RAG Document Assistant – مساعد ذكي للبحث والإجابة من المستندات

طورت RAG Document Assistant كمساعد ذكي يسمح للمستخدم بطرح أسئلة حول المستندات والحصول على إجابات مبنية على محتوى هذه المستندات.

بنيت Pipeline تعتمد على Retrieval-Augmented Generation تبدأ بتحميل ومعالجة المستندات، ثم تقسيم المحتوى إلى أجزاء صغيرة مناسبة للبحث. بعد ذلك يتم تحويل الأجزاء إلى Embeddings وتخزينها في Vector Database، بحيث يمكن استرجاع الأجزاء الأكثر ارتباطًا بسؤال المستخدم.

عند إرسال سؤال، يقوم النظام بالبحث عن المعلومات ذات الصلة داخل قاعدة البيانات ثم تمرير المحتوى المسترجع إلى Language Model لتوليد إجابة تعتمد على المعلومات الموجودة في المستندات.

تم بناء Backend باستخدام FastAPI، مع استخدام Ollama لتشغيل النماذج محليًا، وChromaDB لتخزين واسترجاع الـEmbeddings، بالإضافة إلى Hugging Face/Sentence Transformers لإنشاء التمثيلات النصية.

المشروع يمثل تطبيقًا عمليًا لبناء AI Assistant يعتمد على بيانات خاصة بالمستخدم بدل الاعتماد فقط على المعرفة العامة للنموذج.