Blank white background with no objects or features visible.

تعلن TrueFoundry عن استحواذها على Seldon AI، موسعة بذلك لوحة التحكم الخاصة بها للذكاء الاصطناعي للمؤسسات. البيان الصحفي الكامل →

كيف
يتوسع
وكلاء متعددة النماذج مع
TrueFoundry

تبني Adopt AI ذكاءً اصطناعيًا عامليًا على مستوى المؤسسات عبر الأنظمة الحديثة والقديمة.
باستخدام بوابة الذكاء الاصطناعي من TrueFoundry، توحد المنصة الوصول إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLM) من مزودين متعددين، وتتعامل مع أكثر من 15 مليون طلب و40 مليار رمز إدخال مركزيًا.

هل تريد معرفة المزيد عن هذا النجاح

تحدث إلى خبيرنا
arrow1
Colorful logo with stylized letters a, p, d, and o in blue, yellow, pink, and red.
كانت هذه الاستراتيجية متعددة النماذج ضرورية للأداء والجودة، لكنها أدت إلى تجزئة في الوصول، وإمكانية المراقبة، وتتبع التكاليف، وإدارة الموثوقية. من خلال اعتماد بوابة الذكاء الاصطناعي من TrueFoundry، أنشأت Adopt AI مستوى تحكم واحدًا ومركزيًا لجميع حركة مرور نماذج اللغة الكبيرة (LLM). تعمل البوابة الآن على تمكين الوصول الموحد للنماذج، والمراقبة في الوقت الفعلي، والتوجيه المدرك للكمون، ورؤية التكلفة عبر مئات الآلاف من طلبات الإنتاج، دون الحاجة إلى تغييرات على مستوى التطبيق.
حول
Adopt logo with interconnected colorful circles and text on white background symbolizing unity and adoption.
تُمكّن Adopt AI الشركات من بناء ونشر سير عمل عاملي يدمج واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وعمليات الأعمال ومحتوى المؤسسة عبر الأنظمة الحديثة والقديمة على حد سواء. تسمح بنيتها التحتية للوكلاء والاستيعاب الفوري (Zero-Shot) للفرق بتحديث التطبيقات دون تعطيل البنى الحالية، مما يوفر تجارب وكلاء آمنة وجاهزة للإنتاج على نطاق واسع.
مع تبني العملاء لسير عمل وكلاء ذكاء اصطناعي متزايدة التعقيد، بدأت منصة Adopt AI في التعامل مع تفاعلات ذكاء اصطناعي عالية الحجم وحساسة للكمون عبر فرق وبيئات متعددة.

بناء أساس ذكاء اصطناعي عاملي متعدد النماذج مع تحكم مركزي

مع نضوج منصة وكيل Adopt AI، ظهرت عدة تحديات:

تعقيد النماذج المتعددة

مع نضوج منصة وكيل Adopt AI، اتخذت الشركة قرارًا مدروسًا للعمل عبر مزودي نماذج اللغة الكبيرة (LLM) المتعددين. تطلبت سير العمل المختلفة مقايضات متباينة بين الجودة، وزمن الاستجابة، والتوافر، والتكلفة، ولم يتمكن أي نموذج واحد من تلبية جميع حالات الاستخدام بفعالية.
اعرف المزيد

تمكين التتبع الموحد واتخاذ القرار

بدون طبقة وصول مركزية للذكاء الاصطناعي، كانت إمكانية المراقبة مجزأة عبر لوحات معلومات خاصة بكل مزود. كان من الصعب الإجابة على الأسئلة الحاسمة في الوقت الفعلي:
  • ما هي النماذج المستخدمة، ومن يستخدمها؟
  • كم عدد الطلبات التي تمر عبر النظام؟
اعرف المزيد

مخاطر التكلفة والموثوقية

يمكن أن تؤثر الزيادات المفاجئة في استخدام الرموز، وارتفاع زمن الاستجابة P99، والمشكلات من جانب المزودين بشكل مباشر على استجابة الوكيل، لكن تشخيص هذه المشكلات وتصحيحها عبر المزودين كان بطيئًا ويتم يدويًا.
اعرف المزيد

تعقيد النماذج المتعددة

مع نضوج منصة وكيل Adopt AI، اتخذت الشركة قرارًا مدروسًا للعمل عبر مزودي نماذج اللغة الكبيرة (LLM) المتعددين. تطلبت سير العمل المختلفة مقايضات متباينة بين الجودة، وزمن الاستجابة، والتوافر، والتكلفة، ولم يتمكن أي نموذج واحد من تلبية جميع حالات الاستخدام بفعالية.
اعرف المزيد

تمكين التتبع الموحد واتخاذ القرار

بدون طبقة وصول مركزية للذكاء الاصطناعي، كانت إمكانية المراقبة مجزأة عبر لوحات معلومات خاصة بكل مزود. كان من الصعب الإجابة على الأسئلة الحاسمة في الوقت الفعلي:
  • ما هي النماذج المستخدمة، ومن يستخدمها؟
  • كم عدد الطلبات التي تمر عبر النظام؟
اعرف المزيد

