تحوّل مع حلول AI

تقوم MicrocosmWorks بكلا الأمرين اعتمادًا على حالة الاستخدام. نقوم بضبط ونشر نماذج LLM المدربة مسبقًا من OpenAI و Anthropic Claude و Google Gemini لتطبيقات AI للمحادثة، وتوليد المحتوى، و RAG. للمهام المتخصصة مثل رؤية الكمبيوتر، واكتشاف الشذوذ، أو NLP الخاصة بالمجال، نقوم بتدريب نماذج مخصصة باستخدام TensorFlow و PyTorch و AWS SageMaker. أكثر من 150 مشروع AI يثري عملية اختيار النماذج لدينا.

تبني MicrocosmWorks وكلاء AI باستخدام LangChain و AutoGPT وأطر عمل وكيلة مخصصة تمكّن من الاستدلال الذاتي، واستخدام الأدوات، وتنفيذ المهام متعددة الخطوات. بالنسبة لأنظمة الوكلاء المتعددين، نطبق أنماط التنسيق حيث يتعاون الوكلاء المتخصصون في سير عمل معقدة مع إدارة ذاكرة مشتركة وتكامل الأدوات. تتكامل وكلاؤنا مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وقواعد البيانات وأنظمة الأعمال الحالية لديكم.

نعم، يُعد تنفيذ RAG أحد خدمات AI الأكثر طلبًا لدينا. تقوم MicrocosmWorks ببناء مسارات عمل (pipelines) RAG جاهزة للإنتاج باستخدام قواعد بيانات المتجهات (vector databases) مثل Pinecone أو Milvus أو FAISS، جنبًا إلى جنب مع نماذج التضمين (embedding models) من OpenAI أو البدائل مفتوحة المصدر. نتعامل مع استيعاب المستندات (document ingestion)، واستراتيجية التجزئة (chunking strategy)، والبحث الهجين (hybrid search) باستخدام BM25 وتشابه المتجهات (vector similarity)، والاستجابات المستندة إلى المراجع (citation-grounded responses) التي تقلل من "hallucination" في أنظمة المعرفة للمؤسسات.

تبني MicrocosmWorks أنظمة التعرف على الوجه، واكتشاف الكائنات، وOCR، والتجربة الافتراضية، وأنظمة المراقبة الآلية باستخدام معماريات التعلم العميق. لقد قمنا بنشر الرؤية الحاسوبية في الرعاية الصحية لتحليل الصور الطبية، وفي البيع بالتجزئة لمراقبة الأرفف، وفي التصنيع لفحص الجودة، وفي الأمن للكشف عن التهديدات في الوقت الفعلي. تعمل حلولنا على الأجهزة الطرفية، أو GPUs السحابية، أو التكوينات الهجينة اعتمادًا على متطلبات زمن الاستجابة.

مفهوم إثبات الجدوى AI في MicrocosmWorks يستغرق عادة من 4 إلى 8 أسابيع ويكلف من 10,000 دولار إلى 30,000 دولار بمعدلات تطوير تتراوح من 20 دولارًا إلى 50 دولارًا في الساعة. ويشمل ذلك تقييم البيانات، واختيار النموذج، والتدريب الأولي أو fine-tuning، والتكامل مع نظام إنتاجي واحد، وتقرير قياس الأداء (benchmark). لقد حققنا معدل دقة 95% في مشاريعنا AI، مع وقت أسرع 3 مرات للحصول على الرؤى (time-to-insight) مقارنة بجهود التطوير الداخلية.