ChatArb - منصة SaaS لبناء وتدريب روبوتات المحادثة الذكية للمتاجر الإلكترونية

ChatArb هو نظام متكامل (End-to-End) تم تصميمه من الصفر لتمكين أصحاب المتاجر الإلكترونية من تحويل مواقعهم إلى تجربة تفاعلية وذكية. بدلاً من الاعتماد على خدمة العملاء التقليدية، يوفر ChatArb بوت محادثة يتم تدريبه تلقائيًا على بيانات المتجر، ليصبح مساعدًا افتراضيًا يجيب على استفسارات العملاء، ويوجههم للمنتجات، ويوفر معلومات دقيقة حول سياسات المتجر.

يتميز المشروع ببنيته القوية القائمة على نظام "الإنسان في الحلقة" (Human-in-the-Loop)، حيث يقوم الزاحف الذكي بالعمل الشاق، بينما تتيح لوحة التحكم للمشرفين التدخل لتصحيح وتوجيه عملية استخلاص البيانات للمواقع المعقدة، مما يضمن دقة تصل إلى 99.9% في فهم بنية أي متجر إلكتروني.

أبرز مميزات النظام:

الزاحف الذكي (Intelligent Crawler):

زحف على مرحلتين: يقوم أولاً بمسح سريع للصفحة الرئيسية والـ footer لتحديد اسم المتجر وروابط السياسات الهامة (الشحن، الاسترجاع) بكفاءة عالية.

نظام "الإنسان في الحلقة": للمتاجر ذات البنية المعقدة، يقوم النظام بإنشاء "طلب تحليل" في لوحة تحكم المشرف، الذي يقوم يدويًا بتحديد محددات CSS لأسماء وأوصاف المنتجات، مما يضمن استخلاصًا دقيقًا للبيانات.

كفاءة في الموارد: يتوقف الزحف تلقائيًا بمجرد تحقيق الأهداف (اسم المتجر، السياسات، وعدد كافٍ من المنتجات)، مما يوفر وقتًا وموارد الخادم.

قاعدة المعرفة المتجهية (Vector Knowledge Base):

يتم تحويل البيانات المستخلصة إلى Embeddings باستخدام نماذج Hugging Face المتقدمة.

تُخزن هذه المتجهات في قاعدة بيانات Supabase باستخدام امتداد pgvector، مما يتيح البحث الدلالي فائق السرعة عن المعلومات ذات الصلة بأسئلة العملاء.

نظام محادثة هجين (Hybrid Chat System):

وكيل براغماتي: يقوم أولاً بتصنيف نية المستخدم. إذا كان السؤال عبارة عن "كلام عادي" (Small Talk)، فإنه يجيب مباشرة دون البحث في قاعدة البيانات، مما يوفر التكلفة ووقت الاستجابة.

بحث دلالي: إذا كان السؤال استعلاميًا، يقوم بالبحث في قاعدة البيانات المتجهية لجلب السياق الأكثر صلة.

توليد لغوي مدعوم (RAG): يتم إرسال سؤال العميل مع السياق المسترجع إلى نموذج لغوي كبير (LLM) من خلال Novita.ai API، مع تزويده بـ Prompt دقيق ومصمم لتقديم إجابات ودودة، مختصرة، ودقيقة.

لوحة تحكم شاملة (Admin & User Dashboard):

لوحة تحكم للمشرف: واجهة خاصة للمشرفين لمراجعة طلبات تحليل المتاجر الجديدة وتزويد النظام بمحددات CSS اللازمة.

لوحة تحكم للمستخدم: تتيح لصاحب المتجر عرض سجلات المحادثات الكاملة في الوقت الفعلي (Real-time)، وتحليل أداء البوت، وتخصيص إعداداته.

أمان كامل: يعتمد النظام على Next.js Middleware و Supabase Row Level Security (RLS) لضمان أن كل مستخدم يمكنه الوصول فقط إلى بيانات مشروعه.

ويدجت محادثة قابل للتضمين (Embeddable Chat Widget):

يتم تضمين الويجت في أي موقع إلكتروني باستخدام سطر واحد من كود JavaScript.

يستخدم تقنية postMessage للتواصل الآمن بين الموقع المضيف والـ iframe الخاص بالويجت، مما يسمح بتغيير حجم النافذة بسلاسة وتوفير تجربة مستخدم ممتازة.

التقنيات المستخدمة:

الإطار (Framework): Next.js 14 (App Router)

اللغة: TypeScript

الواجهة الأمامية: React, Tailwind CSS

الواجهة الخلفية (API): Next.js API Routes

قاعدة البيانات: Supabase (PostgreSQL with pgvector extension)

المصادقة والأمان: Supabase Auth, Row Level Security (RLS), Next.js Middleware

الزحف واستخلاص البيانات (Crawling): Playwright, Cheerio

الذكاء الاصطناعي و NLP:

Embeddings: Hugging Face Transformers (Xenova/multilingual-e5-base)

Vector Store: SupabaseVectorStore (LangChain)

LLM Provider: (qwen/qwen3-235b-a22b-instruct-2507)

التحديث في الوقت الفعلي: Supabase Realtime Subscriptions