MongoDB GeoOps+: ذكاء تنفيذ الخلفية

يُظهر هذا الورشة الخلفية التي تستغرق ساعتين كيفية بناء **محرك مخزون وتلبية فوري وقابل للتفسير باستخدام MongoDB Atlas**. يجمع النظام بين القرب الجغرافي المكاني، والسابقة الدلالية من خلال البحث بالمضاعفات (Vector Search)، والأتمتة التفاعلية لدفع قرارات إعادة الطلب والاستبدال مع إمكانية التتبع الكامل. المكونات التقنية الرئيسية: **تصميم النسق (Schema design)**: للمستودعات، ومستويات المخزون، والشحنات، والحوادث السابقة، والمنتجات البديلة، وطلبات إعادة الطلب، وسجلات التدقيق. **تلبية المهام الجغرافية المكانية**: باستخدام فهارس 2dsphere واستعلامات القرب للعثور على أقرب مستودعات تحتوي على مخزون متاح. **مؤشرات الأداء التشغيلية (KPIs) من خلال خطوط أنابيب إطار التجميع (Aggregation Framework)**: (المخزون حسب المنطقة، المخزون القديم، إنتاجية الشحنات، وكشف النقاط الساخنة). **الكشف التفاعلي لخطر نفاد المخزون باستخدام تدفقات التغيير (Change Streams)**: لتحديد المخزون المنخفض وبدء المنطق اللاحق. **خدمة اتخاذ القرار الآلي**: التي تُولّد توصيات بإعادة الطلب أو الاستبدال بناءً على قواعد العتبة، مع إثراء السياق التاريخي. **الطبقة الدلالية المدعومة بالبحث بالمضاعفات في Atlas Vector Search**: التي تطابق أنماط الطلب الحالية أو حالات نفاد المخزون مع حوادث سابقة مشابهة ومنتجات بديلة مناسبة لتوجيه استراتيجيات الاستعاضة. **التصنيف المختلط**: الذي يدمج درجة الموقع المكاني (القرب + التوفر) مع تشابه المضاعفات (vector similarity) لترتيب مرشحي التلبية. **الاتساق والقابلية للتفسير**: من خلال المعاملات متعددة المستندات، وسجلات التدقيق المُرقّمة التي تسجّل المصدر ودرجات تشابه المضاعفات، وحمولات "السبب" المرفقة بكل توصية.