بناء نظام محادثة ذكي بالذكاء الاصطناعي للإجابة من ملفات الـ PDF (نظام RAG متكامل عبر n8n)

الوصف

تم تطوير نظام ذكي متكامل يعتمد على تقنية RAG (Retrieval-Augmented Generation) باستخدام منصة n8n ونموذج Google Gemini، لتمكين المستخدمين من رفع ملفات الـ PDF أو المستندات، وإجراء محادثة ذكية تفاعلية للاستعلام واستخراج المعلومات بدقة فائقة مباشرة من داخل الملفات المرفوعة.

💡 المزايا والخطوات الفنية للمشروع:
معالجة وتقسيم النصوص (Text Splitting & Loading): استخدام Default Data Loader مع تقسيم النصوص ديناميكياً عبر Recursive Character Text Splitter لضمان تحليل المستندات الكبيرة بكفاءة عالية.

التضمين الرقمي وتحويل المتجهات (Embeddings & Vector Store): تحويل النصوص إلى متجهات رقمية باستخدام Embeddings Google Gemini وتخزينها في Simple Vector Store لتسهيل البحث السريع.

البحث والاسترجاع الذكي (Vector Store Retriever): مطابقة أسئلة واستفسارات المستخدم مع قاعدة بيانات المستندات لاسترجاع الفقرات الأكثر صلة بدقة متناهية.

سلسلة الأسئلة والأجوبة (Q&A Chain): ربط محرك البحث الذكي بنموذج Google Gemini Chat Model لتوليد إجابات دقيقة واحترافية مستمدة حصرياً من الملفات المرفوعة دون أي معلومات خارجية.

🛠️ التقنيات المستخدمة:
n8n Workflow Automation

Google Gemini AI Models

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Vector Embeddings & Vector Stores

Document Data Loaders & Splitters

3. المهارات المرتبطة بالمشروع (Tags / Skills):
n8n
AI Automation
Google Gemini
RAG Systems
إدارة المشاريع
خدمة العملاء
البحث العلمي