نظام RAG عربي: دليل تركيب Onyx لتشغيل مساعد ذكاء اصطناعي على بياناتك
Open Source AI Platform - AI Chat with advanced features that works with every LLM
خريطة الصفحة
اختر القسم الذي تحتاجه الآن
- ما هو Onyx؟
- من يحتاج Onyx؟ (ومن لا يحتاجه)
- المميزات الرئيسية
- المتطلبات الأساسية
- تركيب Onyx خطوة بخطوة
- شرح ملف .env والمتغيرات الأساسية
- تشغيل Onyx واختبار النظام
- أخطاء شائعة وحلولها
- استخدامات عملية: ربط مستندات عربية
- هل يستحق Onyx التجربة؟
- بدائل Onyx
- أسئلة شائعة (FAQ)
قبل أن تطبق
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.
أسئلة التشخيص السريع
قبل أن تطبق، اعرف أين تقف بالضبط
- هل لديك خادم (VPS أو كمبيوتر شخصي) بذاكرة 4GB على الأقل؟
- هل Docker و Docker Compose مثبتان على جهازك؟
- هل لديك مفتاح API صالح لأحد نماذج LLM (مثل OpenAI)؟
- هل تريد الاحتفاظ ببياناتك محليًا (self-hosted)؟
- هل تحتاج إلى دعم اللغة العربية في الفهرسة والبحث؟
- هل أنت على استعداد لاستكشاف أخطاء Docker بنفسك؟
- هل تفضل حلاً جاهزًا فوريًا أم تتحمل عناء التثبيت؟
نظام التشغيل: Input → Process → Output
لوحة قياس النجاح
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.
ما هو Onyx؟
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 يحتاج Onyx؟ (ومن لا يحتاجه)
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).
المميزات الرئيسية
- RAG وكيل (Agentic RAG): بحث هجين + وكلاء ذكاء اصطناعي لتحسين النتائج
- دعم كل نماذج LLM: GPT-4، Claude، Llama، Gemini، وأي نموذج متوافق مع OpenAI API
- 50+ موصلاً: Google Drive، Confluence، Slack، SharePoint، وقواعد بيانات
- تنفيذ كود في صندوق حماية (Sandbox): تحليل بيانات، رسم بياني، تعديل ملفات
- بحث ويب مدمج: يجيب من الإنترنت عند الحاجة
- واجهة محادثة عربية: تدعم اللغة العربية في الكتابة والقراءة
المتطلبات الأساسية
- Docker و Docker Compose (مثبتان على جهازك)
- خادم (VPS أو كمبيوتر شخصي) بذاكرة عشوائية 4GB على الأقل (8GB موصى به)
- مساحة تخزين 10GB للمشروع والمستندات
- مفتاح API لأحد نماذج LLM (مثلاً OpenAI API key، أو نموذج محلي مثل Llama عبر Ollama)
- اتصال بالإنترنت أثناء التثبيت (لتنزيل الصور)
تركيب Onyx خطوة بخطوة
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.
شرح ملف .env والمتغيرات الأساسية
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.
تشغيل Onyx واختبار النظام
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.
أخطاء شائعة وحلولها
استخدامات عملية: ربط مستندات عربية
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.
هل يستحق Onyx التجربة؟
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.
بدائل Onyx
أسئلة شائعة (FAQ)
هل Onyx مجاني؟
نعم، Onyx مفتوح المصدر ومجاني للاستخدام. يمكنك تثبيته على خادمك دون أي تكلفة ترخيص.
ما هي نماذج LLM التي يدعمها Onyx؟
يدعم كل النماذج المتوافقة مع OpenAI API: GPT-4، GPT-3.5، Claude، Gemini، Llama (عبر Ollama)، وأي نموذج مخصص.
هل يمكن استخدام Onyx مع بيانات عربية؟
نعم، يدعم اللغة العربية في الفهرسة والبحث والمحادثة. لكن دقة النتائج تعتمد على جودة النموذج LLM المستخدم.
ما الفرق بين Onyx وChatGPT؟
ChatGPT خدمة سحابية لا ترى بياناتك الخاصة. Onyx يثبت على خادمك ويبحث في مستنداتك، مما يحافظ على خصوصية البيانات.
هل أحتاج إلى خبرة في Docker لتركيب Onyx؟
تحتاج إلى معرفة أساسية بـ Docker (تثبيت، تشغيل حاويات). الدليل يشرح الخطوات، لكن قد تحتاج لاستكشاف أخطاء إضافية.
كيف أضيف مستندات جديدة إلى Onyx؟
من واجهة الإدارة → Connectors → اختر مصدر (مثل Local File) → ارفع الملف. أو استخدم الموصلات الآلية (Google Drive، إلخ).
هل Onyx آمن للبيانات الحساسة؟
إذا ثبتته على خادمك الخاص، فجميع البيانات تبقى لديك. لكن تأكد من تحديث النظام واستخدام HTTPS.
ما هي متطلبات الأجهزة لتشغيل Onyx؟
4GB RAM (8GB موصى به)، معالج ثنائي النواة، 10GB مساحة تخزين. إذا كنت تستخدم نموذجاً محلياً، ستحتاج إلى GPU.
Playbook التطبيق
خطوات عملية مرتبة من التشخيص إلى النتيجة
تثبيت Docker و Docker Compose
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.
تشغيل أمر التثبيت الرسمي لـ Onyx
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.
تعديل ملف .env
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`.
الوصول إلى واجهة Onyx
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.
إضافة مستند عربي واختبار السؤال
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.
قوالب جاهزة للنسخ
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
مصفوفة الأخطاء
اعرف أين يتعثر الناس وكيف تتجنب ذلك
شجرة القرار
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.
خطة تطبيق 7 أيام
جدول صغير يمنع التسويف
- اليوم 1: تثبيت Docker و Docker Compose
- اليوم 2: تشغيل أمر تثبيت Onyx الرسمي
- اليوم 3: تعديل ملف .env وإضافة مفتاح API
- اليوم 4: تسجيل الدخول وإضافة مستند PDF عربي
- اليوم 5: اختبار النظام بأسئلة عربية
- اليوم 6: استكشاف الأخطاء إن وجدت
- اليوم 7: ربط موصل إضافي (مثل Google Drive) وتجربته
حقائق سريعة تحفظها
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.
أسئلة شائعة
إجابات مباشرة على ما يبحث عنه الزائر
مصطلحات سريعة
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.
أسئلة مرتبطة يبحث عنها الناس
استخدمها كمسارات متابعة داخل نفس الموضوع
لماذا هذا المرجع يتجاوز الموضوع نفسه؟
تحول القارئ: من معتقد أن بناء نظام RAG عربي صعب ومعقد، إلى قادر على تركيب Onyx وتشغيله بنفسه في أقل من 30 دقيقة
- إدارة المعرفة (Knowledge Management)
- تحليل البيانات (Data Analysis)
- تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي
كيف تستخدم هذا المرجع لاحقاً؟
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!
خطة تحديث هذا الدليل
حتى يبقى المرجع صالحاً مع الوقت
- تحديث روابط التثبيت الرسمية كل 6 أشهر.
- إضافة نماذج LLM جديدة مدعومة.
- تحديث جدول الأخطاء الشائعة بناءً على إصدارات Onyx الجديدة.
- إضافة أمثلة عربية جديدة للموصلات.
التعليقات (0)
لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يبدأ النقاش 👇