لوكال تشات بوت للاجابة علي الاسئلة التاريخية

تم تحسين خصوصية البيانات من خلال بناء حل محلي غير متصل بالإنترنت باستخدام نماذج LLaMA 2.

تم دمج نماذج متعددة مفتوحة المصدر (HF، GPTQ، GGML، GGUF) لعمليات فعّالة.

تم تحسين عمليات التضمين لإعادة الاستخدام، مما يقلل من عمليات تنزيل LLM المتكررة.

تم تطوير واجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام مع دعم Streamlit وواجهة برمجة التطبيقات لبناء تطبيقات توليد مُحسّنة بالاسترجاع (RAG).

شرح بعض المصطلحات:

LLaMA 2: نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر من ميتا.

HF, GPTQ, GGML, GGUF: اختصارات لأنواع مختلفة من نماذج اللغات الكبيرة.

التضمين (Embeddings): تمثيل رياضي للكلمات والنصوص.

Streamlit: مكتبة Python لبناء تطبيقات ويب للبيانات والتعلم الآلي.

واجهة برمجة التطبيقات (API): مجموعة من التعاريف والبروتوكولات التي تسمح للتطبيقات بالتواصل مع بعضها البعض.

توليد مُحسّنة بالاسترجاع (RAG): تقنية تجمع بين استرجاع المعلومات وتوليد النص لإنشاء ردود أكثر دقة وشمولية.