Source: https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-3-2-11b-vision-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-3-2-11b-vision-instruct/ Language: ar # Llama 3.2 11B Vision Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-3-2-11b-vision-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-3-2-11b-vision-instruct/facts.json) ## [Llama 3.2 11B Vision Instruct](https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-3-2-11b-vision-instruct/) Llama 3.2 Vision 11B Instruct هو نموذج من Meta للأسئلة عن الصور ووصف المشاهد وتحليل النص مع تخطيط المستند. - [**Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `meta/llama-3.2-11b-vision-instruct`](https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-3-2-11b-vision-instruct/#method-0) عن النموذج يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة. #### نموذج لغوي بمحوّل بصري يتلقى Llama 3.2 Vision 11B Instruct النص والصور ويصوغ النتيجة نصيًا. الأساس Llama 3.1 لغوي؛ ويرسل محوّل بصري مدرب بصورة منفصلة تمثيلات الصورة إليه عبر الانتباه المتقاطع. ضُبط إصدار Instruct لتنفيذ التعليمات والحوار. حجم النموذج نحو 10,6 مليارات معلمة، يُشار إليها عادةً بـ11B. يبلغ السياق 128 ألف توكن. يشمل التدريب المسبق أزواج الصور والنص؛ وتُحد المعرفة في بيانات التدريب عند ديسمبر 2023. #### العمل بالمعلومات البصرية يتعرف النموذج على العناصر المرئية ويستدل بشأن المشهد ويجيب عن أسئلة الصورة. في المستند يراعي النص المقروء ومواضع العناصر معًا. من المهام المتاحة: - الإجابة عن أسئلة الصورة وتفاصيلها. - تحليل صفحة مستند مع مراعاة النص والتخطيط. - وصف المشهد والعناصر المصورة نصيًا. - مقارنة الصورة بالوصف. - ربط تعليمة نصية بعنصر أو منطقة في الصورة. قد يساعد النموذج من رسم بياني على تحديد شهر المبيعات الأعلى، ومن خريطة على الإجابة عن مسار. يرتبط السؤال في هذه المهام بتفصيل بصري محدد. تتحول المعلومات المستخرجة إلى إجابة نصية، لا صورة منفصلة. #### اللغات والحدود تُذكر للمهام النصية الإنجليزية والألمانية والفرنسية والإيطالية والبرتغالية والهندية والإسبانية والتايلندية. في الجمع بين الصورة والنص تُدعم الإنجليزية رسميًا. لا يعني التدريب اللغوي الأوسع دعمًا متساويًا للمهام البصرية بأي لغة. ينشئ النموذج إجابات، لا صورًا. تحتاج القدرة البصرية إلى طريقة بصيغة إدخال مناسبة؛ ولا يحدد الاسم Vision وحده مجموعة البيانات المقبولة. مهمة عملية ### مهمة عملية مثال تقني باللغة الإنجليزية ``` Explain transcribed chart values Use these transcribed chart values: January sales 18 units, February 25, March 21. The vertical axis is units sold. Identify the highest month, describe the month-to-month changes and write a two-sentence caption. Use only the transcribed data; do not infer causes, revenue or details about chart appearance. ``` #### النتيجة المتوقعة ``` A highest-month statement, the two numerical changes and a two-sentence data caption. ``` #### التحقق من النتيجة ``` Check the two differences against 25−18 and 21−25 and ensure no visual feature or causal explanation is invented. ``` **Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `meta/llama-3.2-11b-vision-instruct` [`meta/llama-3.2-11b-vision-instruct`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=meta%2Fllama-3.2-11b-vision-instruct&route=Core&caller=meta%2Fllama-3.2-11b-vision-instruct&fmt=chat) Meta /`meta/llama-3.2-11b-vision-instruct` ### البداية Llama 3.2 Vision 11B Instruct هو نموذج من Meta للأسئلة عن الصور ووصف المشاهد وتحليل النص مع تخطيط المستند. المدخلات المقبولة النص النتائج النص ### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق **Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` الإدخال `text` الإخراج `text` السياق ⁦4,096⁩ tokens الحد الأقصى للإخراج ⁦1,024⁩ tokens صيغة الإخراج json أو SSE | الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية | | --- | --- | --- | --- | --- | | الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود meta/llama-3.2-11b-vision-instruct | القيمة الافتراضية— | | الحقل`messages` | النوع`message[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩ | القيمة الافتراضية— | | الحقل`messages[].role` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود أمثلة: system, user, assistant, tool, function الشروط: تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج. يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`messages[].content` | النوع`string\|content_part[]\|null` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— | | الحقل`messages[].tool_calls` | النوع`tool_call[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— | | الحقل`messages[].tool_call_id` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— | | الحقل`messages[].name` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— | | الحقل`messages[].reasoning_content` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`messages[].reasoning_details` | النوع`object\|array` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`max_tokens` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`max_completion_tokens` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`stream` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse | | الحقل`stream_options.include_usage` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`temperature` | النوع`number` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`top_p` | النوع`number` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`stop` | النوع`string\|string[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`tools` | النوع`function_tool[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`tools[].type` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`tools[].function.name` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— | | الحقل`tools[].function.description` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— | | الحقل`tools[].function.parameters` | النوع`JSON_schema` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— | | الحقل`tool_choice` | النوع`string\|object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`parallel_tool_calls` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`response_format` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`reasoning_effort` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`reasoning` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`service_tier` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`instructions` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— | | الحقل`functions` | النوع`function[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`function_call` | النوع`string\|object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`prompt_cache_options` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | تركيبات مواد الإدخال **النص** · نص UTF8 `messages[].content` معلمات الطريقة ودورة حياتها | المعلمة | المواصفات | | --- | --- | | المعلمة`material_types` | المواصفاتtext | | المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages | | المعلمة`optional_controls` | المواصفاتnull | | المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json | | المعلمة`text_file_material` | المواصفاتمحتوى UTF-8 الفعلي مُدرج كنص؛ وتحتاج معرّفات الملفات/URLs إلى دعم دقيق منفصل | دورة الحياة: `exact retained published method` بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب. ### الباقات #### تعرفات طرائق Ailoot الإدخال ⁦‏0.0003 US$⁩ */ 1K* الإخراج ⁦‏0.0011 US$⁩ */ 1K* قراءة ذاكرة التخزين المؤقت ⁦‏0.0003 US$⁩ */ 1K* الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت ⁦‏0.0003 US$⁩ */ 1K* الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 5 دقائق ⁦‏0.0003 US$⁩ */ 1K tokens* تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. [كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/) ### أمثلة للطلبات #### Ailoot · محادثة OpenAI مثال للنصPython SDKNode.js SDKالبث باستخدام Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "meta/llama-3.2-11b-vision-instruct", "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0) resp = client.chat.completions.create( model="meta/llama-3.2-11b-vision-instruct", messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}], ) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.chat.completions.create({ model: "meta/llama-3.2-11b-vision-instruct", messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='meta/llama-3.2-11b-vision-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### استلام النتائج وحفظها #### Ailoot · محادثة OpenAI json أو SSE ##### الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه. احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام. ##### عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية. حقول الاستجابة | الحقل | النوع | | --- | --- | | الحقل`choices[].index` | النوعinteger | | الحقل`choices[].message.content` | النوعstring\|null | | الحقل`choices[].message.tool_calls` | النوعtool\_call\[\] | | الحقل`choices[].message.reasoning_content` | النوعstring | | الحقل`choices[].message.reasoning_details` | النوعobject\|array | | الحقل`choices[].finish_reason` | النوعstring\|null | | الحقل`usage` | النوعobject | الأخطاء والخطوات التالية | الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية | | --- | --- | --- | | الاستجابة⁦400⁩ · `invalid_request_error` | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. | ### الأسماء البديلة #### الأسماء البديلة للنموذج **Ailoot** [`meta/llama-3.2-11b-vision-instruct`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=meta%2Fllama-3.2-11b-vision-instruct&route=Core&caller=meta%2Fllama-3.2-11b-vision-instruct&fmt=chat) #### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه. #### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs [`meta/llama-3.2-11b-vision-instruct`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=meta%2Fllama-3.2-11b-vision-instruct&route=Core&caller=meta%2Fllama-3.2-11b-vision-instruct&fmt=chat) FAQ · meta/llama-3.2-11b-vision-instruct ما المدخلات والنتائج المتاحة؟ `POST /v1/chat/completions` · `meta/llama-3.2-11b-vision-instruct`: `text` → `text` ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟ `POST /v1/chat/completions` · `meta/llama-3.2-11b-vision-instruct`: `model`, `messages`, `stream` ما الحدود المطبقة؟ `POST /v1/chat/completions` · `meta/llama-3.2-11b-vision-instruct`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1` اربط Ailoot بخدمة Claude Code أوOpenCode أوHermes أوتطبيقك. ## الشركة ومحفظة مشاريعها الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا. ## اشتر الرموز بخصم. خصم اشتراك للعمل المنتظم. الرموز الترويجية حتى 50% على شراء الرموز. الاشتراك اختر خطة بخصم لطلباتك المنتظمة. رمز خصم حتى 50% أدخل الرمز عند الشراء. يعاد حساب السعر وفق العرض الساري. المصروفات في السجل يحفظ النموذج والرموز والمبلغ لكل طلب. [اختر اشتراكا](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/subscriptions/) · [اعرض أسعار النماذج](https://ailoot.ai/models/ar/) ## اربط API بالمنتج الذي تبيعه. SaaS والتطبيقات والبوتات وفق العرض واتفاقية ترخيص Ailoot. لإعادة البيع، اطلب ترخيص موزع. تطبيق تجاري أضف توليد النص والصور والفيديو والصوت إلى ميزات خدمتك المدفوعة. ترخيص إعادة البيع أرسل وصف المشروع وطريقة توفير الوصول. اطلب شروط استخدام وإعادة بيع مكتوبة. المستندات على الموقع العرض واتفاقية الترخيص وسياسة معالجة البيانات متاحة قبل الربط. [اطلب ترخيص إعادة بيع](mailto:support@ailoot.ai) · [العرض واتفاقية الترخيص](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ar) ## Ailoot · الشركة ومحفظة مشاريعها تستند Ailoot إلى خبرة تشغيلية متراكمة وقاعدة عملاء واسعة وخدمة مستقرة ومراقبة مستمرة لمؤشرات الأداء KPI. الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا. توظف Ailoot هذه الخبرة التشغيلية لإتاحة الوصول عبر API إلى قدرات الذكاء الاصطناعي في منتجات العملاء ووكلائهم وتطبيقاتهم وعمليات الأتمتة.