Retrieval-Augmented Generation

قمت بتطوير نظام ذكي يعتمد على تقنية Retrieval-Augmented Generation (RAG) للإجابة عن الأسئلة المتعلقة بقانون العمل المصري.

يتيح النظام للمستخدم طرح سؤال باللغة الطبيعية، ثم يقوم بالبحث داخل محتوى قانون العمل واسترجاع الأجزاء الأكثر ارتباطًا بالسؤال، واستخدامها كمرجع لنموذج اللغة (LLM) لتوليد إجابة مبنية على المعلومات الموجودة في المستندات.

تم استخدام:

* Python

* Generative AI

* Large Language Models (LLMs)

* Retrieval-Augmented Generation (RAG)

* Text Embeddings

* Vector Database

* Document Processing

* Gradio

يشمل المشروع:

* معالجة وتجهيز محتوى قانون العمل.

* تقسيم النص إلى أجزاء مناسبة للبحث.

* إنشاء Embeddings للمحتوى.

* تخزين المحتوى في Vector Database.

* استرجاع المعلومات الأكثر ارتباطًا بسؤال المستخدم.

* تمرير المعلومات المسترجعة إلى نموذج اللغة.

* توليد إجابات باللغة الطبيعية بناءً على محتوى القانون.

* إنشاء واجهة تفاعلية باستخدام Gradio.

الهدف من المشروع هو بناء تطبيق عملي لـ Generative AI يربط نماذج اللغة بمصدر معلومات متخصص، وتقليل الإجابات غير المبنية على البيانات من خلال استخدام RAG.