بناء مساعد قائم على الذكاء الاصطناعي للمجال الإداري والقانوني

الملخص

إن النمو السريع للمعلومات الرقمية قد أدى إلى تحديات كبيرة في إدارة وتنظيم واسترجاع المعرفة، خصوصًا في المجالات القانونية والإدارية. غالبًا ما تفشل أدوات البحث التقليدية المعتمدة على الكلمات المفتاحية في التقاط المعنى السياقي للنصوص المعقدة، مما يؤدي إلى قصور في كفاءة اتخاذ القرار والبحث القانوني. لمعالجة هذه المشكلة، تقدم هذه الدراسة تصميم وتنفيذ مساعد قائم على الذكاء الاصطناعي يدمج قواعد البيانات المُتجهة (Vector Databases) مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لدعم الإداريين والمهنيين القانونيين. يعتمد النظام المقترح على التمثيلات الدلالية (Semantic Embeddings) لتحويل النصوص القانونية والتنظيمية غير المهيكلة إلى متجهات عالية الأبعاد. تم إجراء تقييم تجريبي باستخدام مجموعة بيانات قانونية من الأكاديمية الليبية للاتصالات والمعلوماتية (LATI)، تضم أكثر من 200,000 كلمة من القوانين واللوائح الرسمية. جرى اختبار النظام عبر استعلامات قانونية وتم تقييمه آليًا ومن خلال مراجعة خبراء. أظهرت النتائج أن المساعد استرجع مقاطع دقيقة وذات صلة سياقية، مع تقليل ملحوظ في زمن الاستجابة مقارنة بالبحث اليدوي. وأكد الخبراء القانونيون أن معظم الإجابات كانت دقيقة وذات فائدة عملية، رغم الحاجة إلى مزيد من التحسين لمعالجة الحالات الغامضة أو الدقيقة. يسهم النظام في تعزيز الكفاءة الإدارية والقانونية من خلال تمكين البحث الدلالي بما يتجاوز مطابقة الكلمات المفتاحية، وتوفير رؤى قابلة للتنفيذ لصنّاع القرار. وستركز الأعمال المستقبلية على توسيع قاعدة البيانات القانونية، وتحسين معالجة الاستعلامات، واستكشاف تقنيات فهرسة متقدمة لتعزيز قابلية التوسع والدقة والقدرة على التكيف عبر مجالات مختلفة.