خدمات توسعه محصولات مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
ما در کارن تکنولوژی محصولات پیشرفتهای با استفاده از LLMها توسعه میدهیم و شما را از ایده اولیه تا استقرار نهایی همراهی میکنیم.
تیم هوش مصنوعی کارن تکنولوژی
50+
متخصص IT در تیم
11
جایزه و افتخار در حوزه GenAI
236
مشتری خدمات توسعه اختصاصی
ما از توسعه مدلهای زبانی باز (Open LLM) حمایت میکنیم
ما مشارکتکننده کلیدی در پروژه SpeakLeash هستیم که دادههای زبانی را برای هدایت توسعه محصولات LLM جمعآوری و به اشتراک میگذارد. ما در توسعه مشترک Bielik، یک مدل زبانی بزرگ باز، با استفاده از تکنیکهای پیشرفته برای پاسخگویی به نیازهای زبانی متنوع همکاری میکنیم. کار ما با کارشناسان برتر تضمین میکند که هوش مصنوعی ضمن رعایت استانداردهای اخلاقی، نیازهای زبان محلی را برآورده کند.
تجربه موفق: توسعه محصول LLM برای بانک
ما یک ایجنت هوش مصنوعی کاملاً عملیاتی را با استفاده از LLMها در گردشهای کاری خدمات مشتریان بانک توسعه و مستقر کردیم. این ایجنت مبتنی بر LLM پرسشهای پایه را مدیریت کرده و موارد پیچیده را به تیمهای مربوطه هدایت میکند. درک عمیق ما از توسعه محصول LLM در بخشهای تحت نظارت، تضمین میکند که هوش مصنوعی با مقررات سختگیرانه مالی مطابقت دارد.
خدمات ما برای توسعه، ادغام و بهینهسازی LLM
۱. توسعه پایانبهپایان محصول LLM
ما تمام مراحل فرآیند توسعه محصول LLM را مدیریت میکنیم. از مفهوم و پروتوتایپ تا تست و استقرار. هر مرحله متناسب با اهداف شما و برای ارائه ارزش تنظیم شده است.
۲. ساخت و استقرار مدلهای تجاری LLM
ما مدلهای زبانی بزرگ (LLM) سفارشی متناسب با نیازهای خاص شما را میسازیم و مستقر میکنیم. ما مدلها را برای حل چالشهای تجاری شما تنظیم دقیق (Fine-tune) کرده و در محیط شما پیادهسازی میکنیم.
۳. یکپارچهسازی LLM
ما قابلیتهای LLM را مستقیماً در سیستمهای موجود شما ادغام میکنیم. ما نحوه پردازش دادههای زبانی را بهبود میبخشیم در حالی که گردشهای کاری فعلی شما دستنخورده باقی میماند. ما سازگاری کامل با ابزارها و فرآیندهای شما را تضمین میکنیم.
۴. اثبات مفهوم تعاملی (PoC/PoV)
ما به شما کمک میکنیم ایدههای خود را قبل از تعهد به اجرای کامل اعتبارسنجی کنید. PoC تعاملی ما به شما امکان میدهد LLMها را در محیط واقعی خود آزمایش کنید و دادهها و بینشهای لازم برای تصمیمگیری مطمئن را فراهم میکند.
ما راهکارهای LLM را در زیرساخت خصوصی شما توسعه و مستقر میکنیم
آنچه ما در توسعه محصول LLM پوشش میدهیم:
۱. کشف و تحلیل برای توسعه محصول LLM
ما با درک اهداف تجاری شما و ارزیابی گردشهای کاری موجود شروع میکنیم. از طریق کارگاهها و هکاتونهای داخلی، بهترین روشهایی که توسعه محصول LLM میتواند نیازهای شما را برطرف کند، شناسایی میکنیم.
- تعریف اهداف پروژه و درک چالشهای خاص.
- میزبانی کارگاهها و هکاتونهای داخلی برای کاوش راهحلهای بالقوه.
