أفضل المعايير، مطبّقة في بيئة الإنتاج
لكل قدرة تقنية: ما تعتبره أفضل الفرق معيارًا، وكيف نطبّقه في منتجاتنا.
تقنياتنا
- LangGraph
- FastMCP
- OpenAI
- Anthropic
- Gemini
- Groq
- Ollama
- ChromaDB
- LiveKit / WebRTC
- Vapi
- YOLOv8
- ONNX Runtime
- OR-Tools CP-SAT
- ROS 2
- PX4
- Gazebo
- SmolVLA
- RabbitMQ
- Socket.IO
- Docker
- Python 3.11+
- Django + React
- LaTeX / Beamer
بنية معيارية
بنية معيارية بمستوى الإنتاج، مصممة للموثوقية والأمان والتوسع.
محرك البيانات واستيعابها
مسارات للبيانات المهيكلة وغير المهيكلة: تحليل ملفات PDF، وجمع البيانات من الويب، والتضمينات المتجهية، وفهارس البحث.
- ETL
- التضمينات
- ChromaDB
اختيار النماذج وضبطها الدقيق
تنسيق النماذج اللغوية الكبيرة عبر مزوّدين متعددين، منهم OpenAI و Anthropic و Gemini و Groq، مع تقييم مدمج للنماذج وهندسة الأوامر.
- تعدد النماذج اللغوية
- قياس الأداء
- هندسة الأوامر
محرك سير العمل الوكيلي
وكلاء مستقلون مبنيون على LangGraph، باستدعاء فعلي للأدوات وذاكرة وحوكمة بشرية ضمن الحلقة، لتنفيذ المهام المعقدة متعددة الخطوات.
- LangGraph
- استدعاء الأدوات
- HITL
النشر الآمن وواجهات البرمجة
خدمات مصغّرة في حاويات مع واجهات REST، وتحديثات فورية عبر WebSocket، وتحكم في الوصول قائم على الأدوار، وتشفير شامل من طرف إلى طرف.
- Docker
- REST / WS
- RBAC
ما نبنيه
حلول ذكاء اصطناعي متكاملة، من النموذج البحثي الأولي إلى النشر في بيئة الإنتاج.
الذكاء الاصطناعي للبحث العلمي والنشر
مراجعة آلية للمخطوطات، وترشيح المجلات العلمية، وتحسين الكتابة الأكاديمية بالاعتماد على النماذج اللغوية الكبيرة.
- التحكيم العلمي
- اختيار المجلة
- الكتابة بالذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي للتعليم والتقييم
تصحيح الاختبارات بنماذج متعددة، ومراقبة آمنة بـ 9 أوضاع أمنية، وتتبع نواتج التعلم وفق معايير ABET.
- التصحيح بالذكاء الاصطناعي
- المراقبة
- الاعتماد الأكاديمي
الذكاء الاصطناعي للملكية الفكرية
إدارة دورة حياة براءات الاختراع من الإفصاح عن الاختراع حتى ملف جاهز للإيداع، مع بحث في حالة التقنية السابقة وصياغة للمطالبات بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
- صياغة البراءات
- حالة التقنية السابقة
- تحليلات الملكية الفكرية
الذكاء الاصطناعي للمواهب والتوظيف
مطابقة دلالية بين السير الذاتية والوظائف وفق أكثر من 300 معيار، ومقابلات فيديو بالذكاء الاصطناعي مع تحليل سلوكي، ومسارات آلية لإدارة المرشحين.
- مطابقة السير الذاتية
- مقابلات الفيديو
- أتمتة الموارد البشرية
الذكاء الاصطناعي الوكيلي والأتمتة
وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلون يتولّون مراجعة الشيفرة، وفرز المشكلات، وتوجيه البريد الإلكتروني، والتقارير اليومية، باستدعاء فعلي للأدوات.
- وكلاء الذكاء الاصطناعي
- LangGraph
- سير العمل
الذكاء الاصطناعي المحادثي والصوتي
وكلاء صوتيون في الوقت الفعلي ومساعدون محادثيون مدعومون بتقنية RAG وتكامل الأدوات والبث عبر WebRTC.
- الوكلاء الصوتيون
- RAG
- الوقت الفعلي
الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية والعمليات
تحليل التقارير الطبية، ودعم القرار السريري، ومسارات ذكاء اصطناعي مخصصة تلائم متطلبات الامتثال الصحي والاحتياجات التشغيلية.
- الذكاء الاصطناعي السريري
- التقارير
- مسارات مخصصة
شيفرات ونماذج مفتوحة
ننشر جزءًا من أعمالنا على GitHub و Hugging Face: أدوات للنماذج اللغوية الكبيرة، وتقييم أنظمة RAG، والبيانات، والروبوتات.
scalexi
مكتبة Python
مكتبة منخفضة الشيفرة لتوليد مجموعات البيانات وضبط النماذج اللغوية الكبيرة وتقييمها.
scalexi_rag_bench
تقييم أنظمة RAG
معيار مرجعي لتقييم أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).
scalexi-ai-abstract-dataset
مجموعة بيانات
مجموعة بيانات من الملخصات العلمية في مجال الذكاء الاصطناعي.
uav_rl
الروبوتات · التعلم المعزز
التحكم في الطائرات المسيّرة وتقنية SLAM (PX4 و ROS 2 Jazzy و Gazebo)، وبيئات للتعلم المعزز، والإدراك عبر YOLO والليدار.
smolvla-raise2026-ripeness-ref
نموذج رؤية ولغة وفعل
نموذج SmolVLA للروبوتات، منشور على Hugging Face ضمن مشروع RAISE 2026.