منتج SaaS فيه الذكاء الاصطناعي من الأساس
منتج البرمجيات كخدمة (SaaS) المدعوم بالذكاء الاصطناعي هو نظام واحد يخدم عملاء كثيرين، وتؤدي فيه النماذج اللغوية جزءاً من العمل لكل عميل. وهو يحتاج، فوق الحسابات والفوترة والإدارة المعتادة، إلى عزل للبيانات يمتد إلى التعليمات وفهارس البحث، وقياس لاستخدام النماذج لكل عميل، وحدود تحمي هوامشك، وتقييم يُبقي الجودة ثابتة من إصدار إلى آخر.
ويناسب المؤسسين الذين يبنون منتجاً جديداً للذكاء الاصطناعي، وشركات SaaS القائمة التي تضيف ميزات ذكاء اصطناعي إلى منصة يدفع العملاء مقابلها أصلاً. والحالتان مختلفتان: فالمنتج الجديد يمكن تصميمه حول هذه الاحتياجات، أما القائم فعليه أن يستوعبها ضمن خططه وبنيته الحالية. ولدينا رأي في الحالتين، ونبدأ من نموذج التسعير لديك.
بنية متعددة المستأجرين
تُفصل الحسابات والأدوار ومساحات العمل والبيانات لكل عميل على مستوى قاعدة البيانات والتخزين والبحث، ونختبر هذا العزل بالعناية التي نختبر بها أي ميزة.
ذكاء اصطناعي آمن بين العملاء
تقتصر التعليمات والمستندات المسترجعة والذاكرة المؤقتة والسجلات على عميل واحد في كل مرة، فلا يمكن لشيء يخص حساباً أن يظهر في إجابة حساب آخر.
قياس الاستخدام
يُسجَّل كل استدعاء لنموذج على الحساب والمستخدم والميزة التي تسببت فيه، فتتوفر الأرقام اللازمة للفوترة والحدود وقرارات التسعير.
الخطط والحدود
تحمل باقات الاشتراك حصصاً لاستخدام الذكاء الاصطناعي، مع تحذيرات مبكرة، وحدود قصوى، ورصيد إضافي مدفوع، ويطبّقها المنتج تلقائياً.
ترشيد التكلفة
تُوجَّه الطلبات إلى أرخص نموذج يبلغ مستوى الجودة المطلوب، ويُخزَّن العمل المتكرر مؤقتاً، وتعمل المهام الطويلة في الخلفية لضبط الإنفاق.
الجودة من إصدار إلى آخر
تعمل مجموعة تقييم مع كل تغيير في التعليمات أو النماذج، فلا يؤدي تحسين حالة استخدام إلى تراجع صامت في نتائج عميل آخر.
ما تتسلمه منا
- تطبيق SaaS متعدد المستأجرين
- مسار ذكاء اصطناعي مقصور على كل عميل
- قياس الاستخدام وتقاريره
- الخطط والحدود والفوترة
- توجيه الطلبات إلى النماذج والتخزين المؤقت
- مجموعة تقييم ولوحات بيانات
- أدوات للإدارة والدعم
- البنية التحتية والتوثيق
طريقة عملنا
- 01
نحسب اقتصاديات المنتج
ننطلق من أسعارك، ونقدّر تكلفة النموذج لكل ميزة ولكل عميل، فيتبين مبكراً هل الخطة مربحة، وأين تلزم حدود أو نماذج أرخص.
- 02
نصمم المنصة
نصمم معاً تعدد المستأجرين، وعزل البيانات، ومسار الذكاء الاصطناعي، وقياس الاستخدام، والفوترة، لأن إضافة أي منها إلى منتج يعمل أصعب بكثير من التخطيط له.
- 03
نبني النواة
يضم الإصدار الأول ميزة ذكاء اصطناعي واحدة ذات قيمة، تعمل من أولها إلى آخرها مع عملاء حقيقيين، ومعها العزل وتتبع الاستخدام والتقييم، بدل ميزات كثيرة على أساس ضعيف.
- 04
نطلق ونضبط
يستخدم العملاء الأوائل المنتج ونحن نراقب الجودة والاستخدام والتكلفة لكل حساب، فنعدّل الحدود واختيار النماذج بناءً على بيانات حقيقية، ونضيف الميزات بحسب الطلب عليها.
