تطوير مشروع Smart Document Assistant يعتمد على تقنية Retrieval-Augmented Generation (RAG)، بهدف تمكين المستخدمين من طرح الأسئلة على المستندات والحصول على إجابات دقيقة اعتمادًا على محتوى الملفات المقدمة.

أهم مكونات المشروع:

استخراج النصوص من المستندات ومعالجتها.

تقسيم النصوص إلى أجزاء (Text Chunking).

إنشاء Embeddings لتمثيل المحتوى رقميًا.

تخزين واسترجاع المعلومات باستخدام ChromaDB.

تطبيق Semantic Search لاسترجاع الأجزاء الأكثر ارتباطًا بالسؤال.

استخدام LLM لتوليد إجابات اعتمادًا على السياق المسترجع.

إظهار مصادر المعلومات المستخدمة في الإجابة.

التقنيات المستخدمة:
Python, LangChain, Ollama, ChromaDB, Hugging Face, Sentence Transformers.

الهدف من المشروع:
بناء مساعد ذكي يسهل الوصول إلى المعلومات داخل المستندات ويقلل الحاجة إلى البحث اليدوي فيها.