أنماط تكامل المؤسسات

أنماط معمارية، اعتبارات أمنية، وأفضل الممارسات للتكاملات المؤسسية مع Rememberizer

أنماط تكامل المؤسسات

يوفر هذا الدليل معلومات شاملة للمنظمات التي تسعى لدمج قدرات إدارة المعرفة والبحث الدلالي لـ Rememberizer في بيئات المؤسسات. يغطي أنماط العمارة، واعتبارات الأمان، وقابلية التوسع، وأفضل الممارسات.

نظرة عامة على تكامل المؤسسات

تقدم Rememberizer قدرات تكامل مؤسسية قوية تتجاوز استخدام واجهات برمجة التطبيقات الأساسية، مما يسمح للمنظمات ببناء أنظمة إدارة المعرفة المتطورة التي:

• تتوسع لتلبية احتياجات المؤسسة عبر الأقسام والفرق

• تحافظ على الأمان والامتثال مع متطلبات المؤسسة

• تتكامل مع الأنظمة الحالية وأدوات سير العمل

• تمكن التحكم في الوصول القائم على الفريق ومشاركة المعرفة

• تدعم العمليات الدفعة عالية الحجم لمعالجة الوثائق

أنماط العمارة لتكامل المؤسسات

1. إدارة المعرفة متعددة المستأجرين

يمكن للمنظمات تنفيذ بنية متعددة المستأجرين لتنظيم المعرفة حسب الفرق أو الأقسام أو الوظائف:

                  ┌───────────────┐
                  │   Rememberizer│
                  │     Platform  │
                  └───────┬───────┘
                          │
        ┌─────────────────┼─────────────────┐
        │                 │                 │
┌───────▼────────┐ ┌──────▼───────┐ ┌───────▼────────┐
│  قاعدة معرفة  │ │    المبيعات   │ │     القانونية   │
│  الهندسة      │ │ قاعدة معرفة   │ │ قاعدة معرفة     │
└───────┬────────┘ └──────┬───────┘ └───────┬────────┘
        │                 │                 │
        │                 │                 │
┌───────▼────────┐ ┌──────▼───────┐ ┌───────▼────────┐
│  ميمنتو خاص   │ │ ميمنتو خاص   │ │  ميمنتو خاص    │
│    بالفريق     │ │   بالفريق    │ │     بالفريق    │
└────────────────┘ └──────────────┘ └─────────────────┘

خطوات التنفيذ:

1. إنشاء مخازن متجهة منفصلة لكل قسم أو مجال معرفة رئيسي

2. تكوين التحكم في الوصول القائم على الفريق باستخدام وظيفة الفريق في Rememberizer

3. تعريف الميمنتو للتحكم في الوصول إلى مجموعات المعرفة المحددة

4. تنفيذ أذونات قائمة على الدور لمشرفي المعرفة والمستهلكين

2. بنية مركز التكامل

بالنسبة للمؤسسات التي لديها أنظمة قائمة، فإن نمط المحور والذراع يسمح لـ Rememberizer بالعمل كمستودع مركزي للمعرفة:

       ┌─────────────┐               ┌─────────────┐
       │ نظام إدارة العملاء │               │  نظام تخطيط موارد المؤسسات │
       └──────┬──────┘               └──────┬──────┘
              │                             │
              │                             │
              ▼                             ▼
       ┌──────────────────────────────────────────┐
       │                                          │
       │           حافلة الخدمة المؤسسية         │
       │                                          │
       └────────────────────┬─────────────────────┘
                            │
                            ▼
                  ┌───────────────────┐
                  │   Rememberizer    │
                  │ منصة المعرفة      │
                  └─────────┬─────────┘
                            │
          ┌─────────────────┴────────────────┐
          │                                  │
┌─────────▼──────────┐            ┌──────────▼────────┐
│ قاعدة المعرفة الداخلية │            │ قاعدة المعرفة الخاصة بالعملاء │
│      │            │            │       │         │
└────────────────────┘            └─────────────────────┘

خطوات التنفيذ:

1. إنشاء وتكوين مفاتيح API للتكامل بين الأنظمة

2. تنفيذ OAuth2 للوصول القائم على المستخدم إلى مستودعات المعرفة

3. إعداد عمليات ETL لمزامنة المعرفة بشكل منتظم

4. استخدام webhooks لإخطار الأنظمة الخارجية بتحديثات المعرفة

3. هندسة الميكروسيرفيس

بالنسبة للمنظمات التي تعتمد على الميكروسيرفيس، دمج Rememberizer كخدمة معرفة متخصصة:

┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐
│ خدمة المستخدم│  │ خدمة المصادقة│  │ خدمة البيانات│  │ واجهة البحث │
└──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘
       │                │                │                │
       └────────────────┼────────────────┼────────────────┘
                        │                │                  
                        ▼                ▼                  
               ┌─────────────────────────────────┐         
               │       بوابة API                │         
               └─────────────────┬─────────────┘         
                                 │                        
                                 ▼                        
                       ┌───────────────────┐              
                       │   Rememberizer    │              
                       │   واجهة برمجة المعرفة│              
                       └───────────────────┘              

خطوات التنفيذ:

1. إنشاء حسابات خدمات مخصصة لدمج الميكروسيرفيس

2. تنفيذ مصادقة قائمة على رموز JWT للتواصل بين الخدمات

3. تصميم تفاعلات API غير قابلة للتكرار من أجل المرونة

4. تنفيذ قواطع الدائرة لتحمل الأخطاء

أنماط أمان المؤسسات

المصادقة والتفويض

يدعم Rememberizer طرق مصادقة متعددة مناسبة لبيئات المؤسسات:

1. تكامل OAuth2

للوصول القائم على المستخدم، نفذ تدفق تفويض OAuth2:

// الخطوة 1: إعادة توجيه المستخدمين إلى نقطة نهاية تفويض Rememberizer
function redirectToAuth() {
  const authUrl = 'https://api.rememberizer.ai/oauth/authorize/';
  const params = new URLSearchParams({
    client_id: 'YOUR_CLIENT_ID',
    redirect_uri: 'YOUR_REDIRECT_URI',
    response_type: 'code',
    scope: 'read write'
  });
  
  window.location.href = `${authUrl}?${params.toString()}`;
}

// الخطوة 2: تبادل رمز التفويض للحصول على الرموز
async function exchangeCodeForTokens(code) {
  const tokenUrl = 'https://api.rememberizer.ai/oauth/token/';
  const response = await fetch(tokenUrl, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      client_id: 'YOUR_CLIENT_ID',
      client_secret: 'YOUR_CLIENT_SECRET',
      grant_type: 'authorization_code',
      code: code,
      redirect_uri: 'YOUR_REDIRECT_URI'
    })
  });
  
  return response.json();
}

2. مصادقة حساب الخدمة

لدمج النظام مع النظام، استخدم مصادقة مفتاح API:

import requests

def search_knowledge_base(query, api_key):
    headers = {
        'X-API-Key': api_key,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    payload = {
        'query': query,
        'num_results': 10
    }
    
    response = requests.post(
        'https://api.rememberizer.ai/api/v1/search/',
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    return response.json()

3. SAML وتسجيل الدخول الموحد للمؤسسات

لدمج تسجيل الدخول الموحد للمؤسسات:

1. قم بتكوين مزود الهوية الخاص بك (Okta، Azure AD، إلخ) للتعرف على Rememberizer كمزود خدمة

2. قم بإعداد خريطة سمات SAML لتتناسب مع سمات مستخدم Rememberizer

3. قم بتكوين Rememberizer لتفويض المصادقة إلى مزود الهوية الخاص بك

نموذج أمان الثقة الصفرية

تنفيذ نهج الثقة الصفرية مع Rememberizer من خلال:

1. التقسيم الدقيق: إنشاء قواعد معرفة منفصلة مع ضوابط وصول مميزة

2. التحقق المستمر: تنفيذ رموز قصيرة العمر وإعادة المصادقة بانتظام

3. أقل امتياز: تعريف تذكارات دقيقة تحد من الوصول إلى مجموعات معرفة محددة

4. تسجيل الأحداث: مراقبة وتدقيق جميع الوصول إلى المعرفة الحساسة

أنماط القابلية للتوسع

معالجة الدفعات لاستيعاب الوثائق

للاستيعاب على نطاق واسع للوثائق، نفذ نمط تحميل الدفعات:

import requests
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def batch_upload_documents(files, api_key, batch_size=5):
    """
    تحميل الوثائق في دفعات لتجنب حدود المعدل
    
