يقضي الموظفون وقتاً طويلاً في البحث عن المعرفة ومقارنة الوثائق وإعداد المواد المتكررة.
جميع الخدمات →
ذكاء داخل نطاقكم الآمن
الذكاء الاصطناعي المؤسسي والنماذج المحلية
نحوّل الذكاء الاصطناعي من تجربة إلى أداة عمل مرتبطة بوثائق الشركة وسياساتها وأنظمتها، مع الحفاظ على السيطرة على البيانات.
ناقش مشروعك ↗︎الحل
المراجع التنظيمية
المعايير والأطر المرجعية
نراعي المتطلبات القابلة للتطبيق عند تصميم البنية والضوابط وبرامج الاختبار.
ISO · 42001معيار · INT+
ISO/IEC 42001:2023 · نظام إدارة الذكاء الاصطناعي
أساس دولي للإدارة المسؤولة لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
- النطاق
- INT
- تاريخ المراجعة
- 2026-08-27
ISO · 42005معيار · INT+
ISO/IEC 42005:2025 · تقييم أثر أنظمة الذكاء الاصطناعي
منهجية منظمة لتقييم أثر الذكاء الاصطناعي قبل التوسع.
- النطاق
- INT
- تاريخ المراجعة
- 2026-08-27
US · NIST AI RMFإطار منهجي · US+
إطار NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي
إطار طوعي لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي الموثوق.
- النطاق
- US
- تاريخ المراجعة
- 2026-08-27
RESPONSIBLE AI
تبدأ الحوكمة قبل إطلاق النموذج
كيف نحدد البيانات المسموحة والاستقلالية والتقييم والسجلات واستبدال المورّد.
استكشف نموذج الضبط↗︎القيمة
ما الذي تحصل
عليه أعمالكم
القيمة
أتمتة الأعمال المعرفية
التحكم
بحث وإجابات مبنية على معرفة المؤسسة
المرونة
تشغيل خاص دون نقل البيانات للخارج
النتيجة
تكامل مع الأنظمة الحالية
متى تكون مناسبة
حالات تحقق فيها الخدمة قيمة عملية
لا نبدأ بقائمة تقنيات، بل بالوضع والقيود والنتيجة التي ينبغي أن تتغير في أعمال العميل.
تُجرّب أدوات الذكاء الاصطناعي بصورة متفرقة من دون ضبط جودة الإجابات أو الوصول أو استخدام بيانات المؤسسة.
لا يمكن إرسال البيانات إلى خدمات خارجية، لذلك يلزم نشر محلي أو معزول.
مكونات الحل
نكوّن التجهيز المطلوب
لأعمالكم.
منصات LLM وRAG محلية
ننشر النماذج اللغوية ومنصات RAG في البيئة المختارة ونربط المعرفة المؤسسية ونضبط التحكم في الوصول إليها.
مساعدون وروبوتات محادثة
ننشئ مساعدين للموظفين والعملاء للبحث عن الإجابات وإعداد الوثائق وتقديم الإرشاد وأتمتة السيناريوهات المتكررة.
فهم المستندات ومعالجتها
نضبط استخراج البيانات من العقود والفواتير والرسائل والوثائق الأخرى، ونتحقق من النتائج ثم نرسلها إلى أنظمة العمل.
تكاملات API ومراقبة الجودة
ندمج الذكاء الاصطناعي مع تطبيقات المؤسسة عبر API، ونقيس جودة الإجابات، ونجمع الملاحظات، وندير إصدارات النماذج.
تفاصيل التنفيذ
ما نتفق عليه قبل بدء العمل
نختار حالات استخدام ومصادر معرفة ونموذجاً وطريقة استضافة محددة، ونصمم RAG والتحكم في الوصول والسجلات والتكاملات والقدرة الحاسوبية ومنهجية تقييم الجودة.
نحتاج إلى أسئلة ووثائق ممثلة ومالكي المعرفة وتصنيف البيانات ومتطلبات الأمن والتكاملات ومؤشرات الأعمال التي ستقيس القيمة.
نبني مجموعة اختبار قبل الإطلاق ونقيس دقة الإجابات وتغطيتها والادعاءات غير المدعومة وزمن الاستجابة وتكلفة المعالجة والأثر على العملية المختارة.
يشمل التشغيل مراقبة الجودة والملاحظات وإصدارات النموذج وقاعدة المعرفة والصلاحيات والقدرة وتغير المصادر، مع إبقاء المراجعة البشرية في الإجراءات عالية الأثر.
العملية
ثلاث خطوات
نحو الإطلاق.
حالة الاستخدام
نحدد عملية يحقق فيها الذكاء الاصطناعي أثراً قابلاً للقياس.
الأساس
نجهز البيانات والنماذج والبنية وضوابط الأمان.
التبني
نطلق الحل ونقيس الجودة ونحسنه بالطلبات الفعلية.
الحل: الذكاء الاصطناعي المؤسسي والنماذج المحلية