Reference OS v8 5 دقائق قراءة ٣ يونيو ٢٠٢٦ informational: شرح مشروع GitHub حديث وطريقة تركيبه واستخدامه عملياً للجمهور العربي نظام RAG عربي: دليل تركيب Onyx لتشغيل مساعد ذكاء اصطناعي على بياناتك بعد…
Open Source AI Platform - AI Chat with advanced features that works with every LLM
اختر القسم الذي تحتاجه الآن
الفكرة التي تمنع التسرع
تعتقد أن بناء نظام RAG عربي يتطلب فريقاً وخبرة سحابية؟ الحقيقة أن Onyx يمكن تركيبه بسطر واحد على خادمك الخاص، وتشغيله مع بياناتك العربية في أقل من 10 دقائق.
قبل أن تطبق، اعرف أين تقف بالضبط
لا تعتمد على الانطباع؛ اختر مؤشراً تراجعه
إذا كنت تبحث عن طريقة لبناء مساعد ذكاء اصطناعي يجيب على أسئلتك من مستنداتك العربية (PDF، Word، Excel) دون إرسال بياناتك لخدمات خارجية، فـ Onyx هو الحل. هذا الدليل يشرح لك كيفية تركيبه وتشغيله خطوة بخطوة، مع أمثلة عربية واقعية.
Onyx منصة مفتوحة المصدر (رخصة مفتوحة) تعمل كطبقة تطبيقية لنماذج LLM، تدعم RAG (استرجاع معزز بالتوليد)، بحث الويب، تنفيذ كود، وأكثر من 50 موصلاً لربط مصادر بياناتك. ستركز في هذا الدليل على الجانب العملي: التركيب، التشغيل، وتجنب الأخطاء.
Onyx (سابقاً Danswer) هو منصة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر تتيح لك بناء مساعد خاص ببياناتك. يعمل مع أي نموذج LLM (GPT-4، Claude، Llama، Gemini) ويدعم RAG، بحث الويب، تنفيذ كود، وأكثر. يمكنك تثبيته على خادمك الخاص (self-hosted) والتحكم الكامل ببياناتك.
من يحتاجه: مطورون عرب يريدون بناء نظام RAG لبيانات شركاتهم، باحثون يريدون البحث في مكتبات PDF عربية، أصحاب مشاريع صغيرة يحتاجون مساعد ذكاء اصطناعي خاص دون تكاليف سحابية.
من لا يحتاجه: من يريد حلاً جاهزاً فورياً (يحتاج Onyx إلى تركيب)، من لا يملك خادماً (VPS أو كمبيوتر شخصي)، من يريد دعم فوري بالعربية (الدعم بالإنكليزية حالياً).
الطريقة الرسمية: سطر واحد في terminal.
curl -fsSL https://onyx.app/install_onyx.sh | bashهذا الأمر سينسخ مستودع Onyx، وينشئ ملفات الإعدادات، ويشغل الحاويات. إذا واجهت مشكلة في curl، يمكنك التثبيت يدوياً:
git clone https://GitHub.com/onyx-dot-app/onyx.git
cd onyx
docker compose -f docker_compose/dev.yml up -dانتظر حتى تظهر جميع الحاويات (يمكنك مراقبتها بـ docker ps). بعدها افتح المتصفح على http://localhost:3000.
بعد التثبيت، ستجد ملف .env في المجلد الرئيسي. المتغيرات الأساسية:
OPENAI_API_KEY: مفتاح API من OpenAI (إذا كنت تستخدم GPT)GEN_AI_MODEL_PROVIDER: مزود النموذج (openai, anthropic, azure, etc.)GEN_AI_MODEL_VERSION: إصدار النموذج (مثل gpt-4o)WEB_DOMAIN: نطاق الواجهة (http://localhost:3000 للتطوير)OAUTH_*: إعدادات تسجيل الدخول (اختياري)إذا كنت تستخدم نموذجاً محلياً (مثل Llama عبر Ollama)، فستحتاج إلى ضبط GEN_AI_MODEL_PROVIDER=ollama و OLLAMA_BASE_URL.
