قمت بتطوير Chatbot ذكي يعتمد على تقنية Retrieval-Augmented Generation (RAG) لتمكين المستخدم من طرح الأسئلة والحصول على إجابات دقيقة اعتمادًا على بيانات خاصة بالمشروع.
يعتمد النظام على دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع نظام استرجاع للمعلومات، بحيث يتم البحث أولًا داخل قاعدة بيانات أو مستندات المشروع، ثم استخدام نموذج اللغة لتوليد إجابة دقيقة مبنية على هذه البيانات.
↲ مميزات المشروع:
بناء نظام RAG كامل لمعالجة واسترجاع المعلومات.
تحويل المستندات (PDF / TXT / Docs) إلى Embeddings.
تخزين البيانات في Vector Database لسرعة البحث.
استخدام LLM لتوليد إجابات طبيعية ودقيقة.
واجهة استخدام بسيطة لطرح الأسئلة.
تقليل الهلوسة (Hallucination) لأن الإجابات مبنية على بيانات حقيقية.
↲ التقنيات المستخدمة:
Python
LangChain / LlamaIndex
Vector Databases (FAISS / ChromaDB)
HuggingFace Models
Streamlit لواجهة الاستخدام
NLP & LLM Integration
↲ استخدامات المشروع:
Chatbot لخدمة العملاء
مساعد ذكي للشركات للبحث داخل مستنداتها
أنظمة سؤال وجواب للمؤسسات التعليمية
تحليل الوثائق والملفات الداخلية
هذا النوع من الأنظمة يُستخدم حاليًا في العديد من الشركات لبناء مساعدين أذكياء يعتمدون على بياناتهم الخاصة بدلًا من الاعتماد على المعرفة العامة فقط.
