مولد محتوى تسويقي مدعوم بالذكاء الاصطناعي

مساعد ذكي للعناية بالبشرة والمنتجات التجميلية مدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI Beauty & Personal Care Assistant) قمت بتطوير نظام محادثة ذكي متخصص في مجال الجمال والعناية الشخصية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)، حيث تم تخصيص نموذج Llama 3.2-1B عبر تقنية QLoRA Fine-Tuning ليفهم استفسارات المستخدمين ويقدم توصيات وتحليلات دقيقة مبنية على مراجعات حقيقية للمنتجات. تم تدريب النموذج باستخدام أكثر من 23.9 مليون مراجعة لمنتجات Amazon Beauty & Personal Care، مع بناء خط معالجة بيانات متكامل باستخدام AWS EMR وPySpark لتنظيف البيانات، استخراج الخصائص، وإنشاء بيانات تدريب عالية الجودة. يشمل المشروع دورة حياة كاملة من البداية إلى النهاية: - معالجة وتحليل كميات ضخمة من بيانات المنتجات والمراجعات باستخدام Apache Spark على AWS EMR. - تخصيص نموذج لغوي كبير (LLM) باستخدام QLoRA وUnsloth وSFTTrainer لتحسين قدرته على فهم مجال العناية الشخصية. - تحويل النموذج ونشره باستخدام Ollama وGGUF Quantization لتشغيله بكفاءة على بيئة سحابية منخفضة التكلفة. - إنشاء واجهة محادثة تفاعلية باستخدام Open WebUI متصلة بالنموذج عبر بنية Cloud كاملة على AWS. يتميز النظام بقدرته على: - تقديم توصيات مخصصة بناءً على نوع البشرة، المشكلة، والميزانية. - تحليل آراء العملاء واستخلاص المشاعر والآراء حول المنتجات. - تقليل الهلوسة (Hallucination) مقارنة بالنموذج الأساسي من خلال الاعتماد على بيانات مراجعات حقيقية. - إنتاج إجابات منظمة تتضمن تقييم المنتج، آراء العملاء، المميزات والعيوب، والتوصية النهائية. التقنيات المستخدمة: Python | PySpark | AWS EMR | Amazon S3 | AWS EC2 | Llama 3.2 | QLoRA | Unsloth | Hugging Face | Ollama | Docker | Open WebUI | Large Language Models (LLMs) يمثل المشروع تطبيقًا عمليًا متكاملًا لتقنيات Generative AI وCloud Deployment لبناء مساعد ذكي متخصص قادر على فهم احتياجات المستخدم وتقديم تجربة استشارية مشابهة للخبراء في مجال العناية الشخصية.