بعد تشغيل الحاويات، افتح http://localhost:3000. ستظهر واجهة تسجيل الدخول. يمكنك إنشاء حساب جديد (أول مستخدم يصبح مديراً). بعد تسجيل الدخول، اذهب إلى إعدادات النموذج وأضف مفتاح API الخاص بك. ثم ابدأ بإضافة مستندات (من واجهة الإدارة) أو استخدم الموصلات لربط مصادرك. اختبر النظام بطرح سؤال بالعربية عن أحد المستندات.
مثال 1: ربط PDF عربي – اذهب إلى Connectors → Local File → اختر ملف PDF عربي (مثل تقرير مالي). بعد الفهرسة، اسأل: "ما هو صافي الربح في 2023؟" ستحصل على إجابة مع رقم الصفحة.
مثال 2: ربط قاعدة بيانات SQLite – استخدم موصل SQL. اسأل: "كم عدد العملاء في الرياض؟" Onyx سيترجم السؤال إلى SQL وينفذه.
مقارنة مع ChatGPT: ChatGPT لا يملك بياناتك الخاصة، بينما Onyx يجيب من مستنداتك. جرب سؤالاً مثل: "ما هي شروط القرض في وثيقة البنك؟" – ChatGPT سيعطي إجابة عامة، Onyx سيعطي النص الحرفي من المستند.
نعم، إذا كنت تبحث عن حل RAG مجاني ومفتوح المصدر يدعم العربية. التركيب سهل نسبياً، والمميزات متقدمة. لكنه يتطلب بعض المعرفة بـ Docker وإدارة الخوادم. إذا كنت مبتدئاً، قد تواجه صعوبة في البداية، لكن الدليل يغطي الأخطاء الشائعة.
نعم، Onyx مفتوح المصدر ومجاني للاستخدام. يمكنك تثبيته على خادمك دون أي تكلفة ترخيص.
يدعم كل النماذج المتوافقة مع OpenAI API: GPT-4، GPT-3.5، Claude، Gemini، Llama (عبر Ollama)، وأي نموذج مخصص.
نعم، يدعم اللغة العربية في الفهرسة والبحث والمحادثة. لكن دقة النتائج تعتمد على جودة النموذج LLM المستخدم.
ChatGPT خدمة سحابية لا ترى بياناتك الخاصة. Onyx يثبت على خادمك ويبحث في مستنداتك، مما يحافظ على خصوصية البيانات.
تحتاج إلى معرفة أساسية بـ Docker (تثبيت، تشغيل حاويات). الدليل يشرح الخطوات، لكن قد تحتاج لاستكشاف أخطاء إضافية.
من واجهة الإدارة → Connectors → اختر مصدر (مثل Local File) → ارفع الملف. أو استخدم الموصلات الآلية (Google Drive، إلخ).
إذا ثبتته على خادمك الخاص، فجميع البيانات تبقى لديك. لكن تأكد من تحديث النظام واستخدام HTTPS.
4GB RAM (8GB موصى به)، معالج ثنائي النواة، 10GB مساحة تخزين. إذا كنت تستخدم نموذجاً محلياً، ستحتاج إلى GPU.
خطوات عملية مرتبة من التشخيص إلى النتيجة
لماذا؟ Onyx يعمل كحاويات Docker، لذا يجب تثبيتهما أولاً.
كيف؟ اتبع التعليمات الرسمية على موقع Docker حسب نظام التشغيل (Linux, Windows, Mac).
الناتج: تأكد من تشغيل `docker --version` و `docker compose version` بنجاح.
لماذا؟ الطريقة الرسمية هي الأسهل وتقوم بكل شيء تلقائيًا.
كيف؟ افتح terminal ونفذ: `curl -fsSL https://onyx.app/install_onyx.sh | bash`
الناتج: سيتم إنشاء مجلد onyx وملف .env وبدء تشغيل الحاويات.
لماذا؟ لإضافة مفتاح API وتحديد النموذج المستخدم.
كيف؟ افتح ملف .yx (أو .env) في محرر نصوص، وأضف `OPENAI_API_KEY=sk-...` وغير المتغيرات حسب الحاجة.
الناتج: تأكد من حفظ الملف وإعادة تشغيل الحاويات بـ `docker compose restart`.
