نحول أفكاركم إلى منتجات برمجية متكاملة تجمع بين التصميم الراقي وأحدث إمكانات الذكاء الاصطناعي لتسريع نمو أعمالكم.

بعض من أكثر من 500 علامة تجارية تعاونا معها. تعتمد خدماتنا على أكثر من 100 سير عمل أوتوماتيكي بالذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج الفعلية.

علامات تجارية رائدة ومتميزة تعاونا معها عبر مختلف القطاعات.

عرض جميع الشركاء والعملاء
تتدرج خدماتنا الـ 13 من الاستكشاف وبناء نماذج إثبات المفهوم إلى التكامل وتكييف النماذج والتسليم الهندسي. كل نطاق يجيب عن سؤال برمجي أو تجاري محدد.

التطوير والتكامل

تطوير نماذج إثباتالمفهوم (AI PoC)

يبدأ العمل من فرضية قابلة للاختبار. نبني أصغر تجربة موثوقة لإثباتها أو نفيها، مع تقديم توصيات للمتابعة أو التعديل أو الإيقاف بناءً على أدلة مدعمة.

يناسب التحقق من فرضية منتج ذكاء اصطناعي عبر تجربة سريعة وقرار واضح بالمتابعة أو الإيقاف.

تطوير النسخة التجريبيةوالمنتج الأولي (AI Pilot & MVP)

تطبيق شريحة منتج عاملة على فئة محددة من المستخدمين لجمع أدلة دقيقة حول الجودة، ومعدلات التبني، وتكاليف التشغيل، والحوادث قبل التوسع.

انتقل إلى المرحلة التجريبية عند جاهزية الشريحة البرمجية وإمكانية اختبارها مع مستخدمين حقيقيين.

تطوير تطبيقات الذكاءالاصطناعي التوليدي المخصصة

هندسة تطبيق ذكاء اصطناعي متكامل تتناغم فيه تجربة المستخدم، وحالة النظام، وبيانات الهوية، وسلوك النماذج، والضوابط الرقابية كمنظومة موحدة قابلة للتشغيل الموثوق.

لبناء تطبيق متكامل ومستدام بعد التحقق من حاجة المستخدمين وتوافق متطلبات التشغيل.

تطوير المساعد الذكيالمؤسسي (Enterprise Copilot)

دمج مساعد ذكي داخل بيئة العمل اليومية للموظفين للمساعدة في إعداد المهام وتحليل القرارات، مع ضبط المصادر والصلاحيات ومسارات التدخل البشري.

المسار الأمثل لتعزيز إنتاجية الفرق عبر مساعد ذكي مدمج في أدواتهم القائمة.

تطوير تطبيقات ذكاءالمستندات والمعالجة المتقدمة

استخراج وتلخيص وتحليل البيانات المعقدة من الوثائق والعقود والملفات غير المهيكلة وتحويلها إلى بيانات جاهزة للاستخدام البرمجي.

للشركات التي تعتمد على كميات ضخمة من المستندات والتقارير وتحتاج لأتمتة فحصها واستخراج المعرفة منها.

تكامل واجهات برمجةالنماذج اللغوية (LLM APIs)

ربط النماذج اللغوية الكبيرة مع برمجياتكم القائمة مع إدارة المهل، ومعالجة الأخطاء، وحفظ السجلات، والتحكم في استهلاك التكاليف.

ضروري لربط قدرات النماذج العالمية بتطبيقاتكم الداخلية بأمان وموثوقية عالية.

دمج الذكاء الاصطناعيفي البنية المؤسسية الشاملة

ربط تطبيقات الذكاء الاصطناعي بأنظمة تخطيط الموارد (ERP)، وإدارة علاقات العملاء (CRM)، ومستودعات البيانات مع احترام معايير الأمان المتبعة.

لإتاحة قدرات الذكاء الاصطناعي داخل المنظومة التقنية للمؤسسة دون الإخلال باستقرارها.

إعداد وتنسيق بياناتالضبط الدقيق (Fine-Tuning)

بناء وتصفية مجموعات بيانات تدريبية متخصصة خالية من الأخطاء لتكييف النماذج اللغوية مع أسلوب ومصطلحات الشركة الخاصة.

الخطوة التحضيرية الإلزامية قبل تدريب أو ضبط أي نموذج لغوي لضمان جودة النتائج.

الضبط الدقيق الخاضعللإشراف (SFT)

تدريب وضبط النماذج اللغوية على مهام وأنماط استجابة محددة لتعزيز الدقة وتقليل الهلوسة في حالات الاستخدام الحرجة.

عندما تفشل هندسة الأوامر وحدها في تحقيق النبرة أو الدقة أو التنسيق المطلوب لمخرجات النماذج.

مواءمة النماذج معالمجالات التخصصية (Domain Adaptation)

تكييف النماذج مع المصطلحات والقوانين المتخصصة في قطاعات مثل القانون، والمالية، والطب، والطاقة.

للصناعات المتخصصة التي تتطلب فهماً عميقاً لمصطلحات ومفاهيم لا تغطيها النماذج العامة بكفاءة.

