الحالية ونصمّم طبقة تكامل الذكاء الاصطناعي (عادةً: وكيل API + حقن السياق + معالجة المخرجات) ونبني ميزات الذكاء الاصطناعي كخدمة منفصلة تتكامل بشكل نظيف مع قاعدة الكود الموجودة.
