Now accepting Q2 projects — limited slots available. Get started →
Enterprise / تطوير منصة تكامل الذكاء الاصطناعي والأتمتة
Enterprise Capability

تطوير منصة تكامل الذكاء الاصطناعي والأتمتة

تنسيق LLM وأنابيب RAG جاهزة للإنتاج تُطلق فعلاً

CTO / VP Engineering / Head of AI at 200-5000 employee company with significant document processing or workflow automation needs
$50,000 - $300,000
137,000+
listings managed
NAS directory platform — same data pipeline patterns power RAG ingestion
91,000+
dynamic pages indexed
Content platform proving performant frontends on heavy data processing
30
languages deployed
Korean manufacturer hub — multi-tenant internationalized architecture
sub-200ms
real-time bid latency
Auction platform — same streaming architecture for LLM responses
Lighthouse 95+
performance score
Maintained across all enterprise projects including AI-powered interfaces
Architecture

Provider-agnostic LLM orchestration layer on Vercel Edge Functions with intelligent routing between Claude, GPT-4o, and Gemini. RAG pipelines use Supabase pgvector for hybrid vector + relational search with cross-encoder re-ranking, backed by event-driven document processing on Inngest/Trigger.dev for durable serverless workflows. Next.js frontend with Vercel AI SDK handles streaming responses and role-based access control.

أين تفشل مشاريع المؤسسات

Here's the thing about building with multiple LLMs -- it sounds great in theory until you're three months in and your team has written more abstraction code than actual product features Claude, GPT-4o, and Gemini all have different API contracts, different rate limit behaviors, and they fail in completely different ways. So you end up with engineers spending 6+ months -- sometimes longer -- building and maintaining provider abstraction layers just to keep the lights on. That's not shipping. That's treading water. And the real kicker? Every time one of these providers updates their API or changes their token limits, you're back in the weeds. We've watched promising AI products stall completely because the infrastructure complexity ate the roadmap whole. Teams in New York, Austin, London -- doesn't matter where -- they all hit the same wall eventually. The actual business logic, the features your users care about -- those keep getting pushed to next sprint. Then the sprint after that. It's a genuinely painful problem, and it compounds the longer you wait to address it properly. What starts as a two-week abstraction task quietly becomes a six-month engineering sinkhole, and by the time anyone calls it what it is, you've burned through runway that was supposed to fund actual product development. We've seen this kill momentum at companies that had everything else going for them -- solid funding, great domain expertise, real user demand. The infrastructure complexity just ate them alive before they could ship anything worth talking about.
RAG pipelines that work beautifully on clean markdown docs? Pretty straightforward But real enterprise documents are a disaster -- scanned PDFs from 2009, tables with merged cells, Word files where someone's been copy-pasting since Obama's first term. Accuracy falls apart fast. And in regulated industries like finance or healthcare, a hallucinated output isn't just embarrassing -- it's a compliance exposure that can cost you real money and real trust. We're talking potential SEC scrutiny or HIPAA headaches, not just an awkward conversation with a client.
Most teams we talk to have made serious LLM investments but still have someone manually moving documents between systems There's no actual pipeline connecting ingestion to the workflows that need the output. That gap kills your ROI on AI spend. Honestly, it's like buying a Ferrari and leaving it in the garage because you haven't built the driveway yet. The model isn't the hard part -- the plumbing around it is.
Token costs are sneaky Everything looks fine in staging, then you hit production scale across three LLM providers and suddenly nobody knows which team ran up a $40,000 bill in February. Without per-department visibility and actual enforcement, "unpredictable monthly API costs" is putting it charitably. Budgets get blown. Finance gets angry. Engineers get blamed. And then everyone spends two weeks in retrospectives instead of building anything.

ما نقدمه

Multi-Provider LLM Orchestration

We build routing that doesn't care which provider it's talking to -- Claude, GPT-4o, Gemini, whatever's next. Automatic failover kicks in when a provider degrades, and prompts get adapted on the fly to match each model's instruction format. Token budgets get enforced at the user and department level. So if the marketing team has a $5,000 monthly ceiling, that ceiling actually holds. Not "holds until someone runs a batch job" -- actually holds.

