في بيئات العمل اليوم، آلاف المستندات (سياسات، أدلة تنظيمية، عقود) تُهدر ساعات من وقت الموظفين بحثًا عن معلومة دقيقة. الحل الذي صممته ليس مجرد محادثة مع PDF، بل نظام RAG متكامل يعيد ثقة المستخدم إلى إجابات الذكاء الاصطناعي عبر إسنادها مباشرة إلى مصدر الصفحة والجملة الأصلية.
🔧 Architecture
Django كعمود فقري لإدارة الجلسات والرفع والتخزين.
LangChain + LangChain-Classic لبناء خط استرجاع ديناميكي متعدد السلاسل.
ChromaDB قاعدة بيانات متجهة عالية الأداء.
OpenAI Embeddings + GPT-4o-mini لتوليد تضمينات دقيقة وإجابات موثوقة.
PyPDFLoader + RecursiveCharacterTextSplitter لمعالجة المستندات وتقطيعها الذكي.
واجهة تفاعل سلسة بتقنية AJAX تدعم العربية والإنجليزية.
📌 أبرز ما يميز النظام
إجابات مدعومة بمصادر الصفحة والنص المقتطف (Source Attribution)، مما يجعله قابلاً للاستخدام في القطاعات الحساسة مثل القانون والامتثال.
إدارة ذاكرة محادثة متعددة الأدوار للحفاظ على السياق.
كود نظيف ومقسم، جاهز للتطوير أو النشر الفعلي.