نظام RAG ذكي للبحث في المستندات باستخدام Qdrant + PostgreSQL + Gemini

طورت نظام استرجاع معزز بالذكاء الاصطناعي (RAG) يمكّن المستخدمين من البحث في مستنداتهم المحلية والتفاعل معها كما لو كانت محادثة طبيعية. يعتمد النظام على عدة تقنيات متكاملة:

Qdrant Vector DB: لتخزين المتجهات الناتجة عن تحويل النصوص، مما يتيح البحث الدلالي وفهم السياق بشكل أفضل.

PostgreSQL: لتخزين وإدارة سجل المحادثات (Chat History) بشكل منظم، مما يوفر تجربة محادثة مستمرة ومتسلسلة.

Gemini API: لاستخدام نموذج لغوي متقدم لتوليد إجابات دقيقة وسياقية بناءً على المستندات وبيانات المستخدم.

n8n: لأتمتة سير العمل وربط قواعد البيانات والنماذج والملفات معًا بشكل مرن وسهل التوسع.

النظام يتيح للمستخدم رفع ملفاتهم (PDF أو مستندات نصية)، ثم تتم معالجتها وتحويلها إلى متجهات تُخزّن في Qdrant. عند بدء المحادثة، يقوم النظام بجلب السياق من قاعدة البيانات وإعطائه للنموذج اللغوي (Gemini) لتوليد إجابات دقيقة تعتمد على المعلومات المخزنة.

النتيجة هي نظام ذكي يساعد المؤسسات (مثل مكاتب المحاماة أو الشركات) على الوصول السريع للمعلومات من مستنداتهم عبر محادثة طبيعية وسلسة.