ذكاؤك الاصطناعي الخاص. داخل جدرانك.

تبني Lenouar أنظمة ذكاء اصطناعي خاصة ووكيلة للمؤسسات الخاضعة للتنظيم، بذكاء مُوطَّن، وتدفقات عمل متوافقة تنظيمياً، ونشر جاهز للتشغيل، حتى لا تغادر بياناتك أبداً.

استكشف الذكاء الاصطناعي الخاص احجز استشارة

البنية التحتية الخاصة

عقدة ذكاء اصطناعي خاصة بنماذج مُوطَّنة وقاعدة معرفتك، على أجهزتك الخاصة.

اعرف المزيد

مصمّم للقطاعات الخاضعة للتنظيم في الإمارات ودول الخليج

الرعاية الصحية
المالية
القانون
الحكومة
المكاتب العائلية

التحكّم في البيانات

الذكاء الاصطناعي ليس مجرّد نماذج. إنه مسألة تحكّم.

معظم أدوات الذكاء الاصطناعي ترسل أكثر بياناتك حساسية إلى سحابة شخص آخر، وتحت ولاية قضائية أخرى. تبقيها Lenouar داخل جدرانك كذكاء خاص تملكه وتحكمه وتدقّقه من البداية إلى النهاية.

شاهد كيف يعمل

node.yourcompany.local Live

Local models

Private RAG

On-prem console · Models

البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الخاص

عقدة ذكاء اصطناعي خاصة، جهاز الذكاء الاصطناعي، تُنشر داخل مقرّك أو في بيئتك الإماراتية الخاصة، بنماذج مُوطَّنة وقاعدة معرفتك مدمجة.

اعرف المزيد

منصّة قوى العمل الذكية

وكلاء ومساعدون يعملون داخل عملياتك مع نقاط مراجعة بشرية عند كل خطوة، ومتّصلون بالأنظمة التي تستخدمها فرقك بالفعل.

اعرف المزيد

ذكاء الامتثال

حوّل المتطلبات التنظيمية والحوكمة الداخلية إلى ضوابط عاملة: التقاط الأدلة، ومسارات التدقيق، ومعالجة المخاطر التي تصمد أمام التفتيش.

اعرف المزيد

“المؤسسات التي ستفوز بالذكاء الاصطناعي لن تكون تلك التي تملك أكبر النماذج، بل تلك التي حافظت على التحكّم في بياناتها.”

Lenouar

Tim B.

الرئيس التنفيذي والمؤسّس

اربط أنظمتك الداخلية.

وسّع نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك ليشمل السجلات الصحية الإلكترونية، وأنظمة تخطيط الموارد، ومخازن المستندات، وواجهات البرمجة الداخلية، مع إضافة موصّلات جديدة باستمرار.

استكشف عمليات الربط

بمستوى المؤسسات

ذكاء اصطناعي بمستوى المؤسسات، على بنيتك التحتية.

الدقّة الهندسية نفسها التي لدى عمالقة السحابة، تعمل داخل محيطك، على أجهزة تتحكّم بها، ولا شيء يغادر شبكتك.

شاهد البنية المعمارية

pytsgocURL

Local inference · Python

from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    base_url="https://node.yourcompany.local/v1",
    api_key="LENOUAR_LOCAL_KEY",
)
 
resp = client.chat.completions.create(
    model="llama-3-70b",
    messages=[{"role": "user", "content": "…"}],
)