Intelligent Support Ticket Classification with RAG

في هذا المشروع قمت بتطوير نظام ذكي لتصنيف تذاكر الدعم الفني تلقائيًا باستخدام تقنيات التعلم الآلي و Retrieval-Augmented Generation (RAG). يهدف النظام إلى مساعدة فرق الدعم على تنظيم التذاكر الواردة بسرعة وتحديد الأولوية والقسم المسؤول بشكل دقيق.

يعتمد النظام على تحليل نص التذكرة باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ثم تحويل النص إلى تمثيلات رقمية (Embeddings) لاستخراج المعنى الدلالي للنص. بعد ذلك يتم استخدام البحث الدلالي (Semantic Search) لاسترجاع التذاكر المشابهة، مما يساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على توليد ردود أكثر دقة وملاءمة للسياق.

مكونات النظام:

معالجة وتنظيف نصوص التذاكر

تحويل النصوص إلى Embeddings باستخدام نماذج Transformer

تنفيذ البحث الدلالي باستخدام Vector Search

تصنيف التذاكر إلى:

القسم المسؤول (Queue)

نوع المشكلة (Type)

مستوى الأولوية (Priority)

توليد ردود ذكية باستخدام نموذج لغوي معتمد على RAG

التقنيات المستخدمة:

Python

Pandas / NumPy

Scikit-learn

Sentence Transformers

FAISS (Vector Search)

Transformers (Hugging Face)

نتائج المشروع:

يساعد النظام على أتمتة عملية إدارة تذاكر الدعم الفني، تقليل وقت الاستجابة، وتحسين دقة تصنيف التذاكر، مما يساهم في رفع كفاءة فرق الدعم وتحسين تجربة العملاء.

هذا النوع من الأنظمة يمكن استخدامه في شركات البرمجيات، خدمات الإنترنت، والتجارة الإلكترونية لإدارة التذاكر بشكل أكثر ذكاءً وكفاءة