هندسة المعرفة

بنية GraphRAG مزدوجة: ذاكرة دلالية وشبكة معرفية تتكاملان لتخدما الأمانة قبل الذكاء.

الذاكرة الدلالية

النصوص مقسّمة مقاطع محفوظة ببصمات دلالية متعددة اللغات إلى جانب فهرسة لفظية للمصطلح. والبحث هجين: يجمع نتائج المعنى ونتائج اللفظ بدمجٍ رُتبي، فيلتقط السؤالَ العامي والمصطلحَ الحوزوي معاً.

الشبكة المعرفية (الغراف)

من النصوص تُستخرج كياناتٌ — مفاهيم وأعلام ومسائل وأدلة ونصوص — وعلاقاتٌ بينها: يستند إلى، نقد، شرح، تتلمذ على، حكمُه، يستدل بنص. وكل علاقة تحمل شاهداً حرفياً قصيراً من النص نفسه مع رقم صفحته — فالشبكة كلها قابلة للتدقيق البشري، خيطاً خيطاً.

مبدأ: الفارغ مشروع

المستخرِج محظورٌ عليه الاستنتاج من خارج النص؛ فالمقطع الذي لا علاقة صريحة فيه يبقى بلا علاقات. الدقة مقدَّمة على الامتلاء.

مراجعة بشرية

المفاهيم الجديدة تدخل الشبكة موسومةً قيد المراجعة حتى يعتمدها إشرافٌ علمي، ودمجُ المترادفات يمرّ بترشيحٍ آليٍّ ثم مصادقةٍ بشرية.

لماذا الازدواج؟

الذاكرة الدلالية تجيب: ماذا قال في كذا؟ والشبكة تجيب: ما علاقة كذا بكذا، ومن قال ماذا عن ماذا؟ — معاً يغطيان السؤال المباشر، والسؤال العلائقي، والخريطة الكلية للموضوع.

مصادر موثّقة
معالجة وتوسيم
ذاكرة دلالية + شبكة معرفية
طبقة الجواب الأمين

← عربيٌّ وفارسيٌّ بقلب واحد: كيف تلتقي اللغتان في الشبكة؟

للمتعمّقين: تفاصيل البنية

ما سبق مبسَّطٌ عمداً. وهنا — لمن أراد — تُذكر الأسماءُ والمراحلُ كما هي في البنية الفعليّة، في طبقةٍ قابلةٍ للطيّ.

مراحل تضمين الكتب — الذاكرة الدلاليّة٦ مراحل

من الكتاب إلى متجهٍ قابلٍ للبحث: ستّ مراحل، يُحفظ فيها المصدرُ والصفحةُ في كلّ خطوة.

  1. الإدخال والتقطيع

    تُقسَّم الكتب مقاطعَ، ولكلّ مقطعٍ بياناتٌ وصفيّةٌ دقيقة: عنوان الكتاب، المؤلّف، طبقة الحجّيّة، الجزء، رقم الصفحة، والتصنيف.

  2. بصمة دلاليّة كثيفة

    يُحوَّل كلُّ مقطعٍ إلى متجهٍ كثيفٍ يحمل المعنى عابراً للّغات.

    Cohere embed-multilingual-v3.01024-dim
  3. فهرسة لفظيّة متناثرة

    إلى جانب المعنى، متجهاتٌ لفظيّةٌ متناثرة (نمط BM25) عبر معالجٍ عربيٍّ مخصّص — لمطابقة المصطلح الحوزويّ حرفيّاً.

    BM25-style sparseArabic analyzer
  4. بحثٌ هجين في QDrant

    قاعدة متجهاتٍ بمجموعاتٍ متخصّصة — الفتاوى، الفكر الموسّع، الفقه المعمّق، الخطابات — ويُدمج الذراعان (المعنى واللفظ) بدمجٍ رُتبيّ.

    QDrantRRF · Reciprocal Rank Fusion
  5. إعادة ترتيب دلاليّة

    يرفع النموذجُ الأدقَّ صلةً بالسؤال إلى الصدارة.