لماذا؟ لاختبار النظام وإضافة المستندات.
كيف؟ افتح المتصفح على `http://localhost:3000`، أنشئ حسابًا، ثم اذهب إلى الإعدادات لإضافة مفتاح API.
الناتج: تظهر واجهة المحادثة العربية.
لماذا؟ للتأكد من عمل RAG بالعربية.
كيف؟ من Connectors → Local File، ارفع ملف PDF عربي، ثم اسأل سؤالاً متعلقًا بالمستند.
الناتج: إجابة دقيقة مع ذكر المصدر.
حوّل القراءة إلى تنفيذ سريع
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx GEN_AI_MODEL_PROVIDER=openai GEN_AI_MODEL_VERSION=gpt-4o WEB_DOMAIN=http://localhost:3000
git clone https://github.com/onyx-dot-app/onyx.git cd onyx docker compose -f docker_compose/dev.yml up -d
اعرف أين يتعثر الناس وكيف تتجنب ذلك
ماذا تفعل حسب حالتك؟
إذا: إذا كنت تريد حلاً جاهزًا فوريًا
إذن: إذن Onyx ليس مناسبًا لك؛ جرب ChatGPT أو مساعد سحابي آخر.
إذا: إذا كان لديك خادم (VPS) وترغب في التحكم الكامل ببياناتك
إذن: إذن اتبع دليل التثبيت خطوة بخطوة.
إذا: إذا واجهت خطأ في التثبيت
إذن: إذن راجع جدول الأخطاء الشائعة أعلاه أو ابحث في GitHub Issues.
جدول صغير يمنع التسويف
نقاط مختصرة ترجع لها لاحقاً
1. Onyx (سابقاً Danswer) منصة RAG مفتوحة المصدر.
2. يدعم أكثر من 50 موصلاً لربط مصادر البيانات.
3. يمكن تثبيته بسطر واحد: `curl -fsSL https://onyx.app/install_onyx.sh | bash`
4. يتطلب Docker و Docker Compose و 4GB RAM على الأقل.
5. يدعم اللغة العربية في الفهرسة والبحث والمحادثة.
6. يعمل مع أي نموذج LLM متوافق مع OpenAI API (GPT-4, Claude, Llama, Gemini).
7. جميع البيانات تبقى على خادمك الخاص (self-hosted).
8. الدعم الفني بالإنكليزية حالياً.
إجابات مباشرة على ما يبحث عنه الزائر
تعريفات مختصرة تمنع الالتباس
Retrieval-Augmented Generation: تقنية تجمع بين استرجاع المعلومات من قاعدة بيانات وتوليد الإجابات باستخدام نموذج LLM.
Large Language Model: نموذج لغوي كبير مثل GPT-4 أو Llama.
استضافة ذاتية: تثبيت البرنامج على خادمك الخاص بدلاً من استخدام خدمة سحابية.
أداة في Onyx لربط مصادر بيانات مثل Google Drive أو SharePoint.
استخدمها كمسارات متابعة داخل نفس الموضوع
تحول القارئ: من معتقد أن بناء نظام RAG عربي صعب ومعقد، إلى قادر على تركيب Onyx وتشغيله بنفسه في أقل من 30 دقيقة
القيمة الحقيقية تظهر عند العودة والتطبيق
لا تتعامل معه كمقال يُقرأ مرة واحدة. استخدمه كلوحة تشغيل: ارجع للتشخيص عند ظهور المشكلة، وللقوالب عند التطبيق، ولمؤشرات القياس عند المراجعة.
Onyx يقدم حلاً عملياً وقوياً لبناء نظام RAG عربي على بياناتك الخاصة. التركيب بسيط (سطر واحد)، والمميزات متقدمة (RAG وكيل، 50+ موصل، دعم كل LLM). ابدأ اليوم بتحميل Docker وتشغيل الأمر، وستحصل على مساعد ذكاء اصطناعي خاص بمستنداتك. إذا واجهت أي مشكلة، راجع جدول الأخطاء الشائعة أعلاه. شاركنا تجربتك في التعليقات!
حتى يبقى المرجع صالحاً مع الوقت
FAQ
استمر في القراءة
