Customer Support AI Assistant using RAG

مساعد ذكاء اصطناعي لخدمة العملاء باستخدام تقنية RAG | TechAcademy AI Customer Support Assistant قمت ببناء نظام دردشة ذكي متكامل لخدمة العملاء باستخدام تقنية RAG (Retrieval-Augmented Generation)، مصمم للإجابة على استفسارات العملاء بالاعتماد الكامل على قاعدة معرفية رسمية للشركة، دون أي هلوسة أو معلومات مُختلقة. فكرة المشروع: منصة تعليمية إلكترونية وهمية (TechAcademy) تحتاج لأتمتة الرد على أسئلة الطلاب المتكررة (الأسعار، سياسات الاسترجاع، الاشتراكات، الأعطال التقنية) بدقة تامة، مع رفض الإجابة بأدب عند عدم توفر المعلومة بدلاً من اختلاقها. أهم ما تم تنفيذه: بناء pipeline كامل لمعالجة المستندات: تحميل ملف PDF → تقسيمه لأجزاء (Chunking) → تحويلها لـ Embeddings عبر Google Gemini → تخزينها في قاعدة بيانات متجهية FAISS. تصميم نظام Prompt صارم يمنع النموذج من اختلاق أي بيانات (أسعار، سياسات، ضمانات)، ويُرجع رسالة ثابتة عند عدم توفر المعلومة، مع آلية تصعيد تلقائية لتحويل المحادثة لموظف بشري عند الحاجة. بناء واجهة استخدام تفاعلية بـ Streamlit على طراز ChatGPT، تشمل: ذاكرة محادثة للسياق، أسئلة مقترحة، شريط جانبي بحالة النظام، ومعالجة أخطاء كاملة بحيث لا يتعطل التطبيق أبداً. تصميم الكود بشكل معياري (Modular) عبر ملفات منفصلة لكل وظيفة (تحميل، تقسيم، embeddings، استرجاع، توليد الإجابة) لسهولة الاختبار والصيانة. اختبار شامل للنظام بعشرة أسئلة واقعية غطت كل الحالات (أسعار، استرجاع، خصومات، أعطال تقنية، تصعيد). التقنيات المستخدمة: Python · LangChain · FAISS · Google Gemini API · Streamlit · PyPDF الأثر: حل عملي جاهز للتوسع، يوضح القدرة على تصميم أنظمة RAG موثوقة وآمنة (Hallucination-free) بمعايير إنتاجية حقيقية، بداية من معالجة البيانات وحتى واجهة المستخدم النهائية.