RAG System

مشروع: تطبيق ويب ذكي للإجابة عن الأسئلة باستخدام RAG

قمت بتطوير تطبيق ويب يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي و معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتقديم إجابات دقيقة ومبنية على مصادر موثوقة من قاعدة معرفة مخصّصة.

المزايا والخصائص:

تطبيق ويب بواجهة تفاعلية (Flask): يتيح للمستخدم إدخال استفساراته مباشرة والحصول على إجابات لحظية.

تقنية RAG (Retrieval-Augmented Generation):

بناء قاعدة بيانات دلالية (Vector Database) باستخدام ChromaDB.

استخدام FastEmbed لتحويل النصوص إلى متجهات (Embeddings).

استرجاع أفضل السياقات (Top-k retrieval) للإجابة بدقة عالية.

نموذج ذكاء اصطناعي متقدم (LLaMA 3 عبر ChatOllama): لتوليد ردود طبيعية وودية.

الأدوات والتقنيات:

Python, Flask لتطوير الواجهة الخلفية.

LangChain لبناء السلسلة الذكية (Chains).

ChromaDB للتخزين الدلالي.

LLaMA 3 (ChatOllama) لتوليد الإجابات.

FastEmbed لمعالجة النصوص وتحويلها إلى متجهات.

النتيجة:

تطبيق ويب عملي يستطيع التعامل مع استفسارات المستخدم والإجابة عليها استنادًا إلى قاعدة المعرفة المخصّصة.

إمكانية توسيع قاعدة المعرفة بسهولة وإعادة التدريب لتناسب مجالات مختلفة (كرة القدم، التعليم، الأعمال…).

أداة قوية يمكن استثمارها في بناء مساعد افتراضي أو نظام دعم ذكي لأي مجال.