دراسة حالة
FotoLabs AI
منصة توليد صور بالذكاء الاصطناعي عبر واتساب. المستخدمون يرسلون صور سيلفي، يحصلون على نموذج ذكاء اصطناعي مخصص يُدرّب في 3 دقائق، ثم يولّدون صوراً واقعية لمدة 30 يوماً.
~3 دق
وقت تدريب نموذج LoRA
5
نماذج ذكاء اصطناعي في خط الإنتاج
3
لغات مدعومة
$19.99
/شهر اشتراك
التحدي
منتج SaaS كامل داخل واتساب
أراد العميل منتج توليد صور بالذكاء الاصطناعي بدون أي احتكاك. بدون تنزيل تطبيق. بدون تسجيل دخول لموقع. بدون شاشات تعريفية. رحلة العميل بالكامل، من أول تواصل إلى الدفع إلى استلام الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي، كان يجب أن تحدث داخل رسائل واتساب.
هذا يعني بناء فوترة اشتراكات، وتدريب نماذج ذكاء اصطناعي، وإشراف على المحتوى، وتسليم الصور في واجهة محادثة. المستخدمون يرسلون 5-15 صورة سيلفي إلى رقم واتساب، يدفعون $19.99/شهر عبر رابط Stripe في المحادثة، ثم يكتبون أوامر لتوليد صور واقعية لأنفسهم في أي بيئة.
كان يجب على النظام أيضاً التعامل مع عمليات الدفع المهجورة بقسائم خصم تلقائية، وتسليم صورة يومية مولّدة بالذكاء الاصطناعي لكل مشترك، ودعم ثلاث لغات: الإنجليزية والبرتغالية والملايوية.
ما بنيناه
واتساب كمنتج
WhatsApp Business API كطبقة واجهة المستخدم
المنتج بالكامل يعمل عبر Meta Graph API v20.0. المستخدمون يراسلون رقم واتساب للبدء. النظام يستجيب بأزرار تفاعلية ودوّارات صور وروابط دفع. كل شاشة كان يمكن أن يحتويها تطبيق تقليدي، التعريف والإعدادات والفوترة ومعرض الصور، موجودة كتدفق محادثة. المستخدمون لا يفتحون متصفحاً أبداً ولا يحمّلون تطبيقاً.
تدريب نموذج ذكاء اصطناعي مخصص في 3 دقائق
المستخدمون يرفعون 5-15 صورة سيلفي عبر واتساب. النظام يرسل كل صورة إلى Fal.ai، الذي ينشئ LoRA fine-tune على Flux. التدريب يكتمل في حوالي 3 دقائق. بعد ذلك، يمتلك المستخدم نموذجاً مخصصاً يولّد صوراً واقعية له في أي سيناريو يصفه. النموذج يستمر طوال مدة اشتراكه.
// المستخدم يرسل 12 صورة سيلفي عبر واتساب
state: imagesIncomplete
images received: 12/5 (min)
// تأكيد الدفع عبر Stripe
state: generatingModel
training LoRA via Fal.ai...
// النموذج جاهز في ~3 دق
state: photoPrompting
awaiting user prompt...
خط أنابيب ذكاء اصطناعي متعدد النماذج
كل طلب توليد صورة يمر عبر أربعة أنظمة ذكاء اصطناعي. Groq مع Llama يعزّز النص المُدخل للمستخدم إلى وصف صورة مفصّل. Replicate مع Flux يولّد الصورة باستخدام نموذج LoRA المخصص. OpenAI GPT-4o يحلل المخرجات من حيث الجودة والملاءمة. نفس نسخة GPT-4o تجري إشراف NSFW قبل التسليم. أربعة نماذج، رسالة واتساب واحدة كمخرج.
