بناء وتطوير وكيل ذكاء اصطناعي (AI Agent) متخصص في الأمن السيبراني والمالي، يعتمد على معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتحليل البيانات المعقدة واتخاذ قرارات ذكية للكشف عن الاحتيال.
2. ميزات المشروع:
نظام RAG (Retrieval-Augmented Generation): تزويد العميل الذكي بقدرة على الوصول لمصادر بيانات خارجية وقواعد معرفية ضخمة لزيادة دقة القرار وتقليل الأخطاء (Hallucinations).
خصوصية تامة (Local Deployment): تشغيل النموذج محلياً باستخدام Ollama، مما يضمن أمان البيانات المالية الحساسة وعدم خروجها خارج نطاق المؤسسة.
تحليل المنطق (Reasoning): الوكيل لا يكتفي بإعطاء نتيجة "احتيال أو لا"، بل يقدم شرحاً منطقياً (Reasoning Steps) لسبب تصنيف العملية كنشاط مشبوه.
سرعة الاستجابة: الاستفادة من قوة نموذج Llama 3 في فهم السياقات المعقدة بسرعة وكفاءة عالية.
3. طريقة التنفيذ:
تجهيز البيئة: إعداد نموذج Llama 3 للعمل محلياً عبر بيئة Ollama.
بناء الـ RAG Pipeline: إنشاء قاعدة بيانات متجهة (Vector Database) لتخزين الأنماط التاريخية لعمليات الاحتيال.
تطوير منطق الوكيل (Agent Logic): برمجة المهام التي يقوم بها الوكيل من (تحليل، مقارنة، استنتاج).
الاختبار والتحسين: تجربة الوكيل على حالات احتيال معقدة والتأكد من قدرته على ربط المعلومات واستنتاج التهديدات بدقة
