دپارتمان ۰۱ · AI & LLM Architectureمدت اجرای استاندارد: ۶ تا ۱۲ هفتهشروع بودجه از ۱۲۰ میلیون تومان
مهندسی هوش مصنوعی و سامانه‌های عاملی (Agentic AI)
دپارتمان مهندسی هوش مصنوعی ویکاد به سازمان‌ها کمک می‌کند از چت‌بات‌های ساده عبور کرده و زیرساخت‌های تصمیم‌ساز و عامل‌های هوشمند (Autonomous Multi-Agent Systems) را مستقیم در قلب فرآیندهای عملیاتی خود مستقر کنند. تمامی مدل‌ها با گاردریل‌های ضدتوهم، بازیابی هیبریدی معنایی و امنیت ایزوله سازمانی پیاده‌سازی می‌شوند.
BENCHMARK OUTCOME
۹۹.۴٪
دقت بازیابی مستندات در پایپ‌لاین‌های Graph-RAG سازمانی
مطالعه موردی (هلدینگ مالی و سرمایه‌گذاری (۴۰۰+ کارشناس)):
کاهش ۷۸ درصدی زمان استخراج و تحلیل گزارش‌های حسابرسی و ریسک اعتباری
تعهدات تحویل پروژه (Deliverables)
خروجی‌ها و تحویل‌شدنی‌های استاندارد
- معماری و پیاده‌سازی پایپ‌لاین Graph-RAG متصل به پایگاه‌های داده و اسناد داخلی
- طراحی ارکستراسیون چندعاملی (Multi-Agent Workflows) با قابلیت فراخوانی امن API
- فاین‌تیونینگ (LoRA / QLoRA) و کوانتیزه‌سازی مدل‌های زبانی تخصصی فارسی
- داشبورد پایش تله‌متری، ارزیابی مستمر (Evaluation Suite) و کنترل هزینه توکن
پشته فناوری و ابزارهای مورد استفاده:
LangGraphQdrantvLLMPyTorchFastAPIDocker
مراحل چهارگانه مهندسی و تحویل پروژه
گام ۰۱ · ممیزی داده و امکان‌سنجی هوش مصنوعی
بررسی کیفیت داده‌های سازمانی، ساختار اسناد و تعریف شاخص‌های دقت هدف (Ground Truth).
گام ۰۲ · طراحی معماری RAG و پروتوتایپ ایجنت
ساخت نسخه آزمایشی متصل به داده‌های واقعی و بنچمارک مدل‌های زبانی در محیط ایزوله.
گام ۰۳ · توسعه گاردریل‌های امنیتی و یکپارچه‌سازی
اتصال ایجنت‌ها به نرم‌افزارهای سازمانی با کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC).
گام ۰۴ · استقرار، تست بار و مانیتورینگ LLMOps
تحویل نهایی روی سرورهای اختصاصی به همراه داشبورد پایش دقت و مصرف.