# نماذج خدمة نشر الذكاء الاصطناعي

توفر بنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Zoom للمؤسسات ثلاثة نماذج نشر مميزة، صُمم كل منها لتحقيق التوازن بين متطلبات قدرة الذكاء الاصطناعي والتفضيلات المحددة للمؤسسة من حيث الأمان والامتثال والعمليات. يتيح فهم نماذج النشر هذه للمسؤولين وصنّاع القرار يحدد الخيار الأمثل لتنفيذ الذكاء الاصطناعي الذي يتماشى مع أهداف أعمالهم.

يوفر المخطط التالي نظرة عامة على نماذج خدمة نشر الذكاء الاصطناعي من Zoom، والمفصلة في الأقسام أدناه. عادةً ما تكون المخططات عبر Bluepaper الخاص بالذكاء الاصطناعي مضبوطة افتراضيًا على النهج الاتحادي، ولكن يمكنك ذهنيًا استبدال تدفقات البيانات ذات الصلة بنموذج النشر المفضل لديك. على سبيل المثال، يمكن لعملاء ZMO ‏(نماذج مستضافة من Zoom فقط) تجاهل اتصالات النماذج الثالثة صادرة.

<figure><img src="https://3637835738-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FctBXUMeBy4rtLMmMkKRG%2Fuploads%2Fgit-blob-ae5907e73eff6df1d6f8967c5de86a76ad9a4f3b%2Fimage112.png?alt=media" alt="Diagram illustrating Zoom&#x27;s Three AI Service Model Offerings"><figcaption><p>عروض نماذج خدمة الذكاء الاصطناعي الثلاثة من Zoom</p></figcaption></figure>

### النهج الاتحادي من Zoom: أقصى قدر من المرونة من خلال شراكات استراتيجية متعددة مع مزودي الذكاء الاصطناعي

يمثل النهج الاتحادي نموذج النشر الأكثر مرونة للذكاء الاصطناعي لدى Zoom، وهو مصمم لتقديم أقصى قدر من الوظائف من خلال شراكات استراتيجية مع أبرز مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي. يستخدم نموذج النشر هذا مسارات الاتصال بين منصة Zoom وعدة مزودي ذكاء اصطناعي من الأفضل في فئتهم، مما يخلق نظام توجيه ذكيًا يحدد بشكل ديناميكي خدمة الذكاء الاصطناعي المثلى لكل متطلب مهمة محدد.

<figure><img src="https://3637835738-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FctBXUMeBy4rtLMmMkKRG%2Fuploads%2Fgit-blob-c3162d348efb3b22c0dc7085c6aa5629ada0ddff%2Fimage61.png?alt=media" alt="Diagram illustrating Zoom&#x27;s Federated Approach" width="375"><figcaption><p>مخطط يوضح النهج الاتحادي من Zoom</p></figcaption></figure>

#### شركاء خدمة الذكاء الاصطناعي لدى Zoom

في ظل النهج الاتحادي، تتواصل Zoom مع عدة مزودي ذكاء اصطناعي باستخدام واجهات برمجة التطبيقات، بما في ذلك:

* **Anthropic:** يُستخدم لتوليد المحتوى والملخصات.
* **OpenAI**‎: تُستخدم لتوليد المحتوى والملخصات.

بالإضافة إلى تلك الخدمات، تتواصل Zoom أيضًا مع مزودي طرف ثالث إضافيين لميزات محددة، بما في ذلك:

* **خدمات Perplexity AI**‎: مُستخدمة للبحث المستند إلى الويب في الوقت الفعلي، واسترجاع المعلومات الحالية، وقدرات التحقق الديناميكي من الحقائق التي تتطلب اتصالاً بالإنترنت.
* **ElevenLabs**‎: تُستخدم لتوليد الصوت.

يوفر نموذج النشر هذا للمؤسسات:

* **الوصول الكامل إلى الميزة**‎: التوفر الكامل لجميع الميزات المدعومة بواسطة Zoom AI Companion دون قيود وظيفية.
* **توزيع الأحمال الذكي**: توجيه تلقائي لطلبات الذكاء الاصطناعي إلى المزود الأنسب بناءً على خصائص المهمة وتحسين الأداء.
* **أقصى قدر من المرونة**: القدرة على الاستفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي المتخصصة من عدة مزودين ضمن واجهة Zoom موحدة
* **تحسين قابلية التوسع**: موازنة التحميل الديناميكية عبر خدمات ذكاء اصطناعي متعددة، مصممة لتوفير أداء متسق خلال فترات ذروة الاستخدام

#### اعتبارات التنفيذ لنشر خطة Enterprise

يجب على المؤسسات التي تختار النهج الاتحادي تقييم تداعيات توجيه البيانات، إذ قد تتم معالجة الذكاء الاصطناعي عبر بيئات متعددة تابعة لأطراف خارجية. يُعد هذا النموذج مثاليًا للمؤسسات التي تعطي الأولوية لأقصى وظائف الذكاء الاصطناعي وتوافر الميزة مع الحفاظ على بروتوكولات أمان المؤسسات القياسية.