Production RAG Pipeline

Single-vector search works until it doesn't -- usually right when a user searches for something that's phrased differently than how it was written in the source doc. So we combine pgvector dense search with BM25 keyword matching, then run a cross-encoder re-ranking pass to pull the most relevant chunks to the top. Generated responses include source citations. And we've got hallucination detection baked in, not bolted on after the fact as an afterthought.

Enterprise Document Processing

Documents don't arrive clean or on schedule. PDFs, Word files, emails, scanned images -- they show up in batches, out of order, inconsistently formatted. Our ingestion pipeline handles all of it with event-driven processing: classification, structured data extraction, and downstream workflow triggers that fire automatically once processing completes. No manual handoffs sitting in someone's queue waiting for them to get back from lunch.

Streaming AI Interface

The frontend is built on Next.js with the Vercel AI SDK, which gets you sub-second time-to-first-token -- users see responses starting immediately, not after a 4-second spinner. Real-time progress indicators keep people oriented during longer processing tasks. And role-based access control plugs into whatever auth provider you're already running -- Auth0, Clerk, your own homegrown system. We're not asking you to rip anything out.

Workflow Automation Engine

Multi-step AI workflows fail in interesting ways. A document processing job might hit an LLM timeout on step 3 of 7, and you need that retry to pick up exactly where it left off -- not restart from scratch and reprocess six steps you already paid for. We use Inngest or Trigger.dev for durable serverless orchestration, which means retries, observability, and clean integration with CRMs, ERPs, and notification systems are handled properly from day one. Not day 90 when something finally breaks in production.

Cost and Compliance Observability

You can't manage what you can't see. Real-time dashboards give you token usage, cost-per-query, model performance metrics, and a complete audit trail for every AI interaction. Not weekly CSV exports -- actual live visibility, per department, per workflow, per user if you need it. When something looks off, you know in minutes, not at the end of the month when the invoice lands.

الأسئلة الشائعة

كيف تتعاملون مع الفشل بين عدة موفري LLM مثل Claude و GPT-4o و Gemini؟

نبني طبقة تنسيق مستقلة عن الموفر تراقب صحة API والكمون ومعدلات الخطأ في الوقت الفعلي. عندما يتدهور موفر أو يبدأ في إرجاع 529s، تتجه الطلبات تلقائياً إلى النموذج التالي الأفضل المتاح — مع تكيف المحادثة للتعامل مع الاختلافات في كيفية توقع Claude مقابل GPT-4o مقابل Gemini للتعليمات. تأخذ ميزانيات الرموز وقيود التكلفة في الاعتبار أيضاً، وليس فقط الأداء الخام. وبصراحة؟ لا تدخل يدوي مطلوب عندما يكون لدى OpenAI صباح يوم الثلاثاء السيء. مستخدموك لا يلاحظون. مهندس على الاتصال الدائم لا يتم استدعاؤهم الساعة 2 صباحاً. هذا وحده يستحق الكثير.

أي قاعدة بيانات متجهات توصي بها لأنابيب RAG للمؤسسات؟

بالنسبة لمعظم النشرات، نبدأ مع Supabase و pgvector — تحصل على البحث عن المتجهات يعمل بجانب الاستعلامات العلاقية، والأمان على مستوى الصف لوصول متعدد المستأجرين، واعتماد أقل على البنية الأساسية لشرحها لفريق DevOps. لكن العملاء الذين يعالجون ملايين المستندات أو يحتاجون إلى استرجاع أقل من 10ms هم محادثة مختلفة. يحصلون على محلات متجهات مخصصة — Pinecone أو Weaviate — تعمل بجانب قاعدة البيانات الأساسية. ليس استدعاء يناسب الجميع. يعتمد على حجم الاستعلام والمتطلبات الفعلية للكمون، وليس ما يبدو رائعاً في عرض الشرائح.