التقنيات التي نستخدمها
| المجال | التقنيات |
|---|---|
| التطبيق | Next.js، React، Node.js، TypeScript |
| البيانات | PostgreSQL، الأمان على مستوى الصفوف، pgvector، Redis |
| طبقة الذكاء الاصطناعي | OpenAI API، Anthropic API، Vercel AI SDK، Langfuse |
| الفوترة | Stripe Billing، سجلات الاستخدام، إشعارات الأحداث (Webhooks)، بوابة العملاء |
منتجك يحتاج إلى الذكاء الاصطناعي دون خسارة هوامشه
تبني منتجاً للذكاء الاصطناعي، أو تضيفه إلى منصة قائمة. ويتوقع عملاؤك أن تبقى بياناتهم خاصة، وقد يستهلك كثيفو الاستخدام أكثر مما يدفعون، ويجب أن تصمد الجودة مع تطور التعليمات. وتريد منصة مصممة لهذه الأمور الثلاثة.
- الشركات الناشئة بمنتجات ذكاء اصطناعي جديدة
- منتجات SaaS التي تضيف ميزات ذكاء اصطناعي
- أدوات متخصصة لقطاع واحد
- أدوات داخلية تتحول إلى منتجات
- منصات تسعّر بحسب الاستخدام
- منتجات موجهة إلى المؤسسات الكبيرة
أسئلة شائعة
كيف تمنعون ظهور بيانات عميل في إجابات عميل آخر؟
نفرض العزل في كل طبقة يلمسها الذكاء الاصطناعي. فصفوف قاعدة البيانات والملفات وفهارس البحث والذاكرة المؤقتة كلها مرتبطة بالعميل، ولا يستطيع المسار الاسترجاع إلا ضمن حساب المستخدم الذي سجّل دخوله. وتُجمع التعليمات لكل طلب على حدة، ولا تختلط مصادرها أبداً. ونكتب اختبارات آلية تحاول تجاوز هذا الحد، لأن هذا هو الخلل الذي لا يحتمله منتج ذكاء اصطناعي.
كيف نسعّر ميزات الذكاء الاصطناعي في منتج SaaS؟
ابدأ من تكلفة الطلب عليك. ومن النماذج الشائعة حصة استخدام ضمن كل خطة مع رصيد إضافي مدفوع، أو أرصدة ينفقها العملاء، أو باقة أعلى تشمل ميزات الذكاء الاصطناعي. أما السعر الثابت غير المحدود فمحفوف بالمخاطر ما دامت تكلفة النماذج تتغير مع الاستخدام. نبني قياس الاستخدام أولاً، ليستند التسعير إلى سلوك ملحوظ، ويمكن تغييره دون إعادة كتابة المنتج.
ماذا يحدث حين يستخدم عميل أكثر بكثير مما توقعنا؟
ينبغي أن يكون المنتج مصمماً لهذه الحالة. فلكل حساب حدود لكل فترة، مع تحذير عند الاقتراب منها، وخيار واضح عند بلوغها، مثل الترقية أو الانتظار. وتُرتَّب المهام الخلفية في طوابير عادلة، فلا يستطيع عميل أن يبطئ الآخرين. وترى أكثر المستخدمين استهلاكاً في لوحة بيانات، ويمكنك تعديل خطتهم قبل أن تصبح التكلفة مشكلة.
هل يمكنكم إضافة ميزات ذكاء اصطناعي إلى منصة SaaS الحالية لدينا؟
نعم. نراجع البنية الحالية ونموذج تعدد المستأجرين والفوترة، ثم نصمم طبقة الذكاء الاصطناعي لتتوافق معها. ومن الخطوات الأولى المعتادة خدمة لقياس الاستخدام، وفهرس استرجاع مقصور على كل عميل، وميزة واحدة تُطرح لمجموعة من العملاء. وحيث تفتقر المنصة إلى عزل سليم، نعالج ذلك أولاً، لأن ميزات الذكاء الاصطناعي تضخّم أي ضعف في طريقة فصل البيانات.
على أي مزوّد نماذج ينبغي أن يعتمد المنتج؟
يُفضَّل ألا يعتمد على مزوّد واحد حصراً. نضع طبقة رقيقة بين المنتج والمزوّدين، فيمكن تبديل النماذج لكل ميزة مع تغيّر الأسعار والجودة. والتقييم يجعل هذا التبديل قراراً مقيساً. وقد يطلب عملاء المؤسسات مزوّداً أو منطقة بعينها، والبنية التي تدعم عدة مزوّدين أصلاً يمكنها الموافقة دون إعادة بناء.