مهندس ذكاء اصطناعي \ تطوير Back-End | أداة RAG

لا تهدر وقتك في الغرق في وثائق الPDF اللا نهاية لها.

RAG_APP منصة ذكية تحوّل وثائقك فوراً إلى إجابات دقيقة بفضل البحث الدلالي المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتقنية الاسترجاع المعزز للتوليد، لأن التعامل مع الوثائق الثقيلة لا يجب أن يكون بهذا التعقيد.

المخرجات

- واجهة Streamlit الأمامية: تطبيق ويب تفاعلي يتيح رفع ملفات PDF، وواجهة أسئلة وأجوبة، وتوثيق المصادر، بالإضافة إلى استقصاء فوري (Polling) لنتائج سير العمل غير التزامني.

- Back-End المعتمدة على الأحداث: تطبيق FastAPI يوفّر نقطة وصول واحدة (Webhook) خاصة بـ Inngest على المسار /api/inngest، تُوجَّه إلى دالتين أساسيتين: دالة استيعاب الوثائق (rag/ingest_pdf) ودالة البحث الدلالي مع توليد الإجابات بالذكاء الاصطناعي (rag/query_pdf_ai).

- تكامل قاعدة البيانات المتجهية: تخزين تضمينات الوثائق باستخدام Qdrant مع إمكانية البحث الدلالي المتشابه، مما يتيح استرجاعاً ذكياً للأجزاء ذات الصلة من مجموعات متعددة الوثائق.

- خط معالجة ملفات PDF: تحليل تلقائي لملفات PDF، وتقطيع ذكي للنصوص (بحجم 1000 رمز مع تداخل 200 رمز)، وتوليد التضمينات عبر Google Gemini لفهم المعنى الدلالي.

- سير عمل معتمد على الأحداث: دالتان منظمتان عبر Inngest مع نقاط تحقق تدريجية (Step-based Checkpointing) لضمان موثوقية وإمكانية استئناف عمليات استيعاب الوثائق والإجابة على الأسئلة بالذكاء الاصطناعي.

- توثيق المصادر واسترجاع السياق: تتبّع مصادر الوثائق والأجزاء المسترجعة المرتبطة بكل إجابة، بما يضمن شفافية وقابلية التحقق من استجابات الذكاء الاصطناعي.

- وثائق الإعداد والبنية: تهيئة متغيرات البيئة، وإعداد الخدمات، وتعليمات النشر المحلي عبر Streamlit و FastAPI و Inngest و Qdrant.