RAG-Powered AI Knowledge Assistant

طورت مساعدًا ذكيًا يعتمد على تقنية Retrieval-Augmented Generation (RAG) للإجابة عن أسئلة المستخدمين اعتمادًا على قاعدة معرفية مخصصة بدل الاعتماد على المعرفة العامة للنموذج فقط.

يتضمن المشروع بناء قاعدة المعرفة وتنظيم محتواها، وتقسيمه إلى أجزاء مناسبة للاسترجاع، ثم إنشاء Embeddings وتخزينها في قاعدة بيانات متجهية باستخدام ChromaDB. عند طرح سؤال، يتم تحويله إلى embedding واسترجاع الأجزاء الأكثر صلة من قاعدة المعرفة، ثم تمرير السياق المسترجع إلى نموذج لغوي لتوليد إجابة أكثر ارتباطًا بالمصدر.

تم تطوير واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit وربط النظام مع نماذج Gemini، مع الاهتمام بتنظيم الـchunks والحفاظ على سياق الأقسام أثناء عملية الاسترجاع.

كما تم إنشاء مجموعة أسئلة لتقييم جودة الإجابات ومقارنتها بإجابات النموذج دون استخدام RAG، بهدف قياس مدى قدرة النظام على تقديم إجابات مبنية على قاعدة المعرفة.