WhatsApp_RAG_Chatbot

نظام ذكاء اصطناعي للرد على استفسارات العملاء عبر WhatsApp

تم تطوير نظام AI Chatbot متكامل يتيح للمستخدمين إرسال استفساراتهم عبر WhatsApp والحصول على إجابات ذكية تعتمد على قاعدة معرفة مخصصة تحتوي على المستندات والملفات الخاصة بالمشروع.

تم بناء النظام باستخدام n8n لأتمتة وربط جميع مراحل العمل، بدايةً من استقبال الرسالة، مرورًا بفهم السؤال والبحث عن المعلومات المناسبة داخل قاعدة المعرفة، وصولًا إلى توليد الإجابة وإرسالها للمستخدم عبر WhatsApp.

يعتمد النظام على تقنية RAG (Retrieval-Augmented Generation)، حيث يتم البحث أولًا داخل المحتوى المتوفر في قاعدة المعرفة واسترجاع المعلومات المرتبطة بالسؤال، ثم استخدام هذه المعلومات لتوليد إجابة أكثر ارتباطًا بمحتوى المستندات.

أهم ما تم تنفيذه:

إنشاء AI Chatbot للتعامل مع استفسارات المستخدمين باللغة الطبيعية.

ربط النظام مع WhatsApp API / Webhook لاستقبال وإرسال الرسائل تلقائيًا.

إنشاء قاعدة معرفة باستخدام المستندات المخزنة في Google Drive.

معالجة المستندات وتحويل محتواها إلى Vector Embeddings.

تخزين الـ Embeddings وإجراء البحث الدلالي باستخدام **Qdrant Vector Database**.

تطبيق تقنية RAG لاسترجاع المعلومات ذات الصلة قبل توليد الإجابة.

استخدام OpenAI لفهم الاستفسارات وتوليد الردود.

إضافة Memory للحفاظ على سياق المحادثة.

أتمتة عملية إضافة وتحديث المستندات داخل قاعدة المعرفة.

بناء Workflow متكامل باستخدام n8n لربط جميع المكونات والخدمات.

استخدام REST APIs وWebhooks للتكامل بين الأنظمة المختلفة.

سير العمل

إضافة المستندات → معالجة المحتوى → إنشاء Embeddings → التخزين في Qdrant → استقبال سؤال المستخدم → البحث في قاعدة المعرفة → توليد الإجابة → إرسالها عبر WhatsApp

تم تصميم النظام بشكل قابل للتوسع، بحيث يمكن مستقبلًا إضافة مصادر بيانات أخرى، أو ربط أنظمة وخدمات إضافية، أو توسيع قدرات الـ AI Agent وفقًا لاحتياجات المشروع.