بحث المعرفة الدلالي

يتيح لك سير العمل هذا، بعنوان “البحث الدلالي”، البحث عن المعلومات ضمن قاعدة المعرفة الخاصة بك من خلال الاستفادة من نماذج اللغة المتقدمة وتقنيات البحث الدلالي. تم تصميمه لمسح جميع النطاقات المجدولة والمستندات وأقسام الأسئلة والأجوبة، وأتمتة استرجاع المعلومات الأكثر صلة استجابةً لاستفسارات المستخدمين.

تفاعل المستخدم ورسالة الترحيب

عندما يفتح المستخدم واجهة الدردشة، يقوم سير العمل بإطلاق رسالة ترحيبية:

• أداة الرسائل تعرض:

  👋 مرحبًا بك في أداة البحث في قاعدة المعرفة الخاصة!
  أنا هنا لمساعدتك في البحث ضمن مستندات قاعدة المعرفة الخاصة بك 📚. سأقوم بمسح جميع النطاقات المجدولة والمستندات الخاصة وأقسام الأسئلة والأجوبة للعثور على المعلومات التي تحتاجها.
  فقط أدخل سؤالك، ولنبدأ في العثور على الإجابات! ✨🔍

تساعد هذه الرسالة الودية في توجيه المستخدمين وتشجيعهم على إدخال استفسارات البحث الخاصة بهم.

معالجة الاستعلام والتوسيع

1. إدخال المستخدم:
   يقوم المستخدم بإرسال استعلام عبر حقل إدخال الدردشة.

2. توسيع الاستعلام:

   • يتم إرسال الاستعلام إلى مكون توسيع الاستعلام.
   • بدعم من نموذج اللغة OpenAI (وتحديدًا gpt-4o-mini)، يقوم هذا المكون بإنشاء حتى ثلاثة استعلامات معاد صياغتها أو متشابهة دلاليًا.
   • الهدف هو زيادة فرص استرجاع جميع المستندات ذات الصلة، حتى عندما تكون صياغة الاستعلام الأولية غامضة أو محدودة.

استرجاع المستندات

• يتم تمرير الاستعلامات الموسعة إلى مسترجع المستندات.
• يبحث هذا المكون في قاعدة المعرفة الخاصة بالمستخدم، بما في ذلك النطاقات المجدولة والمستندات وأقسام الأسئلة والأجوبة.
• يقوم بجلب حتى 10 من أكثر المستندات صلة، مع التركيز على المحتوى الموجود ضمن رؤوس <H1> لتعظيم ملاءمة السياق.

عرض النتائج

• تُعرض المستندات المسترجعة في أداة المستندات، والتي تقوم بتنسيقها وتقديمها بطريقة مناسبة للدردشة.
• يتم عرض النتائج النهائية المجمعة للمستخدم مرة أخرى في واجهة الدردشة.

مخطط سير العمل

flowchart LR
    A[Chat Opened] --> B[Welcome Message]
    B --> C[User Query Input]
    C --> D[Query Expansion\n(OpenAI LLM)]
    D --> E[Document Retriever]
    E --> F[Document Widget]
    F --> G[Chat Output]

الفوائد وحالات الاستخدام

• الأتمتة: يقوم سير العمل بأتمتة البحث الدلالي، مما يوفر الجهد اليدوي ويضمن حصول المستخدمين دائمًا على تجربة ودية وموجهة.
• القابلية للتوسع: من خلال توسيع الاستعلامات والبحث عبر جميع المصادر ذات الصلة، يوفر سير العمل تغطية قوية، مما يجعله مناسبًا لقواعد المعرفة الكبيرة أو المعقدة.
• الدقة: الاستفادة من LLMs في إعادة الصياغة تقلل من خطر فقدان المعلومات بسبب صياغة الاستعلام.
• تجربة المستخدم: يضمن الرد الفوري والتعليمات الواضحة سهولة استخدام الأداة حتى للمستخدمين غير التقنيين.

حالات الاستخدام النموذجية:

• إدارة المعرفة الداخلية لفرق الدعم
• بوابات البحث عن الأسئلة الشائعة والمستندات على مستوى الشركة
• مساعدين آليين لمجموعات البيانات الخاصة أو المملوكة

من خلال دمج البحث الدلالي مع توسيع الاستعلام المدعوم من LLM، يضمن هذا التدفق وصول المستخدمين بكفاءة إلى المعرفة ذات الصلة، مما يعزز الإنتاجية واكتشاف المعلومات.