نظام استرجاع المعلومات المدعوم بالتوليد (RAG) لبيانات من شركة SpaceX

نظام استرجاع المعلومات المدعوم بالتوليد (RAG) لبيانات من شركة SpaceX

يهدف المشروع إلى تحسين القدرة على الوصول إلى البيانات ومعالجتها بشكل ذكي. الهدف الأساسي للمشروع كان تطوير نظام يمكنه استيعاب ومعالجة كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة، مثل ملفات PDF ومقاطع الفيديو، واستخدامها لتوليد إجابات دقيقة وشاملة على استفسارات المستخدمين.

وصف عام للنظام

النظام يعتمد على تقنية RAG، التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي لاسترجاع البيانات والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتوليد الإجابات. في هذا المشروع، تم استخدام Gemini لإنشاء تمثيلات مضمنة للبيانات (embeddings) بدلاً من الاعتماد على LlamaIndex. النظام مُصمم للتعامل مع البيانات غير المهيكلة من مصادر متنوعة، بهدف توفير معلومات دقيقة وسريعة عند الحاجة.

خطوات بناء النظام

1. إنشاء مجموعة بيانات صغيرة:

تم إعداد مجموعة بيانات تتضمن محتويات من ملفات PDF ومقاطع فيديو متعلقة بـ SpaceX، مثل الأبحاث التقنية والتقارير العلمية والفيديوهات التعليمية. تم تنظيم البيانات بشكل يسهل معالجتها واسترجاعها.

2. معالجة البيانات:

تمت معالجة البيانات الأولية باستخدام أدوات لاستخراج النصوص من ملفات PDF وتحويل الفيديوهات إلى نصوص قابلة للقراءة والتحليل. بعد ذلك، تم تنظيف النصوص وترتيبها بطريقة ملائمة للتضمين داخل النظام.

3. بناء واجهة برمجة التطبيقات (API):

تم إنشاء API تتيح التفاعل مع النظام بطريقة مريحة للمستخدمين. يمكن للمستخدم إرسال استفساراتهم، فيقوم النظام بمعالجة السؤال واسترجاع المعلومات ذات الصلة من البيانات المضمّنة، ثم توليد إجابة مناسبة.

4. تنفيذ خط أنابيب RAG:

تم بناء خط أنابيب RAG باستخدام نموذج Gemini للتضمين من أجل تحويل البيانات إلى تمثيلات عددية مضغوطة. هذه التمثيلات تم تخزينها في قاعدة بيانات لاسترجاع المعلومات بسرعة وكفاءة. بعد استرجاع المعلومات المطلوبة، يتم تمريرها إلى نموذج LLM الذي يولد الرد النهائي.

5. اختيار أفضل نموذج توليدي (LLM):

تم إجراء اختبارات على عدة نماذج لاختيار الأنسب. ورغم اعتماد Gemini للتضمين، تم تجربة نماذج أخرى من النماذج المفتوحة المصدر المجانية لضمان تحقيق أداء عالي.

6. توفير المخططات التفصيلية:

أثناء بناء النظام، تم التركيز على توفير مخططات تفصيلية لجميع الخطوات والإعدادات الفنية لتسهيل الفهم والتطوير المستقبلي.

هذا المشروع قدّم حلاً فعّالاً يمكن لشركة SpaceX الاستفادة منه في الوصول السريع إلى البيانات التقنية وتحسين كفاءة الاستفسار عن المعلومات.