بناء محرك بحث ذكي وتطبيق توصية (AI Semantic Search Engine) باستخدام FastAPI و ChromaDB

هل تعاني منصتك من ضياع المستخدمين بسبب محرك البحث التقليدي "الغبي" الذي يبحث بالكلمات فقط؟

في مشروع Faragny، قمت ببناء منصة متكاملة (Full-Stack) لاستكشاف وتوصية الأفلام، تحل هذه المشكلة جذرياً باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات. النظام لا يبحث عن "تطابق الحروف"، بل يفهم "معنى وسياق" طلب المستخدم (Semantic Search).

كيف يعمل النظام من الداخل؟ (The Architecture)

هندسة البيانات (Data Pipeline): قمت ببناء مسار بيانات يعالج آلاف السجلات ويحول النصوص (وصف الأفلام) إلى متجهات رياضية (Embeddings).

التخزين الذكي (Vector Store): حفظ هذه المتجهات في قاعدة بيانات ChromaDB المخصصة للذكاء الاصطناعي لضمان سرعة الاسترجاع.

البحث الهجين (Hybrid Search): تطوير واجهة برمجية (API) ذكية تدمج بين البحث التقليدي السريع (Title Match)، والبحث الدلالي العميق (Semantic Search). مثال: إذا كتب المستخدم "فيلم غموض في مدينة مطر ومحقق ذكي"، سيقوم النظام بفهم السياق واسترجاع الأفلام المطابقة للمعنى حتى لو لم تتطابق الكلمات.

إدارة المستخدمين: نظام تسجيل دخول متكامل، مع إمكانية إنشاء قوائم مشاهدة شخصية (Watchlists) وفلاتر متقدمة (تقييم، نوع، لغة).

التقنيات المستخدمة:

Backend: Python, FastAPI

AI & Data: Vector Databases (ChromaDB), Text Embeddings, Semantic Search

Data Engineering: Data Pipelines & Preprocessing

(الكود المصدري وهيكلة النظام متاحة بالكامل على حسابي في GitHub للاطلاع على جودة الـ Clean Code).