نظرة عامة على سير العمل

هذا قالب سير عمل آلي مبني على N8N، يُسمى "جدولة محتوى إنستغرام من Airtable". يدمج هذا السير بنية RAG (الإنشاء المعزَّز بالاسترجاع)، وقاعدة بيانات متجهات (Vector Database)، ووكيل ذكاء اصطناعي (AI Agent) لمعالجة جدولة نشر محتوى إنستغرام وإدارته بشكل ذكي.

البنية الأساسية

بنية RAG (الإنشاء المعزَّز بالاسترجاع)

يعتمد سير العمل على بنية RAG كاملة، تتضمّن ثلاث مكوّنات رئيسية:

• طبقة استيعاب البيانات: تستقبل البيانات المدخلة وتعالجها.
• طبقة تخزين المتجهات: تستخدم Pinecone للبحث الدلالي.
• طبقة وكيل الذكاء الاصطناعي: تستخدم Anthropic Claude لاتخاذ قرارات ذكية.

شرح تفصيلي لعُقد سير العمل

1. طبقة التفعيل والإدخال

مشغّل Webhook (Webhook Trigger)

• النوع: نقطة نهاية HTTP POST
• المسار: /schedule-instagram-content-from-airtable
• الوظيفة: يستقبل بيانات المحتوى من أنظمة خارجية (مثل Airtable).
• الغرض: يعمل كنقطة دخول لسير العمل بأكمله.

2. طبقة معالجة البيانات

مجزئ النصوص (Text Splitter)

• حجم القطعة: 400 حرف
• التداخل: 40 حرفًا
• الوظيفة: يقسم النصوص الطويلة إلى أجزاء أصغر وأكثر قابلية للإدارة.
• الهدف: تحسين فعالية التضمين المتجهي ودقة الاسترجاع.

مولّد التضمينات (Embeddings)

• النموذج: OpenAI text-embedding-3-small
• الوظيفة: يحوّل أجزاء النص إلى تمثيلات متجهية.
• الدور: تمكين القدرة على البحث الدلالي.

3. طبقة تخزين المتجهات

إدراج Pinecone (Pinecone Insert)

• الوضع: وضع الإدراج
• الفهرس: schedule_instagram_content_from_airtable
• الوظيفة: يخزن المتجهات المضمنة في قاعدة بيانات Pinecone.
• الغرض: بناء قاعدة معارف.

استعلام Pinecone (Pinecone Query)

• الفهرس: كما سبق
• الوظيفة: يسترجع المحتوى ذا الصلة من قاعدة بيانات المتجهات.
• الغرض: تزويد وكيل الذكاء الاصطناعي بمعلومات السياق.

4. طبقة الذكاء الاصطناعي

أداة المتجهات (Vector Tool)

• الاسم: Pinecone
• الوصف: Vector context
• الوظيفة: تغليف قدرة تخزين المتجهات كأداة يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي استدعاؤها.

نموذج الدردشة (Chat Model)

• المزوّد: Anthropic
• الوظيفة: يوفّر قدرات نموذج لغوي كبير.
• الغرض: تنفيذ مهام فهم اللغة الطبيعية وتوليدها.

الذاكرة النافذة (Window Memory)

• النوع: ذاكرة نافذة مخزّنة مؤقتًا
• الوظيفة: تحافظ على سياق سجل المحادثة.
• الغرض: تمكين وكيل الذكاء الاصطناعي من الاحتفاظ بالذاكرة.

وكيل RAG (RAG Agent)

• نوع المطالبة: معرّفة مخصصة
• المهمة: التعامل مع البيانات
• رسالة النظام: You are an assistant for Schedule Instagram Content from Airtable
• الوظيفة: ينسّق جميع مكونات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات ذكية.

5. طبقة الإخراج والمراقبة

إلحاق ورقة (Append Sheet)

• العملية: إلحاق
• معرّف المستند: SHEET_ID
• ورقة العمل: Log
• العمود: Status
• الوظيفة: تسجيل سجلات تنفيذ سير العمل في Google Sheets.

