DocuChat — AI Document Q&A with Source Citations (RAG, Supabase, Groq)

تعتمد الكثير من الشركات على آلاف المستندات مثل التقارير، والعروض، والأبحاث، لكن مع مرور الوقت يصبح الوصول إلى المعلومة المطلوبة أمرًا صعبًا. فمعظم أدوات البحث التقليدية تعتمد على مطابقة الكلمات المفتاحية فقط، مما يجعل العثور على معلومة محددة داخل أرشيف ضخم عملية تستغرق وقتًا طويلًا.

لذلك قمت ببناء DocuChat، وهو نظام يعتمد على Retrieval-Augmented Generation (RAG)، يتيح للمستخدم طرح أسئلة باللغة الطبيعية والحصول على إجابات دقيقة من داخل أرشيف المستندات.

ما يميز النظام:

🤖 فهم السؤال بالمعنى (Semantic Search) وليس مجرد مطابقة الكلمات.

📚 البحث داخل المستندات واسترجاع المقاطع الأكثر صلة.

💬 توليد إجابة دقيقة اعتمادًا على المحتوى المسترجع فقط.

📄 إرفاق رقم الصفحة والمصدر الأصلي مع كل إجابة، بحيث يمكن التحقق من صحة المعلومات بسهولة.

🔒 تخزين جميع البيانات والمتجهات (Embeddings) داخل البنية التحتية الخاصة بالمستخدم دون الحاجة لإرسال المستندات إلى خدمات خارجية.

التقنيات المستخدمة:

Python

FastAPI

Supabase + pgvector

Sentence Transformers

Groq LLM

Next.js / React

يهدف المشروع إلى تسهيل الوصول إلى المعرفة داخل المؤسسات، وتقليل الوقت الضائع في البحث اليدوي، مع تقديم إجابات موثوقة يمكن الرجوع إلى مصدرها الأصلي في أي وقت.