الذكاء الاصطناعي والبيانات
وكلاء مستقلون جاهزون للإنتاج، وذكاء سيادي، ومنصات lakehouse للبيانات عالية السرعة.
نظرة عامة
ينقل قسم الذكاء الاصطناعي والبيانات في XSIS المؤسسات من روبوتات المحادثة التجريبية إلى ذكاء سيادي حتمي يدر إيرادات. ننشر نماذج لغوية معزولة عن الشبكة، ومحلية، وفي سحابة إقليمية، بما يشمل الضبط بالتدريب الإضافي (fine-tuning) للعربية أولا واللهجات الإقليمية، مدعومة عبر GraphRAG المدرك للصلاحيات وطبقات بيانات دلالية موحدة. يبني مهندسونا مسارات عمل متعددة الوكلاء تعمل على مدار الساعة، تحكمها Model Context Protocol (MCP)، وقابلية التشغيل البيني Agent2Agent (A2A)، وإشراف بشري على الحلقة.
وتحت طبقة الذكاء نبني أسس البيانات التي تغذيه. ويشمل ذلك بث الأحداث في الوقت الفعلي عبر Kafka وFlink، ومستودعات lakehouse من Snowflake وDatabricks وIceberg، والنماذج الكمية الكبيرة لمحاكاة الأعمال المالية وسلاسل التوريد، وإقامة بيانات صارمة عبر الحدود.
لمن هذا
مسؤول الذكاء الاصطناعي
وكلاء ونماذج في بيئة الإنتاج، محوكمة ومقاسة وتبقى داخل نطاقك.
مسؤول البيانات
مستودعات lakehouse وخطوط بيانات وحوكمة تجعل بيانات المؤسسة جاهزة للذكاء الاصطناعي.
مسؤول العمليات
وكلاء تحت الإشراف ينفذون الأعمال الروتينية على مدار الساعة، من المستندات إلى القرارات.
ما نقوم به
أنظمة متعددة الوكلاء والبروتوكولات
مسارات عمل متعددة الوكلاء مع إشراف بشري على الحلقة، وخوادم MCP واستخدام الأدوات، وقابلية التشغيل البيني مع A2A وAP2، وAgentOps.
النماذج اللغوية الكبيرة السيادية، والنماذج اللغوية الصغيرة (SLM)، ومنصات السياق
استضافة النماذج المعزولة عن الشبكة، والمحلية، وفي السحابة السيادية، والنماذج الحدودية ومفتوحة الأوزان، والضبط بالتدريب الإضافي (fine-tuning) للعربية أولا، وGraphRAG المدرك للصلاحيات.
النماذج الكمية الكبيرة وتعلم الآلة التطبيقي
نماذج كمية لمحاكاة الأنظمة المالية وسلاسل التوريد، والتنبؤ والتسعير، ومخاطر الائتمان مع ذكاء اصطناعي قابل للتفسير، واكتشاف الاحتيال وغسل الأموال (AML).
الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط والصوت والرؤية
وكلاء صوتيون قادرون على الاستدلال من الكلام، ومراكز اتصال، وذكاء اصطناعي محادثي للمعاملات، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ورؤية حاسوبية مادية وعلى الحافة.
معالجة المستندات الذكية (IDP 2.0)
استخراج البيانات من الفواتير وكشوف الحساب وتمويل التجارة والتحقق من هوية العملاء (KYC) والنماذج، مع قواعد تحقق ومراجعة بشرية وترحيل مباشر إلى نظام ERP.
باقات الذكاء الاصطناعي الجاهزة وخدمات الذكاء الاصطناعي المدارة
حزم ذكاء اصطناعي جاهزة للنشر لشركات السوق المتوسطة، وأنظمة مؤسسية سيادية واسعة النطاق، وواجهات API مدارة للذكاء الاصطناعي بالاشتراك أو الاستخدام.
