What LLM services does STEPS offer?

We provide end-to-end LLM solutions including fine-tuning open-source models (such as Llama, Mistral, and others) on your proprietary data, building RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines, developing custom AI-powered chatbots, and creating internal knowledge assistants that respond to queries specific to your organization's information.

Can you fine-tune an LLM on our company's internal data?

Absolutely. We specialize in fine-tuning large language models on custom datasets so the model understands your business context. For example, we fine-tuned Llama 3 for Afreximbank to respond to inquiries specific to the bank's internal information, combining conversational queries with database-level retrieval.

What industries can benefit from your LLM solutions?

Our LLM services apply across multiple sectors including banking and finance, insurance, healthcare, retail, e-commerce, energy, manufacturing, transportation, and communications. Whether you need automated document processing, intelligent customer support, or internal knowledge management, we tailor the solution to your industry.

Do we need to share our sensitive data externally?

Data security is a priority. We can deploy LLM solutions on-premise or within your private cloud environment, ensuring your proprietary data never leaves your infrastructure. We also offer advisory services to help you define the right data governance strategy before any project begins.

What is RAG, and why would we need it?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) combines the power of LLMs with your existing knowledge base. Instead of relying solely on what the model was trained on, RAG retrieves relevant documents from your data in real time and uses them to generate accurate, context-aware responses. This is ideal for organizations that need up-to-date, factual answers drawn from internal repositories.

How long does it take to implement an LLM solution?

Timelines vary depending on scope. A proof of concept can typically be delivered within 4 to 6 weeks. A full production-ready solution, including data preparation, fine-tuning, testing, and deployment, generally takes 2 to 4 months. We follow an Agile process with regular sprint reviews so you see progress throughout.

What open-source models do you work with?

We work with a range of open-source LLMs including Llama 3, Mistral, Gemma, DeepSeek, and others. We evaluate which model best fits your use case based on performance, cost, language support, and deployment constraints, and we help you choose the most suitable tech stack for each project.

Do you offer ongoing support after deployment?

Yes. We provide post-deployment maintenance, model retraining as your data evolves, performance monitoring, and continuous optimization. Our CTO-as-a-Service and dedicated team models ensure you always have access to expert support.

تطبيقات LLM والذكاء الاصطناعي التوليدي

معرفتكم، متاحة عند الطلب.

مساعدون أذكياء وبحث مؤسسي وذكاء مستندي وتطبيقات LLM مرتكزة على بيانات أعمالكم، بنشر خاص وآمن.

لماذا هذه الخدمة

أبسط طريقة للبدء مع الذكاء الاصطناعي.

تولد القيمة عندما يتصل الذكاء الاصطناعي بالأنظمة والمعلومات والعمليات التي تدير أعمالكم.

المساعدون الأذكياء وروبوتات المحادثة

مساعدون يجيبون موظفيكم وعملاءكم انطلاقًا من معرفة شركتكم.

مساعد معرفة داخلية – روبوت دعم العملاء – أسئلة وأجوبة الموارد البشرية والعمليات

RAG والبحث المؤسسي

بحث واحد عبر كل مستنداتكم ومساحات التخزين والأنظمة: اطرحوا سؤالًا واحصلوا على إجابة موثقة بمصادرها.

بحث دلالي – استرجاع المعرفة – إجابات عابرة للمستندات

معالجة ذكية للمستندات

الذكاء الاصطناعي يقرأ ويستخرج ويصنف ويلخص مستندات أعمالكم: خبراؤكم يراجعون في دقائق.

عقود – فواتير – تعويضات – تقارير – نماذج

مساعدون للذكاء الاصطناعي لوظائف الأعمال

الذكاء الاصطناعي مدمج في العمل اليومي للفريق: صياغة وتلخيص وتحضير، مع بقاء الإنسان في الحلقة.

المبيعات – المالية – الموارد البشرية – خدمة العملاء – المكتب الخلفي

دمج LLM وميزات ذكاء اصطناعي توليدي مخصصة

الذكاء الاصطناعي التوليدي مدمج في منتجاتكم ومنصاتكم القائمة: بحث ذكي وتلخيص ومساعدة.

