.svg)
منصة تنسيق المحتوى المؤسسي المدعومة بالذكاء الاصطناعي
ioAI هي طبقة تنسيق الذكاء الاصطناعي التي تستخلص المعنى، وتُنشئ البيانات الوصفية، وتُشغّل سير العمل الذكي عبر الأصول الرقمية، حيث تُنسّق بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسي في عمليات الاستيعاب، والوسم، والنسخ، والامتثال، والتسليم. مصممة لتكون مستقلة عن النموذج: يمكنك استخدام نموذجك التجاري الخاص (مثل OpenAI، وAnthropic، وGoogle، وAzure)، أو نموذج مفتوح المصدر (مثل LLaMA)، أو نموذج الرؤية/الوسائط المتعددة (مثل YOLO، وBioCLIP، وSegment Anything)، أو نشرها على منصة NVIDIA DGX Spark. تدعم MCP. مُنسّقة A2A.
بنية BYO-AI
NVIDIA DGX Spark في الموقع
تكامل MCP
عمليات الانتشار السيادية
الحدود التي يتم التحكم فيها بواسطة RAG
لماذا تختار الفرق ioAI
مستقل عن النموذج
تجاري، مفتوح المصدر، رؤية/متعدد الوسائط، سيادي — اختيارك، بنيتك التحتية
جودة الإنتاج
الوسم التلقائي، والنسخ، والتعرف الضوئي على الأحرف، والبحث الدلالي، ونظام RAG، ووكلاء الذكاء الاصطناعي - اليوم، وليس في خارطة الطريق
تقنية الذكاء الاصطناعي على الحافة في NVIDIA DGX Spark
ذكاء اصطناعي عالي الأداء في الموقع لتطبيقات سيادية
بنية MCP + A2A
منصة لتنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي، تعمل على تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسيين عبر مسار المحتوى الخاص بك، وهي منصة قائمة على المعايير، وليست احتكارية.
ما يفعله الذكاء الاصطناعي
ioAI هي طبقة تنسيق الذكاء الاصطناعي التي تدعم القدرات الذكية عبر منصة ioMoVo. فهي تستخلص المعنى من المحتوى، وتولد البيانات الوصفية على نطاق واسع، وتشغل سير العمل الذكي - كل ذلك باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التي تختارها، على البنية التحتية التي تختارها.
الوسم والتصنيف التلقائي
تطبيق التصنيفات والتقسيمات التصنيفية تلقائيًا على محتوى الفيديو والصور والصوت والمستندات. يدعم النظام التصنيفات المخصصة ونماذج التصنيف المُحسّنة. كما يدعم التصنيف الخاص بكل قطاع (طبي، قانوني، علامة تجارية، تنظيمي) من خلال نماذج مجال مُحسّنة.
النسخ، والتعرف الضوئي على الأحرف، والتلخيص
تحويل الكلام إلى نص تلقائي للصوت والفيديو باستخدام Whisper أو نماذج التعرف التلقائي على الكلام الأخرى. التعرف الضوئي على الأحرف للمستندات الممسوحة ضوئيًا ونصوص الصور. تلخيص المحتوى الطويل باستخدام نموذج اللغة المختار. جميع عمليات المعالجة تحترم حدود بيانات نظامك - حيث تحافظ عمليات النسخ والتلخيص على وجودها بالكامل داخل النظام.
البحث الدلالي و RAG
بحث دلالي قائم على التضمين يشمل جميع المحتويات المتصلة بـ ioCloud و ioHub. يُرسّخ توليد الاسترجاع المُعزز استجابات نموذج التعلم القائم على المحتوى (LLM) في محتواك الفعلي، وليس في بيانات التدريب. يعمل RAG ضمن حدود بياناتك في عمليات النشر السيادية - لا يغادر أي محتوى بنية العميل التحتية للاسترجاع أو التضمين أو التوليد.
وكلاء الذكاء الاصطناعي
تنسق ستة وكلاء متخصصين في بنية A2A الخاصة بـ ioMoVo لتنفيذ مسارات المحتوى من البداية إلى النهاية: الاستيعاب (معالجة وصول المحتوى)، والبيانات الوصفية (الوسم التلقائي والإثراء)، والنسخ (تحويل الكلام إلى نص والتعرف الضوئي على الأحرف)، والامتثال (مسح البيانات الحساسة وإنفاذ السياسات)، وسير العمل (تنسيق الموافقة على ioFlow)، ونشر البوابة (تسليم ioPortal).
نظام RAG متعدد الوسائط والرؤية
دعم نماذج الرؤية والوسائط المتعددة - YOLO لاكتشاف الكائنات، وBioCLIP لفهم لغة الرؤية، وSegment Anything لتقسيم الصور، ونماذج لغة الرؤية المخصصة لحالات استخدام محددة. يجمع نظام RAG متعدد الوسائط بين النصوص والصور والفيديوهات والبيانات الوصفية في استرجاع موحد.
