Logaritim
بنك أسئلة وإنشاء اختبارات
يقرأ Gemini الأسئلة الموجودة في ملفات PDF ويحوّلها إلى بيانات منظمة ويكتب أسئلة جديدة؛ يخرج كل سؤال مقيداً بمخطط، ثم يمر على نموذج حلّ أعمى ونموذج حَكَم.
اعرض المنتججميعها منشورة؛ صفحات المتاجر والتفاصيل في صفحة المنتجات.
بنك أسئلة وإنشاء اختبارات
يقرأ Gemini الأسئلة الموجودة في ملفات PDF ويحوّلها إلى بيانات منظمة ويكتب أسئلة جديدة؛ يخرج كل سؤال مقيداً بمخطط، ثم يمر على نموذج حلّ أعمى ونموذج حَكَم.
اعرض المنتجتطبيق فيديو بالذكاء الاصطناعي
يحرّر OpenAI طلب الفيديو قبل التوليد أو يعيد كتابته بشكل آمن، ويترجم نصوص القوالب؛ وتجري الاستدعاءات على الخادم.
اعرض المنتجمدرب ميزانية بالذكاء الاصطناعي
محادثة ميزانية تعمل بـ OpenAI: يُرسل سؤال المستخدم من الخادم إلى النموذج مع ملخص لحساباته ومعاملاته.
اعرض المنتجهذه ليست مشاريع عملاء لـ Pepechura؛ عمل فريقنا داخل الفرق الخاصة بهذه الشركات.
منصة SaaS لقطاع البناء
عمل فريقنا من داخل فريق التطوير لدى Subtraid على أتمتة اختبارات شاملة مبنية على Playwright ومدعومة بالذكاء الاصطناعي.
يُجيد النموذج اللغوي قراءة النصوص غير المنظمة وتحويلها إلى بيانات مرتبة، وكتابة النصوص القصيرة، وتحويل نص إلى صيغة أو لغة أخرى. لكنه ضعيف في الحساب الدقيق، وفي استرجاع سجل حرفياً، وفي إعطاء الإجابة نفسها في كل مرة. لذلك لا نسلّمه المنتج كله، بل نضعه في خطوة واحدة مدخلاتها معروفة ومخرجاتها قابلة للفحص ويمكن التراجع عنها حين يخطئ.
| المنتج | المزوّد | مهمة النموذج | الفحص |
|---|---|---|---|
| Logaritim | Gemini (عبر Vertex AI أو Gemini API) | قراءة الأسئلة في ملفات PDF وتحويلها إلى بيانات منظمة، وكتابة أسئلة جديدة وفق مخرجات التعلم في المنهج | مخرجات مقيدة بمخطط؛ نموذج حلّ أعمى ونموذج حَكَم؛ لا تدخل الاختبارات إلا الأسئلة المعتمدة |
| Rigel | OpenAI | تحرير طلب الفيديو قبل التوليد وجعله متوافقاً مع قواعد المحتوى؛ وترجمة نصوص القوالب | إذا لم يستجب النموذج يُستخدم طلب المستخدم الأصلي؛ ويُتحقق في الترجمة من وصول كل لغة مطلوبة |
| LydiaVault | OpenAI | محادثة تجيب عن أسئلة المستخدم حول ميزانيته | لا يرى النموذج إلا ملخص حسابات هذا المستخدم وأهدافه ومعاملاته |
أشمل أمثلتنا هو Logaritim. تُقرأ ملفات PDF الخاصة بالمادة الدراسية صفحة صفحة؛ الصفحات التي يمكن استخراج نصها مباشرة لا تُرسل إلى نموذج لقراءتها، ولا يُرسل إلى Gemini إلا ما يجب قراءته كصورة. يُعطى كل سؤال مولَّد لنموذج حلّ لا يرى مفتاح الإجابة، ثم يقارن نموذج حَكَم بين الإجابتين ويصنّف السؤال «معتمداً» أو «مرفوضاً» أو «يحتاج إلى تصحيح». لا تدخل الاختبارات إلا الأسئلة المعتمدة، ويستطيع المسؤول أيضاً رفض أي سؤال يدوياً من لوحة الإدارة.
في Logaritim يُمرَّر مخطط الإجابة المتوقعة (Pydantic) مباشرة إلى Gemini، فلا يستطيع النموذج اختلاق اسم حقل. وفي Rigel يُتحقق من استجابة الترجمة بمخطط zod.
