معماری، ساخت و استقرار سیستمهای هوشمند برای دنیای واقعی.
ما به تیمهای محصول و سازمانها کمک میکنیم تا از دموی هوش مصنوعی به سیستمهای پایدار، آزمودهشده و قابلاستفاده در محیط تولید (Production) برسند.
ماتریس قابلیتهای فنی
هر پروژه بر پایهٔ کد تمیز، آزمایشهای خودکار و انتقال کامل دانش به تیم فنی شما بنا میشود.
- 01.
سامانههای پیشرفتهٔ RAG و بازیابی دانش سازمانی
Pipelineهای ترکیبی (Dense + Sparse/BM25) بهینهشده برای زبان فارسی با ارزیابی Re-ranking و کاهش هالوسینیشن به زیر ۲٪.
- معماری Vector DB (Qdrant / Milvus / pgvector)
- موتور پیشپردازش و Chunking هوشمند متون و اسناد فارسی
- سیستم ارزیابی کیفیت بازیابی (MRR, NDCG@10, Hit Rate)
- رابط برنامهنویسی API سریع و امن با قابلیت ادغام در محصول
QdrantFastAPIBGE-M3Ragaspgvector - 02.
توسعه AI Agent و سیستمهای Multi-Agent
توسعهٔ سیستمهای Multi-Agent با ابزارهای استاندارد (MCP)، برنامهریزی ReAct و قابلیت تصمیمگیری و اصلاح خطا در محیطهای عملیاتی.
- Workflowهای چندایجنتی (Multi-Agent Workflows)
- اتصال به ابزارها با پروتکل MCP و Tool Calling
- ردگیری ردپا و لاگ تصمیمات جهت ممیزی امنیتی
LangGraphClaude MCPPydanticAIOpenAI - 03.
اتوماسیون فرایندهای سازمانی با هوش مصنوعی
جایگزینی گلوگاههای انسانی در پردازش اسناد، دستهبندی تیکتها، استخراج داده از فرمها و تصمیمگیریهای ساختاریافته.
- OCR و استخراج ساختاریافتهٔ JSON از اسناد فارسی
- سیستمهای Human-in-the-loop برای کنترل کیفیت
- داشبورد پایش نرخ موفقیت و خطاهای Pipeline
Document AICeleryPostgreSQLNext.js - 04.
ممیزی، عیبیابی و ارزیابی کیفیت سیستمهای AI
بررسی کدهای Pipeline موجود، اندازهگیری هزینههای توکن و Latency، کشف نقاط نشت اطلاعات و بهینهسازی دقیق پاسخها.
- گزارش ارزیابی جامع با بنچمارکهای عددی و مقایسهای
- نقشهراه رفع گلوگاهها و کاهش هزینههای API تا ۴۰٪
- طراحی آزمونهای خودکار کیفیت برای پیشگیری از پسرفت
TruLensDeepEvalOpenTelemetryPromptfoo - 05.
کارگاههای اختصاصی و توانمندسازی تیمهای مهندسی
انتقال دانش فنی، کدبیس و الگوهای معماری به تیم داخلی سازمان شما در قالب جلسات کدنویسی مشترک و انتقال کامل سورسها.
- سرفصلهای اختصاصی متناسب با زیرساخت فعلی سازمان
- مستندات معماری، راهنمای Deploy و الگوهای نگهداری
- جلسات هفتگی بازبینی کد (Code Review) پس از تحویل
PythonDockerGitOpsLlamaIndex
از کشف مسئله تا سیستم عملیاتی
فرایند شفاف، گامبهگام و مبتنی بر بازخورد مداوم که ریسکهای فنی پروژه را به حداقل میرساند.
کشف مسئله و ارزیابی داده
بررسی دادههای خام، نیازهای عملیاتی و تعریف دقیق معیارهای موفقیت (Success Metrics) قبل از نوشتن حتی یک خط کد.
نمونهٔ اولیهٔ قابلسنجش (MVP)
طراحی سریع Pipeline در ۲ تا ۴ هفته و اندازهگیری دقت با بنچمارکهای واقعی روی دادههای خود سازمان.
استقرار و ادغام عملیاتی
اتصال به پایگاههای داده، سیستمهای احراز هویت و ابزارهای سازمان با رعایت اصول امنیت، کشینگ و کنترل دسترسی.
پایش، بهینهسازی و انتقال
راهاندازی سیستم مانیتورینگ پاسخها، بهینهسازی مداوم هزینهها و تحویل کامل دانش و کد به تیم فنی شما.