مخاطر التكلفة والموثوقية

يمكن أن تؤثر ارتفاعات استخدام الرموز، وارتفاع زمن الاستجابة P99، والمشكلات من جانب المزود مباشرة على استجابة الوكيل، لكن تشخيص هذه المشكلات وتصحيحها عبر المزودين كان بطيئًا ويدويًا.
تعرّف على المزيد
"بالنسبة لنا، تتمحور بوابة TrueFoundry للذكاء الاصطناعي حول التجريد الكامل. لا تتحدث تطبيقاتنا أبدًا مباشرة مع مزودي النماذج. يمكننا تبديل النماذج، وإدارة التقييد، وتتبع السلوك مركزيًا دون تغيير الكود. هذا الفصل حاسم بينما نوسع سير عمل الوكلاء عبر العملاء."
 — راهول بهاتاشاريا، المؤسس المشارك والمدير التقني، Adopt AI

الحل: بوابة TrueFoundry للذكاء الاصطناعي كلوحة تحكم مركزية

قامت Adopt AI بتوحيد جميع تفاعلات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) عبر بوابة الذكاء الاصطناعي من TrueFoundry، معتبرة إياها طبقة تجريد صارمة بين التطبيقات ومزودي النماذج. لم تعد التطبيقات تتفاعل مباشرة مع بائعي نماذج اللغة الكبيرة الفرديين؛ بدلاً من ذلك، تمر جميع الطلبات عبر بوابة واحدة تفرض التوجيه والتتبع واختيار المزود مركزيًا.

وصول موحد عبر المزودين

توفر البوابة واجهة متسقة للنماذج من OpenAI و Anthropic و Google Vertex و AWS Bedrock و Groq. يمكن للفرق إضافة نماذج جديدة أو إيقاف النماذج الحالية مركزيًا، دون الحاجة لتعديل كود التطبيق.
تعرّف على المزيد

المراقبة المركزية

تمر جميع الطلبات عبر البوابة، مما يتيح رؤية فورية لـ:
  • إجمالي الطلبات: أكثر من 15 مليون خلال آخر 90 يومًا
  • استخدام الرموز: حوالي 40 مليار رمز إدخال وحوالي 2.2 مليار رمز إخراج
  • مقاييس زمن الاستجابة: بما في ذلك P50 و P90 و P99
تعرّف على المزيد

مخاطر التكلفة والموثوقية

يمكن أن تؤثر ارتفاعات استخدام الرموز، وارتفاع زمن الاستجابة P99، والمشكلات من جانب المزود مباشرة على استجابة الوكيل، لكن تشخيص هذه المشكلات وتصحيحها عبر المزودين كان بطيئًا ويدويًا.
تعرّف على المزيد

تعقيد النماذج المتعددة

مع نضوج منصة وكلاء Adopt AI، اتخذت الشركة قرارًا مدروسًا بالعمل عبر مزودي نماذج لغة كبيرة (LLM) متعددين. تطلبت سير العمل المختلفة مقايضات مختلفة عبر الجودة، وزمن الاستجابة، والتوافر، والتكلفة، ولم يتمكن أي نموذج واحد من خدمة جميع حالات الاستخدام بفعالية.
تعرف على المزيد

تفعيل التتبع الموحد وصنع القرار

بدون طبقة وصول مركزية للذكاء الاصطناعي، كانت إمكانية المراقبة مجزأة عبر لوحات معلومات خاصة بكل مزود. كان من الصعب الإجابة على الأسئلة الحاسمة في الوقت الفعلي:
  • ما هي النماذج المستخدمة، ومن يستخدمها؟
  • كم عدد الطلبات التي تتدفق عبر النظام؟
تعرف على المزيد

مخاطر التكلفة والموثوقية

ارتفاعات استخدام الرموز، وارتفاع زمن الاستجابة P99، والمشكلات من جانب المزود يمكن أن تؤثر بشكل مباشر على استجابة الوكيل، لكن تشخيص وتصحيح هذه المشكلات عبر المزودين كان بطيئًا ويدويًا.
تعرف على المزيد
Blue outlined rectangles with OpenAI, ANTHROPIC, Vertex AI, AWS Bedrock, and logos listed.

لماذا يهم ذلك للذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء

الأنظمة القائمة على الوكلاء لا تكون موثوقة إلا بقدر موثوقية البنية التحتية التي تتحكم في تفاعلاتها مع النماذج. بالنسبة لـ Adopt AI، أصبحت بوابة الذكاء الاصطناعي هي الأساس الذي سمح بما يلي:

  • مرونة النماذج المتعددة بدون فوضى
  • تدفق وكلاء كثيف دون نقاط عمياء
  • تحسين التكلفة وزمن الاستجابة دون إبطاء الابتكار

من خلال مركزة تفاعلات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) عند طبقة البوابة، حافظت Adopt AI على المرونة دون التضحية بالتحكم. تدعم المنصة الآن التجارب السريعة عبر النماذج، والسلوك التشغيلي المتوقع تحت الضغط، ومسارًا واضحًا لتوسيع نطاق سير العمل القائم على الوكلاء، كل ذلك مع إبقاء التعقيد بعيدًا عن كود التطبيق.

Grey wavy lines on white background, abstract wave pattern with multiple curved lines intersecting smoothly.

بنية تحتية للذكاء الاصطناعي التوليدي: بسيطة، أسرع، أقل تكلفة

تثق به أكثر من 10 شركات من قائمة فورتشن 500

جربها الآن
Blank white background with no visible objects or text present.
تحدث إلى الخبراء
Blank white background with no visible objects or text present.