بنية البيانات ومنصات lakehouse وخطوط البيانات في الوقت الفعلي
خطوط بيانات ETL وELT، وبث في الوقت الفعلي باستخدام Kafka وFlink، ومنصات lakehouse على Snowflake وDatabricks وIceberg، ومخازن متجهية وبيانية.
حوكمة البيانات والسيادة والخصوصية والأمن
البيانات الرئيسية، وعقود البيانات وتتبع المصدر، وجودة البيانات وإقامة البيانات، وأمن البيانات: التشفير، والترميز، والإخفاء، وبيانات اختبار اصطناعية.
ذكاء الأعمال القائم على الوكلاء وذكاء القرار
ذكاء أعمال محادثي ومحللو بيانات بالذكاء الاصطناعي، ولوحات معلومات تنفيذية ومراكز قيادة، وتحليلات موجهة للعملاء.
ما نعرف به
- البيانات والتحليلات
- Snowflake
- Databricks
- Apache Kafka
- المرتكزات الرئيسية
- سير عمل متعدد الوكلاء: MCP وA2A وAP2
- نماذج LLM وSLM السيادية والمعزولة عن الشبكات
- النماذج الكمية الكبيرة (LQMs)
- Apache Iceberg وDatabricks وSnowflake
- معالجة المستندات الذكية (IDP 2.0)
منظومة الذكاء الاصطناعي والبيانات
ثلاث طبقات تحمل كل نظام نبنيه، ولكل منها المعيار الذي تتبعه وما تضمنه.
| الطبقة | المعيار التقني | ما تضمنه |
|---|---|---|
| التشغيل البيني للوكلاء | بروتوكول Model Context Protocol (MCP وWebMCP)، وAgent2Agent (A2A)، وبروتوكول Agent Payments Protocol (AP2) | تنفيذ حتمي للأدوات وقابلية تدقيق تشفيرية |
| استضافة النماذج السيادية | عناقيد GPU داخل المنشأة وسحب خاصة معزولة عن الشبكات، مع Jais وFalcon وALLaM وMistral وQwen وDeepSeek وLlama | إقامة البيانات داخل البلد وعدم تدريب أي جهة خارجية على بياناتك |
| أساس البيانات الحديث | Snowflake وDatabricks وApache Iceberg وApache Kafka وFlink، وGraphRAG الذي يراعي الصلاحيات | تفرض قواعد الوصول على مستوى الصف والدور قبل أن يرى النموذج أي بيانات |
المعيار التقني
- التشغيل البيني للوكلاء
- بروتوكول Model Context Protocol (MCP وWebMCP)، وAgent2Agent (A2A)، وبروتوكول Agent Payments Protocol (AP2)
- استضافة النماذج السيادية
- عناقيد GPU داخل المنشأة وسحب خاصة معزولة عن الشبكات، مع Jais وFalcon وALLaM وMistral وQwen وDeepSeek وLlama
- أساس البيانات الحديث
- Snowflake وDatabricks وApache Iceberg وApache Kafka وFlink، وGraphRAG الذي يراعي الصلاحيات
ما تضمنه
- التشغيل البيني للوكلاء
- تنفيذ حتمي للأدوات وقابلية تدقيق تشفيرية
- استضافة النماذج السيادية
- إقامة البيانات داخل البلد وعدم تدريب أي جهة خارجية على بياناتك
- أساس البيانات الحديث
- تفرض قواعد الوصول على مستوى الصف والدور قبل أن يرى النموذج أي بيانات
كيف تبدأ
الخطوات التالية
الاتفاق على موعد
يراسلك فريقنا بالبريد الإلكتروني للاتفاق على موعد الجلسة.
الجلسة الاستشارية التمهيدية
جلسة استشارية تمهيدية مجانية عبر الإنترنت مدتها 30 دقيقة: نستعرض فيها أهدافك وأنظمتك والقيود التي تواجهك.
