Guides
Step-by-step from planning to delivery for enterprise and government teams.
دليل agentic AI للفرق التقنية
فريق agentic 2026: architect harness first (memory, tools, verify), then pick model — Harness-Bench mindset.
دليل بناء وكلاء AI للمؤسسات 2026
وكيل مؤسسي 2026 = workspace (state) + skills (إجراءات) + harness (تحقق) — لا prompt واحد.
دليل حوكمة الذكاء الاصطناعي 2026
حوكمة 2026: risk classification، human oversight، audit logs، vendor due diligence.
دليل تنفيذ pilot ذكاء اصطناعي في 4 أسابيع
pilot ناجح في 4 أسابيع يتطلب: تحديد حالة استخدام واحدة، تجهيز 50 مستنداً، بناء فهرس استرجاع، واختبار 20 مستخدماً مع قياس الدقة.
أمان الذكاء الاصطناعي: دليل للمطورين
أمان AI 2026: input sanitization، output filtering، agent boundaries (HarnessAudit)، وno PII in prompts.
دليل تكامل API للذكاء الاصطناعي
تكامل API 2026: OpenAI-compatible (DeepSeek V4)، retries exponential، logging، cost caps.
كيف تبدأ مع ChatGPT وClaude للأعمال
للأعمال: Teams accounts، policies، 10 use cases آمنة، training 2 ساعات، no confidential data in free tiers.
دليل data residency لنماذج AI الصينية
APIs الصينية: prompts قد تخضع لقوانين PRC — لا تُرسل PII/confidential بدون legal review وcontract.
دليل تسعير AI الصيني للمؤسسات
TCO الصيني 2026: token price منخفض + compliance cost + engineering — SCMP: race to zero domestically.
دليل اختيار نموذج AI صيني في 2026
2026: DeepSeek للسعر/V4، Kimi K2.6 للcoding agents، GLM-5 للصينية/knowledge، Qwen للـ breadth — benchmark على workloadكم.
كيف تختار نموذج LLM للعربية في 2026
اختيار LLM للعربية 2026: اختبروا على 50 سؤالاً حقيقياً، قارنوا التكلفة، وخططوا multi-vendor بعد قيود Fable 5.
مقارنة DeepSeek vs Qwen vs GLM vs Kimi (2026)
أبريل 2026: Kimi K2.6 leads SWE-Bench open (80.2%)؛ GLM-5 leads knowledge/MMLU؛ DeepSeek V4-Pro rivals closed frontier؛ Qwen broadest lineup.
دليل DeepSeek V4 للمطورين العرب
DeepSeek V4: deepseek-v4-pro/flash، 1M context، MIT license — self-host option للسيادة.
دليل تقييم pilot الذكاء الاصطناعي وROI
ROI pilot: time saved، accuracy vs baseline، user adoption، cost per query — قرار expand/kill.
Fine-tuning vs RAG: متى تستخدم أيهما؟
ابدأوا RAG دائماً؛ fine-tune عند style/domain ثابت + بيانات labeled كافية.
دليل prompt engineering بالعربية
prompts عربية فعالة: explicit language، few-shot بالعربية، وstructured output (JSON/table).
دليل RAG للمستندات العربية
RAG عربي ناجح: chunking للفصحى واللهجات، embeddings multilingual، و100% citations.
دليل تقليل تكلفة inference 2026
خفض cost: Gemini/DeepSeek Flash، prompt caching، batch API، self-host open models للحجم.
دليل استضافة النماذج الصينية المفتوحة
Self-host 2026: DeepSeek V4-Pro (MIT), Kimi K2.6 (modified MIT), GLM-5 (MIT) — GPU memory + license check قبل production.
دليل الحوسبة السيادية للذكاء الاصطناعي في الخليج
سيادة AI = compute محلي + نموذج محلي/مفتوح + اتفاقيات continuity — ليس API فقط.
دليل اختبار النماذج على العربية
benchmark عربي: أسئلة حقيقية + human eval + dialect coverage + citation accuracy.