    Args:
        files: قائمة بمسارات الملفات لتحميلها
        api_key: مفتاح واجهة برمجة التطبيقات لـ Rememberizer
        batch_size: عدد التحميلات المتزامنة
    """
    headers = {
        'X-API-Key': api_key
    }
    
    results = []
    
    # معالجة الملفات في دفعات
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=batch_size) as executor:
        for i in range(0, len(files), batch_size):
            batch = files[i:i+batch_size]
            futures = []
            
            # تقديم دفعة من التحميلات
            for file_path in batch:
                with open(file_path, 'rb') as f:
                    files = {'file': f}
                    future = executor.submit(
                        requests.post,
                        'https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/upload/',
                        headers=headers,
                        files=files
                    )
                    futures.append(future)
            
            # جمع النتائج
            for future in futures:
                response = future.result()
                results.append(response.json())
            
            # تحديد المعدل - توقف بين الدفعات
            if i + batch_size < len(files):
                time.sleep(1)
    
    return results

عمليات البحث عالية الحجم

للتطبيقات التي تتطلب بحثًا عالي الحجم:

async function batchSearchWithRateLimit(queries, apiKey, options = {}) {
  const {
    batchSize = 5,
    delayBetweenBatches = 1000,
    maxRetries = 3,
    retryDelay = 2000
  } = options;
  
  const results = [];
  
  // معالجة الاستعلامات في دفعات
  for (let i = 0; i < queries.length; i += batchSize) {
    const batch = queries.slice(i, i + batchSize);
    const batchPromises = batch.map(query => searchWithRetry(query, apiKey, maxRetries, retryDelay));
    
    // تنفيذ الدفعة
    const batchResults = await Promise.all(batchPromises);
    results.push(...batchResults);
    
    // تطبيق تحديد المعدل بين الدفعات
    if (i + batchSize < queries.length) {
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delayBetweenBatches));
    }
  }
  
  return results;
}

async function searchWithRetry(query, apiKey, maxRetries, retryDelay) {
  let retries = 0;
  
  while (retries < maxRetries) {
    try {
      const response = await fetch('https://api.rememberizer.ai/api/v1/search/', {
        method: 'POST',
        headers: {
          'X-API-Key': apiKey,
          'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({ query })
      });
      
      if (response.ok) {
        return response.json();
      }
      
      // التعامل مع تحديد المعدل بشكل خاص
      if (response.status === 429) {
        const retryAfter = response.headers.get('Retry-After') || retryDelay / 1000;
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryAfter * 1000));
        retries++;
        continue;
      }
      
      // أخطاء أخرى
      throw new Error(`فشل البحث مع الحالة: ${response.status}`);
    } catch (error) {
      retries++;
      if (retries >= maxRetries) {
        throw error;
      }
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryDelay));
    }
  }
}

إدارة المعرفة المعتمدة على الفريق

يدعم Rememberizer إدارة المعرفة المعتمدة على الفريق، مما يمكّن المؤسسات من:

1. إنشاء مساحات عمل جماعية: تنظيم المعرفة حسب القسم أو الوظيفة

2. تعيين أذونات قائمة على الأدوار: التحكم في من يمكنه عرض أو تعديل أو إدارة المعرفة

3. مشاركة المعرفة عبر الفرق: تكوين الوصول بين الفرق إلى قواعد المعرفة المحددة

أدوار الفريق والأذونات

يدعم Rememberizer الأدوار التالية للفريق:

الدور	القدرات
المالك	وصول إداري كامل، يمكنه إدارة أعضاء الفريق وجميع المعرفة
المسؤول	يمكنه إدارة المعرفة وتكوين الذكريات، لكنه لا يمكنه إدارة الفريق نفسه
العضو	يمكنه عرض المعرفة والبحث عنها وفقًا لأذونات الذكريات

تنفيذ مشاركة المعرفة القائمة على الفريق

import requests

def create_team_knowledge_base(team_id, name, description, api_key):
    """
    إنشاء قاعدة معرفة لفريق معين
    """
    headers = {
        'X-API-Key': api_key,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    payload = {
        'team_id': team_id,
        'name': name,
        'description': description
    }
    
    response = requests.post(
        'https://api.rememberizer.ai/api/v1/teams/knowledge/',
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    return response.json()

def grant_team_access(knowledge_id, team_id, permission_level, api_key):
    """
    منح فريق الوصول إلى قاعدة المعرفة
    
