مركز المطورين · مرجع هندسي
طبقة النموذج الموجودة أسفل عقدة القرار: لكل علامة تجارية نموذج السلوك (نموذج تسلسل الأحداث لكيفية تصرف كل عضو) بالإضافة إلى التوأم الرقمي الطبقة التي تُشغّله (المحاكاة الافتراضية ولوحة البحث التركيبي). تتناول هذه الصفحة ما يمكن للمُكامل أن يتفاعل معه فعليًا: الأحداث التي تُغذّيه، والبوابة التي تُحدّد ما إذا كان سيُقدّم خدمة، والأسطح التي تُسقط عليها مُخرجاته، و MCP الأدوات التي تشغل اللوحة.
استخدم نقاط النهاية REST أو الأدوات MCP المُدارة للقراءة فقط أدناه للتنبؤ بسلوك عضو واحد. تتشارك نتائج السلوك التالي ونوافذ الشراء الشخصية في استجابة واحدة، مع التحقق من التوافر والأذونات بشكل واضح. لا تزال الأحداث تدخل عبر واجهات التكامل المعتادة؛ وتظهر مخرجات إضافية في الشرائح، وملفات تعريف الأعضاء، والنماذج المشابهة، وتحسين وقت الإرسال، واللوحة الاصطناعية.
توقع واحد لكل عضو يُظهر السلوكيات التالية وفترات الشراء الشخصية، جامعًا إشارات المستهلك مع سياق طلب العلامة التجارية عندما يكون مسؤول دمج بيانات المستأجر جاهزًا.
مثال تفاعلي
جميع الحالات والأرقام أمثلة اصطناعية، ولا تمثل تنبؤات مباشرة أو جاهزية بيئة العمل. لا تُرسل أي بيانات للعملاء.
تبقى توقعات السلوك متاحة. تبقى فترات الشراء غير متاحة حتى يتم تدريب نظام دمج البيانات الخاص بالعلامة التجارية والتحقق من صحته.
توزيع نهائي على الأحداث الأربعة المدعومة في هذا المثال. احتمالات الحدث التالي غير مُعايرة.
| الفعالية التالية | الاحتمالية |
|---|---|
| شراء | 37% |
| زيارة البوابة | 28% |
| نقرة على البريد الإلكتروني | 21% |
| استرداد القسائم | 14% |
يُعدّ إرسال البريد الإلكتروني حدثًا سياقيًا، وليس هدفًا تنبؤيًا. احتمالية حدوثه هي null. تبقى الأحداث الأخرى غير المدعومة أو غير المُغطاة غير متاحة أيضًا.
إشارات شخصية CWM + سياق طلب العلامة التجارية TimesFM.
احتمالية إجراء عملية شراء واحدة على الأقل. هذه الفترات تراكمية؛ لا تجمعها معًا أو مع توزيع الأحداث.
طلب أحد الأعضاء إعادة توزيع الأموال و purchaseWindows معاً.
curl --request GET \
"https://YOUR_API_HOST/api/v2/cwm/members/YOUR_MEMBER_UUID/next-behaviors" \
--header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "cwm_predict_next_behaviors",
"arguments": {
"member_id": "YOUR_MEMBER_UUID"
}
}
}استبدل API اسم المضيف، وUUID العضو، وAPI المفتاح بقيم مساحة العمل الخاصة بك.
الوصول مطلوب · تُعيد خاصية `predictions:read` سلوكيات الإرجاع. كما تُمنح خاصية `metrics:read` (أو *) لتمكين نوافذ الشراء عندما يكون النموذج جاهزًا.
مقتطف اصطناعي فقط. تتضمن استجابات نموذج العلامة التجارية أيضًا كتالوج الأحداث الكامل وبيانات التغطية الوصفية؛ تستخدم المراجع العامة السابقة مفردات منفصلة من ست فئات.
