وحدات الذكاء الاصطناعي في البيطار

محرك AI ثنائي اللغة وجاهز للإنتاج لذكاء التجارة الإلكترونية

محرك AlBetar AI هو بنية جاهزة للإنتاج تعتمد على التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)، وقد بُنيت لتوفير ذكاء تجارة إلكترونية باللغتين العربية والإنجليزية.

يشغّل المحرك البحث الحواري عن المنتجات وتقديم التوصيات من خلال مسار متعدد الطبقات يشمل: التحليل الهجين لنية المستخدم، وتوليد التضمينات عبر خدمات مصغرة مستضافة ذاتيًا، والاسترجاع الدلالي باستخدام PostgreSQL وpgvector، وترتيب النتائج وفق مواصفات مكونات الحاسوب مثل CPU وVGA وRAM ووحدات التخزين.

الإمكانات الأساسية

• بحث حواري عن المنتجات يدعم العربية والإنجليزية
• فهم هجين للاستعلامات يجمع بين محرك الكلمات المفتاحية للسرعة وتوجيه LLM للنوايا المعقدة
• تحليل آلي لمشاعر مراجعات العملاء إلى إيجابية أو محايدة أو سلبية مع درجة ثقة
• رؤى أعمال وصياغة توصيات بواسطة AI اعتمادًا على بيانات فعلية لمؤشرات الأداء والإيرادات
• أسئلة وأجوبة حوارية عن الأعمال باللهجة المصرية مع تنفيذ آمن لاستعلامات القراءة فقط
• توقّع الإيرادات لمدة 14 يومًا مع اكتشاف الارتفاعات والانخفاضات غير المعتادة
• طبقة تخزين مؤقت للتضمينات خفّضت تكلفة واجهات LLM بنحو 60 إلى 70 بالمئة
• تحليلات للاستعلامات وتتبع للجلسات بهدف التحسين المستمر للنموذج وتجربة المستخدم

التقنيات المستخدمة

• Next.js API Routes
• TypeScript
• موفرو LLM: Gemini 2.0 Flash وGPT-4o Mini وGrok-4
• OpenAI GPT-4 Turbo
• OpenRouter
• تضمينات OpenAI ‏(text-embedding-3-small وtext-embedding-3-large)
• Xenova multilingual-e5-base لتضمينات مستضافة ذاتيًا
• PostgreSQL + pgvector
• Upstash Redis
• خدمات مصغرة باستخدام Express.js
• Docker
• Google Cloud Build
• Recharts

نتيجة المشروع

غيّرت المنصة طريقة اكتشاف المنتجات واتخاذ القرارات الإدارية من خلال جمع الاسترجاع الدلالي، وواجهات اللغة الطبيعية ثنائية اللغة، والذكاء التشغيلي في نظام واحد. وأصبح بإمكان المشرفين طرح أسئلة الأعمال بالعربية، والحصول على رؤى وتوقعات مبنية على البيانات، واتخاذ إجراءات أسرع بالاستناد إلى توصيات واضحة يدعمها AI وترتبط مباشرة ببيانات المتجر الفعلية.