    Args:
        knowledge_id: معرف قاعدة المعرفة
        team_id: معرف الفريق الذي سيتم منحه الوصول
        permission_level: 'read'، 'write'، أو 'admin'
        api_key: مفتاح واجهة برمجة التطبيقات لـ Rememberizer
    """
    headers = {
        'X-API-Key': api_key,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    payload = {
        'team_id': team_id,
        'knowledge_id': knowledge_id,
        'permission': permission_level
    }
    
    response = requests.post(
        'https://api.rememberizer.ai/api/v1/knowledge/permissions/',
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    return response.json()

أفضل الممارسات في تكامل المؤسسات

1. تنفيذ معالجة أخطاء قوية

صمم تكامل الخاص بك للتعامل مع سيناريوهات الأخطاء المختلفة بشكل سلس:

async function robustApiCall(endpoint, method, payload, apiKey) {
  try {
    const response = await fetch(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/${endpoint}`, {
      method,
      headers: {
        'X-API-Key': apiKey,
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: method !== 'GET' ? JSON.stringify(payload) : undefined
    });
    
    // التعامل مع أنواع الاستجابة المختلفة
    if (response.status === 204) {
      return { success: true };
    }
    
    if (!response.ok) {
      const error = await response.json();
      throw new Error(error.message || `فشل استدعاء API مع الحالة: ${response.status}`);
    }
    
    return await response.json();
  } catch (error) {
    // تسجيل تفاصيل الخطأ لأغراض استكشاف الأخطاء
    console.error(`فشل استدعاء API إلى ${endpoint}:`, error);
    
    // تقديم خطأ ذو معنى للكود المستدعي
    throw new Error(`فشل في ${method} ${endpoint}: ${error.message}`);
  }
}

2. تنفيذ التخزين المؤقت للمعرفة التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر

تقليل تحميل واجهة برمجة التطبيقات وتحسين الأداء من خلال التخزين المؤقت المناسب:

import requests
import time
from functools import lru_cache

تخزين الوثائق التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر لمدة 10 دقائق

@lru_cache(maxsize=100) def get_document_with_cache(document_id, api_key, timestamp=None): """ الحصول على وثيقة مع التخزين المؤقت

Args:
    document_id: معرف الوثيقة لاسترجاعها
    api_key: مفتاح واجهة برمجة التطبيقات لـ Rememberizer
    timestamp: طابع زمني لإبطال التخزين المؤقت (افتراضي: 10 دقائق)
"""
# توليد طابع زمني يتغير كل 10 دقائق لإبطال التخزين المؤقت
if timestamp is None:
    timestamp = int(time.time() / 600)

headers = {
    'X-API-Key': api_key
}

response = requests.get(
    f'https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/{document_id}/',
    headers=headers
)

return response.json()

