العودة إلى مركز التطوير
AI Development
دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM) (OpenAI، إلخ.)
خدمات دمج نماذج اللغة الكبيرة LLM المتخصصة. نقوم بدمج نماذج OpenAI وClaude وGemini والنماذج مفتوحة المصدر في تطبيقاتك باستخدام RAG والضبط الدقيق (fine-tuning) وهندسة الأوامر (prompt engineering).
ابدأ الآن92%+
دقة النموذج
<200ms
زمن استجابة الاستدلال (Inference Latency)
Production-Grade
أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI Systems)
Enterprise-Secure
المعمارية
فئة الخدمة
هندسة نماذج اللغة الكبيرة (LLM Engineering)
مثالي لـ
فرق المنتجات التي تضيف الذكاء الاصطناعي للمحادثة، أو ذكاء المستندات، أو سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى تطبيقاتها.
الجدول الزمني
3 – 8 أسابيع
لماذا تختار MicrocosmWorks لدمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM)؟
يتطلب دمج LLMs بفعالية أكثر من مجرد استدعاءات API. نحن نصمم معماريات LLM قوية مع استرجاع ذكي، وإدارة السياق، وضوابط حماية (guardrails)، واستراتيجيات احتياطية (fallback strategies). تتميز عمليات الدمج لدينا بكونها جاهزة للإنتاج مع معالجة الأخطاء المناسبة، وتحسين التكلفة، ومراقبة جودة الاستجابة.
قدراتنا في دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM)
- تطوير مسار RAG — بناء أنظمة توليد معزز بالاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation) التي ترسي استجابات LLM في بياناتك الخاصة بدقة عالية ومعدلات هلوسة منخفضة.
- تنسيق النماذج المتعددة — تصميم معماريات توجه الاستفسارات إلى النموذج الأمثل بناءً على التعقيد والتكلفة ومتطلبات زمن الاستجابة (latency).
- الضبط الدقيق المخصص (Custom Fine-Tuning) — ضبط النماذج بدقة على بيانات النطاق الخاص بك للمهام المتخصصة، مما يحسن الدقة ويقلل تكاليف الرموز (token costs) بمقدار 5-10 أضعاف.
- أنظمة هندسة الأوامر (Prompt Engineering) — بناء إدارة أوامر منهجية مع تحديد الإصدارات (versioning) واختبار A/B وأطر التقييم الآلي.
- ضوابط الحماية والسلامة (Guardrails & Safety) — تطبيق تصفية المحتوى، واكتشاف PII، والتحقق من المخرجات، وتحديد المعدل (rate limiting) لتفاعلات AI آمنة ومتوافقة.
- التدفق والوقت الفعلي (Streaming & Real-Time) — بناء واجهات مستخدم (UIs) سريعة الاستجابة مع تدفق الرموز (token streaming)، والعرض التدريجي (progressive rendering)، والتحديثات المتفائلة (optimistic updates) لزمن استجابة محسوس بأقل من ثانية.
المكدس التقني (Technology Stack)
نحن ندمج مع جميع موفري LLM الرئيسيين — OpenAI GPT-4 وAnthropic Claude وGoogle Gemini والنماذج مفتوحة المصدر عبر vLLM. تستخدم مكدسات RAG الخاصة بنا Pinecone أو Weaviate أو pgvector للاسترجاع، وLangChain أو التنسيق المخصص، وNext.js مع التدفق (streaming) للواجهات الأمامية سريعة الاستجابة.
لمن هذه الخدمة؟
لفرق المنتجات التي ترغب في إضافة الذكاء الاصطناعي للمحادثة (conversational AI)، أو ذكاء المستندات (document intelligence)، أو سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI-assisted workflows) إلى تطبيقاتها. سواء كنت بحاجة إلى روبوت محادثة موجه للعملاء، أو مساعد معرفي داخلي، أو إنشاء محتوى مدعوم بالذكاء الاصطناعي، فإننا نقدم حلول LLM تعمل بشكل موثوق على نطاق واسع.
عمليتنا
1
تدقيق المتطلبات والبيانات
تحديد حالات الاستخدام، تدقيق مصادر البيانات المتاحة، ووضع معايير الدقة ومعايير النجاح.
2
تصميم المعمارية
تصميم مسار RAG، اختيار النماذج، تخطيط استراتيجية التضمين (embedding)، وتحديد متطلبات ضوابط الحماية (guardrail).
3
التنفيذ
بناء طبقة الدمج، تنفيذ مسار الاسترجاع، تطوير مكونات واجهة المستخدم (UI)، وإعداد التدفق (streaming).
4
التقييم والضبط
تشغيل مجموعات التقييم، ضبط معلمات الاسترجاع، تحسين الأوامر (prompts)، والتحقق من جودة الاستجابة.
5
الإنتاج والمراقبة
النشر مع تتبع التكلفة، ومراقبة الجودة، وتحليلات الاستخدام، والتنبيه الآلي عند التدهور.
المكدس التقني
موفرو نماذج اللغة الكبيرة (LLM Providers)
OpenAI GPT-4Anthropic ClaudeGoogle GeminiLlamaMistral
التنسيق (Orchestration)
LangChainLlamaIndexSemantic Kernelمسارات مخصصة
قواعد بيانات المتجهات (Vector Databases)
PineconeWeaviatepgvectorQdrantChromaDB
البنية التحتية (Infrastructure)
Vercel AI SDKNext.jsFastAPIRedisPostgreSQL
القطاعات التي نخدمها
SaaSLegal TechHealthTechFinTechالتعليمدعم العملاءالمحتوى
هل أنت مستعد لدمج نماذج اللغة الكبيرة LLMs في منتجك؟
دعنا نبني ميزة مدعومة بـ LLM توفر تفاعلات AI دقيقة وسريعة وآمنة لمستخدميك.
الأسئلة الشائعة
نقوم بدمج OpenAI GPT-4، وClaude، وGemini، وLlama، وLLMs أخرى في تطبيقاتك باستخدام هندسة المطالبات، ومسارات RAG، والضبط الدقيق، واستدعاء الدوال، والمخرجات المهيكلة، وتوجيه النماذج المحسّن التكلفة.
تطوير دمج LLM و OpenAI في MicrocosmWorks يتراوح من 25 إلى 50 دولارًا أمريكيًا في الساعة، ويشمل دمج API، وهندسة المطالبات، وتطبيق RAG، ونشر الإنتاج مع المراقبة.
نعم، نقوم ببناء RAG pipelines التي تقوم بفهرسة مستنداتك في قواعد بيانات متجهة مثل Pinecone أو Weaviate، وننفذ semantic search باستخدام embedding models، ونولد إجابات دقيقة وموثقة بالمصادر باستخدام بياناتك الخاصة.
نحن نطبق semantic caching، و prompt optimization لتقليل token usage، و model routing الذي يستخدم نماذج أرخص للاستعلامات البسيطة، و batching للطلبات غير الفورية، ونماذج fine-tuned أصغر تحل محل مكالمات API المكلفة لمهام محددة.
نعم، نحن نطبق تحليل المخرجات بتنسيقات منظمة، وتصفية المحتوى، واكتشاف الهلوسة باستخدام فحوصات التأصيل، وإخفاء PII، وأنظمة الحواجز الوقائية التي تتحقق من صحة استجابات LLM قبل وصولها إلى المستخدمين النهائيين.