تخطى إلى المحتوى
ByteTan

ذكاء اصطناعي يُشحن، لا يكتفي بالعروض.

تبني ByteTan تطبيقات LLM ووكلاء مستقلين وأتمتة ذكية — مرتبطة ببياناتك، محكومة بسياساتك، وجاهزة للإنتاج.

المشكلة التي نحلها

معظم المؤسسات جربت الذكاء الاصطناعي. قليل منها نقلته إلى العمليات اليومية. الفجوة ليست في النموذج — بل في الهندسة: ربط البيانات، حدود الأدوات، المراقبة، التسليم البشري، والامتثال لطريقة عملك الفعلية.

نحن نغلق هذه الفجوة.

ما نبنيه

تطبيقات LLM والاسترجاع المعزّز

تطبيقات مبنية على بياناتك.

تطبيقات مخصصة مدعومة بنماذج لغوية كبيرة، متصلة بمستنداتك وقواعد بياناتك وقواعد معرفتك. نبني أنظمة استرجاع معززة تجيب على الأسئلة وتلخص المحتوى وتستدل على بياناتك — بحدود واضحة لما يمكنها ادعاؤه وما لا يمكن.

متى تحتاجه

  • دردشة موجهة للعملاء يجب أن تكون دقيقة، لا مجرد طلاقة لغوية
  • بحث داخلي يفهم النية، لا مجرد الكلمات المفتاحية
  • أسئلة وأجوبة على المستندات عبر العقود والسياسات والأدلة وقواعد المعرفة
  • مساعدين للتأهيل والتدريب لأعضاء الفريق الجدد

ما نستخدمه: Anthropic Claude وOpenAI GPT ونماذج مفتوحة الوزن عبر Ollama أو vLLM. مخازن المتجهات: pgvector أو Qdrant أو Pinecone. التنسيق: Vercel AI SDK؛ LangChain عند التبرير، وSDK مباشر عند عدم الحاجة.

التعاون النموذجي: 2–6 أسابيع للبناء الأولي · عقد تحسين شهري اختياري · استضافة ذاتية أو سحابة · بياناتك، نموذجك، اختيارك.

وكلاء الذكاء الاصطناعي

برمجيات تتخذ إجراءات — ضمن حدود تتحكم بها.

وكلاء مستقلون يصوغون ويجدولون ويفرزون ويوجهون ويصعدون — ليس روبوتات دردشة مفتوحة النهاية. وكلاء فرديون للمهام المركزة؛ إعدادات متعددة الوكلاء لسير عمل معقد. كل استدعاء أداة مسجّل. الإجراءات الحساسة تتطلب موافقة بشرية افتراضياً.

متى تحتاجه

  • المبيعات: تأهيل العملاء المحتملين، جدولة المكالمات، التسليم للبشر في اللحظة المناسبة
  • الدعم: فرز التذاكر، صياغة الردود، تصعيد الحالات المعقدة
  • العمليات: مراقبة الأنظمة، توجيه التنبيهات، تنفيذ خطط الاستجابة
  • التسويق: بحث المواضيع، صياغة المحتوى، إعداد قوائم الجدولة

ما نستخدمه: نماذج LLM باستدعاء أدوات، مطالبات منظمة، ضوابط صارمة على تنفيذ الأدوات، سجلات تدقيق كاملة، بوابات تدخل بشري.

Tan، المساعد على هذا الموقع، مبني على هذه البنية. اسأله عن خدمات ByteTan.

التعاون النموذجي: 3–8 أسابيع لكل وكيل · تجريبي أولاً، توسع ثانياً · سير عمل الموافقة افتراضياً.

أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي

ذكاء بين الأنظمة التي تستخدمها بالفعل.

نربط أدواتك الحالية بالذكاء الاصطناعي في الوسط — ليس Zapier عاماً مع روبوت دردشة، بل سير عمل مخصص يفهم السياق ويتعامل مع الاستثناءات ويبقى قابلاً للمراقبة عندما تكون المدخلات فوضوية.