### نماذج Zoom-Hosted Plus (ZM+): خصوصية محسّنة من خلال بنية Amazon Bedrock للنسخة المخصصة

تمثل النماذج المستضافة من Zoom Plus (ZM+) نهجًا متوازنًا للنشر يجمع بين قدرات الذكاء الاصطناعي الواسعة وإجراءات إضافية للتحكم في خصوصية البيانات. ومن خلال البنية التحتية لخدمة الذكاء الاصطناعي المُدارة من Amazon Bedrock، تتيح Zoom الوصول إلى مثيلات مخصصة لنماذج لغوية تابعة لجهات خارجية. يعزز هذا النهج التحكم في البيانات للمؤسسات مع الحفاظ على الوصول إلى قدرات ذكاء اصطناعي متنوعة.

يستخدم هذا النموذج بنية خدمة الذكاء الاصطناعي المُدارة من Amazon Bedrock كمضيف لمثيلات مخصصة لـ Zoom من نماذج اللغة التابعة لجهات خارجية، ويوفر للمؤسسات تحكمًا أفضل في البيانات مع الحفاظ على الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي المتنوعة.

<figure><img src="https://3637835738-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FctBXUMeBy4rtLMmMkKRG%2Fuploads%2Fgit-blob-9cc9d8f2dbef0873709f4684fbc2a9d349746e19%2Fimage56.png?alt=media" alt="Diagram illustrating Zoom&#x27;s ZM+ Approach" width="375"><figcaption><p>مخطط يوضّح نهج Zoom ‏ZM+</p></figcaption></figure>

#### البنية التقنية ونموذج تقديم الخدمة

من خلال تكامل Amazon Bedrock، تحتفظ Zoom بمثيلات مخصصة ومعزولة لنماذج الذكاء الاصطناعي يحدد مختارها، مما يخلق نهجًا هجينًا يوفّر:

* **مثيلات النماذج المُدارة من Zoom**: تتم معالجة البيانات على مثيلات تُدار بواسطة Zoom، حيث لا يتم إرسال المعلومات إلى مزودي النماذج من الجهات الخارجية.
* **دعم متعدد النماذج**: الوصول إلى عدة مزودي ذكاء اصطناعي عبر طبقة الخدمة المُدارة من Amazon Bedrock، وإن كان ذلك مع إصدارات أو إعدادات نماذج قد تختلف مقارنةً بالوصول المباشر الفيدرالي.
* **التحكم في البيانات**: تتم المعالجة داخل البنية التحتية المؤسسية الخاصة بـ Amazon، وتتم إدارتها بواسطة Zoom.

بينما يوفر ZM+ قدرات ذكاء اصطناعي كبيرة، ينبغي على المؤسسات أن تتوقع أن بعض الميزات المتاحة في النهج المُوَحَّد قد تكون متاحة بشكل محدود أو بوظائف معدلة مع ZM+.

#### فوائد التنفيذ الاستراتيجية للمؤسسات المهتمة بالخصوصية

يخدم نموذج النشر هذا المؤسسات التي تتطلب ضوابط محسنة لخصوصية البيانات مع الحفاظ على الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. تستفيد المؤسسات من تحسين التحكم في البيانات دون التضحية بتوجيه المهام الذكي والتحسين متعدد النماذج الذي يميز نهج Zoom للذكاء الاصطناعي.

### النماذج المستضافة لدى Zoom فقط: أقصى تحكم في البيانات من خلال البنية التحتية الخاصة للذكاء الاصطناعي

يمثل نشر النماذج المستضافة لدى Zoom فقط خيار تنفيذ الذكاء الاصطناعي الأكثر تقييدًا، حيث يستخدم حصريًا نموذج لغة مستضافًا بشكل خاص ضمن البنية التحتية المخصصة لـ Zoom.

<figure><img src="https://3637835738-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FctBXUMeBy4rtLMmMkKRG%2Fuploads%2Fgit-blob-9f2a54cb1c669cca71fdb7c4f4067d6f8c31456d%2Fimage.png?alt=media" alt="Diagram illustrating Zoom&#x27;s Zoom-Hosted Models Only Approach" width="188"><figcaption><p>مخطط يوضح نهج النماذج المستضافة لدى Zoom فقط</p></figcaption></figure>

#### البنية التحتية التقنية وقيود الخدمة

يعمل نموذج النشر هذا من خلال:

* **استخدام النماذج المستضافة لدى Zoom**: تتم جميع عمليات معالجة الذكاء الاصطناعي من خلال النماذج المستضافة لدى Zoom.
* **البنية التحتية المخصصة**: تتم المعالجة بالكامل داخل البيئة الخاضعة لرقابة Zoom دون الاعتماد على خدمات ذكاء اصطناعي تابعة لجهات خارجية.
* **تدفق البيانات المبسط**: يلغي توجيه بيانات مزوّد الذكاء الاصطناعي الخارجي، مما يخلق نموذج حوكمة بيانات أكثر مباشرة.

