AI RAG Knowledge Base باستخدام Vector Store وEmbeddings

أنشأت نظام RAG يسمح برفع ملفات المعرفة وتحويل محتواها إلى بيانات قابلة للبحث باستخدام Embeddings وVector Store، ثم استخدام AI Agent لاسترجاع المعلومات ذات الصلة والإجابة على أسئلة المستخدم.

يبدأ النظام برفع ملفات مثل PDF وCSV، ثم تتم معالجة الملفات باستخدام Data Loader وإدخال البيانات إلى Vector Store.

بعد ذلك يمكن للمستخدم إرسال سؤال من خلال واجهة المحادثة، ويقوم AI Agent باستخدام Knowledge Base للبحث عن المعلومات المناسبة قبل إنشاء الإجابة.

تم تنفيذ النظام باستخدام n8n مع AI Agent وVector Store وOllama وEmbeddings، مما يسمح ببناء قاعدة معرفة يمكن استخدامها للإجابة على الأسئلة اعتمادًا على البيانات التي تم إدخالها إلى النظام.