مدلهای انعطافپذیر همکاری
بر اساس نیاز، ابعاد تیم و مرحلهٔ رشد کسبوکارتان مدل همکاری مناسب را انتخاب کنید.
تحویل بستهٔ معین (Fixed Scope)
مناسب برای ساخت MVP، پیادهسازی سامانهٔ RAG اختصاصی یا راهاندازی یک Workflow مشخص از صفر تا صد.
- برنامهٔ زمانی و تعهد تحویل شفاف (۲ تا ۸ هفته)
- تعریف دقیق Deliverableها و معیارهای پذیرش فنی
- پشتیبانی فنی و رفع باگ رایگان پس از استقرار
- انتقال مالکیت ۱۰۰٪ کدها و مخازن گیت
بازوی مهندسی هوش مصنوعی
همکاری مداوم با تیم محصول شما به عنوان لید و معمار ارشد هوش مصنوعی برای توسعه، آزمایش و بهبود پیوستهٔ قابلیتهای AI.
- اختصاص ظرفیت ثابت از مهندسان ارشد ۲رگ
- شرکت در جلسات اسپرینت و برنامهریزی محصول
- اولویت بالا در پاسخگویی و رفع چالشهای اضطراری
- انعطاف در تغییر اولویتها بر اساس نیاز بازار
سپردهٔ ساعتی / عیبیابی عمیق
مناسب برای تیمهایی که خود سیستم AI دارند اما با چالش دقت، کاهش هزینه یا انتخاب معماری مناسب مواجه شدهاند.
- جلسات عمیق مرور کد و بازنگری معماری (Arch Review)
- ممیزی امنیت داده و حریم خصوصی در Pipelineها
- تحلیل بنچمارکهای عملکرد و کاهش مصرف توکن
- ارائهٔ سند مکتوب رفع گلوگاهها با اولویتبندی
شفافیت پیش از آغاز همکاری
پاسخ به سوالاتی که اغلب کارفرمایان و مدیران فنی در اولین جلسه مطرح میکنند.
01.دادههای سازمان ما محرمانه است؛ آیا حریم خصوصی حفظ میشود؟+
بله، تمام پروژهها بر پایهٔ قرارداد محرمانگی سفتوسخت (NDA) اجرا میشوند. همچنین قابلیت استقرار مدلهای متنباز (Local LLMs) درون سرورهای اختصاصی سازمان بدون ارسال هرگونه داده به سرویسهای ابری خارجی وجود دارد.
02.تفاوت ۲رگ با استفاده مستقیم از APIهای عمومی چیست؟+
استفاده خام از مدلها با چالشهایی مثل هالوسینیشن، عدم شناخت اصطلاحات تخصصی، ناتوانی در کار با دادههای بزرگ و هزینهٔ بالای توکن همراه است. ما لایهٔ مهندسی پیرامون مدلها را میسازیم: Pipeline بازیابی داده، ارزیابی، کش و اتصال امن به سیستمهای سازمان.
03.طراحی و تحویل یک سیستم RAG چقدر زمان میبرد؟+
نسخهٔ اولیهٔ قابلارزیابی (MVP) معمولاً ظرف ۲ تا ۴ هفته آماده میشود. استقرار نسخهٔ نهایی متصل به تمام منابع سازمانی بسته به پیچیدگی دادهها بین ۴ تا ۸ هفته زمان میبرد.
04.آیا سیستمهای طراحیشده پس از تحویل نیاز به وابستگی به ۲رگ دارند؟+
خیر؛ تمام کدهای نوشتهشده، Pipelineها، تنظیمات داکر و مستندات به طور کامل به تیم شما تحویل داده میشود و کارگاه انتقال دانش برای توانمندسازی تیم داخلی برگزار خواهد شد.
05.آیا برای مدلسازی زبان فارسی راهکارهای اختصاصی دارید؟+
بله، پردازش متن فارسی (حذف تنوین و نیمفاصله، Chunking حساس به بند و معنا، Embeddingهای چندزبانهٔ سازگار مثل BGE-M3) بخش ثابت تمام Pipelineهای ماست تا بیشترین دقت در زبان فارسی حاصل شود.
مشخصات مسئلهٔ فنی خود را با ما در میان بگذارید.
ظرف ۲۴ ساعت مشخصات اولیه را بررسی و جلسهٔ ارزیابی فنی را با شما هماهنگ میکنیم.
۲رگ را دنبال کنید
تازههای AI، تحلیلها، ابزارهای جدید و پروژههایی که در استودیو میسازیم.
