RAG ChatBot

وصف المشروع – شات بوت ذكي بتقنية RAG مع قاعدة معرفة تلقائية

المشروع عبارة عن نظام شات بوت ذكي متقدم يعتمد على تقنية

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

ومبني باستخدام n8n، نماذج OpenAI، وقاعدة بيانات Pinecone Vector Store.

الفكرة الأساسية هي تحويل أي مستند يتم رفعه إلى قاعدة معرفة ذكية قابلة للبحث الدلالي، بحيث يستطيع النظام الإجابة على الأسئلة بناءً على محتوى هذه الملفات بدقة وسياق صحيح.

نظام بناء قاعدة المعرفة (Ingestion Pipeline)

عند رفع أي ملف على Google Drive:

يتم تنزيل الملف تلقائيًا.

تقسيم النص إلى أجزاء منظمة.

تحويل كل جزء إلى Embeddings باستخدام OpenAI.

تخزين هذه البيانات في Pinecone Vector Database.

وبذلك يتم إنشاء قاعدة معرفة محدثة تلقائيًا دون تدخل يدوي.

نظام الشات المعتمد على RAG

عند استقبال سؤال من المستخدم:

يقوم AI Agent بتحليل السؤال.

يتم البحث دلاليًا داخل قاعدة البيانات لاستخراج أقرب المعلومات المرتبطة بالسؤال.

يتم توليد إجابة مبنية على المعلومات المسترجعة.

يتم الحفاظ على سياق المحادثة باستخدام Memory.

المميزات الأساسية:

بناء قاعدة معرفة تلقائي من Google Drive

استخدام Embeddings وتحويل البيانات إلى Vector Database

بحث دلالي ذكي باستخدام Pinecone

Agent بذاكرة للحفاظ على سياق الحوار

بنية قابلة للتوسع والإنتاج الفعلي

المميزات التقنية:

مبنى على Workflow احترافي مبني بالكامل على n8n

تكامل بين LLMs وVector Databases

تقسيم ذكي للنصوص لتحسين دقة الاسترجاع

تصميم Modular وقابل للتطوير