مراجعة الجاهزية
في مراجعة جاهزية مجانية مدتها 48 ساعة، يراجع مهندس معماري رئيسي مشروعك وفق تعريف الجاهزية المكون من 6 نقاط، ويوصي بالمسار المناسب.
اختيار المسار
المشاريع الجاهزة من حيث النطاق تحصل على عرض ملزم في غضون 3–5 أيام عمل. ومشاريع مرحلة الفكرة تبدأ في Blueprint Studio. والنظام القائم الذي يتعرض لأعطال أو يفتقر إلى توثيق أو يحتاج إلى تكامل يبدأ بتشخيص يستغرق 1–2 أسبوع. ولكل من Blueprint Studio والتشخيص رسم ثابت يرد في العرض.
فرق منتجات قائمة على الذكاء الاصطناعي
فرق مدارة متعددة التخصصات من كبار المهندسين، مزودة بمنظومات للبرمجة وضمان الجودة تعمل بالوكلاء.
مشاريع بنتائج محددة وخدمات مدارة على مدار الساعة
تنفيذ بنطاق ثابت يقوم على المراحل الرئيسية مع قادة تنفيذ محددين بالاسم، وخدمات مدارة للتطبيقات على مدار الساعة في إطار حوكمة SLA.
أسرع طريقة للبدء هي باقة إثبات مفهوم سيادي قائم على الوكلاء (POC, MCP, A2A, GraphRAG)، إحدى باقات التعاون السريع لدينا.
من أين تبدأالأسئلة والأجوبة
كيف يختلف هذا عن إضافة روبوت محادثة؟
روبوت المحادثة يجيب عن الأسئلة. نحن نبني أنظمة تنفذ العمل. يستدعي الوكلاء أدواتك تحت الإشراف، ولا تجيب النماذج إلا مما يجوز للمستخدم رؤيته، وتزودها منصات البيانات بما تحتاجه. وكل منها يخضع للاختبار والتسجيل والقياس.
إلى أين تذهب بياناتنا؟
حيث تقرر أنت. ننشر النماذج في بيئات معزولة عن الشبكات، في مقرك أو في سحابة سيادية إقليمية، لتبقى البيانات الخاضعة للتنظيم داخل البلد. ولا تخرج البيانات من المؤسسة إلا إذا اخترت خدمة تسمح بذلك.
كيف تبقي وكلاء الذكاء الاصطناعي تحت السيطرة؟
يعمل الوكلاء عبر أدوات محدودة النطاق ومسجلة، وبالصلاحيات التي تمنحها. ويخضعون للمراجعة البشرية، ويعتمد البشر الخطوات المهمة. وتضيف AgentOps القياس عن بعد والتقييم وضوابط الحماية من الإجابات المختلقة وحدودا على استهلاك الرموز (tokens).
من أين نبدأ؟
عادة بإثبات مفهوم سيادي قائم على الوكلاء: مسار عمل واحد متصل بأدواتك الداخلية داخل شبكة خاصة، يبين القيمة قبل البناء الأكبر.
هل يجب ترتيب بياناتنا أولا؟
ليس تماما، لكننا نتحقق منها أولا. إذا كانت المستندات غير مهيكلة أو كانت قواعد البيانات معزولة عن بعضها، نبدأ بمراجعة لجودة البيانات وتتبع المصدر والجاهزية للذكاء الاصطناعي، ثم نبني منصة البيانات التي تحتاجها النماذج.
من يملك ما نبنيه؟
أنت تملكه. الشيفرة والتعليمات ومجموعات التقييم وخطوط البيانات وأي أوزان نموذج مضبوط بالتدريب الإضافي (fine-tuning) ننتجها لك تصبح ملكك بعد سداد كل مرحلة رئيسية.
ابدأ بمحادثة، لا بعقد.
أخبرنا بما تحتاج إلى بنائه أو ربطه أو تأمينه. يراجع ذلك معك مهندس معماري، ثم يوصي من أين تبدأ.