أنظمة LLM لمعالجة المستندات
تمر ملفات PDF الممسوحة بتحويل الصفحات ثم OCR بالرؤية ثم الاستخراج مع ذكر المصدر، ثم تصل إلى مراجع. Workers بلغة Python على queue، وعقود محددة الأنواع، وتقييم مقابل إجابات مرجعية.
أنا أبانوب. أبني برمجيات تعمل في بيئة الإنتاج منذ 7 سنوات. اليوم أبني أنظمة LLM بلغة Python، ومعها واجهات Node.js البرمجية وواجهات React والبنية السحابية التي توصلها إلى المستخدمين.
{ "name": "Abanoub Essam", "role": "Full-Stack AI Engineer", "based_in": "Ismailia, Egypt", "experience_years": 7, "languages": ["Arabic", "English"], "focus": ["LLM pipelines", "APIs", "system design"] }
أكتب كودًا يعمل في الإنتاج منذ مارس 2019.
توقيت القاهرة. أعمل عن بُعد، وأتقاطع مع توقيت أوروبا والخليج.
مستودع عام على GitHub.
أبني خدمات Python تحوّل المستندات الممسوحة والأسئلة المفتوحة إلى إجابات منظمة يمكن التحقق منها.
OCR بنماذج الرؤية على ملفات PDF الممسوحة، ثم تصنيف المستند واستخراج حقوله إلى schemas محددة الأنواع.
كل إجابة مرتبطة بالصفحة التي جاءت منها، فيتحقق المراجع منها بنقرة واحدة.
تُقارن مخرجات النموذج بإجابات مرجعية معدّة يدويًا قبل كل إصدار.
Workers غير متزامنة على Pub/Sub، ومهام idempotent، وسجلات منظمة، ونشر بـ Docker على Google Cloud. لا يُرسل شيء قبل موافقة شخص.
مقسّمة حسب الطبقة. كل عنصر هنا استُخدم في بيئة الإنتاج.
موصوفة بالمشكلة والتقنيات. تفاصيل العملاء تبقى خاصة.
تمر ملفات PDF الممسوحة بتحويل الصفحات ثم OCR بالرؤية ثم الاستخراج مع ذكر المصدر، ثم تصل إلى مراجع. Workers بلغة Python على queue، وعقود محددة الأنواع، وتقييم مقابل إجابات مرجعية.
واجهات Chat API بين المنتج والنموذج، مع سجل المحادثة والمصادقة وحدود الاستخدام.
بحث لدى الموردين وحجز وموافقات ودفع، مع إعادة محاولة آمنة.
لوحات إدارة بصلاحيات، وبوابات عملاء، والواجهات البرمجية خلف تطبيقات Flutter، ومنها أدوات مراجعة المحتوى.
أنظمة LLM بلغة Python على Vertex AI، وخدمات NestJS، وبنية سحابية تُدار بـ Terraform.
واجهات NestJS، وبوابات React، وخدمة محادثة بـ FastAPI مع فريق تعلّم الآلة.
واجهات React و Next.js فوق واجهات Node.js التي بنيتها، وتدريب المتدربين.
أول خدمات Node.js في الإنتاج. بكالوريوس علوم الحاسب، 2017.
مشاريع بنطاق محدد أو تعاقد شهري، بالعربية أو الإنجليزية.
استخراج بيانات المستندات أو OCR أو التصنيف أو المحادثة داخل منتجك، مع تقييم يثبت أنها تعمل.
مناسب لـ: ملفات PDF، الدعم، الأدوات الداخليةواجهات REST و GraphQL، وqueues، وcaching تتحمل الضغط.
مناسب لـ: منتج جديد، API بطيءمن قاعدة البيانات إلى Next.js و Flutter: مهندس واحد يملك الميزة كاملة.
مناسب لـ: MVP، لوحات تحكممراجعة المعمارية، وثقافة مراجعة الكود، وCI/CD، والمساعدة في التوظيف.
مناسب لـ: فرق من 2 إلى 10 مهندسينأرسل نبذة قصيرة عن المشروع والمدة والميزانية. بالعربية أو الإنجليزية.