IntelligentQueryEngine

؟ ❓ محرك الاستعلام الذكي: نظام استعلام حديث يعمل بذات منظمة العفو الدولية

يستضيف هذا المستودع محرك الاستعلام الذكي ، وهو حل استعلام يحركه AI الذي يدمج معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة مع الاستعلام القوي لقاعدة البيانات. يستفيد النظام من أحدث طرازات الذكاء الاصطناعي ، وقواعد بيانات المتجهات ، وقواعد البيانات العلائقية التقليدية لتوفير تفاعلات سلسة وذكية مع بياناتك.

؟ سمات

• Google Gemini و Ungging Face Embeddings : تسخير قوة نماذج اللغة المتطورة لفهم استعلامات اللغة الطبيعية وتحويلها إلى عبارات SQL دقيقة.
• chromadb لتخزين المتجهات : يخزن بكفاءة واسترجاع التضمينات للاستعلام المعروف بالسياق والبحث الدلالي.
• الواجهة الخلفية MySQL : استفسارات منظمة بيانات مخزنة في قاعدة بيانات علائقية تقليدية ، مما يضمن التوافق مع سير العمل الحالي.
• تكامل Langchain : المنطق المعقدة وسير العمل المعقدة ، مما يتيح الاستعلام متعدد الخطوات وصنع القرار.
• التطوير المستند إلى الكمبيوتر الدفتري : التجريب والنماذج الأولية في بيئة تفاعلية مرنة.

القدرات الرئيسية

1. اللغة الطبيعية لـ SQL : يمكن للمستخدمين طرح أسئلة باللغة الإنجليزية العادية ، ويولد المحرك استعلامات SQL دقيقة لجلب النتائج من MySQL.
2. البحث الدلالي : ابحث عن المعلومات ذات الصلة باستخدام عمليات البحث عن التشابه المستندة إلى المتجه المخزنة في ChromadB.
3. إدارة السياق الديناميكي : تتكيف مع استفسارات المستخدمين مع فهم السياق مدعوم من Google Gemini وعناق التضمينات.
4. قابلية التوسع : مصمم للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والاستعلامات المعقدة بسهولة.
5. التصميم المعياري : بنية قابلة للتمديد لدمج نماذج AI الإضافية أو أنظمة قاعدة البيانات.

مخطط تدفق النظام

يوفر هذا الهيكل نظرة عامة رفيعة المستوى لكيفية تفاعل المكونات المختلفة في مشروع محرك الاستعلام الذكي.

محرك الاستعلام الذكي :

                    +---------------------+
                    |    User Query       |
                    | (Natural Language)  |
                    +----------+----------+
                               |
                               v
                   +-------------------------+
                   | Google Gemini / Hugging |
                   | Face Embeddings (NLP)   |
                   +-----------+-------------+
                               |
                               v
               +------------------------------+
               |      LangChain (Workflow)    |
               +-----------+------------------+
                               |
           +-------------------+------------------+
           |                                      |
           v                                      v
  +------------------+                   +-------------------+
  |   ChromaDB       |                   |   MySQL Database  |
  | (Vector Storage) |                   |  (Structured Data)|
  +------------------+                   +-------------------+
           |                                      |
           +-------------------+------------------+
                               |
                               v
                   +--------------------------+
                   |  SQL Query Generation    |
                   |  (Data Fetching)         |
                   +--------------------------+
                               |
                               v
                   +--------------------------+
                   |    Final Results         |
                   |   (Returned to User)     |
                   +--------------------------+

تفسير التدفق:

1. استعلام المستخدم (اللغة الطبيعية) : يقوم المستخدم بإدخال استعلام باللغة الطبيعية.
2. جوجل الجوزاء / العناق الوجه التضمين : هذه النماذج تُعالج وتضمين الاستعلام في تنسيق مناسب للفهم ومزيد من المعالجة.
3. Langchain : يقوم بتنسيق العملية متعددة الخطوات ودمج المكونات المختلفة.
4. chromadb : تخزين ضمانات ناقلات البحث القائم على السياق ، والمساعدة في فهم الاستعلام.
5. قاعدة بيانات MySQL : قاعدة البيانات العلائقية حيث توجد البيانات الفعلية.
6. جيل استعلام SQL : يترجم استعلام اللغة الطبيعية المعالجة إلى بيان SQL دقيق.
7. النتائج النهائية : يتم إرجاع نتيجة تنفيذ الاستعلام إلى المستخدم.

✅ التطبيقات

• ذكاء الأعمال: اطرح أسئلة معقدة حول بياناتك وتلقي رؤى قابلة للتنفيذ.
• التجارة الإلكترونية: بيانات الاستعلام والتسعير والمبيعات في اللغة الطبيعية.
• البحث: استخراج الأنماط والاتجاهات من مجموعات البيانات المهيكلة دون خبرة SQL.
• فرق تحليل البيانات: سد الفجوة بين المستخدمين الفنيين وغير التقنيين من خلال إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات.

؟ ابدء

يتضمن هذا المستودع تطبيقًا أوليًا في بيئة دفتر. سيتضمن الانتقال إلى نظام جاهز للإنتاج نشر المكونات إلى بنية تحتية قابلة للتطوير.

؟ عناصر

1. نموذج الذكاء الاصطناعى : جوجل الجوزاء ووجهات الوجه المعانقة ( sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 ) لفهم الاستعلام.
2. قاعدة بيانات المتجهات : chromadb لتخزين واسترجاع التضمينات.
3. قاعدة البيانات العلائقية : MySQL لتخزين البيانات المنظم.
4. التزامن : langchain لسلاسل خطوات مثل تضمين استرجاع ، توليد الاستعلام ، وجلب البيانات.

؟ نتائج التجربة:

• ⛃ لقطة من قاعدة البيانات

• ؟ ‍ الإخراج من استعلام RAW SQL

• ؟ الإخراج من الاستعلام المطري من الذكاء الاصطناعي (LLM)

ملاحظة: استخدم T4 GPU في Google Colab-Notebook لإكمال هذه المهمة.