استكشاف منتجات الذكاءالاصطناعي وتصميم التجربة (UX)

تصميم واجهات المستخدم التفاعلية وتجارب الاستخدام التي تراعي طبيعة الذكاء الاصطناعي التوليدي من حيث الاحتمالية وزمن الاستجابة.

لبناء تجارب مستخدم مريحة ومفهومة تزيد من ثقة العملاء وتفاعلهم مع الحلول الذكية.

اختيار النماذج والمقارنةالمعيارية للمؤشرات الأساسية

اختبار ومقارنة أداء النماذج المختلفة وفق مقاييس محددة لاختيار النموذج الأنسب من حيث التكلفة، والسرعة، وملاءمة المهمة.

يمنع القرارات المتسرعة في اختيار النماذج ويضمن الاستثمار في النموذج الذي يحقق أعلى عائد تشغيلي.

تقييم الخيارات التقنيةبين الأوامر وRAG والضبط الدقيق

دراسة مقارنة موضوعية تحدد ما إذا كانت مشكلتكم تُحل بهندسة الأوامر، أو بنظام استرجاع المعرفة (RAG)، أو بالضبط الدقيق للنموذج.

يوفر على مؤسستكم شهوراً من التجربة والخطأ عبر توجيه الموارد نحو المسار التقني الأبسط والأكثر فاعلية.

The released product still has to hold together across the experience, model behavior, data, integrations, evaluation, security, cost, and the people expected to operate it.

We begin with the smallest product slice that can answer the decision at hand, compare it with the current baseline, and widen the scope only when the evidence supports another commitment.

We agree the user job, the target outcome, and who gets to say proceed, change, or stop before any build starts.

We name the product decision — user job, target outcome, constraints, available evidence, decision owner — then read the real users, systems, data, known failures, and existing controls before choosing an approach. Zeo builds the smallest workable slice that can answer the decision at hand, compares it against the current baseline, and runs the cases that could change the answer rather than the ones that would confirm it. Widening scope is a separate commitment supported by evidence, not a default. At handoff, accepted behaviour, open exceptions, support and monitoring duties, and the triggers for rollback or another review pass to the named operating owner.

Each one ends in an inspectable record and a named owner
  1. Name the product decision

    Agree the user job, target outcome, constraints, available evidence, and who gets to say proceed, change, or stop.
  2. Read the working conditions

    Look at the real users, systems, data, known failures, and existing controls before choosing the product approach.
  3. Build and challenge the useful slice

    Choose the simplest workable design, build the bounded scope, and run the cases that could change the decision.
  4. Put operation in named hands

    Transfer accepted behavior, open exceptions, support and monitoring duties, and the triggers for rollback or another review.

في Zeo، يتم بناء وتطوير الوكلاء الأذكياء، وروبوتات الدردشة، وأنظمة RAG بواسطة مهندسين متمرسين يواصلون تشغيلها ومتابعتها بعد الإطلاق.

النماذج، والاسترجاع المعزز، والتقييم، والرصد هي طبقات أساسية لنظام فعال نبنيه ونشغله بأعلى معايير الدقة.

النماذج والمنصات السحابية

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Google Gemini
  • Mistral AI

أطر عمل الوكلاء والأتمتة

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Unstructured

أدوات التطبيقات وهندسة الأوامر

  • Pydantic AI

الاسترجاع والتضمين والذاكرة

  • Pinecone

البوابات والاستدلال المستضاف

  • LiteLLM
  • Portkey
  • Replicate
  • OpenRouter

التقييم والمراقبة

  • Weights & Biases
  • Langfuse
  • Braintrust
  • Helicone

التدريب وتقديم النماذج وعمليات تعلم الآلة

  • Hugging Face
  • Predibase
  • MLflow
  • DVC
  • Unsloth

اختبارات السلامة والأمان

  • Guardrails AI

البيانات وتصنيفها والتطوير

  • Jupyter
  • Tonic
تواصل مع مستشاري ومهندسي Zeo في دبي لبناء أنظمة ذكية ترفع كفاءة أعمالك وتمنحك ميزة تنافسية مستدامة.
احجز استشارة الذكاء الاصطناعي

What can this service cover?

The 13 task pages cover discovery, proof of concept, pilots, custom applications, copilots, document workflows, API and enterprise integration, dataset curation, model adaptation, fine-tuning, and model selection. Each one shows its fit, method, deliverables, inputs, and limits.

How do you stop the scope from drifting?

We tie the work to one user job and one product decision, then agree the cases, systems, constraints, evidence, and decision owner around that boundary. A new need can become separate work. It does not quietly enter the current build.

Which results stay outside the promise?

A fixed return, perfect model output, complete safety, and legal or regulatory approval. The relevant task page states what gets tested, what evidence changes hands, and which conditions remain open.

Who decides the work is finished?

The named customer owner reviews the task evidence and may accept the result, attach conditions, or ask for more work. Critical failures, open exceptions, and operating duties stay visible in the handoff. An overall score cannot clear them. The final decision belongs to that owner.

تواصل معنا

سياسة الخصوصية وحماية البيانات

فتح في صفحة كاملة