Potential — محرك بحث ذكي لمنصة بيانات أبوظبي المفتوحة
طبقة بحث تحادثية مبنية فوق منصة بيانات أبوظبي المفتوحة. اطرح أسئلتك بلغتك الطبيعية، احصل على مجموعات البيانات المناسبة، واستكشفها — دون الحاجة إلى معرفة مصطلحات تقنية.
شاهد المشروع
يوضح هذا العرض التجريبي كيف تتحول سؤالاً بلغة طبيعية إلى مجموعة بيانات مسترجعة ورسم بياني — في دورة محادثة واحدة.
مسار Potential
كيف يعمل
نظام استرجاع معزز بثلاث مراحل مبني على Azure
الاستعلام ← الكلمات المفتاحية
يكتب المستخدم طلبه بلغة طبيعية. يستخرج استدعاء GPT الأول سلسلة بحث قابلة للقراءة آلياً، مع معالجة الاختصارات والغموض والمصطلحات متعددة التخصصات.
الكلمات المفتاحية ← مجموعات البيانات
يُجري Azure AI Search بحثاً نصياً شاملاً في فهرس كتالوج بيانات أبوظبي المفتوحة، ويُعيد أكثر 5 سجلات صلةً مع بياناتها الوصفية.
مجموعات البيانات ← الإجابة
يُلخّص استدعاء GPT الثاني البيانات الوصفية المسترجعة في إجابة مقروءة، مع إبراز معرّفات مجموعات البيانات الجاهزة للتصور أو التنزيل.
ما يستطيع فعله
اكتشاف باللغة الطبيعية
لا حاجة لمعرفة أسماء مجموعات البيانات أو علاماتها الدقيقة. يُرابط النظام الأسئلة الطبيعية بأقرب المجموعات المتاحة في الكتالوج.
فهرسة بدون تخزين محلي
تبقى البيانات على منصة بيانات أبوظبي المفتوحة. يستعلم النظام عنها مباشرةً عبر الواجهة البرمجية العامة — لا يُنسخ شيء أو يُخزَّن محلياً.
تصور داخل المتصفح
بمجرد العثور على مجموعة بيانات، يمكن عرضها كجدول أو رسم بياني شريطي أو خطي مباشرةً في الواجهة دون تصدير إلى أداة أخرى.
استعلامات مدفوعة بالمستندات
ارفع ملف PDF أو صورة. يستخرج Azure Form Recognizer نصّها ويستخدمه سياقاً للبحث — مفيد لوثائق السياسات والتقارير.
سياق متعدد الأدوار
يُحفظ ما يصل إلى ستة أدوار محادثة، مما يتيح تضييق النتائج تدريجياً دون البدء من الصفر.
تصميم قابل للتوسع أولاً بالواجهة البرمجية
البنية ليست مقيدة بأبوظبي. أي منصة بيانات مفتوحة تمتلك واجهة برمجية عامة يمكن فهرستها باستخدام هذا النظام مع الحد الأدنى من إعادة التهيئة.
مكدس التقنيات
الواجهة الأمامية
الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة
طبقة البيانات
الرسوم البيانية
بُني تحت الضغط
تم تصور Potential وتسليمه خلال 48 ساعة في هاكاثون أبوظبي سبارك للذكاء الاصطناعي — مسابقة نُظِّمت بالشراكة مع جهات حكومية. حقّق الفريق المؤلف من أربعة أعضاء المرتبة ضمن أفضل 10 من بين أكثر من 26 فريقاً متنافساً. التحدي: جعل البيانات الحكومية المفتوحة في متناول المستخدمين غير التقنيين فعلياً. كان الرهان أن طبقة ذكاء اصطناعي رفيعة فوق الواجهات البرمجية العامة الموجودة يمكن أن تُلغي منحنى التعلم الحاد في البحث عن البيانات المنظمة.