{
"predictionKind": "next_event",
"unit": "probability_0_1",
"status": "degraded",
"distribution": {
"status": "ok",
"vocabulary": "member_event",
"normalization": "conditional_on_supported_events",
"calibrated": false,
"rows": [
{
"key": "purchase.completed",
"label": "Purchase",
"probability": 0.37,
"rank": 1,
"availability": "predicted"
},
{
"key": "portal.visited",
"label": "Portal visit",
"probability": 0.28,
"rank": 2,
"availability": "predicted"
},
{
"key": "email.clicked",
"label": "Email clicked",
"probability": 0.21,
"rank": 3,
"availability": "predicted"
},
{
"key": "coupon.redeemed",
"label": "Coupon redeemed",
"probability": 0.14,
"rank": 4,
"availability": "predicted"
},
{
"key": "email.sent",
"label": "Email sent",
"probability": null,
"rank": null,
"availability": "context_only"
}
]
},
"purchaseWindows": {
"unit": "probability_0_1",
"probabilities": {
"7": null,
"30": null,
"90": null
},
"calibrated": false,
"envelope": {
"status": "unavailable",
"backend": "cwm-timesfm-2.5",
"reasonCodes": [
"fusion_not_trained"
]
}
},
"reasonCodes": [
"fusion_not_trained"
]
}بيانات اصطناعية · TimesFM 2.5
مثال على التوقعات بناءً على 128 يومًا من البيانات التاريخية المُصنّعة. قارن النمط الحالي مع الطلب اليومي المُستقبلي وقيمه الكمية.
وحدات الطلب الاصطناعية
| التاريخ (UTC) | التنبؤ النقطي | q10–q90 |
|---|---|---|
| 2026-10-05 | 22.9 | 22.8–23.0 |
| 2026-10-06 | 21.3 | 21.2–21.4 |
| 2026-10-07 | 18.7 | 18.6–18.8 |
| 2026-10-08 | 17.1 | 17.0–17.1 |
| 2026-10-09 | 17.7 | 17.6–17.7 |
| 2026-10-10 | 20.0 | 20.0–20.1 |
| 2026-10-11 | 22.3 | 22.3–22.4 |
| 2026-10-12 | 22.9 | 22.9–22.9 |
| 2026-10-13 | 21.3 | 21.2–21.3 |
| 2026-10-14 | 18.7 | 18.6–18.7 |
| 2026-10-15 | 17.1 | 17.0–17.2 |
| 2026-10-16 | 17.7 | 17.6–17.7 |
| 2026-10-17 | 20.0 | 19.9–20.1 |
| 2026-10-18 | 22.4 | 22.3–22.4 |
| 2026-10-19 | 22.9 | 22.8–23.0 |
| 2026-10-20 | 21.3 | 21.2–21.4 |
| 2026-10-21 | 18.7 | 18.6–18.7 |
| 2026-10-22 | 17.1 | 17.0–17.1 |
| 2026-10-23 | 17.7 | 17.6–17.7 |
| 2026-10-24 | 20.0 | 19.9–20.0 |
| 2026-10-25 | 22.3 | 22.3–22.4 |
| 2026-10-26 | 22.9 | 22.8–22.9 |
| 2026-10-27 | 21.3 | 21.2–21.3 |
| 2026-10-28 | 18.7 | 18.6–18.7 |
| 2026-10-29 | 17.1 | 17.0–17.2 |
| 2026-10-30 | 17.7 | 17.6–17.7 |
| 2026-10-31 | 20.0 | 20.0–20.1 |
| 2026-11-01 | 22.4 | 22.3–22.4 |
| 2026-11-02 | 22.9 | 22.8–22.9 |
| 2026-11-03 | 21.3 | 21.2–21.3 |
مثال اصطناعي، تم إنشاؤه باستخدام TimesFM 2.5 وزن. يبدأ التوقع في 5 أكتوبر 2026 (UTC)؛ التواريخ ثابتة للعرض التوضيحي. تغطية الكميات غير مُعايرة. لا تُمثل القيم طلب العميل أو احتمالات الشراء الفردية.
استلم توزيع احتمالي نهائي وترتيبًا. نموذج العلامة التجارية المُقيّم له الأولوية، مع تغطية تصل إلى 23 هدفًا. عند عدم توفرها، تُشكّل نماذج الأولوية العامة الداخلية مرجعًا واحدًا من ست فئات. وتبقى الأحداث غير المدعومة والأحداث السياقية فقط غير متاحة.