كيف تقللون من الهلوسة في استجابات RAG المدعومة من الذكاء الاصطناعي؟

نحن نستخدم نهج متعدد الطبقات لأن أي تقنية واحدة لن تصل إلى هناك بمفردها. الاسترجاع الهجين يجمع بين المتجهات الكثيفة مع مطابقة كلمة BM25 الأساسية. إعادة ترتيب المشفر الزوجي تحسن ملاءمة الجزء قبل أي شيء يصل إلى LLM. تتضمن موجهات النظام تعليمات تأريخ صارمة. ثم يحقق مسار التحقق الثاني من صحة المطالبات المولدة ضد أجزاء المصدر بعد الواقعة. كل استجابة تتضمن اقتباسات على مستوى الصفحة مرة أخرى إلى المستندات الأصلية — لأن مستخدميك لا يجب أن يثقوا في الناتج. يجب أن يتمكنوا من التحقق منه في 30 ثانية.

ما الذي تكلفه مشروع تكامل ذكاء اصطناعي للمؤسسات وكم من الوقت يستغرق؟

عادة ما تعمل المشاريع بين $50,000 و $300,000 حسب حجم المستندات وعدد سير عمل LLM وعدد الأنظمة التي نتكامل معها. يكون الالتزام القياسي 12-16 أسبوع من الاكتشاف حتى النشر الإنتاجي. لكن سيكون لديك MVP عاملة في الأسبوع 8 — مستخدمون حقيقيون ومستندات حقيقية وسير عمل حقيقي — لذلك يمكنك التحقق من الصحة قبل أن نصلب كل شيء لمقياس إنتاجي كامل. لا كشف كبير في النهاية حيث يحبس الجميع أنفاسهم ويأملون في أن يعمل.

هل يمكنك دمج سير عمل الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الحالية للمؤسسات مثل Salesforce أو SAP؟

نعم. أنابيب معالجة المستندات موجهة بالأحداث، ونستخدم تكامل يعتمد على webhook للاتصال بالأنظمة السفلية. بنينا موصلات ل Salesforce و HubSpot و SAP و SharePoint والكثير من الأدوات الداخلية المخصصة — إذا كان لها واجهة برمجية تطبيقية، يمكننا توصيلها. تطلق طبقة التنسيق إجراءات بناءً على نتائج معالجة الذكاء الاصطناعي: تحديثات CRM وسير عمل الموافقة وإخطارات Slack، مهما كانت العملية تتطلب. كل هذا مع تسجيل التدقيق، لأنه في الصناعات المنظمة هذا ليس اختياري — هذا كل شيء.

كيف تتعاملون مع بيانات المؤسسات الحساسة في أنابيب معالجة الذكاء الاصطناعي؟

الأمان على مستوى الصف في Supabase يعني وصول المستندات في استعلامات RAG يحترم نموذج الإذن الحالي — شخص في مكتب لندن لا يسحب المستندات التي لا يجب أن يرها فقط لأنهم صاغوا سؤالاً بحنكة. تبقى جميع البيانات ضمن البنية الأساسية للسحابة. ننشر على حسابات AWS أو GCP أو Azure الخاصة بك، وليس لنا. للصناعات المنظمة — الرعاية الصحية والمالية والقانون — نضيف كشف والإخفاء التعريف الشخصي قبل أن تصل المستندات إلى أنبوب LLM. وجميع استدعاءات API تعمل بموجب اتفاقيات موفر المستوى الحالي مع إضافات معالجة البيانات بالفعل في مكانها.

شاهد هذه القدرة في العمل

NAS Equipment Directory Platform

Data pipeline and search architecture managing 137K+ listings that informed our RAG ingestion and retrieval patterns

Astrology Content Platform

91K+ dynamically generated pages proving performant Next.js frontends on top of heavy content processing pipelines

Real-Time Auction Platform

Sub-200ms streaming architecture that directly translates to low-latency LLM response delivery

Korean Manufacturer Global Hub

Multi-tenant internationalized platform across 30 languages demonstrating enterprise-scale data architecture

Headless CMS Development

Content management architecture patterns that power document ingestion and structured content delivery in AI workflows
تعاون المؤسسات

Schedule Discovery Session

نرسم بنية منصتك، ونكشف المخاطر غير الواضحة، ونقدم نطاقًا واقعيًا — مجانًا، بدون التزام.

Schedule Discovery Call
Get in touch

Let's build
something together.

Whether it's a migration, a new build, or an SEO challenge — the Social Animal team would love to hear from you.

Get in touch →