BYO-AI: أحضر نموذجك الخاص معماري
ioMoVo مستقل عن النموذج. انشر ioAI مع بنية الذكاء الاصطناعي التي تتناسب مع وضع الامتثال الخاص بك، وحساسية بياناتك، وعلاقاتك السحابية الحالية
مقدمو برامج الماجستير في القانون التجاري
OpenAI (نماذج ChatGPT / GPT)، وAnthropic (Claude)، وGoogle (Gemini / Vertex AI)، وMicrosoft Azure OpenAI، وXAI (Grok). استخدم نماذج التعلم الآلي الموثوقة والجاهزة للإنتاج من خلال بيئة الحوسبة السحابية الحالية لديك.
برامج ماجستير القانون مفتوحة المصدر
نماذج التعلم المهني مفتوحة المصدر: LLaMA (Meta)، بالإضافة إلى نماذج مجال مُحسَّنة مفتوحة المصدر. انشرها على بنيتك التحتية للتحكم في التكاليف، أو سيادة البيانات، أو لأسباب تنظيمية.
نماذج الرؤية والوسائط المتعددة
نماذج الرؤية والوسائط المتعددة: YOLO (اكتشاف الكائنات)، وBioCLIP (الرؤية واللغة)، وSegment Anything (البيانات الوصفية)، ونماذج VLM المخصصة. يدعم نظام ioAI حاليًا نماذج RAG وVLM متعددة الوسائط، ويطبقها على التصوير الطبي، وفيديوهات المجالس الاستشارية، وتسجيلات قادة الرأي الرئيسيين، وأصول العلامات التجارية، وغيرها من المحتويات المرئية.
نشر NVIDIA DGX Spark/Edge AI
تُتيح منصة ioMoVo نشر نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر وتنسيقها مباشرةً على أنظمة NVIDIA DGX Spark لمعالجة الذكاء الاصطناعي عالية الأداء محليًا. يمكنك تشغيل نماذج التعلم العميق (LLaMA، والنماذج المُحسّنة) ونماذج الرؤية (YOLO، وBioCLIP، وSegment Anything) محليًا. كما تُتيح معالجة الفيديو والصور على الحافة. حافظ على بياناتك بالكامل محليًا أو معزولة تمامًا عن الشبكة السحابية، دون الحاجة إلى نقلها إلى السحابة. استدلال منخفض التأخير لسير عمل المحتوى في الوقت الفعلي.
نشر الذكاء الاصطناعي السيادي / الخاص
نشر LLM محليًا، وبيئات معزولة عن الإنترنت، ونماذج سيادية خاصة بالمنطقة (المملكة العربية السعودية لمنطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا؛ وغيرها عند الطلب)، ونماذج مؤسسية مضبوطة بدقة تم تدريبها على المحتوى الخاص بك.
الحدود التي يتم التحكم فيها بواسطة RAG
في عمليات النشر السيادية، تعمل أنظمة إدارة التعلم الآلي (LLMs) فقط ضمن حدود بياناتك. لا يغادر المحتوى أبدًا البنية التحتية التي يتحكم بها العميل - لا للاستدلال، ولا للتدريب، ولا لأي بيانات قياس عن بُعد خاصة بالمنصة.
MCP و A2A الهندسة المعمارية
بروتوكول سياق النموذج (MCP)
تربط بنية ioMoVo المُمكّنة بتقنية MCP نماذج الذكاء الاصطناعي بالأدوات والبيانات عبر بروتوكول سياق النموذج المفتوح. يمكن لنماذج التعلم المحدود ونماذج المصادر المفتوحة الوصول بشكل آمن إلى أصول ioCloud، ومستودعات ioHub المتصلة، والبيانات الوصفية، وفهارس البحث، وسير عمل ioFlow، والأنظمة الخارجية. التكامل المتوافق مع المعايير مقابل التكامل الخاص: يتصل العملاء الذين يستخدمون Claude (الذي يستخدم MCP بشكل أصلي) أو أنظمة إدارة التعلم الأخرى المتوافقة مع MCP بـ ioMoVo من خلال إعدادات MCP الحالية لديهم. يضمن هذا التكامل جاهزية النظام البيئي للذكاء الاصطناعي الوكيل، حيث يصبح MCP البروتوكول القياسي.
A2A — بنية الوكيل إلى الوكيل
ستة وكلاء متخصصين ينسقون لتنفيذ مسارات المحتوى من البداية إلى النهاية دون تدخل بشري في كل خطوة:
عامل الابتلاع
يتعامل مع المحتوى الوارد من أي مصدر (مستودعات ioHub، طبقة الالتقاط، التحميل المباشر، استيعاب واجهة برمجة التطبيقات). يقوم بتصنيف نوع المحتوى وتطبيق التوجيه الأولي.
