كان في مشروع Open Source أنا اتكلمت عنه من فترة على قناة اليوتيوب وهو الباحث القرآني:

 المشروع هو تطبيق بسيط لأساسيات AI engineering:

ال  RAG و ال Text embeddings

 في المشروع أنا خدت المصحف كله وعملت له embeddings٫ .نفس الكلام عملته مع أنواع تفاسير مختلفة.
 وبالتالي أي request بيتسأل وبيتبعت للـ LLM، الـ LLM بيبعت request للـ database يسحب منها كل المعلومات اللي هو محتاجها قبل ما يجاوب الإجابة.

 الموضوع كمان لطيف لأنك أنت بتشوف vector search بيحصل إزاي.

ال Prompt Engineering

 هتلاقيني كاتب Sytem prompt، يبدو إن هو بسيط ولكن هو بيوريلك قد إيه ال System Prompts مهمة جداً وقد إيه ليها تأثير فعلاً على السيطرة على السلوك الـ LLM٫ كمثال:

 هتلاقيني هنا بكل بساطة بقول له بأمثلة إزاي يرد، وبدي له القواعد اللي يمشي عليها علشان ما يبتديش يخترع حاجات من دماغه زي ما بيحصل في التعامل مع أي LLM في أي chat عادي.

 وطبعا أنت بتوجهه إن هو كل حاجة يستخدم التولز اللي عنده علشان يروح يدور في الداتابيز الـ RAG.

ال Tool Calling و ال Orchestration

 طبعا في أكتر من تول مستخدمة في المشروع.

واحدة من أقوى التولز المستخدمة طبعًا هي البحث بالمعنى. وده بيوريك قد إيه البحث ال embeddings قوي جدًا.

 طبعًا في تولز تانية مستخدمة كتير زي البحث بالكلمة نفسها أو استخراج. آيات أو استخراج تفاسير لآية معينة إلى. ولكن ده يعتبر بحث بسيط. ولكن ده بيكون مفيد جدًا لأن الـ LLM بيكون قادر إن هو يعلق على هذا الكلام ويربط ما بين التفسير وما بين الآية نفسها.

 تنويه

هذا المشروع بسيط جدًا وفي بدايته وللتعلم. ولكنه مبدئيًا هو يعتبر في حالة محترمة جدًا.

لينك المشروع
https://github.com/Kings-Of-The-Web/quran-researcher/tree/main