متى تحتاجه

  • إدخال بيانات يدوي يتبع قواعد يجب على شخص تفسيرها
  • عمل مراجعة متكرر (فواتير، عقود، طلبات) مع تحقق بشري
  • عمليات متعددة الخطوات عبر CRM والبريد وجداول البيانات والأدوات الداخلية
  • أي شيء تفعله بنفس الطريقة في كل مرة — إلا عندما لا تفعل

ما نستخدمه: تكاملات مخصصة بدلاً من لاصقات جاهزة. n8n أو Temporal أو SDKs مباشرة حسب احتياجات الموثوقية. دائماً قابل للمراقبة، دائماً قابل للعكس.

التعاون النموذجي: 1–4 أسابيع لكل سير عمل · محدد بالنتيجة، لا بعدد الموصلات.

التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية

نماذج تتنبأ — وتستمر بالعمل بعد الإطلاق.

تصنيف وتسجيل وتنبؤ واكتشاف شذوذ مبني على بياناتك التاريخية. منشور حيث تحتاجه، مراقب بعد الإطلاق. لا ندرّب نموذجاً ونختفي — النماذج غير المراقبة تتدهور.

متى تحتاجه

  • تنبؤ بفقدان العملاء أو قيمة العمر الافتراضي
  • تنبؤ بالطلب وتخطيط المخزون
  • تسجيل العملاء المحتملين وإسناد الإيرادات
  • اكتشاف الشذوذ في العمليات أو الاحتيال أو الجودة
  • رؤية حاسوبية للفحص أو OCR أو العد

ما نستخدمه: scikit-learn وXGBoost للبيانات الجدولية؛ PyTorch للتعلم العميق؛ MLflow للتتبع. سحابة أو GPU خاص بك — حسب ما تتطلبه المشكلة.

التعاون النموذجي: 4–12 أسبوعاً للنموذج الأول · جدول مراقبة وإعادة تدريب مضمن · شروحات مضمنة.

كيف نسلّم الذكاء الاصطناعي بأمان

مخرجات مرتبطة بالبيانات

RAG ووصول للأدوات على بيانات موثقة — لا تخمين حر

أدوات محدودة

الوكلاء يستدعون فقط الدوال التي توافق عليها، مع حدود معدل وحصص

تسليم بشري

القرارات الحساسة تصعد لشخص، لا لخوارزمية

سجلات تدقيق

كل إجراء وكيل مسجّل وقابل للمراجعة

إشراف

فحوصات سلامة المدخلات والمخرجات على الوكلاء الموجهة للجمهور

ضوابط الإنفاق

ميزانيات رموز وقواطع دوائر تمنع التكاليف الجامحة

شاهده يعمل.

Tan هو مساعد ByteTan بالذكاء الاصطناعي — مبني بنفس بنية الوكلاء التي نسلّمها للعملاء. اسأل عن خدماتنا، صف مشروعك، أو اكتشف إن كنا مناسبين.

نموذج التعاقد

  1. 1مكالمة اكتشاف — النطاق والقيود وتوفر البيانات
  2. 2تقييم تقني — الهندسة والمخاطر وتحديد التجريبي
  3. 3بناء تجريبي — نموذج أولي يعمل ببيانات حقيقية
  4. 4تقوية الإنتاج — الأمان والمراقبة والتوثيق
  5. 5تكرار — تحسين شهري أو عقد دعم

FAQ

عند التبرير بحجم البيانات وحالة الاستخدام. غالباً نحقق نتائج قوية بـ RAG وهندسة المطالبات أولاً — تكلفة أقل، تكرار أسرع.

مستعد لنقل الذكاء الاصطناعي إلى الإنتاج؟

أخبرنا عن حالة استخدامك وسنرسم تجريبياً معقولاً.