### 3. تنفيذ المعالجة غير المتزامنة لرفع المستندات

للمجموعات الكبيرة من المستندات، نفذ المعالجة غير المتزامنة:

```javascript
async function uploadLargeDocument(file, apiKey) {
  // الخطوة 1: بدء الرفع
  const initResponse = await fetch('https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/upload-async/', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'X-API-Key': apiKey,
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      filename: file.name,
      filesize: file.size,
      content_type: file.type
    })
  });
  
  const { upload_id, upload_url } = await initResponse.json();
  
  // الخطوة 2: رفع الملف إلى الرابط المقدم
  await fetch(upload_url, {
    method: 'PUT',
    body: file
  });
  
  // الخطوة 3: مراقبة حالة المعالجة
  const processingId = await initiateProcessing(upload_id, apiKey);
  return monitorProcessingStatus(processingId, apiKey);
}

async function initiateProcessing(uploadId, apiKey) {
  const response = await fetch('https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/process/', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'X-API-Key': apiKey,
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      upload_id: uploadId
    })
  });
  
  const { processing_id } = await response.json();
  return processing_id;
}

async function monitorProcessingStatus(processingId, apiKey, interval = 2000) {
  while (true) {
    const statusResponse = await fetch(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/process-status/${processingId}/`, {
      headers: {
        'X-API-Key': apiKey
      }
    });
    
    const status = await statusResponse.json();
    
    if (status.status === 'completed') {
      return status.document_id;
    } else if (status.status === 'failed') {
      throw new Error(`فشلت المعالجة: ${status.error}`);
    }
    
    // انتظر قبل التحقق مرة أخرى
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, interval));
  }
}

4. تنفيذ تحديد معدل مناسب

احترام حدود معدل واجهة برمجة التطبيقات لضمان التشغيل الموثوق:

import requests
import time
from functools import wraps

class RateLimiter:
    def __init__(self, calls_per_second=5):
        self.calls_per_second = calls_per_second
        self.last_call_time = 0
        self.min_interval = 1.0 / calls_per_second
    
    def __call__(self, func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            current_time = time.time()
            time_since_last_call = current_time - self.last_call_time
            
            if time_since_last_call < self.min_interval:
                sleep_time = self.min_interval - time_since_last_call
                time.sleep(sleep_time)
            
            self.last_call_time = time.time()
            return func(*args, **kwargs)
        
        return wrapper

# تطبيق تحديد معدل المكالمات على واجهات برمجة التطبيقات
@RateLimiter(calls_per_second=5)
def search_documents(query, api_key):
    headers = {
        'X-API-Key': api_key,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    payload = {
        'query': query
    }
    
    response = requests.post(
        'https://api.rememberizer.ai/api/v1/search/',
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    return response.json()

اعتبارات الامتثال

إقامة البيانات

بالنسبة للمنظمات التي لديها متطلبات إقامة البيانات:

1. اختر المنطقة المناسبة: اختر نشرات Rememberizer في المناطق المتوافقة

2. وثق تدفقات البيانات: حدد أماكن تخزين المعرفة ومعالجتها

3. نفذ التصفية: استخدم الميموريات لتقييد الوصول إلى البيانات الحساسة

تسجيل التدقيق

تنفيذ تسجيل تدقيق شامل للامتثال:

import requests
import json
import logging

تكوين السجل

logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler('rememberizer_audit.log'), logging.StreamHandler() ] )

def audit_log_api_call(endpoint, method, user_id, result_status): """ سجل تفاصيل استدعاء واجهة برمجة التطبيقات لأغراض التدقيق """ log_entry = { 'timestamp': time.time(), 'endpoint': endpoint, 'method': method, 'user_id': user_id, 'status': result_status }

logging.info(f"استدعاء واجهة برمجة التطبيقات: {json.dumps(log_entry)}")

def search_with_audit(query, api_key, user_id): endpoint = 'search' method = 'POST'

try:
    headers = {
        'X-API-Key': api_key,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    payload = {
        'query': query
    }
    
    response = requests.post(
        'https://api.rememberizer.ai/api/v1/search/',
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    status = 'success' if response.ok else 'error'
    audit_log_api_call(endpoint, method, user_id, status)
    
    return response.json()
except Exception as e:
    audit_log_api_call(endpoint, method, user_id, 'exception')
    raise

## الخطوات التالية

لتنفيذ تكاملات المؤسسات مع Rememberizer:

1. **صمم هيكل معرفتك**: قم برسم مجالات المعرفة وأنماط الوصول
2. **قم بإعداد هياكل فرق قائمة على الأدوار**: أنشئ فرقًا وخصص الأذونات المناسبة
3. **نفذ تدفقات المصادقة**: اختر ونفذ طرق المصادقة التي تلبي متطلباتك
4. **صمم سير العمل القابل للتوسع**: نفذ معالجة دفعات لاستيعاب الوثائق
5. **أنشئ سياسات المراقبة والتدقيق**: قم بإعداد تسجيل الدخول والمراقبة للامتثال والعمليات

## الموارد ذات الصلة

* [الوصول إلى فلتر الميموريات](../personal/mementos-filter-access.md) - التحكم في مصادر البيانات المتاحة للتكاملات
* [توثيق واجهة برمجة التطبيقات](api-docs/README.md) - مرجع كامل لواجهة برمجة التطبيقات لجميع النقاط النهائية
* [تكامل LangChain](langchain-integration.md) - تكامل برمجي مع إطار عمل LangChain
* [إنشاء GPT لميمورايزر](creating-a-rememberizer-gpt.md) - تكامل مع منصة GPT من OpenAI
* [متاجر المتجهات](vector-stores.md) - تفاصيل تقنية لتنفيذ قاعدة بيانات المتجهات لميمورايزر

للحصول على مساعدة إضافية بشأن التكاملات المؤسسية، اتصل بفريق ميمورايزر من خلال بوابة الدعم.