بناء نظام بيانات (ETL) لجلب الأخبار وتصنيفها بالذكاء الاصطناعي وإرسالها عبر Telegram Bot

قمت في هذا المشروع ببناء نظام آلي متكامل (Data Pipeline) يعمل على سحب أحدث الأخبار العالمية، وتحليلها باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، ثم إرسالها كإشعارات فورية ومرتبة إلى قناة/مجموعة على تليجرام. تم تنفيذ المشروع عبر بيئة تشغيل سحابية (MS Azure VM) وتم تقسيمه إلى ثلاث مراحل رئيسية: مرحلة استخراج البيانات (Get News): برمجة سكربت بلغة بايثون يستخدم مكتبة (feedparser) لجلب أحدث الأخبار العالمية من (Google News RSS) وحفظها في جداول (Delta Tables) داخل بيئة (Databricks). مرحلة التحليل والذكاء الاصطناعي (AI Layer): استخدام نموذج معالجة اللغات الطبيعية (NLP) المتقدم facebook/bart-large-mnli من Hugging Face لتطبيق تقنية التصنيف الصفري (Zero-Shot Classification). يقوم النموذج بتحليل عناوين الأخبار وتصنيفها تلقائياً إلى: الدولة المعنية (Country). نوع الخبر مثل سياسة، رياضة، تكنولوجيا، الخ (Type). درجة الأهمية (Urgency). مرحلة العرض والإرسال (Telegram Bot): قراءة البيانات بعد تحليلها وتنسيقها بشكل جذاب ومقروء باستخدام الرموز التعبيرية (Emojis)، ثم إرسالها تلقائياً كرسائل (HTML) عبر (Telegram Bot API) باستخدام مكتبة (requests).