يُضاف تلقائيًا إلى رد العضو نفسه: رأس خفيف الوزن خاص بالعميلة يجمع بين إشارات CWM واتجاهات العلامة التجارية TimesFM. تعمل الرؤوس الجاهزة مباشرةً؛ أما في حال عدم التدريب أو التقييم، فإن فترات الشراء فقط هي التي تبقى غير متاحة.
عند تهيئة خدمة TimesFM 2.5 واستكمال السجل اليومي، توقع الإيرادات أو الطلبات أو الوحدات المباعة لمدة تصل إلى 90 يومًا، مع تقديرات نقطية وتسعة كميات.
يبلغ مجموع احتمالات الحدث التالي 100% على المرشحين المدعومين، وهي غير مُعايرة. تُقدّر فترات الشراء، بشكل منفصل، عملية شراء واحدة على الأقل خلال 7/30/90 يومًا، وهي تراكمية، ولا تُقسّم إلى فئات أحداث. لا يُؤخذ الصمت المنقضي في الاعتبار عند تحديد متجه الحدث. لم يتم التحقق من صحة مرجع الأولوية العامة في مساحة العمل.
تصف كميات الطلب عدم اليقين الإجمالي؛ فهي ليست فترات شراء فردية ولم تتم معايرتها. البيانات المفقودة غير متاحة. لا يُؤكد أي تحسن في الدقة قبل تقييمك الخاص.
# Bearer API key; predictions:read
GET /api/v2/cwm/capabilities
GET /api/v2/cwm/members/{id}/next-behaviors
# metrics:read additionally enables purchaseWindows in next-behaviors
# predictions:read AND metrics:read for standalone trend/windows
GET /api/v2/cwm/trends?metric=gmv&horizon_days=30
GET /api/v2/cwm/members/{id}/purchase-windows
# Read-only MCP equivalents
cwm_get_forecast_capabilities
cwm_predict_next_behaviors
cwm_forecast_aggregate_trend
cwm_predict_purchase_windowsتستخدم احتمالات الشراء وحدات من 0 إلى 1 ونوافذ تراكمية رتيبة. وحتى يتم تدريب النموذج والتحقق من صحته، تحتوي الاستجابة على الاحتمالات التالية: {"7":null,"30":null,"90":nullوتمت معايرته: false. موجود CWM تحتفظ درجات الكتلة من 0 إلى 100 بمعناها. تُرجع التوقعات الإجمالية نقطة واحدة وq10 إلى q90 لكل يوم كامل بتوقيت UTC؛ ولا تُملأ الفترات اليومية المفقودة بالصفر. تتطلب أسماء الفئات catalog_gmv أو units_soldتم الكشف عن مقاييس إدخال المسودة. وتبقى صلاحيات المستأجر والعضو على جانب الخادم. وتُميّز الجاهزية service_unavailable, awaiting_training, awaiting_validation وجاهز. TimesFM تستخدم الأوزان 2.5 برنامج Apache 2.0.