ميزات المنتج – البوابات – الأدوات الداخلية – الضبط الدقيق عندما يستحق

ذكاء اصطناعي حواري لعملائكم

تجارب بلغة طبيعية في بواباتكم وخدماتكم: عملاؤكم يجدون وينجزون بأنفسهم.

بوابات العملاء – الخدمة الذاتية – الخدمات الرقمية

ما يمكنكم فعله

مهمتان، محرك واحد.

عمل ينجز أسرع

لا يلخص العمل. بل ينجزه.

أتمتة العمل المستندي

فواتير وتعويضات وعقود تقرأ وتستخرج وتصنف في أنظمتكم.

تقليل تذاكر الدعم

الطلبات الشائعة تتلقى إجابة من معرفتكم الخاصة، فورًا.

تسريع التقارير والعروض

مسودات أولى مبنية على بياناتكم ونماذجكم. خبراؤكم يكتفون بالمراجعة.

إجابات حيث تعيش معرفتكم

اسألوا بلغة طبيعية. احصلوا على إجابة موثقة بمصادرها.

إيجاد الإجابات في معرفة المؤسسة

سؤال واحد يستجوب كل مستند ومساحة تخزين ونظام تسمحون به.

منح مساعد لكل فريق

المبيعات والموارد البشرية والمالية والعمليات: المحرك نفسه وسياق كل فريق.

وضع الذكاء الاصطناعي في منتجكم

بحث وتلخيص ومساعدة تسلم كميزات في منصتكم.

كيف تصلون إلى ذلك

أربع مراحل. أنتم تجلبون الأولى فقط.

لا تحضير تقني ولا بيانات نظيفة ولا مفردات ذكاء اصطناعي مطلوبة. تعرفون عملكم ونحن نعرف الباقي.

المرحلة 01: أنتم

أخبرونا كيف تعمل مؤسستكم

محادثة مجانية من 60 دقيقة، من دون تحضير تقني.

المرحلة 02: نحن

استلموا خطتكم

تقييم مكتوب خلال 5 أيام: أفضل حالة استخدام أولى وما تغيره ونطاق تقديري.

المرحلة 03: نحن

نبني على مستنداتكم الحقيقية

عامل ومختبر في أسابيع قليلة: ترونه يعمل قبل أن يعتمد عليه أحد.

المرحلة 04: معًا

فرقكم تستخدمه. ونحن نبقى.

تدريب وإشراف وتحسينات: ابدأوا بحالة استخدام واحدة ووسعوا عندما يثبت جدواه.

س و ج

الأسئلة الشائعة حول الخدمات

1. ما هو تطبيق LLM؟

يستخدم تطبيق LLM نموذجا لغويا كبيرا ضمن منتج برمجي لفهم اللغة الطبيعية والمعلومات الأخرى أو توليدها أو تحويلها.

2. هل يمكن لمساعد ذكاء اصطناعي الإجابة عن الأسئلة اعتمادا على مستنداتنا الداخلية؟

نعم. يمكننا بناء تطبيقات قائمة على الاسترجاع تربط LLM بمستنداتكم ومعرفتكم المؤسسية، بحيث تستند الإجابات إلى معلومات مؤسستكم.

3. ما هو RAG ومتى يكون مفيدا؟

يتيح RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) لتطبيق الذكاء الاصطناعي استرجاع المعلومات ذات الصلة من قاعدة معرفية قبل توليد الإجابة. وهو مفيد خصوصا عندما يجب أن تعتمد الإجابات على معلومات متغيرة أو خاصة بالمؤسسة.

4. هل يمكن لتطبيق LLM الاتصال بأنظمتنا القائمة؟

نعم. يمكن دمج تطبيقات LLM مع واجهات API الداخلية وقواعد البيانات ومستودعات المستندات وأنظمة CRM وERP وأنظمة الأعمال الأخرى، حسب حالة الاستخدام ومتطلبات الأمان.

5. كيف تقللون من الإجابات الخاطئة أو غير المدعومة؟

نجمع بين الاسترجاع، والاستناد إلى المصادر، وقواعد العمل، والمخرجات المنظمة، ومجموعات بيانات التقييم، والمراقبة، والمراجعة البشرية عند الاقتضاء. ويعتمد النهج الدقيق على مستوى المخاطر ومتطلبات التطبيق.