- ارزیابی آمادگی دادهها و زیرساخت برای پیادهسازی LLM.
- ایجاد یک برنامه دقیق با زمانبندی، منابع و نقاط عطف.
۲. انتخاب و طراحی مدل برای محصول LLM شما
ما LLM مناسب را برای مورد استفاده شما انتخاب و طراحی میکنیم. رویکرد ما تضمین میکند که مدل کاملاً با نیازهای شما متناسب بوده و در محیط شما یکپارچه شود.
- انتخاب بین مدلهای از پیش آموزشدیده یا LLMهای سفارشی.
- طراحی مدلها برای سازگاری با نرمافزارهای موجود شما.
- ایجاد یک پروتوتایپ برای اعتبارسنجی عملکرد LLM انتخاب شده.
۳. توسعه، آموزش و یکپارچهسازی محصول LLM
ما LLM را ساخته، آموزش داده و در سیستمهای شما ادغام میکنیم. تیم ما پیچیدگیهای فنی را مدیریت میکند و به شما اجازه میدهد بر عملیات اصلی کسبوکارتان تمرکز کنید.
- انتخاب LLM مناسب، سپس تنظیم دقیق و آموزش آن با دادههای گزینششده برای عملکرد بهینه.
- طراحی رابطهای کاربری، تعریف جریانهای کاربر، وایرفریمها و فرمتهای داده برای تعاملات کارآمد LLM.
- طراحی APIها برای اطمینان از تعاملات روان بین LLM و سیستمهای موجود شما.
۴. تست و استقرار LLM در محیط شما
ما LLM را به دقت تست میکنیم تا اطمینان حاصل کنیم که در شرایط دنیای واقعی عملکرد خوبی دارد. پس از تست، آن را برای استفاده فوری در زیرساخت شما مستقر میکنیم.
- تست LLM در سناریوهای مختلف، تنظیم پارامترها برای خروجیهای دقیق و اطمینان از همسویی ورودی و خروجی دادهها با استانداردهای شما.
- استقرار LLM در محیط محلی.
- تنظیم پیکربندیها برای عملکرد بهینه در ستاپ شما.
مقایسه: توسعه یادگیری ماشین (ML) سنتی در برابر کاربردهای LLM
استفاده از LLMها به جای چندین مدل مخصوص وظیفه، باعث صرفهجویی در زمان و منابع میشود. یک LLM واحد میتواند برای وظایف مختلف تطبیق داده شود که استقرار و مدیریت آن را آسانتر میکند. این رویکرد به معنای پیادهسازی سریعتر و توانایی استفاده از مدل در برنامههای مختلف است.
مدلهای یادگیری ماشین (ML) سنتی
مدلهای ML سنتی برای هر وظیفه نیاز به یک مدل اختصاصی دارند. هر مدل نیازمند دیتاست خاص خود و آموزش گسترده است که منجر به فرآیندی زمانبر و پرهزینه میشود.
به عنوان مثال:
- تحلیل احساسات: نیاز به دیتاستهای برچسبگذاری شده از نظرات مشتریان (مثلاً مثبت، منفی، خنثی) دارد.
- چتباتهای پشتیبانی مشتری: از دیتاستهای تعاملات خدمات مشتری استفاده میکند.
مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) این فرآیند را ساده میکنند. LLMها که روی دیتاستهای متنی وسیع از پیش آموزش دیدهاند، قادرند وظایف متنوعی را بدون ساخت مدلهای جدید برای هر مورد استفاده انجام دهند. این انعطافپذیری به کسبوکارها امکان میدهد تا LLMها را به سرعت در عملیات خود ادغام کنند و از کاربردهایی مانند موارد زیر پشتیبانی کنند:
- خلاصهسازی متن
- تولید محتوا
- ترجمه چندزبانه
- استخراج اطلاعات
- اتوماسیون پشتیبانی مشتری
- پشتیبانی فروش و تحلیل احساسات
استک کامل برای ساخت، اجرا و بهینهسازی محصول LLM
۱. مدل پایه (Foundation Model)
- انتخاب مدل: پایه یک اپلیکیشن LLM میتواند بر اساس مدلهای اختصاصی، متنباز یا سفارشی باشد. هر گزینه مزایای متفاوتی از نظر هزینه، انعطافپذیری و کنترل ارائه میدهد.