Fal.ai
تدريب LoRA fine-tune
Replicate / Flux
توليد الصور
Groq / Llama
تعزيز الأوامر النصية
OpenAI / GPT-4o
إشراف + تحليل الصور
فوترة Stripe واحتفاظ تلقائي بالعملاء
Stripe يتولى فوترة الاشتراكات بسعر $19.99/شهر. النظام يرسل رابط دفع داخل واتساب. استدعاءات Webhook تؤكد الدفع وتنقل آلة حالة المستخدم إلى تدريب النموذج. مهمة cron ساعية تكتشف المستخدمين الذين وصلوا لجدار الدفع ولم يدفعوا. تولّد قسيمة Stripe وترسل كود الخصم عبر واتساب، كل ذلك بدون تدخل بشري.
// مهمة cron ساعية: فحص جدار الدفع المهجور
users at paywall: 47
unpaid > 1 hour: 12
// توليد قسيمة Stripe
coupon: FOTO-20OFF-x8k2
discount: 20%
// إرسال عبر واتساب
12 messages delivered
الأتمتة والعمليات
- مهمة cron يومية للصور: كل صباح يولّد النظام ويسلّم صورة ذكاء اصطناعي جديدة لكل مشترك نشط، بدون أمر نصي مطلوب.
- إشراف NSFW على المحتوى عبر OpenAI يفحص كل صورة مولّدة قبل التسليم. الصور المُعلّمة تُحظر وتُسجّل.
- دعم متعدد اللغات للإنجليزية والبرتغالية والملايوية. النظام يكتشف لغة المستخدم من إعدادات واتساب المحلية ويستجيب باللغة الصحيحة.
- لوحة إدارة تعرض محادثات واتساب وحالات المستخدمين وحالة الاشتراك وسجل الصور المولّدة.
البنية
XState 5 يقود المحادثة
آلة حالة XState 5
كل مستخدم واتساب لديه نسخة آلة حالة مخزّنة في Firebase. خمس حالات تتحكم في التدفق: onBoarding وimagesIncomplete وpaywall وgeneratingModel وphotoPrompting. كل رسالة واتساب واردة تُطلق انتقال حالة. الآلة تقرر الاستجابة التالية، سواء كان طلب المزيد من الصور الشخصية، أو إرسال رابط دفع، أو توليد صورة.
Firebase كطبقة تخزين دائم
Firestore يخزّن ملفات المستخدمين ولقطات آلة الحالة وسجلات الاشتراك وتاريخ المحادثات. Firebase Storage يحتفظ بالصور الشخصية المرفوعة والصور المولّدة. كل انتقال حالة يكتب في Firestore، فيستأنف النظام من الحالة الصحيحة إذا أُعيد تشغيل الخادم أثناء محادثة.
Meta Graph API v20.0
الرسائل الواردة تصل إلى نقطة نهاية webhook. النظام يحمّل الوسائط (صور سيلفي)، ويعالج النص (الأوامر)، ويرسل الردود كرسائل واتساب بأزرار تفاعلية أو صور أو روابط دفع. تحديد المعدل ومنطق إعادة المحاولة يتعاملان مع خنق API الخاص بـ Meta.
Sentry لتتبع الأخطاء
تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتوليد الصور واستدعاءات WhatsApp API لكل منها أوضاع فشل. Sentry يلتقط الأخطاء بسياق كامل: معرّف المستخدم، الحالة الحالية، الأمر الذي سبّب الفشل، واستجابة نموذج الذكاء الاصطناعي. الفريق يصنّف المشاكل حسب الحالة، فيتمكن من اكتشاف أنماط مثل "فشل التوليد بعد جدار الدفع" خلال دقائق.
النتائج
أُطلق في الإنتاج
0
تنزيلات تطبيق مطلوبة
~3 دق
تدريب نموذج مخصص
5
نماذج ذكاء اصطناعي مُنسّقة لكل طلب
3
لغات: الإنجليزية، البرتغالية، الملايوية
تواصل معنا
ابدأ محادثة
أخبرنا عن مشروعك. سنردّ خلال 24 ساعة بخطة واضحة، وجدول زمني تقديري، ونطاق التسعير.
البريد الإلكتروني
hello@savibm.comمقرّنا في
الإمارات والهند
تم استلام الرسالة
سنراجع مشروعك ونعود إليك خلال 24 ساعة.
يمكنك أيضًا التواصل معنا عبر hello@savibm.com