تصميم وتطوير Retrieval-Augmented Generation System لربط LLMs بقاعدة المعرفة الخاصة بك

-ما الذي ستحصل عليه؟ تحليل وتنظيم مصادر البيانات (Data Analysis & Structuring) معالجة النصوص وتقسيمها إلى أجزاء مناسبة للبحث (Text Processing & Chunking) إنشاء Embeddings للنصوص باستخدام نماذج متقدمة تخزين البيانات داخل Vector Database مثل FAISS أو Weaviate بناء Retrieval Pipeline لاسترجاع المعلومات الأكثر ارتباطاً بالاستعلام دمج Context Injection داخل Prompt Engineering لتحسين الإجابات توليد إجابات دقيقة باستخدام Large Language Model (LLM) تصميم واجهة Chat Interface للتفاعل مع النظام -تقييم أداء النظام: سيتم اختبار النظام وقياس أدائه باستخدام عدة معايير مثل: Retrieval Accuracy Response Relevance Latency & Response Time Context Matching Quality -تقرير مفصل يوضح: شرح System Architecture الخاصة بالنظام تحليل أداء Retrieval Pipeline جودة الإجابات الناتجة عن النظام التوصيات لتحسين الأداء وتوسيع النظام -نطاق الخدمة: حتى 50,000 Document Chunks داخل قاعدة المعرفة دعم مستندات مثل PDF, Text, Knowledge Base, Documentation -ماذا يشمل التسليم؟ نظام RAG Pipeline كامل وجاهز للتشغيل Vector Database تم إعدادها وربطها بالنظام كود المشروع كامل Python / FastAPI API Endpoint لربط النظام بأي تطبيق تقرير تقني يشرح بنية النظام وطريقة استخدامه