Abhinraj N A

أنت لا تحتاج إلى روبوت محادثة آخر، بل تحتاج إلى نظام ذكاء اصطناعي ينجز العمل فعليًا.

وهذا ما أبنيه.

أبني حلول أتمتة بالذكاء الاصطناعي، وأنظمة RAG، وتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة، ووكلاء ذكاء اصطناعي يتولون مهام العمل المعرفي المتكررة بدلًا من فريقك.

فكّر في:
→ قراءة واستخراج المعلومات من مئات المستندات
→ البحث في المعرفة الداخلية وتقديم إجابات مستندة إلى مصادر موثوقة
→ فرز المرشحين ومطابقة مهاراتهم
→ البحث عن المعلومات عبر مصادر متعددة
→ تصنيف بيانات الأعمال ومقارنتها ومعالجتها
→ تحويل سير العمل اليدوي متعدد الخطوات إلى أنظمة تعمل بالذكاء الاصطناعي

نهجي بسيط:
أفهم سير العمل ← أحدد موضع الاختناق الحقيقي ← أبني نظام الذكاء الاصطناعي حوله.
لا أهتم بإضافة نموذج لغوي لمجرد أنه رائج.
إذا كان الحل البرمجي العادي أفضل للمشكلة، فسأستخدم البرمجة.
إذا كانت تقنية RAG ضرورية، فسأبنيها.
إذا كان سير العمل يحتاج إلى وكيل، فسأبنيه.
وإذا كان الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى ضوابط وموافقة بشرية، فسأدمجها أيضًا.

لقد بنيت أنظمة باستخدام Python وFastAPI وLangGraph وLangChain وCrewAI وPostgreSQL وChromaDB والتضمينات والبحث الدلالي والمخرجات المنظمة وواجهات برمجة نماذج اللغة الكبيرة.

أحد مشاريعي الحالية هو RecruitIQ، وهي منصة توظيف بالذكاء الاصطناعي لا تكتفي بإدخال المرشحين إلى نموذج لغوي وطلب تقييمهم. فهي تستخدم الاسترجاع الدلالي ← المطابقة المنظمة ← تفسيرات ينشئها نموذج لغوي لتقييم مدى ملاءمة المرشح للوظيفة. كما بنيت نظامًا بحثيًا باستخدام LangGraph، مع سير عمل مشروط، وتحقيق متوازٍ، ونقاط حفظ، وبث، وموافقة بشرية.

إذا كان لديك سير عمل يتطلب حاليًا من الأشخاص القراءة أو البحث أو المقارنة أو التصنيف أو إجراء الأبحاث أو الرد يدويًا، فأرسله إليّ.
سأخبرك أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد فعليًا، وما الذي يمكن أتمتته، وكيف سأبنيه.
لا ذكاء اصطناعي لمجرد استخدام الذكاء الاصطناعي، بل أنظمة مفيدة تحل مشكلات حقيقية.