بناء نظام ذكي للخصوصية استطيع من خلاله استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي الأتمة بالذكاء الاصطناعي وكيل ذكاء اصطناعي برمجة تطوير البرمجيات برمجة مواقع الذكاء الاصطناعي تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي الأتمة بالذكاء الاصطناعي وكيل ذكاء اصطناعي برمجة تطوير البرمجيات برمجة مواقع

أبحث عن مطور متمكن لبناء نظام ذكي يعمل كطبقة حماية بين المستخدم ونماذج الذكاء الاصطناعي السحابية (Claude، GPT، Gemini)، بحيث يستطيع المستخدم الاستفادة من قوة هذه النماذج في تحليل المستندات والعقود او حتى الدردشة (دون أن تغادر بياناته الحساسة بيئته) آلية عمل النظام المطلوبة 1.الكشف التلقائي الذكي (NER + أنماط): يفحص النظام النص المُدخل ويكتشف تلقائياً جميع الكيانات الحساسة: الأسماء الكاملة، أرقام الهوية والجوازات، التواريخ، المبالغ المالية، أرقام الحسابات البنكية، العناوين، أرقام الهواتف، البريد الإلكتروني، المعلومات الطبية، أسماء الشركات الخاصة، وأي بيانات تعريفية أخرى. 2. التشفير: كل كيان يُستبدل برمز فريد مشفّر (مثلاً: `[PERSON_A7x9]`، `[AMOUNT_K2m4]`) مع الاحتفاظ بجدول ربط (Mapping Table) مشفّر لا يغادر بيئة المستخدم أبداً. 3. الإرسال : النص المُنقّى فقط (بدون أي بيانات حقيقية) يُرسل إلى نموذج الذكاء الاصطناعي عبر API. 4.إعادة الربط: عند استلام الرد من النموذج، يُعيد النظام تلقائياً استبدال الرموز بالبيانات الحقيقية ويعرض النتيجة النهائية للمستخدم. المتطلبات التقنية أولاً – المعمارية النظام يجب أن يُبنى بمعمارية (Client-Side Processing) واضحة الفصل: - محرك الكشف والإخفاء يعمل بالكامل في المتصفح (Client-Side): باستخدام WebAssembly أو نموذج NER خفيف يعمل بـ ONNX Runtime في المتصفح. لا يُسمح أن يمر النص الأصلي (قبل الإخفاء) عبر أي سيرفر خارجي إطلاقاً. - جدول الربط (Mapping Table) يُخزّن في المتصفح فقط (IndexedDB مشفّر أو ما يعادله) ولا يُرسل إلى أي Backend. - الـ Backend يكون Stateless تماماً: لا يخزّن أي بيانات، لا يحتفظ بسجلات النصوص، وظيفته الوحيدة هي توجيه النص المُنقّى إلى API النموذج المطلوب وإعادة الرد. - الـ Backend يجب أن يكون Serverless-Ready: يعمل على AWS Lambda أو Cloudflare Workers أو Google Cloud Functions. يعني: لا يعتمد على حالة (State)، لا يحتاج سيرفر دائم، وقابل للتوسع تلقائياً. ثانياً – محرك الكشف عن البيانات الحساسة - يجب أن يكون المحرك قائماً على مكتبات NER احترافية (مثل spaCy، Presidio، أو ما يعادلها) مُصدَّرة للعمل في المتصفح (WASM/ONNX) وليس مجرد Regular Expressions بسيطة. - يجب أن يدعم اللغتين العربية والإنجليزية كحد أدنى. - يجب أن يكون قابلاً للتوسع لأي نطاق (Domain) دون الحاجة لإعادة برمجة: قانوني، طبي، مالي، عقاري، وغيرها. النظام يكتشف الكيانات بناءً على نوعها (اسم، رقم، تاريخ، مبلغ...) وليس بناءً على قائمة ثابتة مبرمجة مسبقاً. - **مهم جداً:** لا أقبل حلولاً تعتمد على تشفير ظاهري أو استبدال سطحي يمكن عكسه بسهولة أو التلاعب به. ثالثاً – التكامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي - يجب أن يدعم النظام التكامل مع ثلاثة مزودين: Claude API(Anthropic)،GPT API (OpenAI)، Gemini API (Google). - البنية يجب أن تكون مرنة بحيث يمكن إضافة مزود جديد بسهولة مستقبلاً (نمط تصميم Provider/Adapter Pattern). - لأغراض الاختبار والتسليم: يمكن للمطور استخدام (Gemini API المجاني) للاختبار الكامل والعرض. رابعاً – واجهة المستخدم - واجهة ويب نظيفة وسريعة (يفضل React أو Next.js). تتضمن: - حقل إدخال النص أو رفع الملف - عرض النص بعد الإخفاء مع تلوين الكيانات المكتشفة بألوان مختلفة حسب النوع - اختيار النموذج المراد استخدامه (Claude / GPT / Gemini) - عرض الرد النهائي بعد إعادة الربط - لوحة جانبية تعرض جدول الربط للمراجعة - إمكانية تعديل الكيانات المكتشفة يدوياً (إضافة/حذف/تعديل) قبل الإرسال خامساً – إدارة المفاتيح والصلاحيات - النظام يجب أن يدعم إدخال مفاتيح API الخاصة بالمستخدم لكل مزود (Claude / GPT / Gemini). - المفاتيح تُخزّن مشفّرة ولا تظهر بعد إدخالها. - النظام يدعم مفهوم (Multi-Tenant) من البداية: كل مستخدم لديه بيئة معزولة بمفاتيحه وإعداداته. ما لا أقبله - حلول تعتمد فقط على Regex بدون NER حقيقي. - محرك إخفاء يعمل على السيرفر بدلاً من المتصفح. - تشفير صوري أو استبدال يمكن عكسه بسهولة. - نظام مقيد بنطاق واحد (مثلاً يعمل فقط مع المجال الطبي). - Backend يعتمد على سيرفر دائم (Stateful) أو يخزّن بيانات المستخدمين. - كود منسوخ من مشاريع جاهزة بدون فهم أو تخصيص.