تطوير Chatbot ذكي باستخدام RAG و NLP (Retrieval-Augmented Generation)

أقدم خدمة بناء Chatbot ذكي يعتمد على تقنية RAG لتمكين النموذج من الإجابة على أسئلة المستخدمين بناءً على بياناتك الخاصة بدقة عالية. بدل ما يعتمد الشات بوت على معلومات عامة فقط، يقوم النظام بالبحث داخل ملفاتك أو قاعدة بياناتك ثم توليد إجابات دقيقة وذكية. الخدمة تشمل: - بناء Chatbot باستخدام RAG Architecture - ربط النموذج ببياناتك (PDF / Word / Excel / Database) - استخدام Embeddings و Vector Database - تحسين دقة الإجابات باستخدام NLP - واجهة بسيطة للتجربة (Streamlit أو API) - رفع النظام محليًا أو كـ Web App - تسليم الكود كاملًا مع شرح التشغيل مصادر البيانات المدعومة: ملفات PDF ملفات Word / TXT Excel Sheets قواعد بيانات التقنيات المستخدمة: Python LangChain أو LlamaIndex OpenAI / Hugging Face Models FAISS / Pinecone (Vector DB) Embeddings Models Streamlit / FastAPI الاستخدامات: شات بوت للشركات دعم العملاء (Customer Support Bot) بوت للإجابة على أسئلة PDF أو ملفات مساعد ذكي للمشاريع والأبحاث أنظمة تعليمية ذكية الباقة الأساسية Chatbot لملف صغير - بناء Chatbot باستخدام RAG - حتى 30 صفحة تقريبًا الباقة المتوسطة Chatbot لملفات متوسطة - حتى 150 صفحة تقريبًا الباقة المتقدمة -Chatbot لبيانات كبيرة - حتى 500 صفحة أو أكثر ملاحظات جودة الإجابات تعتمد على جودة وتنظيم البيانات لا يتم استخدام البيانات خارج نطاق المشروع