كان إنشاء مستشار ديني من خلال الذكاء الاصطناعي، خاصةً مستشار يمكنه تقليد إمام مسلم، تحديًا صعبًا بشكلٍ ملحوظ. سيتحمل المطوّر مسؤولية ضلوعه في خداع المستخدم من خلال الأوهام. وغالبًا ما يتخلّى المستخدمون عن المهمة بدلاً من المخاطرة.
نستخدم Gemini للتغلب على هذا التحدي بطريقة ذكية. لقد أنشأنا تطبيق RAG استنادًا إلى مجموعة بيانات تتضمّن 145 ألف سؤال حول الفقه الإسلامي أجاب عنها علماء موثوق بهم. ينفّذ Gemini ثلاثة إجراءات في أجزاء مختلفة من عملية المعالجة:
1) توسيع مجموعة الأسئلة من خلال ترجمة الأسئلة إلى العربية حتى نتمكّن أيضًا من استرداد عمليات إدراج المتجهات باللغة العربية 2) تكثيف سجلّ المحادثة في سؤال مستقل حتى نتمكّن من إبقاء طلباتنا صغيرة 3) تخصيص الردود للمستخدم استنادًا إلى سؤاله والبيانات التي تم استردادها لدينا قيود صارمة للغاية، لذا لا يتم الرد على أي سؤال خارج هذه المجموعة، ويتم الاستشهاد بجميع الإجابات وربطها بالمصدر وصولاً إلى المذهب والباحث، وذلك بفضل Gemini.
من خلال السجلات (Google Cloud Logging)، تبيّن لنا أنّ معظم المستخدمين يطرحون صيغًا مختلفة من الأسئلة الأكثر شيوعًا التي تم الرد عليها من قِبل خبراء عدّة مرات. وهذا مثالي، لأنّ Gemini يمكنه التركيز على جعل هذه البيانات الحالية مناسبة للمحادثات.
مصمَّم بالاستناد إلى
الويب/Chrome
Google Cloud Platform
الفريق
من
deen.ai
من
المملكة المتحدة
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],[],[],[],null,["# IslamChat\n\n[More Apps](/competition/vote) \n\nIslamChat\n=========\n\nGet reliable answers on Islamic jurisprudence \nVote \nVoted!\nWhat it does\n\nBuilding an AI religious counsellor, especially one that can emulate a Muslim Imam, has been a notoriously difficult challenge. The developer will be held spiritually responsible for the user being misled by hallucinations. Most abandon the task rather than take the risk. \n\nWe use Gemini to get around this challenge in a clever way. We have built a RAG app over a dataset of 145k questions on Islamic jurisprudence answered by reputable human scholars. Gemini does three things in different parts of the pipeline: \n\n1) Expands the pool of questions by translating questions into Arabic such that we can also retrieve Arabic-language vector embeddings \n2) Condenses the chat history into a standalone question such that we can keep our prompts small \n3) Tailors the responses to the user based on their question and the data retrieved. We have extremely strict guardrails such that anything outside this dataset is not answered at all, and all answers are cited and linked by source down to the school of thought (madhab) and scholar, thanks to Gemini. \n\nFrom our logs (Google Cloud Logging), we have found that most users ask variations of the most common questions that have been answered by humans already many times. This is ideal, as Gemini can focus on making that existing data conversational! \nBuilt with\n\n- Web/Chrome\n- Google Cloud Platform \nTeam \nBy\n\ndeen.ai \nFrom\n\nUK \n[](/competition/vote)"]]
