ChatPDF — مساعد PDF مدعوم بالذكاء الاصطناعي
مطوّر واجهة خلفية · مشروع التخرّج
المشكلة
الطالب الذي أمامه ملف PDF من 140 صفحة لا يملك وسيلة ليسأله سؤالاً؛ القراءة هي الواجهة الوحيدة. هدف المشروع أن يجعل المستند قابلاً للسؤال — محادثةً وتلخيصاً واختباراً — وأن يفعل ذلك للصفحات الممسوحة والمكتوبة بخط اليد أيضاً، لا للنص الرقمي النظيف وحده.
القيود
- لا ميزانية لاستدلال مُستضاف، فكان على كل نموذج أن يعمل على العتاد المتاح للفريق.
- يجب أن تكون الإجابات قابلة للإسناد إلى المستند المصدر لا مُختلَقة، وهذا يستبعد نموذج لغة مجرداً.
- ستة أشخاص، وفصل دراسي واحد، ومناقشة أكاديمية في نهايته.
قرارات جوهرية
التوليد المعزَّز بالاسترجاع بدلاً من الضبط الدقيق وحده
النموذج المضبوط يعرف ما دُرِّب عليه، ولا يستطيع الإجابة عن ملف رفعه المستخدم قبل خمس دقائق. الاسترجاع يضع المستند نفسه أمام النموذج لحظة السؤال، وهو أيضاً ما يجعل الإجابة قابلة للمقارنة بمصدرها.
QLoRA على نموذج بسبعة مليارات معامل بدلاً من الضبط الدقيق الكامل
التكميم بأربع بتات ومحوّلات منخفضة الرتبة جعلا التدريب في متناول بطاقات الرسوميات المتاحة فعلاً. قورنت ثماني تهيئات، وسجّل Mistral-7B أعلى النتائج.
شبكة التفافية صغيرة مدرَّبة من الصفر بدلاً من VGG19 وResNet50 وXception وEfficientNetV2
دُرِّبت سبع عشرة بنية وقيست لأجل التعرّف على خط اليد. أدّت الشبكات الكبيرة المدرَّبة مسبقاً أسوأ من شبكة التفافية بثلاث طبقات مبنية للغرض — بلغ Xception دقة تدريب 0.34 بينما بلغ النموذج الصغير 0.88 على الاختبار.
تطبيق PDF مدعوم بالذكاء الاصطناعي يعيد تعريف إدارة المستندات، بُني مشروعَ تخرّجنا في الجامعة العربية الدولية (فريق من ستة).
الميزات: محاورة ملف PDF باستخدام نماذج اللغة الكبيرة والتوليد المعزَّز بالاسترجاع؛ وتلخيص المستندات المطوّلة؛ وقراءة ضوئية للصور المكتوبة بخطّ اليد؛ وتوليد اختبارات تفاعلية من محتوى الملف (بإطار MQAG)؛ وتفريغ المحاضرات الصوتية إلى نص باستخدام Whisper؛ وتحرير ملفات PDF ودمجها وتقسيمها وتحويل صيغها؛ وملفات المستخدمين ولوحة تحكّم إدارية.
بنيت البنية الخلفية لتطبيق الهاتف وللوحة الإدارة معاً.
النتيجة
- عثر الاسترجاع على المقطع المصدر الصحيح ضمن أول ثلاث نتائج في 96 سؤالاً من 100
- بلغ أفضل ضبط دقيق (Mistral-7B) درجة 0.95 في BERTScore F1 و0.64 في BLEU عبر ثماني تهيئات مقارَنة
- بلغ نموذج التعرّف على خط اليد دقة 0.88 على الاختبار، واختير بعد تدريب سبع عشرة بنية
- نوقش في الجامعة العربية الدولية في شباط 2024
التقنيات
مشروع جامعي أُنجز خلال دراسة البكالوريوس في الجامعة العربية الدولية.
تريد نظاماً مشابهاً لعملك؟
لنتحدث