نظرة عامة على سير العمل

هذا هو سير عمل أتمتة N8n باسم "ملخص مبيعات Shopify الأسبوعي" (Weekly Shopify Sales Summary)، ويُستخدم لمعالجة وتحليل بيانات مبيعات Shopify. يجمع هذا السير بين تقنية RAG (الاسترجاع المعزَّز بالتوليد)، وتخزين قواعد البيانات المتجهة (Vector Database)، ونماذج الدردشة الاصطناعية، لتحقيق معالجة ذكية لبيانات المبيعات وتلخيصها.

بنية سير العمل

آلية التشغيل

• مشغّل Webhook: يتم تشغيل سير العمل عبر طلب POST على المسار /weekly-shopify-sales-summary.
• يسمح للأنظمة الخارجية أو المهام المجدولة ببدء عملية معالجة البيانات عبر طلب HTTP.

سير المعالجة الأساسي

1. مرحلة معالجة البيانات الأولية

مجزئ النصوص (Text Splitter)

• تقسيم البيانات المستلمة إلى كتل نصية أصغر.
• حجم الكتلة (Chunk Size): 400 حرف.
• تداخل الكتل (Chunk Overlap): 40 حرفًا.
• الهدف: تحسين كفاءة المعالجة المتجهة والاسترجاع اللاحق.

2. التمثيل المتجه والتخزين

نموذج التضمين (Embeddings)

• استخدام نموذج Cohere embed-english-v3.0.
• تحويل البيانات النصية إلى تمثيلات متجهة.
• الاتصال بواجهة برمجة تطبيقات Cohere (Cohere API) لمعالجة التضمين.

قاعدة بيانات Pinecone المتجهة

• وضع الإدخال (Pinecone Insert): تخزين البيانات المتجهة في فهرس باسم weekly_shopify_sales_summary.
• وضع الاستعلام (Pinecone Query): استرجاع البيانات المتجهة ذات الصلة من نفس الفهرس.
• تمكين التخزين طويل الأمد والبحث الدلالي.

3. طبقة المعالجة الذكية بالذكاء الاصطناعي

وكيل RAG (RAG Agent)

• رسالة النظام التوجيهية: "أنت مساعد لملخص مبيعات Shopify الأسبوعي".
• يدمج عدة مكونات ذكاء اصطناعي للعمل معًا:

نموذج الدردشة (Chat Model)

• استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي Claude من Anthropic.
• مسؤول عن توليد الردود الذكية وتحليل البيانات.

أداة المتجهات (Vector Tool)

• الاسم: "Pinecone".
• الوصف: "سياق متجه".
• توفر لوكلاء RAG قدرة استرجاع السياق المتجه.

الذاكرة النافذية (Window Memory)

• الحفاظ على سجل الجلسة.
• ضمان اتساق سياق المحادثة.

4. الإخراج والمراقبة

تكامل Google Sheets (إلحاق ورقة)

• نوع العملية: إلحاق بيانات.
• المستند الهدف: جدول Google ذو المعرّف SHEET_ID.
• ورقة العمل الهدف: ورقة باسم "Log".
• تسجيل حالة المعالجة والنتائج.

معالجة الأخطاء (تنبيه Slack)

• قناة المراقبة: #alerts.
• عند حدوث خطأ في سير العمل، يتم إرسال رسالة خطأ تلقائيًا إلى Slack.
• تنسيق الرسالة: خطأ في ملخص مبيعات Shopify الأسبوعي: {تفاصيل الخطأ}.

تكامل مجموعة التقنيات

متطلبات بيانات اعتماد واجهات برمجة التطبيقات (API Credentials)

1. واجهة برمجة تطبيقات Cohere: لتضمين النصوص.
2. واجهة برمجة تطبيقات Pinecone: لتخزين قاعدة البيانات المتجهة.
3. واجهة برمجة تطبيقات Anthropic: لنموذج الذكاء الاصطناعي Claude.
4. مصادقة Google Sheets OAuth2: لتسجيل البيانات.
5. واجهة برمجة تطبيقات Slack: للتنبيهات عند حدوث أخطاء.

توبولوجيا الاتصال

Webhook → Text Splitter → Embeddings → Pinecone Insert
                                    ↓
                               Pinecone Query → Vector Tool
                                                      ↓
Window Memory ←────────────────────────────→ RAG Agent → Append Sheet
                                                      ↓
Chat Model ──────────────────────────────────┘   (Error) → Slack Alert

خصائص سير العمل

المزايا

1. المعالجة الذكية: دمج تقنية RAG مع نماذج اللغة الكبيرة لتحليل البيانات بشكل ذكي.
2. القابلية للتوسع: تدعم قاعدة البيانات المتجهة تخزين كميات كبيرة من البيانات واسترجاعها بسرعة.
3. آلية تحمل الأخطاء: نظام متكامل لمعالجة الأخطاء وإرسال التنبيهات.
4. الاستمرارية في تخزين البيانات: يضمن تسجيل البيانات في Google Sheets إمكانية تتبعها.
5. الإدراك السياقي: تحافظ وظيفة الذاكرة النافذية على اتساق سياق المحادثة.

حالات الاستخدام

• تلخيص تلقائي لبيانات المبيعات.
• تحليل اتجاهات المبيعات الدورية.
• أنظمة الأسئلة والأجوبة الذكية (حول بيانات المبيعات).
• إنشاء تقارير المبيعات تلقائيًا.

إحصائيات العقد

• إجمالي عدد العقد: 12 عقدة.
• عقد المشغّلات: 1 عقدة (Webhook).
• عقد الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي: 7 عقد (Text Splitter، Embeddings، عقدتا Pinecone، Vector Tool، Memory، Chat Model).
• عقد التكامل: 2 عقدة (Google Sheets، Slack).
• عقد أخرى: 2 عقدة (Sticky Note، RAG Agent).

إعدادات التنفيذ

• إصدار تسلسل التنفيذ: v1.
• عدد المشغّلات: 1.