التعليم · معالجة اللغة العربية · 2025
ChatUB
مساعد أكاديمي عربي يعمل محليًا
مساعد أكاديمي يجيب طلاب جامعة بيشة بالعربية، والمعالجة كلها على جهاز محلي.
- الدور
- قائد المشروع
- الحالة
- مشروع تخرج
- السنة
- 2025
- الكود
- github.com/Abdulel3h/ChatUB
في سطور
01المشكلة
أنظمة الجامعة موزعة بين مستندات وجهات، وقد تختلف الإجابة باختلاف من تسأله.
02ما بُني
تطبيق Flask يطابق السؤال دلاليًا مع أقرب سؤال شائع، ثم يصوغ نموذج محلي عبر Ollama الإجابة.
03دوري
قدت فريق التخرج من الفكرة إلى نموذج يعمل، وقررت إبقاء الاسترجاع والتوليد على الجهاز.
04النتيجة
نموذج أولي عامل بكود منشور. لم يُطلق للطلاب، ولا أدّعي نسبة دقة.
كيف يعمل
01المدخل
سؤال بالعربية
02المعالجة
تنقية النص (NLTK)
03الذكاء
مطابقة دلالية مع الأسئلة الشائعة
04المخرج
إجابة محلية عبر Ollama
قرارات شكّلته
محليًا لا سحابيًا
يعمل الاسترجاع والتوليد على الجهاز نفسه، فلا يغادر محتوى الجامعة ولا أسئلة الطلاب. كانت الخصوصية وثقة المؤسسة أهم من سهولة النموذج المستضاف.
الاستناد إلى أسئلة شائعة منتقاة
تنطلق الإجابة من أقرب سؤال وجواب منتقى بدل المعرفة العامة للنموذج. وإذا لم يوجد مدخل قريب بما يكفي فقد يجيب النموذج دون توجيه، وهو قيد يوثّقه المستودع بوضوح.
بصراحة
ما لا أدّعيه
لا يُدّعى تشغيل فعلي ولا قياس للدقة.
حدوده الآن
- الاستناد غير مضمون: إذا لم يتجاوز أي مدخل حدّ التشابه يستمر التوليد دون سياق مرجعي.
- لا يوجد تقييم آلي لدقة الإجابات أو لاختلاق المعلومات.
- المصادر الرسمية التي بُنيت منها الأسئلة الشائعة غير موثّقة في المستودع بعد.
- ملفات النماذج المرفوعة تجعل المستودع كبير الحجم.
لو استمر
- بناء مجموعة اختبار عربية وقياس دقة الإجابات قبل أي إطلاق
- الاعتذار أو التحويل عند غياب مدخل قريب بدل الإجابة دون توجيه
- توثيق المصدر الرسمي لكل سؤال وجواب
- تجربة محدودة مع مجموعة من الطلاب والمرشدين الأكاديميين
ما يمكنك التحقق منه
مشروع تخرج في جامعة بيشة — نموذج أولي عامل، ولم يُطلَق للطلاب.
التقنيات
Python · Flask · Sentence Transformers · PyTorch · NLTK · Ollama
«يبدأ الابتكار الحقيقي حين تحترم التقنية السياق والخصوصية واحتياجات الناس الفعلية.»
السجل الكاملالسياق والقيود والملاحظات الهندسية كما هي.
السياق
مشروع تخرج في تخصص نظم المعلومات بجامعة بيشة، قاد فيه عبدالإله الفريق من الفكرة الأولى حتى نموذج أولي عامل.
المشكلة
يبحث الطلاب عن أنظمة أكاديمية مثل الاعتذار عن المقررات ومواعيد التسجيل، وهي موزعة بين مستندات وجهات مختلفة، وقد تختلف الإجابة باختلاف من يُسأل. والمساعد العام لا يعرف أنظمة جامعة بعينها، كما أن إرسال أسئلة الطلاب إلى نموذج مستضاف يعني خروجها من الجامعة.
ما بُني
تطبيق ويب مبني بـ Flask يطابق سؤال الطالب مع أقرب مدخل في الأسئلة الشائعة باستخدام تمثيلات دلالية متعددة اللغات، ثم يمرّر هذا المدخل إلى نموذج يعمل محليًا عبر Ollama ليصوغ إجابة عربية موجزة.
النتيجة
نموذج أولي عامل: واجهة محادثة، وواجهة برمجية للأسئلة، ومعالجة مسبقة للعربية، ومطابقة دلالية تغذي نموذجًا محليًا — ويمكن قراءته وتشغيله من المستودع العام. لم يُطلَق للطلاب، ولا تُدّعى أي نسبة لدقة الإجابات.
القيود
- أسئلة وإجابات بالعربية أولًا
- بقاء محتوى الجامعة والمعالجة على جهاز محلي
- أسئلة شائعة منتقاة لا كامل اللوائح
- إطار زمني وفريق مشروع تخرج
المسؤوليات
- حدّد نطاق المنتج والمشكلة التي يعالجها
- قاد فريق التخرج من الفكرة إلى نموذج أولي عامل
- اتخذ قرار إبقاء الاسترجاع والتوليد على الجهاز المحلي
- صمّم سلوك المساعد وطريقة تنظيم المعرفة في الأسئلة الشائعة
ملاحظات هندسية
- تُحمَّل أزواج الأسئلة والأجوبة من ملفات JSON داخل المستودع
- يُعالَج النص العربي مسبقًا وتُحذف كلمات الوقف العربية عبر NLTK
- تختار تمثيلات Sentence Transformers متعددة اللغات أقرب مدخل
- يولّد نموذج Ollama المعرَّف في Modelfile الإجابة محليًا
- يُحتفظ بآخر سؤال وجواب سياقًا خفيفًا للمتابعة