#عامل الذكاء الاصطناعي · Viz: دليل تكوين سيناريو إدارة علاقات العملاء (CRM)

باستخدام مثال إدارة علاقات العملاء (CRM)، تعرّف على كيفية جعل محلل رؤى الذكاء الاصطناعي الخاص بك يفهم عملك حقًا ويطلق العنان لإمكاناته الكاملة.

#1. مقدمة: جعل Viz ينتقل من "رؤية البيانات" إلى "فهم الأعمال"

في نظام NocoBase، يُعد Viz محلل رؤى ذكاء اصطناعي مدمج مسبقًا. يمكنه التعرف على سياق الصفحة (مثل العملاء المحتملين، الفرص، الحسابات) وإنشاء مخططات الاتجاهات، والمخططات القمعية، وبطاقات مؤشرات الأداء الرئيسية (KPI). ولكن بشكل افتراضي، يمتلك Viz قدرات الاستعلام الأساسية فقط:

تسمح هذه الأدوات لـ Viz "بالتعرف على البنية" فقط، ولكنها لا تمكنه بعد من "فهم المحتوى" حقًا. لتمكينه من إنشاء رؤى، واكتشاف الشذوذ، وتحليل الاتجاهات، تحتاج إلى تزويده بأدوات تحليل أكثر ملاءمة.

في عرض CRM التوضيحي الرسمي، استخدمنا طريقتين:

• التحليلات الشاملة (Overall Analytics): حل قائم على القوالب، آمن، وقابل لإعادة الاستخدام؛
• تنفيذ SQL (SQL Execution): يوفر مرونة أكبر ولكنه ينطوي على مخاطر أعلى.

هذان الخياران ليسا الوحيدين؛ بل هما أشبه بـ نموذج تصميم:

يمكنك اتباع مبادئه لإنشاء تطبيق يناسب عملك بشكل أفضل.

#2. بنية Viz: شخصية مستقرة + مهام مرنة

لفهم كيفية توسيع Viz، تحتاج أولاً إلى فهم تصميمه الداخلي متعدد الطبقات:

يسمح هذا التصميم متعدد الطبقات لـ Viz بالحفاظ على شخصية مستقرة (منطق تحليل متسق) مع التكيف بسرعة مع سيناريوهات الأعمال المختلفة (إدارة علاقات العملاء، إدارة المستشفيات، تحليل القنوات، عمليات الإنتاج...).

#3. النمط الأول: محرك التحليل القائم على القوالب (موصى به)

#3.1 نظرة عامة على المبدأ

تُعد التحليلات الشاملة (Overall Analytics) محرك التحليل الأساسي في عرض CRM التوضيحي. تدير جميع استعلامات SQL من خلال مجموعة قوالب تحليل البيانات (data_analysis). لا يكتب Viz استعلامات SQL مباشرة، بل يستدعي قوالب محددة مسبقًا لإنشاء النتائج.

تدفق التنفيذ هو كما يلي:

flowchart TD
    A[Viz يتلقى المهمة] --> B[يستدعي سير عمل التحليلات الشاملة]
    B --> C[يطابق القالب بناءً على الصفحة/المهمة الحالية]
    C --> D[ينفذ SQL الخاص بالقالب (للقراءة فقط)]
    D --> E[يعيد نتيجة البيانات]
    E --> F[Viz ينشئ مخططًا + تفسيرًا موجزًا]

بهذه الطريقة، يمكن لـ Viz إنشاء نتائج تحليل آمنة وموحدة في ثوانٍ، ويمكن للمسؤولين إدارة ومراجعة جميع قوالب SQL مركزيًا.

#3.2 بنية مجموعة القوالب (data_analysis)

#أمثلة على القوالب في عرض CRM التوضيحي

#3.3 مزايا هذا النمط

📘 لا يجب أن تُسمى مجموعة data_analysis بهذا الاسم. المفتاح هو: تخزين منطق التحليل بطريقة قائمة على القوالب واستدعاؤه بشكل موحد بواسطة سير عمل.

#3.4 كيفية جعل Viz يستخدمه

في تعريف المهمة، يمكنك إخبار Viz صراحةً:

مرحباً Viz،

يرجى تحليل بيانات الوحدة الحالية.

**الأولوية:** استخدم أداة التحليلات الشاملة (Overall Analytics) للحصول على نتائج التحليل من مجموعة القوالب.
**إذا لم يتم العثور على قالب مطابق:** اذكر أن القالب مفقود واقترح على المسؤول إضافته.

متطلبات الإخراج:
- إنشاء مخطط منفصل لكل نتيجة؛
- تضمين وصف موجز من 2-3 جمل أسفل المخطط؛
- لا تختلق بيانات أو تفترض.

