تواجه الأطراف المعنية في الجامعات، وخاصة في الدول النامية، صعوبات كبيرة في الوصول إلى المعلومات بشكل سريع وموثوق. في الوقت الذي تنقص فيه أنظمة الدعم الذكي التقليدية، والتي تعتمد على القواعد، القدرة على التعامل مع الاستفسارات المعقدة، يأتي الحل الجديد ليفتح آفاقاً جديدة لمساعدات الدردشة في المجال الأكاديمي.

نقدم اليوم نظام مساعد دردشة متعدد الوسائط يعتمد على تقنية استرجاع وتعزيز المعلومات (RAG)، حيث يجمع هذا النظام بين نموذج لغوي كبير (Large Language Model) وتقنية استرجاع دلالية لتعزيز الاستجابات بناءً على السياق مع الموارد المعنية بالمؤسسة، مثل دليل الجامعة.

يمكن للنظام الجديد التعامل مع استفسارات نصية وصورية بفضل نموذج الرؤية-اللغة، ويستخدم استنتاجات مضغوطة لتسريع النشر على الأجهزة المحدودة. من خلال واجهة خلفية قابلة للتوسع تم بناؤها باستخدام FastAPI، وواجهة أمامية متجاوبة تم تطويرها باستخدام Next.js، يضمن النظام إمكانية الاستخدام الفوري.

أظهرت تقييماتنا متعددة الوسائط أن النظام يوفر درجات رضا مرتفعة لكل من الاستفسارات النصية والصورية، على الرغم من زيادة وقت الاستجابة للمدخلات البصرية. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت التقييمات الكمية أن نسبة الهلوسة (hallucination) قد انخفضت من 31.7% إلى 6.6% في نظامنا المقترح، مما يؤكد فعالية الاعتماد على الاسترجاع في تعزيز الجودة.

إن دمج هذه التكنولوجيا المتقدمة يمثل خطوة كبيرة نحو تحسين التواصل والموارد المتاحة للطلاب والأكاديميين، مما يساهم في تحقيق بيئة تعليمية أكثر فعالية وابتكاراً.