يجب على المؤسسات التي تختار نموذج النشر هذا أن تتوقع ما يلي:

* **مجموعة ميزات محدودة**: قد يؤدي هذا النموذج إلى تقليل الميزات المتاحة للذكاء الاصطناعي مقارنةً بالنهجَين Federated وZM+.
* **نطاق قدرات محدود**: تقتصر وظائف الذكاء الاصطناعي على القدرات التي يدعمها نموذج Zoom المستضاف.
* **اختلافات في الأداء**: قد تختلف جودة الاستجابة والتعامل مع المهام بشكل ملحوظ عن النهج متعددة النماذج، لا سيما في حالات الاستخدام المتخصصة.

#### حالات الاستخدام الاستراتيجية لأقصى متطلبات الأمان

يخدم نشر Zoom-Hosted Models Only (ZMO) المؤسسات التي لديها متطلبات صارمة للتحكم في البيانات، أو التزامات بالامتثال التنظيمي، أو سياسات أمنية تحظر استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية. وعلى الرغم من أنه يوفر أقل تجربة ذكاء اصطناعي مرونة مقارنةً بنماذج النشر الأخرى، فإن هذا النهج يقدم توثيق امتثال مبسطًا مع الحفاظ على فوائد الذكاء الاصطناعي الحديث.

### ملخص نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي

تلخص الجداول التالية الفروق بين نماذج خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي الثلاثة من Zoom.

| **نموذج النشر**                   | **البنية والوصول إلى الذكاء الاصطناعي**                                                             | **نطاق الميزة**                           | **حالات الاستخدام المثالية**                                                                     |
| --------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **النهج الموزع**                  | اتصالات مباشرة مع عدة مزودين (Anthropic Claude وOpenAI وPerplexity AI) ونماذج Zoom المستضافة ذاتيًا | الوصول الكامل إلى الميزات دون قيود وظيفية | المؤسسات التي تعطي الأولوية لأقصى وظائف للذكاء الاصطناعي وتوافر الميزة                           |
| **Zoom-Hosted Models+ (ZM+)**     | حالات Amazon Bedrock المخصصة ونماذج Zoom المستضافة ذاتيًا                                           | قيود محتملة على الميزة                    | المؤسسات التي تراعي الخصوصية وتحتاج إلى ذكاء اصطناعي متقدم مع حوكمة بيانات إضافية                |
| **Zoom-Hosted Models Only (ZMO)** | نماذج Zoom المستضافة ذاتيًا، دون أي معالجات فرعية للنماذج التابعة لجهات خارجية                      | قيود محتملة على الميزة                    | المؤسسات ذات المتطلبات الصارمة المتعلقة بـ خضوع البيانات للقوانين أو الامتثال التنظيمي أو الأمان |

| **اعتبار**         | **موزع**                                | **ZM+**                            | **ZMO**               |
| ------------------ | --------------------------------------- | ---------------------------------- | --------------------- |
| **اكتمال الميزة**  | الحد الأقصى                             | قد يكون محدودًا                    | قد يكون محدودًا       |
| **مرونة الأداء**   | توزيع ذكي لأعباء العمل عبر نماذج متعددة | متعدد النماذج مع بنية تحتية مُدارة | قيود النموذج الواحد   |
| **تعقيد الامتثال** | تقييم آثار تعدد الموردين                | مبسط عبر Amazon Bedrock            | نموذج مبسط بمورد واحد |

### الخوارزميات

إلى جانب قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي، تدمج منصة Zoom أيضًا نماذج ذكاء اصطناعي متطورة خاصة بمهام محددة (أي: خوارزميات). وقد صُممت هذه الخوارزميات لتعزيز وظائف الاتصال الأساسية من خلال المعالجة الآلية والتحسين الذكي، مما يدعم ميزات مثل النسخ المباشر أو كتم صوت شخصي. تعمل هذه الأنظمة المتخصصة للذكاء الاصطناعي بشكل مستقل عن نماذج نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يوفر وظائف متسقة عبر جميع تطبيقات Zoom بغض النظر عن نهج نشر LLM المختار.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://library.zoom.com/technical-library/technical-library-ar/zoom-workplace/artificial-intelligence/artificial-intelligence-bluepaper/ai-deployment-service-models.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.