    Cohere rerank-multilingual-v3.0
  6. تخزينٌ مؤقّت وبوّابة جودة

    تخزينٌ مؤقّتٌ للاستعلامات المتكرّرة، وبوّابةُ جودةٍ بعتباتِ صلةٍ مُعايَرة تمنع تقديمَ نتيجةٍ ضعيفةٍ كأنّها جواب.

    Redis cachequality gate
  • مصدرٌ وصفحةٌ لكلّ مقطع.
  • مطابقةٌ معنويّةٌ ولفظيّةٌ معاً.
  • إعادة ترتيبٍ ترفع الأدقَّ صلة.
  • عتباتُ صلةٍ تمنع تقديمَ نتيجةٍ ضعيفة.
استخراج الكيانات وربط المفاهيم — الشبكة المعرفيّة٧ خطوات

من النصّ إلى شبكةٍ من الكيانات والعلاقات، كلُّها مُسنَدةٌ وقابلةٌ للمراجعة البشريّة.

مفهوم عَلَم نصّ دليل مسألة
شرحٌ وتفسير استنادٌ واستدلال نقدٌ ومعارضة بنيةٌ ومقابلة

عقدٌ بأنواعها وعلاقاتٌ مصنَّفةٌ ملوّنة — كلُّ خيطٍ مُسنَدٌ بشاهدٍ حرفيٍّ ورقم صفحة.

  1. استخراج الكيانات والعلاقات

    نموذجٌ لغويٌّ يستخرج المفاهيمَ والأعلامَ والمسائلَ والأدلّةَ والنصوصَ، وعلاقاتٍ مُصنَّفةً بينها، مع شاهدٍ حرفيٍّ قصيرٍ ورقم صفحةٍ لكلّ علاقة.

    Neo4jLLM extractor
  2. شبكة علاقاتٍ غنيّة

    عشراتُ أنواع العلاقات المصنَّفة تربط الكياناتِ بعضَها ببعض — معروضةٌ أدناه.

    Typed Relations
  3. حظر الاستنتاج

    المستخرِج ممنوعٌ من الاستنباط خارج النص؛ والمقطع بلا علاقةٍ صريحةٍ يبقى بلا علاقات. الدقّة قبل الامتلاء.

  4. معجمٌ مرجعيٌّ موحّد

    أعلامٌ ومفاهيمُ بمرادفاتها، أُثري آليّاً من مصادرَ موسوعيّة، وكلّ الأسماء تمرّ بدالّة تطبيعٍ عربيٍّ/فارسيٍّ موحّدة (توحيد الهمزات والياء والكاف، إزالة التشكيل…).

    CanonicalEntryArabic/Persian normalization
  5. محاذاة الكيانات على طبقتين

    حتميّةٌ أولاً: مطابقةٌ بالاسم المطبّع وبالمرادفات، ومطابقةٌ ضبابيّةٌ بمقياس Sørensen-Dice عبر APOC. ثم حُكمٌ بنموذجٍ لغويٍّ على المرشّحات الملتبسة بإخراجٍ منظَّم (قرار + درجة ثقة + سبب) — متحفّظٌ: عند الشكّ لا يدمج. والمفاهيم الجديدة تدخل موسومةً «قيد المراجعة».

    Sørensen-DiceAPOCGroq qwen3 · LLM Judge
  6. اكتشاف البنية

    خوارزمياتٌ على الغراف تكشف المجتمعاتِ المعرفيّة، وترتّب الأهمّيّة، وتقيس الوساطة — لتقديم خرائط مفاهيمَ ومجموعاتٍ مترابطة.

    Neo4j GDSLeidenPageRankBetweenness
  7. استرجاعٌ مركّبٌ وقت السؤال

    أربعُ أدوات يُنتقى المناسبُ منها حسب نوع السؤال: المتجهيّ (هجين + إعادة ترتيب)، والجرافيّ (يولّد استعلام Cypher ثم يصوغ العلاقة مقروءةً بمصدرها)، والمجتمعات، والفتوى.

    vectorgraph · Cyphercommunitiesfatwa

من العلاقات المصنَّفة

أكّد يستند إلى يعارض يتفرّع عن يقابل يستدلّ بنص شرح نقد يوظّف سنّة يُنزِّل على الواقع طبّق فسّر تتلمذ على يجيب على

الإجابات استرشادية ولا تُغني عن مكتب الاستفتاء الشرعي.