بهذه الطريقة، سيستدعي Viz سير العمل تلقائيًا، ويطابق SQL الأنسب من مجموعة القوالب، وينشئ المخطط.

#4. النمط الثاني: منفذ SQL المتخصص (يُستخدم بحذر)

#4.1 سيناريوهات التطبيق

عندما تحتاج إلى تحليل استكشافي، أو استعلامات مخصصة، أو تجميعات JOIN متعددة المجموعات، يمكنك جعل Viz يستدعي أداة تنفيذ SQL (SQL Execution).

ميزات هذه الأداة هي:

• يمكن لـ Viz إنشاء استعلامات SELECT مباشرة؛
• يقوم النظام بتنفيذها وإرجاع النتيجة؛
• Viz مسؤول عن التحليل والتصور.

مثال على مهمة:

"يرجى تحليل اتجاهات معدلات تحويل العملاء المحتملين حسب المنطقة خلال الـ 90 يومًا الماضية."

في هذه الحالة، قد ينشئ Viz:

SELECT region, COUNT(id) AS leads, SUM(converted)::float/COUNT(id) AS rate
FROM leads
WHERE created_at > now() - interval '90 day'
GROUP BY region;

#4.2 المخاطر وتوصيات الحماية

توصيات عامة:

• يجب على المستخدمين العاديين تمكين التحليل القائم على القوالب (Overall Analytics) فقط؛
• يجب السماح للمسؤولين أو كبار المحللين فقط باستخدام تنفيذ SQL.

#5. إذا كنت ترغب في بناء "تحليلات شاملة" خاصة بك

إليك نهج بسيط وعام يمكنك تكراره في أي نظام (لا يعتمد على NocoBase):

#الخطوة 1: تصميم مجموعة القوالب

يمكن أن يكون اسم المجموعة أي شيء (على سبيل المثال، analysis_templates). يجب أن تتضمن فقط الحقول: name، sql، collection، و description.

#الخطوة 2: كتابة خدمة أو سير عمل "جلب القالب ← تنفيذ"

المنطق:

1. استقبال المهمة أو سياق الصفحة (مثل المجموعة الحالية)؛
2. مطابقة قالب؛
3. تنفيذ SQL الخاص بالقالب (للقراءة فقط)؛
4. إرجاع بنية بيانات موحدة (صفوف + حقول).

#الخطوة 3: جعل الذكاء الاصطناعي يستدعي هذه الواجهة

يمكن كتابة مطالبة المهمة على النحو التالي:

أولاً، حاول استدعاء أداة تحليل القوالب. إذا لم يتم العثور على تحليل مطابق في القوالب، فاستخدم منفذ SQL.
يرجى التأكد من أن جميع الاستعلامات للقراءة فقط وإنشاء مخططات لعرض النتائج.

بهذه الطريقة، سيمتلك نظام عامل الذكاء الاصطناعي الخاص بك قدرات تحليلية مماثلة لعرض CRM التوضيحي، ولكنه سيكون مستقلاً تمامًا وقابلاً للتخصيص.

#6. أفضل الممارسات وتوصيات التصميم

#7. من عرض CRM التوضيحي إلى سيناريوك الخاص

سواء كنت تعمل في إدارة علاقات العملاء في المستشفيات، أو التصنيع، أو لوجستيات المستودعات، أو القبول التعليمي، طالما يمكنك الإجابة على الأسئلة الثلاثة التالية، يمكن لـ Viz أن يجلب قيمة لنظامك:

بمجرد تحديد هذه الأمور، كل ما عليك فعله هو:

• كتابة منطق التحليل في مجموعة القوالب؛
• إرفاق مطالبة المهمة بالصفحة؛
• يمكن لـ Viz بعد ذلك "تولي" تحليل تقاريرك.

#8. خاتمة: خذ النموذج معك

"التحليلات الشاملة" و "تنفيذ SQL" هما مجرد مثالين للتطبيقات. الأهم هو الفكرة الكامنة وراءهما:

اجعل عامل الذكاء الاصطناعي يفهم منطق عملك، وليس مجرد تنفيذ المطالبات.

سواء كنت تستخدم NocoBase، أو نظامًا خاصًا، أو سير عمل خاص بك، يمكنك تكرار هذه البنية:

• قوالب مركزية؛
• استدعاءات سير العمل؛
• تنفيذ للقراءة فقط؛
• عرض بواسطة الذكاء الاصطناعي.

بهذه الطريقة، لم يعد Viz مجرد "ذكاء اصطناعي يمكنه إنشاء مخططات"، بل هو محلل حقيقي يفهم بياناتك، وتعريفاتك، وعملك.