ذكاء اصطناعي يستحقّ مكانه. في عملك، لا في عرض تجريبي.

ما يلائم المشكلة وقواعد إقامة بياناتك. Claude من Anthropic للاستدلال وفهم المستندات والتوليد. OpenAI مماثل مع الصور. النماذج مفتوحة الأوزان (Llama وQwen وMistral) حين يجب ألّا تخرج البيانات من بنيتك أو حين يكون الضبط الدقيق هو الخيار الصحيح. نختار بعد تعريف حالة الاستخدام.

لا. نستخدم خطط عدم التدريب من Anthropic وOpenAI افتراضياً (خططهما المؤسسية وAPI تستثني التدريب على بيانات العملاء). للنماذج مفتوحة الأوزان نشغّل الاستدلال على بنية تختارها أنت؛ البيانات لا تغادرها. نوثّق تدفّق البيانات قبل أي نشر.

كل عملية نشر مُرسَاة: استرجاع مدعوم على بياناتك الفعلية، أنماط مخرجات منظَّمة يلتزم بها النموذج، وعتبة ثقة يُحال ما تحتها إلى مراجعة بشرية بدلاً من التنفيذ. نقيس معدل الهلوسة صراحةً ونرفعه شهرياً.

نعم، وهذا النمط الأكثر شيوعاً. حقول مخصّصة يملؤها الذكاء الاصطناعي عند إنشاء العميل المحتمل، معالجات استخراج فواتير في بوّابة الموردين، اقتراحات ردود في خدمة العملاء، كلّها داخل واجهة Odoo الأصلية. يعمل المستخدم في Odoo والنموذج غير مرئي.

تُقنَّع PII أو تُحوَّل إلى رموز قبل خروجها من بيئتك حيث تتطلّب اللوائح ذلك. تُحترَم رايات الموافقة من النظام المصدر في الأسفل. نوقّع DPA ونتعاون مع تقييم الأثر لديك ونوثّق نسب البيانات لتكون مسارات التدقيق كاملة.

نطاق موقَّع يبلغ هدف الدقّة، منشور في الإنتاج، يُستخدم يومياً، مع حركة قابلة للقياس في مؤشّر أعمال وعائد يردّ تكلفة المشروع خلال السنة الأولى. إن لم نرَ هذا المسار عند تعريف حالة الاستخدام، نقول ذلك ولا نبدأ.