مشروع نظام محادثة ذكي يعتمد على تقنية RAG (الربط ببيانات مخصصة)
هذا المشروع عبارة عن مساعد ذكي (Chatbot) متطور، صممته ليتمكن من الإجابة على التساؤلات بناءً على مستندات PDF خاصة بالشركة أو المستخدم. النظام لا يعتمد فقط على المعلومات العامة للموديل، بل يقوم باستخراج وتحليل المعلومات من ملفات معينة لتقديم إجابات دقيقة وموثقة.
القيمة المضافة للمشروع:
تخصيص المعرفة: القدرة على تحويل أي مجموعة من ملفات الـ PDF (مثل كتيبات الموظفين، التقارير التقنية، أو المناهج الدراسية) إلى قاعدة معرفية تفاعلية.
دقة الإجابات: استخدام تقنية Retrieval-Augmented Generation لضمان أن الردود مستمدة من وثائق حقيقية، مما يقلل من احتمالية المعلومات الخاطئة.
هيكلية احترافية: بناء النظام بمعمارية منفصلة (Backend & Frontend) لضمان سهولة التطوير والتحجيم مستقبلاً.
أبرز التقنيات والحلول المستخدمة:
إدارة البيانات الذكية: استخدمت إطار عمل LangChain لتنظيم تدفق البيانات، مع تقسيم النصوص لقطع صغيرة (Chunking) لضمان استرجاع أدق المعلومات.
البحث الدلالي: اعتمدت على قاعدة بيانات FAISS لتخزين الـ Embeddings، مما يتيح للنظام فهم "معنى" سؤال المستخدم وليس فقط الكلمات المفتاحية.
محرك الذكاء الاصطناعي: دمجت Together AI لتقديم ردود ذكية وسريعة عبر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
واجهة الاستخدام والربط: قمت ببناء واجهة تفاعلية بسيطة باستخدام Streamlit، متصلة بـ Backend قوي تم تطويره بواسطة FastAPI لضمان سرعة معالجة الطلبات.
تنظيم العمل والأمان:
حرصت في هذا المشروع على تطبيق أفضل ممارسات التطوير، مثل عزل إعدادات النظام وتأمين مفاتيح البرمجة (API Keys) عبر ملفات البيئة، وتنظيم الكود في وحدات مستقلة (Modular Code) لتسهيل الصيانة والاختبار.
