AI Knowledge Base Assistant with RAG & Google Sheets Integration via Telegram

ينقسم الـ Workflow إلى شقين أساسيين يعملان بالتكامل:

مسار معالجة البيانات وبناء قاعدة المعرفة (Ingestion Pipeline):

عند إضافة ملف جديد في Google Drive، يتم استدعاء الـ Workflow تلقائياً عبر Google Drive Trigger.

يقوم الـ Node بتنزيل الملف (Download file) وتمريره إلى Supabase Vector Store.

يتم تحويل النصوص داخل الملف إلى متجهات رقمية (Embeddings) باستخدام نموذج Embeddings Google Gemini وتخزينها في Supabase كقاعدة معرفة قابلة للبحث الذكي.

مسار المساعد الذكي والتفاعل مع المستخدم (AI Agent Pipeline):

يستقبل الـ System رسائل المستخدمين عبر تطبيق تليجرام بواسطة Telegram Trigger.

تمر الرسالة إلى الـ AI Agent الرئيسي والمزود بـ:

نموذج اللغة: Google Gemini Chat Model.

الذاكرة: Simple Memory لحفظ سياق المحادثة وتذكر الرسائل السابقة.

أدوات الاستعلام (Tools):

Supabase Vector Store1: للبحث في المستندات والملفات المخزنة وإجابة أسرع بناءً على قاعدة المعرفة (RAG).

Google Sheets Tools: للقراءة والتعديل وإضافة صفوف جديدة في جداول بيانات جولد (Get row(s) و Append or update row).

بعد معالجة الطلب واستخراج الإجابة أو تنفيذ العملية على Google Sheets، يرسل الـ Agent الرد النهائي للمستخدم على تليجرام عبر Send a text message.

أمثلة لاستخدام هذا السيستم لتقديمها للعملاء:

خدمة عملاء ذكية للمتاجر والشركات: الإجابة عن استفسارات العملاء بناءً على كتالوجات ومستندات الشركة (المرفوعة على Drive)، وتحديث بيانات الطلبات أو الاستفسارات مباشرة في Google Sheets.

إدارة المهام والبيانات الشاملة: مساعد شخصي على تليجرام تسأله عن أي ملفات قمت برفعها، أو تطلب منه تسجيل بيانات سريعة داخل Google Sheets.