ذكاء اصطناعي أكثر أماناً عندما يكون الحديث مصيرياً.
أدفايس بادي هو رفيق ذكاء اصطناعي للصحة النفسية يعمل على مدار الساعة — صُمم ليتعاطف، يُراقب للأمان، وبُني لضمان عدم خروج المحادثات الحساسة من البيئة الآمنة إطلاقاً.
الذكاء الاصطناعي للصحة النفسية هو الأصعب على الإطلاق.
روبوت المحادثة العام يمكنه تحمل بعض الأخطاء. رفيق الصحة النفسية لا يمكنه ذلك. كل طبقة — النموذج، البنية التحتية، البيانات، والفوترة — يجب أن تكون أكثر أماناً بشكل افتراضي من المعتاد في الصناعة.
متعاطف، ولكن أبداً غير متهور
كان يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي حوارياً ودافئاً — ويتنحى فوراً عندما يعبر المستخدم عن أزمة، ليُظهر خطوط المساعدة الرسمية بدلاً من نص مُولَّد.
البيانات الحساسة تحتاج لسيادة
لم يكن بإمكاننا توجيه المحادثات الشخصية العميقة عبر واجهات النماذج اللغوية العامة (LLM APIs). كان يجب أن يتم الاستدلال (Inference) على بنية تحتية نتحكم فيها بالكامل.
خمس باقات، حدود ديناميكية
مجاني، أساسي، برو، برو بلس، ومميز — لكل منها ميزانيات رسائل، وصول للنماذج، وحدود معدل (Rate-limit)، تُفرض جميعها في جانب الخادم (Server-side) بدون أي تسريب.
استجابة سريعة في كل محادثة
منتج التعاطف لا يمكن أن يتأخر. كان يجب حل مشاكل بدء التشغيل البارد، عمق قائمة الانتظار، وتكلفة الاستدلال بميزانية محدودة دون المساس بالتجربة.
بنية LLM مستضافة ذاتياً، الأمان متأصل في كل طبقة.
نشرنا نموذج Llama 3.1-8B-Instruct على وحدات معالجة رسومية (GPUs) بدون خوادم، وربطناه بطبقة أمان حتمية، وزودنا المنصة بواجهة خلفية (Backend) بدون خوادم تظل رخيصة حتى يرتفع معدل الاستخدام فعلياً.
مهدئة وسهلة الاستخدام
- Next.js 14 (App Router) · React · TypeScript (صارم)
- Tailwind CSS، مكونات متوافقة مع إمكانية الوصول (ARIA) بتركيز على الجوال
- مؤشرات الكتابة في الوقت الفعلي ونظام بصري مهدئ مصمم للمستخدمين في حالة الضيق
- حفظ المحادثات في LocalStorage — لإبقاء البيانات الصحية المحمية بعيداً عن قاعدة البيانات المركزية قدر الإمكان
استضافة ذاتية وخاصة
- Llama 3.1-8B-Instruct منشور على وحدات معالجة رسومية A10G بدون خوادم في Modal
- Supabase Postgres مع حماية على مستوى الصفوف (RLS) وعزل دور الخدمة
- Stripe webhooks + محرك اشتراكات متعدد الباقات
- Zod للتحقق والاقتطاع عبر كل نقاط الإدخال
اكتشاف الأزمات يتجاوز النموذج.
عندما يعبر المستخدم عن ضيق شديد، يوقف النظام الذكاء الاصطناعي ويعرض موارد موثوقة للتدخل البشري قبل أن يصلهم أي رد مُولَّد.
988 خط الحياة للانتحار والأزمات · خط الأزمات النصي 'HOME' → 741741
الكلمات المفتاحية + الاكتشاف التجريبي
شبكة أمان حتمية تعمل قبل استدلال النموذج وتسلم الحالة فوراً لموارد الأزمات الموثوقة — لا مجال لاستجابة مُولَّدة في تلك اللحظات.
الـ RLS وعزل دور الخدمة
الأمان على مستوى الصفوف في Postgres يعني أن المستخدمين يمكنهم فقط قراءة بياناتهم الخاصة. عمليات الواجهة الخلفية لدور الخدمة معزولة تماماً عن حزمة تطوير العميل (Client SDK).
مدخلات/مخرجات محققة ومقتطعة
يتم التحقق من كل رسالة بواسطة Zod وتحديد طولها قبل الاستدلال، مما يمنع الحقن (Injection)، وهجمات المخزن المؤقت، والنوافذ السياقية غير المنضبطة.
خمس باقات، تُفرض في قاعدة البيانات — وليس في واجهة المستخدم.
يتولى Stripe الفوترة؛ وتفرض Supabase الحدود. تتدفق كل ترقية أو إلغاء للخطة عبر webhook إلى مصدر حقيقة واحد تستشيره الـ API في كل طلب.
لغة بصرية صُممت لتشبه نفساً عميقاً.
لوحة ألوان باللون الأزرق المائل للأخضر العميق المهدئ، خلفيات نعناعية ناعمة، ودرجات رملية دافئة — مع خطوط تُقرأ وكأنها تستمع لك، لا تلقي عليك محاضرة.
مصممة للوضوح والتركيز.
منتج تقني صحي لا يساوم على الأمان.
صفر استجابات أزمات مُولَّدة
تضمن طبقة الأمان الحتمية عدم تحدث النموذج أبداً خلال لحظة الأزمة — تظهر الموارد الموثوقة أولاً دائماً، في كل مرة.
استدلال مستضاف ذاتياً
تبقى المحادثات الشخصية العميقة على بنية تحتية تحت سيطرة عميلنا — لا يرى مزود نماذج لغوية خارجي المحتوى الخام أبداً.
1-2ث للردود النشطة، <500م.ث للـ API
تبقي وحدات المعالجة الرسومية بدون خادم في Modal وقت الاستجابة في نطاق المحادثة، بينما تظل التكاليف مرتبطة بالاستخدام الفعلي، لا السعة الخاملة.
تحقيق دخل بخمس باقات، بشكل مباشر
محرك اشتراكات مدفوع بـ Stripe مع حدود معدل تُفرض في جانب الخادم — جاهز لتوسيع عدد المستخدمين دون تسريب الحدود أو تناقضات في الفوترة.
تبني ذكاءً اصطناعياً في مجال لا يحتمل الأخطاء؟
إذا كان منتجك يتعامل مع محادثات حساسة ويحتاج إلى التصرف بمسؤولية — دعنا نتحدث.