ethiack

خدمة تنقل ذاتي القيادة تُمكّن من التشغيل بدون سائق على الطرق الحضرية.

منصة بيانات ذكاء اصطناعي لتدوين النصوص والصوتيات والصور والفيديو والبيانات ثلاثية الأبعاد، بالإضافة إلى تقييم النماذج.

منصة مفتوحة المصدر للأجهزة تقدم مستشعرات ووحدات اتصال وأجهزة حوسبة طرفية لإنشاء النماذج الأولية.

منصة تطوير رؤية حاسوبية لإدارة مجموعات البيانات، وتدريب النماذج، ونشر خدمات الاستدلال.

برضافة متصفح تلتقط نشاط الشاشة وسجلات النظام آلياً لتوليد تقارير العيوب

منصة لإنتاجية المطورين تدعم عمليات مراجعة التعليمات البرمجية المنظمة وإدارة التغيير التدريجي.

إيفيدينتلي إيه آي هو حل شامل مُصمَّم لمساعدة الفرق في بناء وتقييم وصيانة منتجات الذكاء الاصطناعي عالية الموثوقية، حيث يغطي كلاً من نماذج التعلم الآلي التقليدية وتطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية الكبيرة (LLM). وهو يتضمن مكتبة برمجية مفتوحة المصدر بلغة بايثون تضم أكثر من 100 مقياس تقييم مدمج، بالإضافة إلى منصة سحابية تدعم اختبار ومراقبة الذكاء الاصطناعي، وإنشاء البيانات الاصطناعية، وسير العمل التعاوني. تتيح منصة إيفيدينتلي إيه آي للمستخدمين اكتشاف انحراف البيانات والتنبؤات، وإجراء اختبارات الانحدار والاختراق، وإدارة مجموعات البيانات والتقييمات من خلال واجهة بديهية، مما يضمن جودة الذكاء الاصطناعي طوال دورة حياة المنتج بالكامل.

Confident AI هي منصة تقييم قوية مبنية على إطار العمل مفتوح المصدر DeepEVM، مصممة لمساعدة الفرق على اختبار وتحسين تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بشكل منهجي. تدعم المنصة سير عمل تقييم كامل - بدءًا من إنشاء مجموعات البيانات والمقاييس المخصصة وحتى المراقبة المستمرة في مرحلة الإنتاج - مما يمكّن المؤسسات من مقارنة نماذج اللغة الكبيرة المختلفة، واكتشاف حالات التراجع في الأداء، وتحسين الأداء باستخدام مقاييس وحواجز رائدة في القطاع تعتمد على السيناريوهات. تعزز Confident AI التعاون بين أعضاء الفريق الفنيين وغير الفنيين، وتندمج بسلاسة مع خطوط أنابيب CI/CD، وتوفر إمكانات ذات مستوى مؤسسي تشمل النشر الداخلي، وتسجيل الدخول الموحد SSO، والامتثال لمتطلبات HIPAA.

Ragas هي مكتبة مفتوحة المصدر قوية ومرنة مصممة لتقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وخطوط أنابيب RAG. تقدم مجموعة شاملة من مقاييس التقييم الآلي التي تغطي أبعادًا مثل الدقة الواقعية والتماسك والملاءمة، مع دعمها أيضًا لتوليد بيانات اختبار اصطناعية والمراقبة عبر الإنترنت. تتيح Ragas إجراء قياس أداء متوافق مع المعايير الصناعية وتسمح بتخصيص مسارات عمل التقييم لتلبية الاحتياجات المتنوعة في بيئات البحث والإنتاج. تساعد قدراتها القوية على التكامل المطورين والباحثين على تحسين وضمان موثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

يُبَسِّط Datafold سير عمل هندسة البيانات الحاسمة من خلال أتمتة ترحيل البيانات واختبار الشيفرة والمراقبة لضمان جودة وموثوقية عاليتين للبيانات. فهو يمكّن الفرق من تسريع ترحيلات قواعد البيانات عبر التحويلات الآلية لـ SQL ومقارنات البيانات، ودمج اختبارات شاملة في مسارات CI/CD لمنع التراجعات، والحفاظ على قابلية المراقبة الاستباقية من خلال الكشف عن الشذوذ والتنبيهات في الوقت الفعلي. ومن خلال توفير تتبع مفصل لأنساب البيانات وإدارة البيانات الوصفية وأدوات التعاون، يُمكّن Datafold فرق البيانات من تقديم منتجات بيانات موثوقة بشكل أسرع وبثقة أكبر.

سايرا هي منصة رائدة في ضمان تجربة العملاء (CX) مصممة لمساعدة المؤسسات على تقديم تفاعلات لا تشوبها شائبة من خلال أتمتة اختبار ومراقبة وتحسين أنظمة مركز الاتصال. تدعم المنصة دورة حياة تجربة العملاء بأكملها - من التصميم والاكتشاف إلى الاختبار الوظيفي واختبار الانحدار واختبار الحمل ومراقبة عملية الإنتاج في الوقت الفعلي. تمكّن سايرا الفرق من تصور واختبار والتحقق من رحلات العملاء عبر قنوات متعددة، تشمل الرد الصوتي التفاعلي (IVR) والصوت والروبوتات الدردشية والرسائل النصية القصيرة (SMS) والبريد الإلكتروني والدردشة على الويب، مما يضمن تجارب عملاء عالية الجودة ومتسقة على نطاق واسع.

لانغ واتش هي منصة شاملة لعمليات النماذج اللغوية الكبيرة تساعد فرق الذكاء الاصطناعي في إدارة دورة الحياة الكاملة لتطبيقات النموذج اللغوي الكبير. بتكامل سلس مع أي كومة تقنية، توفر المنصة أدوات للمراقبة والتقييم والتحسين لضمان جودة وأمن وأداء الذكاء الاصطناعي. من خلال أتمتة فحوصات الجودة، وإدخال تقييم بشري في الحلقة، وتقديم تحليل متعمق، تمكّن لانغ واتش المؤسسات من تقليل مخاطر الذكاء الاصطناعي مثل الهلوسة وتسريبات البيانات، مما يُسرع الرحلة من إثبات المفهوم إلى النشر الإنتاجي. مع دعم تتبع التجارب المرئي، ومقاييس التقييم القابلة للتخصيص، وأنظمة التنبيه، تمكن لانغ واتش الفرق من بناء منتجات ذكاء اصطناعي موثوقة ومتوافقة وتحقيق التحسين المستمر.