- سفارشیسازی: سفارشیسازی اغلب برای همسویی مدلها با نیازهای خاص صنعت ضروری است. این میتواند شامل تنظیم دقیق مدلهای موجود یا توسعه LLMهای سفارشی با استفاده از دادههای اختصاصی باشد.
- بهینهسازی دامنه خاص: دیتاستهای تخصصی به مدلها امکان میدهند زبان خاص صنعت را بهتر درک و پردازش کنند و توانایی آنها را برای انجام وظایف در بخشهایی مانند مالی، بهداشت یا خدمات حقوقی افزایش دهند.
۲. زیرساخت ML
- نوع استقرار: LLMها میتوانند در پلتفرمهای ابری یا در تنظیمات سختافزاری خود شرکت مستقر شوند. انتخاب بستگی به عواملی مانند نیازهای امنیت داده و کنترل زیرساخت دارد.
- منابع محاسباتی: اجرای LLMها نیاز به توان محاسباتی قابل توجهی دارد. زیرساخت باید این نیازهای محاسباتی را برای عملکرد ثابت مدل برآورده کند.
- سیستمهای مدیریت داده: مدیریت داده موثر برای ذخیره و پردازش دیتاستهای بزرگ مورد استفاده در آموزش و استقرار LLMها حیاتی است و جریان روان داده را در طول چرخه عمر مدل تضمین میکند.
۳. ابزارهای تکمیلی
- پایپلاینهای داده: اینها برای پردازش و تبدیل دادهها ضروری هستند و ادغام کارآمد با LLMها را ممکن میسازند. پایپلاینهای داده اطمینان میدهند که دادههای ساختاریافته و بدون ساختار برای تحلیل و آموزش مدل آماده هستند.
- پایگاههای داده برداری: از دیتابیسهای وکتوری برای ذخیره Embeddings استفاده میشود. آنها بازیابی کارآمد دادهها را تسهیل میکنند و به LLMها اجازه میدهند در حین تعاملات به سرعت به اطلاعات مرتبط دسترسی پیدا کنند.
- ابزارهای ارکستراسیون: ابزارهایی مانند LangChain یا LlamaIndex جریان پرامپتها و دادهها را بین LLM و سیستمهای خارجی مدیریت میکنند. آنها به خودکارسازی تعاملات و تضمین خروجیهای سازگار کمک میکنند.
پروژههای شاخص هوش مصنوعی مولد ما
تحلیل قرارداد مبتنی بر LLM
هوش مصنوعی حقوقی تنظیم دقیق شده برای تحلیل ریسک و انطباق قرارداد
- پردازش گامبهگام قرارداد: آپلود قراردادها در فرمتهایی مانند DOCX یا PDF. سیستم آنها را به طور خودکار برای مدیریت آسانتر اسناد سازماندهی و دستهبندی میکند.
- تحلیل خودکار ریسک و انطباق: هوش مصنوعی به طور خودکار اطلاعات کلیدی را استخراج میکند، خلاصه تولید میکند و لیست دقیقی از ریسکها و توصیهها را بر اساس پایگاه دانش سازمان ارائه میدهد.
- دستیار چتبات حقوقی: پرسش سوالات درباره بخشهای خاص یا مسائل انطباق از طریق چتبات هوش مصنوعی. این چتبات پاسخهای دقیق و آگاه از زمینه را بر اساس مدل تنظیم دقیق شده و پایگاه دانش ارائه میدهد.
ایجنت هوش مصنوعی (بانکداری)
دستیار هوشمند برای تعاملات خدمات مشتری (مشتری: Credit Agricole)
- درک پیام: سیستم اطلاعات کلیدی را از پیامهای دریافتی استخراج میکند و خلاصهای شامل هدف و لحن احساسی تولید میکند. این به حذف خطاهای انسانی کمک کرده و زبان واضح و یکنواختی را تضمین میکند.