تنبيه Slack (Slack Alert)

• القناة: #alerts
• قالب الرسالة: Schedule Instagram Content from Airtable error: {$json.error.message}
• الوظيفة: إرسال إشعارات الأخطاء
• شرط التفعيل: عند حدوث خطأ أثناء تنفيذ وكيل RAG.

مخطط تدفق البيانات

إدخال Webhook
    ↓
تقسيم النص (400 حرف/قطعة)
    ↓
تضمين المتجهات (OpenAI)
    ↓
    ├→ إدراج Pinecone (الحفظ)
    └→ استعلام Pinecone (الاسترجاع)
         ↓
      أداة المتجهات
         ↓
    وكيل RAG ←── نموذج الدردشة (Anthropic)
         ↑
    الذاكرة النافذة
         ↓
    ├→ سجل Google Sheets
    └→ تنبيه Slack (في حالة الخطأ)

السمات التقنية الرئيسية

1. مزايا بنية RAG

• الاسترجاع الدلالي: البحث عن أكثر المحتويات صلةً عبر تشابه المتجهات.
• تعزيز السياق: تزويد الذكاء الاصطناعي بمعلومات خلفية دقيقة.
• الاستمرارية المعرفية: تخزين المحتوى في Pinecone لإعادة استخدامه لاحقًا.

2. القدرة على المعالجة الذكية

• محرك بالذكاء الاصطناعي: استخدام Anthropic Claude لاتخاذ قرارات ذكية.
• الوظيفة الذاكرية: الحفاظ على سجل المحادثة لدعم التفاعل متعدد الجولات.
• استدعاء الأدوات: يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الاستعلام النشط عن قاعدة بيانات المتجهات.

3. الخصائص المؤسسية

• تسجيل السجلات: تسجيل جميع العمليات في Google Sheets.
• مراقبة الأخطاء: إرسال تنبيهات تلقائية عند حدوث استثناءات عبر Slack.
• تكامل واجهة برمجة التطبيقات (API): يدعم خدمات خارجية متعددة.

حالات الاستخدام

1. جدولة المحتوى: أتمتة جدولة نشر محتوى إنستغرام.
2. التوصيات الذكية: اقتراح أفضل أوقات النشر استنادًا إلى البيانات التاريخية.
3. تحليل المحتوى: تحليل المحتوى الموجود في Airtable وتقديم توصيات تحسين.
4. المعالجة الدفعية: معالجة البيانات الوصفية لكمٍّ كبير من المحتوى المراد نشره.

متطلبات التهيئة

بيانات اعتماد API المطلوبة

• واجهة برمجة تطبيقات OpenAI: لتضمين النصوص.
• واجهة برمجة تطبيقات Pinecone: لتخزين المتجهات.
• واجهة برمجة تطبيقات Anthropic: لنماذج الذكاء الاصطناعي.
• واجهة برمجة تطبيقات Google Sheets: لتسجيل السجلات.
• واجهة برمجة تطبيقات Slack: لإشعارات الأخطاء.

تهيئة الموارد

• فهرس Pinecone: يجب إنشاء فهرس باسم schedule_instagram_content_from_airtable مسبقًا.
• ورقة Google: يجب إعداد مستند يحتوي على ورقة عمل باسم "Log".
• قناة Slack: يجب توفر قناة باسم #alerts لاستقبال التنبيهات.

توصيات التحسين

1. تحسين الأداء: يمكن تعديل حجم تقسيم النصوص ليتناسب مع أنواع المحتوى المختلفة.
2. التحكم في التكلفة: اختيار نموذج التضمين الأنسب حسب الاحتياج الفعلي.
3. القابلية للتوسع: إمكانية إضافة أدوات إضافية ليستخدمها وكيل الذكاء الاصطناعي.
4. تعزيز المراقبة: إمكانية إضافة تنبيهات عند التنفيذ الناجح، وليس فقط عند حدوث أخطاء.