Multi organizations chatbot (RAG system)

مشروع multi-org-chatbot هو نظام ذكي من نوع RAG (Retrieval-Augmented Generation) مصمم للعمل مع عدة مؤسسات (تنظيمات متعددة) مع ضمان عزل كامل للبيانات وحقوق الوصول حسب الدور (RBAC).

GitHub

المزايا الأساسية للمشروع:

دعم مؤسسات متعددة مع عزل تام لبيانات كل مؤسسة (domain-based data segregation)

GitHub

تحكم في الأدوار (Super Admin، Admin، User) مع صلاحيات مختلفة لكل دور

GitHub

قدرة على معالجة الوثائق (PDF, DOCX, نصوص) بتقسيمها إلى أجزاء (“chunks”) لاستخدامها في البحث الذكي

GitHub

البحث الدلالي باستخدام embeddings مُخزّنة في ChromaDB

GitHub

إنشاء رسم بياني معرفي (knowledge graph) من الكيانات في الوثائق (علاقات مثل Subject-Predicate-Object) لتعزيز الفهم والسياق

GitHub

استخدام نموذج Ollama 3.1 8B Instruct لتوليد الإجابات مع تقدير الثقة والمصدر

GitHub

واجهة مستخدم متعددة الجلسات، مع عرض المصادر (citations) في الإجابات، وتقييم المستخدم للاستجابة

GitHub

بنية المشروع والتكنولوجيا المستخدمة:

للواجهة الأمامية (Frontend): Flutter لتطبيق ويب (Chrome)

GitHub

للواجهة الخلفية (Backend): FastAPI مع Python 3.10+، استخدام SQLAlchemy وPydantic

GitHub

قاعدة بيانات علائقية: MySQL لتخزين المعلومات الأساسية مثل المستخدمين، الوثائق، الجلسات

GitHub

قاعدة بيانات متجهية (Vector DB): ChromaDB لتخزين embeddings للبحث الدلالي

GitHub

قاعدة بيانات للرسم المعرفي (Graph DB) لتخزين الكيانات والعلاقات بينهما

GitHub

طبقة خوادم MCP (Model Context Protocol) لمعالجة:

تجزئة الوثائق (Docling MCP)

الاستعلامات البنيوية (MySQL MCP)

إدارة الكيانات والعلاقات (Graph DB MCP)

GitHub

الهدف من المشروع:

تمكين المؤسسات من إدارة واستعلام وثائقها باستخدام اللغة الطبيعية، مع ضمان الأمان والعزل بين مؤسسات متعددة. كما الهدف هو تقديم نظام قادر على فهم السياق عبر العلاقات المعرفية وتوليد إجابات ذكية مدعومة بالمصاد