تصميم وتطوير Retrieval-Augmented Generation System لربط LLMs

الوصف

-ما الذي ستحصل عليه؟
تحليل وتنظيم مصادر البيانات (Data Analysis & Structuring)
معالجة النصوص وتقسيمها إلى أجزاء مناسبة للبحث (Text Processing & Chunking)
إنشاء Embeddings للنصوص باستخدام نماذج متقدمة
تخزين البيانات داخل Vector Database مثل FAISS أو Weaviate
بناء Retrieval Pipeline لاسترجاع المعلومات الأكثر ارتباطاً بالاستعلام
دمج Context Injection داخل Prompt Engineering لتحسين الإجابات
توليد إجابات دقيقة باستخدام Large Language Model (LLM)
تصميم واجهة Chat Interface للتفاعل مع النظام

-تقييم أداء النظام:
سيتم اختبار النظام وقياس أدائه باستخدام عدة معايير مثل:
Retrieval Accuracy
Response Relevance
Latency & Response Time
Context Matching Quality

-تقرير مفصل يوضح:
شرح System Architecture الخاصة بالنظام
تحليل أداء Retrieval Pipeline
جودة الإجابات الناتجة عن النظام
التوصيات لتحسين الأداء وتوسيع النظام

-نطاق الخدمة:
حتى 50,000 Document Chunks داخل قاعدة المعرفة
دعم مستندات مثل PDF, Text, Knowledge Base, Documentation

-ماذا يشمل التسليم؟
نظام RAG Pipeline كامل وجاهز للتشغيل
Vector Database تم إعدادها وربطها بالنظام
كود المشروع كامل Python / FastAPI
API Endpoint لربط النظام بأي تطبيق
تقرير تقني يشرح بنية النظام وطريقة استخدامه