شات بوت ذكي لتوصية الأفلام باستخدام RAG وVector Similarity Search

SeMedia هو تطبيق Full-Stack مدعوم بالذكاء الاصطناعي يعيد تعريف طريقة اكتشاف الأفلام. بدلاً من الاعتماد على التصنيفات التقليدية أو سجل المشاهدة السابق، يتيح للمستخدمين التعبير عن مزاجهم أو نوع التجربة السينمائية التي يبحثون عنها باللغة الطبيعية، ثم يستخدم نظاماً متعدد الوكلاء (Multi-Agent Pipeline) لفهم هذا المزاج وتقديم توصيات أفلام دقيقة ومخصصة. المشكلة التي يحلها يعالج SeMedia ثلاث مشكلات رئيسية في منصات البث الحديثة: Choice Overload: آلاف الخيارات تؤدي إلى شلل اتخاذ القرار وقضاء وقت أطول في التصفح من المشاهدة. Static Recommendation Loops: أنظمة "لأنك شاهدت X" تعيد اقتراح نفس الأنواع مراراً. Mood Blindness: معظم المنصات لا تأخذ الحالة النفسية الحالية للمستخدم في الاعتبار. يعتمد SeMedia على المزاج الحالي باعتباره الإشارة الأساسية لعملية الاكتشاف. كيف يعمل النظام تم بناء النظام باستخدام LangGraph Stateful Workflow يتكون من ثلاثة مراحل رئيسية: 1. Feedback Agent يقوم بتحليل وصف المستخدم لمزاجه والتفاعل معه محادثياً لتأكيد الفهم وجمع تفاصيل إضافية قبل بدء البحث. 2. Generation Agent يحوّل المحادثة إلى سرد سينمائي منظم (Structured Narrative) غني دلالياً، مع استخراج الأنواع السينمائية وإنشاء عنوان وصفي للجلسة. يُستخدم هذا السرد كاستعلام دلالي متقدم لعملية البحث. 3. Hybrid Retrieval & Reranking يستخدم النظام استراتيجية استرجاع هجينة تتكون من: 70% Dense Vector Search عبر Pinecone باستخدام Qwen3 Embeddings. 30% BM25 Keyword Search للمطابقة الدقيقة. ثم يتم تمرير أفضل النتائج إلى Cohere Rerank Cross-Encoder لإعادة ترتيبها واختيار أفضل 5 أفلام مع شرح مخصص لكل توصية. Architecture Backend FastAPI (Async REST APIs) LangGraph Stateful Agents PostgreSQL + SQLAlchemy Async ORM JWT Authentication + Google OAuth Pydantic v2 Validation AI & Retrieval Stack Groq Llama 3.3 70B مع Failover إلى OpenRouter GLM-4.5 Ollama Qwen3 Embeddings Pinecone Vector Database BM25 Retrieval Cohere Rerank RAGAS Evaluation Framework Frontend React + Vite + TypeScript Tailwind CSS + shadcn/ui Conversational Discovery Interface Session Management & Recommendation History Glassmorphism Design System Interactive Animations & Micro-Interactions Data Pipeline تم بناء خط معالجة بيانات مخصص لاستيراد بيانات أفلام TMDB، وتوليد الـ Embeddings، وإدارة فهرس Pinecone مع آليات فحص وتشغيل تلقائية. لماذا يبرز في Portfolio؟ يعرض SeMedia خبرة عملية في: تصميم تطبيقات LLM متعددة الوكلاء (Multi-Agent Systems) Hybrid Search و RAG Architectures إدارة الحالة المحادثية (Conversational State Management) تطوير Back-End Production-Ready باستخدام FastAPI بناء واجهات Front-End حديثة وتفاعلية تطوير مشروع ذكاء اصطناعي متكامل من مرحلة البيانات وحتى تجربة المستخدم النهائية