وكيل البيانات الوصفية
يُنشئ ويُثري البيانات الوصفية. الوسم التلقائي، والتصنيف، ورسم خرائط التصنيف، وتعبئة الحقول المخصصة.
وكيل النسخ
يتعامل مع تحويل الكلام إلى نص والتعرف الضوئي على الأحرف. ويطبق التلخيص واكتشاف اللحظات الرئيسية.
وكيل الامتثال
يقوم النظام بفحص البيانات الحساسة (المعلومات الشخصية، المعلومات الصحية الشخصية، المحتوى الخاضع للتنظيم). ويطبق سياسات الحوكمة. ويشير إلى مشكلات الامتثال لمراجعتها من قبل المختصين.
وكيل سير العمل
ينسق مع ioFlow لتوجيه المحتوى خلال دورات الموافقة. ويُفعّل الخطوات التالية بناءً على نتائج المراجعة.
وكيل نشر البوابة
يتولى مسؤولية إرسال البيانات إلى ioPortal بعد الموافقة. يطبق قوالب العلامة التجارية، ويدير صلاحيات الوصول، ويتتبع التفاعل.
مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي المؤسسي على أرض الواقعمحتوى
ما نسمعه من الفرق التي تحاول تطبيق الذكاء الاصطناعي على محتوى المؤسسات:
أدوات الذكاء الاصطناعي المقيدة بموردين محددين تجبر المحتوى على التواجد في سحابات معينة؛ ولا تستطيع المؤسسات الحساسة للملكية الفكرية والخاضعة للتنظيم استخدامها.
ميزات الذكاء الاصطناعي التي يتم الإعلان عنها على أنها "متكاملة" هي حلول جزئية لا تنسق عبر دورة حياة المحتوى
ترسل برامج إدارة التعلم المستضافة المحتوى خارج بيئة العميل، مما ينتهك متطلبات الامتثال في قطاعات الأدوية والرعاية الصحية والخدمات المالية والقطاع العام.
لا يتم استغلال أجهزة الذكاء الاصطناعي الطرفية (DGX، A100s) بشكل كامل لأن برامج إدارة المحتوى لا تقوم بتنسيقها.
يقدم موردو الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء عروضًا توضيحية، لكنهم لا ينسقون بين عدة وكلاء بشكل آمن عبر محتوى المؤسسة.
كيف تحل ioAI هذه المشكلة:
بنية BYO-AI - تجارية، مفتوحة المصدر، رؤية/متعددة الوسائط، أو سيادية. يختار العميل النموذج والبنية التحتية.
يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بتنسيق عمليات الوسم التلقائي، والنسخ، والبحث الدلالي، وRAG، وسير العمل الوكيل عبر نفس طبقة المحتوى (ioCloud).
تعمل عمليات النشر السيادية ضمن حدود تحكم RAG - يبقى المحتوى محليًا لأغراض الاستدلال والتدريب والقياس عن بُعد. يدعم النظام حاليًا الأنظمة السيادية في المملكة العربية السعودية ومنطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا.
نشر NVIDIA DGX Spark — تقوم ioMoVo بتنسيق نماذج مفتوحة المصدر على بنية GPU الخاصة بالعميل. يتم استخدام الأجهزة بالكامل.
بنية A2A — ستة وكلاء متخصصين ينسقون مسارات المحتوى من البداية إلى النهاية مع سجلات تدقيق لكل إجراء. ذكاء اصطناعي حقيقي قائم على الوكلاء، وليس مجرد كلام.
أين يستخدم العملاء ioAI
الصناعات الدوائية والرعاية الصحية والصناعات الخاضعة للتنظيم
نشر أنظمة إدارة دورة حياة البيانات (LLM) ذات السيادة لحماية الملكية الفكرية ومعلومات الصحة الشخصية الحساسة. نماذج مصطلحات طبية مُحسّنة. وكيل امتثال لفحص البيانات الحساسة. يحافظ نظام التحكم بالحدود (RAG) على المحتوى داخل المؤسسة، مع تسجيل كل إجراء يقوم به وكيل الذكاء الاصطناعي للمؤسسة لمراجعة الامتثال.
القطاع الحكومي والعام
نشر أنظمة معزولة عن الشبكة للبيئات السرية. أنظمة سيادية في المملكة العربية السعودية ومنطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا لعمليات النشر الحكومية الدولية. تكوينات متوافقة مع معايير FedRAMP.
وسائل الإعلام والبث
تقنيات الرؤية والتعرف التلقائي على الكلام على نطاق واسع لوضع العلامات التحريرية، والنسخ، وتصنيف المحتوى. مسارات متعددة الوسائط تجمع بين الفيديو والصوت والبيانات الوصفية. NVIDIA DGX Spark لمعالجة الفيديو بكميات كبيرة محليًا بكفاءة اقتصادية عالية.