في Logaritim يُسجَّل كل استدعاء للنموذج مع رموز الإدخال والإخراج والتفكير، وتُحسب التكلفة لكل مهمة. كما يُحدَّد مقدار «تفكير» النموذج بحسب نوع العمل.
في Logaritim يوجد نموذج حلّ أعمى ونموذج حَكَم. وفي أدواتنا الداخلية أيضاً تبقى الرسالة التي يكتبها النموذج مسودة، وقرار إرسالها بيد إنسان.
في LydiaVault لا يُرسل اسم المستخدم ولا بريده إلى النموذج، بل الملخص اللازم للإجابة فقط. وفي Rigel لا يصل إلى النموذج إلا نص الطلب، لا الصورة.
في Rigel لا يتوقف المسار إذا لم يستجب النموذج، بل يكمل بالطلب الأصلي. وفي Logaritim حين يكون نموذج مثقلاً أو تنفد حصته يتولى النموذج التالي في القائمة.
تبقى مفاتيح API على الخادم لا داخل تطبيق الجوال؛ وفي Rigel يُقرأ المفتاح من AWS Secrets Manager.
نتحدث عن المهمة التي سيتولاها النموذج، والبيانات التي ستذهب إلى المزوّد، والموضع الذي ستُكتشف فيه الأخطاء.
نكتب مخطط المدخلات والمخرجات، والمزوّد ونوع الحساب، ومعايير القبول، وطريقة متابعة تكلفة الاستخدام.
كل أسبوع ترى نسخة تعمل على بيانات عيّنة من عندك، والأمثلة التي تخرج خاطئة تحدد تعديلات الطلبات والفحوص في الأسبوع التالي.
يختبر مهندس ضمان جودة أول المسار قبل الإطلاق؛ وإلى جانب المخرجات المتوقعة تشمل السيناريوهات مدخلات معطوبة واستجابات فارغة ومزوّداً لا يستجيب.
نصلح مجاناً الأخطاء التي تظهر في هذه الفترة، وبعدها يمكنك المتابعة بصيانة شهرية.
المدد ونطاقات الميزانية منشورة في صفحات أتمتة الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي والأسعار. وإلى جانب رسوم التطوير هناك تكلفة لاستخدام النموذج تتوقف على حجم عملياتك، نقدّرها معاً في مرحلة العرض.
نستخدم الاثنين: Gemini في Logaritim، وOpenAI في Rigel وLydiaVault. نختار بحسب نوع العمل، والمكان المسموح بأن تذهب إليه البيانات، وتكلفة الاستخدام. ونمرّر استدعاءات النموذج عبر طبقة واحدة، فيبقى أي تغيير في المزوّد أو النموذج داخل تلك الطبقة.
تنص شروط OpenAI وGoogle للاستخدام عبر API وللأعمال على عدم استخدام البيانات المرسلة في تدريب نماذجهما، وقد تختلف الشروط في فئات الاستخدام المجانية. نكتب في بداية المشروع أي حساب سيُستخدم وأي الحقول ستُرسل إلى النموذج.
نفترض ذلك منذ البداية. نقيّد المخرجات بمخطط، ونرفض الاستجابات التي لا تطابقه، ونعرض النتيجة على شخص أو على فحص ثانٍ. في Logaritim يستطيع نموذج الحلّ الإبلاغ بأن أياً من الخيارات ليس صحيحاً، ويُستخدم ذلك علامةً على أن السؤال نفسه قد يكون معطوباً.
لا نرسل إلى النموذج إلا البيانات التي يحتاجها: في Logaritim لا تُرسل الصفحات ذات النص المقروء إلى نموذج لقراءتها، وفي LydiaVault يُرسل ملخص فترة محددة بدلاً من السجل كله. ونسجّل عدد الرموز والتكلفة التقديرية لكل استدعاء، فيظهر من أي مهمة تأتي التكلفة.
ترخيص دائم لاستخدام البرنامج ووثائقه. ونقل الكود المصدري إليك ممكن مقابل رسوم إضافية تُذكر بشكل منفصل في العرض.
في مكالمة تعريفية مجانية مدتها 30 دقيقة نحدد معاً المهمة التي سيتولاها النموذج، والبيانات التي ستذهب إلى المزوّد، وطريقة فحص مخرجاته.