GraphRAG Multi-View — نظام استرجاع معرفي متقدم

قمت ببناء نظام Retrieval-Augmented Generation متقدم يعتمد على الدمج بين البحث الدلالي باستخدام قواعد البيانات المتجهية والبحث العلاقي باستخدام قواعد البيانات الرسومية. الهدف من المشروع هو تحسين جودة الاسترجاع في أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال فهم نية السؤال، توسيع السياق عبر العلاقات، وإعادة ترتيب النتائج قبل توليد الإجابة.

يدعم النظام عدة طبقات معرفية مثل المستندات، الأشخاص، الأصول، والزمن، مع Pipeline منظّم يبدأ بتصنيف نية المستخدم، ثم البحث الدلالي، ثم التوسع عبر الرسم البياني، ثم إعادة الترتيب ودمج السياق قبل تمريره لنموذج اللغة. تم تصميم المشروع ليكون مناسبًا للتطبيقات التي تحتاج إلى إجابات دقيقة من بيانات داخلية مثل ملفات الشركات، أدلة التشغيل، قواعد المعرفة، الوثائق الفنية، أو أنظمة الدعم.

استخدمت FastAPI لبناء طبقة API، وQdrant للتخزين المتجهي، وNeo4j لتمثيل العلاقات، مع دعم Docker لتسهيل التشغيل المحلي. المشروع يوضح قدرة عملية على تصميم أنظمة AI قابلة للتخصيص وليست مجرد chatbot بسيط.