TicketMind project

**TicketMind — أداة ذكية لتحليل رسائل خدمة العملاء**

**نظرة عامة:**

TicketMind هو تطبيق ذكاء اصطناعي مبني بلغة Python، يوفر واجهة تفاعلية سهلة الاستخدام مبنية على Streamlit، تتيح لموظفي خدمة العملاء تحليل رسائل العملاء الواردة بشكل تلقائي وفوري. يعتمد التطبيق على نماذج Transformers مُدرّبة محليًا لفهم محتوى الرسالة، ثم يصنّفها ويحلل نبرتها ويقترح استجابة مناسبة، بما يقلل الوقت المستغرق في التعامل اليدوي مع كل تذكرة ويساعد على إعطاء الأولوية للحالات الأكثر إلحاحًا.

التطبيق مصمم بمرونة عالية بحيث يعمل في بيئتين مختلفتين: محليًا على جهاز المستخدم، أو منشورًا على منصة Streamlit Cloud. ولضمان الاستقرار في كلتا البيئتين، تم تزويده بآليات fallback ذكية تتعامل تلقائيًا مع أي غياب لمكتبات أو نماذج ثقيلة قد لا تكون متاحة في بيئة النشر السحابية.

**النتائج التي يقدّمها التطبيق:**

- **تصنيف نوع الطلب:** يحدد تلقائيًا فئة الرسالة (مثل: إلغاء طلب، تقديم شكوى، استعلام عن فاتورة، وغيرها)، مما يساعد على توجيهها للقسم المختص مباشرة.

- **تحليل المشاعر:** يكشف الحالة النفسية للعميل (إيجابي / سلبي / محايد) مصحوبة بدرجة ثقة النموذج، مما يمنح الموظف فكرة سريعة عن حساسية الموقف قبل الرد.

- **تحديد الأولوية:** يصنّف مدى إلحاح الرسالة (عالية / متوسطة / عادية) بناءً على تحليل المحتوى والمشاعر معًا، لمساعدة فرق الدعم على ترتيب أولويات عملها.

- **اقتراح رد جاهز:** يولّد نص رد مناسب للسياق يمكن إرساله مباشرة أو تعديله ومراجعته من قبل الموظف المسؤول قبل الإرسال، مما يوفر وقتًا كبيرًا في الكتابة من الصفر.

**المواصفات الفنية:**

- **واجهة المستخدم:** `stream_app.py` — مبنية باستخدام Streamlit لتوفير تجربة تفاعلية بسيطة وسريعة.

- **واجهة برمجية (API) محلية:** `app.py` — مبنية باستخدام Flask، وتُستخدم اختياريًا عند الحاجة إلى دمج النظام مع أنظمة أخرى.

- **البيانات والنماذج:** يعتمد التطبيق على مجلدات محلية تحتوي النموذج المُدرّب (`model_final`)، بيانات التدريب والاسترجاع (`data`)، ونموذج التمثيلات النصية (`embedding_model_local`).

- **إدارة الحزم:** جميع المتطلبات موثقة في `requirements.txt`، وقابلة للتبسيط عند النشر على Streamlit Cloud حسب الحاجة، لضمان أداء خفيف ومتوافق مع حدود البيئة السحابية.