ChatBotGC — مساعد ذكي لمعايير الهندسة المدنية

يضيّع المهندسون وقتًا في البحث عن قيمة أو مادة داخل مئات الصفحات من المعايير بصيغة PDF، وقد يختلق نموذج لغة عام إجابات غير صحيحة. لذلك كان الهدف مساعدًا يعتمد فقط على وثائق الشركة، ويمكن التحقق من كل إجابة يقدّمها.

سلسلة RAG متكاملة: استخراج نصوص PDF (PyMuPDF)، تنظيفها بالتعابير النمطية وتقسيمها حسب المواد (نحو 300 رمز مع تداخل 50 رمزًا) مع الاحتفاظ برقم الصفحة المطبوع ورقم المادة؛ قاعدة متجهات ChromaDB مع تضمينات multilingual-e5-base؛ بحث هجين يعيد ترتيب 30 مقطعًا مرشّحًا (65 % دلالي و35 % معجمي، مع مكافأة عند تطابق قيمة رقمية) ويحتفظ بأفضل 8؛ توليد عبر سلسلة تبديل بين 6 مزوّدين مجانيين لنماذج اللغة؛ وواجهة Streamlit مبنية بالمكوّنات.

تصميم النظام كاملًا وإنجازه: تحضير الوثائق، قاعدة المتجهات، البحث الهجين، التوليد عبر عدة مزوّدين مع التبديل التلقائي، مزامنة الفهرس، الواجهة، منظومة تقييم من 50 سؤالًا بنموذج لغة حَكَم، اختبارات Playwright، والتوثيق التقني (دليل المطوّر ودليل المستخدم ودليل API وتقرير بـ LaTeX).

على منظومة تقييم من 50 سؤالًا يقيّمها نموذج لغة حَكَم، لم يتعطّل التطبيق ولو مرة، وبلغ متوسط ثقة البحث 0.792، ولم تُعتبر أي إجابة خاطئة: عندما يخفق النظام يمتنع عن الإجابة بدل الاختلاق. وحصل البحث المباشر عن مادة على 4.62/5. أجاب Mistral Small عن الأسئلة الخمسين (3.54/5)، بينما نال Groq Compound أعلى تقييم (3.90/5) لكنه لم يُجب إلا عن 29 سؤالًا بسبب حدود الطلبات، وهي مفاضلة بين الجودة والموثوقية تبرّر سلسلة التبديل. الآفاق: التعرّف الضوئي على ملفات PDF الممسوحة، الأسئلة التي تجمع عدة وثائق، الإجابات المتدفّقة، والنشر للعموم.