التصنيع والهندسة
نماذج الرؤية (YOLO + نماذج VLM مخصصة) للكشف عن العيوب في صور المصانع. نماذج مُحسَّنة لتصنيفات خاصة بكل صناعة. حلول محلية لمحتوى هندسي حساس للملكية الفكرية.
أين تندرج ioAI ضمن منصة ioMoVo؟
ioMoVo هي منصة محتوى ذكاء اصطناعي سحابية أصلية تتكون من ست وحدات وطبقة التقاط. كل وحدة منها تعالج طبقة محددة.
من دورة حياة المحتوى.
الأسئلة المتكررة
ioAI منصة مستقلة عن النماذج. تدعم نماذج التعلم الآلي التجارية (OpenAI، Anthropic، Google Gemini، Vertex AI، Microsoft Azure OpenAI، XAI)، ونماذج التعلم الآلي مفتوحة المصدر (LLaMA)، ونماذج الرؤية والوسائط المتعددة (YOLO، BioCLIP، Segment Anything، ونماذج VLM مخصصة)، ونماذج الصوت (Whisper، وغيرها من نماذج التعرف التلقائي على الكلام)، ونماذج المؤسسات المُحسّنة والمُدرّبة على محتوى العملاء. استخدم مفاتيحك وبنيتك التحتية الخاصة. يحترم كل وكيل ذكاء اصطناعي في المنصة النموذج الذي تختاره وحدود بياناتك.
نعم. يقوم ioMoVo بنشر نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر وتنسيقها مباشرةً على أنظمة NVIDIA DGX Spark لمعالجة الذكاء الاصطناعي عالية الأداء محليًا. ضمن طبقة تنفيذ النماذج في ioAI، ينسق ioMoVo بين نماذج السحابة (نماذج التعلم الممتد التجارية) ونماذج الحافة (DGX Spark / وحدات معالجة الرسومات المحلية). يدعم DGX Spark ما يلي: نماذج التعلم الممتد (LLaMA، المُحسَّنة)، الرؤية الحاسوبية (YOLO، BioCLIP، Segment Anything)، الصوت (Whisper)، وخطوط المعالجة متعددة الوسائط.
بروتوكول سياق النموذج (MCP) هو المعيار المفتوح لربط نماذج التعلم الآلي (LLMs) بالأدوات والبيانات. تتيح بنية ioMoVo المُفعّلة بتقنية MCP لنماذج التعلم الآلي (Claude، OpenAI، مفتوحة المصدر) الوصول الآمن إلى أصول ioCloud، والمستودعات المتصلة بـ ioHub، والبيانات الوصفية، وفهارس البحث، وسير عمل ioFlow من خلال MCP - تكامل قائم على المعايير، وليس تكاملاً احتكارياً. حلٌّ مُصمّم خصيصاً لمستقبل بيئة الذكاء الاصطناعي الوكيل.
تتيح بنية A2A (من وكيل إلى وكيل) للوكلاء المتخصصين التنسيق لتنفيذ مسارات المحتوى دون تدخل بشري في كل خطوة. يتضمن ioMoVo ستة وكلاء متخصصين مصممين كوكلاء ذكاء اصطناعي لمسارات محتوى المؤسسات: الاستيعاب، والبيانات الوصفية، والنسخ، والامتثال، وسير العمل، ونشر البوابات. يتميز كل وكيل بتسجيل تدقيق لإجراءاته. يبقى العنصر البشري على اطلاع دائم لاتخاذ القرارات المصيرية (مثل تحديد الامتثال، والموافقة على سير العمل).
في عمليات النشر السيادية، تعمل أنظمة إدارة التعلم (LLMs) ضمن حدود بياناتك فقط، وتخضع لرقابة RAG، ولا يخرج أي محتوى من البنية التحتية التي يتحكم بها العميل لأغراض الاستدلال أو التدريب أو قياس بيانات المنصة. ندعم عمليات النشر السيادية الخاصة بكل منطقة، بما في ذلك المملكة العربية السعودية لمنطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا؛ كما ندعم عمليات النشر السيادية الإقليمية الأخرى عند الطلب.
اطلع على ioAI في بنية الذكاء الاصطناعي التي تختارها.
احجز جولة تعريفية مدتها 15 دقيقة. سنعرض لك كيف تُدير ioAI نماذجك المختارة (تجارية، مفتوحة المصدر، سيادية، أو DGX Spark محليًا) على محتوى نموذجي من محفظتك. سنعرض لك MCP وA2A عمليًا. بدون عروض تقديمية أو عرض توضيحي تقليدي. تُقدم ioAI وكلاء ذكاء اصطناعي لإدارة محتوى المؤسسات - وليس مجرد ميزات ذكاء اصطناعي جزئية.