- مسیریابی هوشمند: درخواستهای ساده برای حل سریعتر به صورت خودکار رسیدگی میشوند و ایجنتها برای تعاملات پیچیدهتر و شخصیتر آزاد میشوند. پیامهای پیچیدهتر به تیمهای مناسب منتقل میشوند.
- تولید منابع: سیستم پیشنویس پاسخها و قطعهمتنهای سفارشی ایجاد میکند. میتواند آنها را برای ارسال به PDF فرمت کند. این به بهبود امتیاز رضایت مشتری و برآورده کردن توافقنامههای سطح خدمات کمک میکند.
"با خودکارسازی برخی تعاملات مشتری، کارمندان بانک با یک «محصول نیمهآماده» مواجه میشوند که به آنها امکان میدهد زمان بیشتری را به شخصیسازی و همدلی با مشتری اختصاص دهند و بهتر به نیازهای آنها رسیدگی کنند."
— مدیر بخش نوآوری و دیجیتالیسازی، بانکداری خرد
چرا کارن تکنولوژی را انتخاب کنید؟ متخصصان توسعه محصول LLM
ما در توسعه راهکارهای LLM سفارشی که متناسب با نیازهای خاص شماست تخصص داریم. تخصص ما از تنظیم دقیق مدلهای از پیش آموزشدیده تا ساخت LLMهای سفارشی را شامل میشود و عملکرد بهینه برای موارد استفاده مختلف را تضمین میکند.
ما امنیت داده و حریم خصوصی را در اولویت قرار میدهیم و اطمینان میدهیم که راهکارهای LLM ما با مقررات صنعتی مانند GDPR یا CCPA مطابقت دارند. ما چالشهای منحصربهفرد کار در بخشهای تحت نظارت را درک میکنیم.
با تجربه در پیادهسازی LLMها در محیطهای پیچیده، ما راهکارهایی ارائه میدهیم که چالشهای خاص صنعت را برطرف میکنند. کار ما با مشتریانی مانند Credit Agricole توانایی ما را در برآوردن الزامات سختگیرانه نظارتی و عملکردی نشان میدهد.
سوالات متداول توسعه محصول LLM
توسعه یک محصول مبتنی بر LLM چقدر طول میکشد؟
بازه زمانی بسته به پیچیدگی نیازهای شما و سطح سفارشیسازی مورد نیاز متغیر است، اما معمولاً از چند هفته تا چند ماه طول میکشد.
چه نوع دادههایی برای تنظیم دقیق (Fine-tuning) نیاز است؟
ما از دادههای خاص دامنه شما استفاده میکنیم که منعکسکننده زمینه کسبوکار شماست، مانند تعاملات مشتری، اصطلاحات تخصصی صنعت یا اسناد داخلی، تا مدل را تنظیم دقیق کنیم.
چگونه امنیت دادهها را در طول توسعه LLM تضمین میکنید؟
ما امنیت دادهها را از طریق رمزنگاری، ذخیرهسازی امن و رعایت مقرراتی مانند GDPR در اولویت قرار میدهیم. تمام دادههای حساس در طول فرآیند آموزش و ادغام محافظت میشوند.
آیا میتوانید محصولات LLM برای صنایع تحت نظارت توسعه دهید؟
بله، ما تجربه گستردهای در کار با بخشهای تحت نظارت از جمله مالی و بانکداری داریم. ما اطمینان حاصل میکنیم که راهکارهای ما با مقررات و استانداردهای خاص صنعت مطابقت دارند.
هزینههای توسعه محصول LLM چقدر است؟
هزینهها به دامنه پروژه، شامل انتخاب مدل، سفارشیسازی و یکپارچهسازی بستگی دارد. ما بر اساس ارزیابی اولیه نیازهای شما، یک برآورد هزینه سفارشی ارائه میدهیم.
