نضع نماذجكم تحت اختبارات دقيقة تقيس الأداء، الدقة، ونسبة الهلوسة لضمان تقديم مخرجات احترافية يثق بها عملاؤكم.

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
تختبر خياراتنا الـ 10 مختلف جوانب أداء النظام، من الأوامر والـ RAG إلى الوكلاء، والأمان، واختيار النماذج، وجاهزية الإطلاق.

التقييم والاختبار

تقييم موثوقية وأداءوكلاء الذكاء الاصطناعي

اختبار قدرة الوكلاء على إنهاء المهام المعقدة، واستدعاء الأدوات بدقة، والتعامل مع حالات الفشل بمرونة.

للتأكد من أمان وموثوقية الوكيل قبل منحه صلاحيات تشغيلية حقيقية.

تقييم دقة واستنادأنظمة الاسترجاع (RAG)

قياس مدى مطابقة إجابات النماذج للوثائق الأصلية وتحديد معدلات الهلوسة ونقص السياق بدقة.

المعيار الحاسم لضمان تقديم محركات المعرفة إجابات دقيقة وموثقة دائماً.

استراتيجية التقييم الشاملةلمشاريع الذكاء الاصطناعي

وضع معايير ومؤشرات أداء موضوعية (KPIs) لقياس جودة وتكلفة وأثر حلول الذكاء الاصطناعي على الأعمال.

يمنح الإدارة إطاراً واضحاً للحكم على نجاح المشاريع واستمرار تمويلها.

بناء مجموعات البياناتالمرجعية الذهبية (Golden Datasets)

صياغة مجموعات اختبار قياسية تمثل أصعب وأهم حالات الاستخدام لتقييم النماذج بموضوعية مستمرة.

الأداة الأساسية لإجراء مقارنات موثوقة عند تحديث النماذج أو ترقية المنظومة.

التقييم المستقل والمحايدلحلول ومزودي الذكاء الاصطناعي

مراجعة خارجية محايدة لأداء الأنظمة الذكية التي يقدمها موردون خارجيون للتحقق من مطابقتها للمواصفات.

يحمي استثمارات المؤسسة ويضمن استلام أنظمة ذات كفاءة حقيقية ومثبتة.

تقييم السلامة والامتثالللسياسات المؤسسية والأخلاقية

فحص مخرجات الذكاء الاصطناعي لضمان خلوها من المحتوى غير المناسب، والتحيز، وتسريب الأسرار.

ضروري لحماية سمعة المؤسسة والالتزام بالمعايير الأخلاقية واللوائح التنظيمية.

مراجعة الجاهزية النهائيةقبل الإطلاق التجاري للإنتاج

فحص شامل للأمان، والأداء، والتكاليف، وخطط الطوارئ لضمان إطلاق آمن وخالٍ من المفاجآت.

الضوء الأخضر الأخير الذي تحتاجه القيادة التنفيذية للإطلاق العام بثقة.

تقييم وضمان جودةهندسة الأوامر (Prompts QA)

اختبار استقرار مخرجات الأوامر عبر مئات التجارب المتزامنة لتحسين الدقة وتقليل استهلاك الرموز.

يضمن ثبات مخرجات التطبيق ويخفض تكاليف التشغيل السحابية.

المقارنة المعيارية الشاملةلأداء النماذج اللغوية الكبيرة

اختبار مقارن بين مختلف النماذج في بيئة موحدة لتحديد النموذج الأفضل لكل مهمة تخصصية.

يوجه الاختيار نحو النموذج الذي يقدم أفضل أداء بأقل تكلفة ممكنة.

اختبارات العدالة والإنصافوقابلية التفسير (Explainability)

تحليل أسباب قرارات النماذج والتأكد من خلوها من التمييز وإمكانية تفسير مخرجاتها للمستخدمين.

أساسي للتطبيقات الخاضعة للمساءلة القانونية والتنظيمية.

A useful evaluation keeps critical cases and user slices in view. It also documents uncertainty and disagreement, with enough context for another reviewer to reproduce the result.

We start with the person who will use the evidence, the failures they cannot accept, and the coverage their decision requires. Only then do we choose metrics, rubrics, and graders.

We start from the person who will use the evidence and the failures they cannot accept.

We name the intended use, the important users, the unacceptable failures, the constraints, and the person who will act on the evidence, then inspect the current system, data, workflow, known failures, and available controls, keeping unknowns visible rather than counting them as passes. Representative cases and suitable checks are chosen only after that, and the critical slices and adverse behaviour that matter to the decision are tested alongside the average. Uncertainty and reviewer disagreement are documented with enough context for someone else to reproduce the result, and the record closes with open exceptions, residual risk, responsible owners, and the condition that would call for another look.

From a clear evaluation question to an owned decision
  1. Define the decision

    Name the intended use, important users, unacceptable failures, constraints, and the person who will act on the evidence.
  2. Review the starting point

    Inspect the current system, data, workflow, known failures, and available controls. Unknowns stay visible rather than counting as passes.
  3. Build and run the evaluation

    Choose representative cases and suitable checks, then test the critical slices and adverse behavior that matter to the decision.
  4. Record the result and owners

    Document the evidence, open exceptions, residual risk, responsible owners, and what condition would call for another look.

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

  • Google Gemini

أطر عمل الوكلاء والأتمتة

  • LlamaIndex
  • Promptfoo

أدوات التطبيقات وهندسة الأوامر

  • PromptLayer
  • Agenta

الاسترجاع والتضمين والذاكرة

  • Chroma

البوابات والاستدلال المستضاف

  • OpenRouter
  • Groq

التقييم والمراقبة

  • Weights & Biases
  • Datadog
  • Langfuse
  • Arize Phoenix
  • Braintrust
  • Helicone
  • Traceloop
  • Confident AI / DeepEval
  • Ragas
  • Galileo
  • Patronus AI

التدريب وتقديم النماذج وعمليات تعلم الآلة

  • DVC

اختبارات السلامة والأمان

  • Giskard
  • Guardrails AI
  • Lakera Guard
  • Mindgard

البيانات وتصنيفها والتطوير

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

What does AI Evaluation & Assurance include?

The task pages below explain when each service fits, what evidence it needs, how the work runs, and which artifacts support the final decision. The exact tests and deliverables depend on the system and question being evaluated.

What sets the boundary of an evaluation engagement?

The boundary comes from the decision itself: the users who depend on it, the failures they can't tolerate, and the evidence already on hand. We name the person authorized to accept the result before we choose a single metric. If someone also wants us to fix what the evaluation finds, that becomes new work with its own scope, not an unplanned extension of this one.

What won't an evaluation promise you?

No evaluation from us guarantees a return, a compliance finding, or flawless output. What it delivers is a record of how the system performed against the cases and rubrics both sides agreed to test.

How do we know when the work is complete?

Each task defines the evidence needed for its decision. The work closes after that evidence has been reviewed. Material exceptions must have an owner, and your authorized decision-maker records the result. The same record names the next action or the condition for another review.

تواصل معنا

سياسة الخصوصية وحماية البيانات

فتح في صفحة كاملة