تستخدم استجابات السلوك التالي predictionKind: next_event والوحدة: probability_0_1تتضمن إحدى الاستجابات التوزيع و purchaseWindowsنتائج الخبراء الفردية داخلية. يتم تفعيل دمج المشتريات تلقائيًا عند السماح بالوصول إلى المقاييس. يوفر رأس المستأجر المُعتمد احتمالات تراكمية لمدة 7/30/90 يومًا؛ يؤدي فقدان الأذونات أو التدريب أو التحقق أو المدخلات إلى تعطيل جميع النوافذ. null مع وجود سبب واضح. تظل تنبؤات السلوك المتاحة قابلة للقراءة. لا تُجمع هذه النوافذ مع توزيع الحدث التالي. تتضمن صفوف نموذج العلامة التجارية جميع الأحداث القياسية الـ 48: 26 منها سلوكيات استهلاكية، و39 تدخل في مفردات التسلسل، و23 هي الحد الأقصى لهدف التنبؤ. فقط المرشحون المشمولون المدعومون من الجيل النشط والمُقيَّم يحصلون على احتمالات؛ أما جميع الصفوف الأخرى فلها احتمالات. null وتوفر صريح. تغطية تردد الإدخال القديمة هي دليل أضعف على وجود النص في المجموعة ولا يمكنها التحقق من صحة أهداف العلامات المخفية المصدر. تستخدم اللقطات الجديدة أهدافًا إيجابية من نوافذ تدريب المُحسِّن، باستثناء أعضاء التحقق والصفوف المخفية. يتضمن التوزيع النهائي الرتبة، entropyBits, retainedModelMass, coverageBasis, modelVersion وتمت معايرته: falseيُستخدم نموذج علامة تجارية متاح ومُقيّم مباشرةً دون طلب مخرجات خبراء بديلة. وإلا، يتم حساب متوسط التوزيعات العامة المسبقة الصالحة داخليًا بالتساوي في قيمة واحدة متدهورة (pv / fav / cart / buy / rmcart / buy_disc المرجع. التجميع يميز single_tenant_model من uniform_valid_expertsتُحدد المفردات مساحة المفتاح المرشح. لا يتم دمج المفردتين مطلقًا. المرجع الموحد ليس بوابة متعددة الفئات مُتعلمة، ولا يتم التحقق من صحته من قِبل المستأجر؛ تغطية تدريب الفئات العامة غير مُتحقق منها. لا تُثبت الكتلة الصفرية المُقربة عدم وجود تدريب على الفئات. تحتاج نقطة النهاية هذه إلى predictions:read; purchaseWindows احتياجات إضافية metrics:read أو *. بدون إذن الوصول إلى المقاييس، يتم الإبلاغ عن مكون الشراء metrics_scope_required ولا يُجري أي استعلام عن المقاييس أو عمليات الدمج. تكون الحالة "جيدة" فقط عند استخدام كلا المكونين المكتسبين، و"متدهورة" للنتائج الجزئية/المرجعية، وغير متاحة عند عدم استخدام أي منهما. يُعاد التحقق من أهلية الوصول إلى المتجر والمعالجة المباشرة قبل المعالجة الخارجية الشخصية؛ وتبقى الأدلة غير الكافية غير متاحة. يشارك أحد الطلبات بياناته المباشرة. CWM بصمة داخلية عبر رؤوس السلوك والشراء.
يتدرب النموذج على تدفق أحداث الأعضاء الذي تنتجه عمليات التكامل الخاصة بك بالفعل - REST API الإصدار 2 (الطلبات، الأعضاء)، تتبع الويب والبوابة، التقاط نقاط البيع/الإيصالات، أنشطة الولاء والقسائم. تمر الأحداث بكتالوج مُدار بواسطة جدار حماية للسياسة قبل أن تتمكن من دخول التدريب؛ يتم تطبيق جدار الحماية في خط الأنابيب، وليس عن طريق الاتفاقية.
المشتريات، الإيصالات، النقاط المكتسبة/المستردة، تغييرات المستويات، طلبات/استرداد القسائم، فتح/النقر على البريد الإلكتروني، فتح الإشعارات، زيارات/النقر على البوابة، تسجيلات الوصول إلى المتجر. يتم قبول كل نوع من أنواع الأحداث صراحةً في الكتالوج - لا يتم تدريب أنواع الأحداث الجديدة تلقائيًا.
يتم استبعاد أي شيء يكتبه النموذج بنفسه (علاماته وتقييماته) - يجب ألا يتعلم النموذج من مخرجاته. لا يتم إدخال محتوى الرسالة والنص الحر في التدريب: يتعلم النموذج أن أحد الأعضاء نقر، وليس ما تقوله الرسالة.
يُستثنى الأعضاء الخاضعون لقيود المعالجة (GDPR المادة 18) من التدريب بشكل كامل، وتُحذف بيانات العضو المحذوف - بما في ذلك بياناته المضمنة - كجزء من آلية الحذف نفسها.
نتيجة عملية للمُكاملين: كلما كان سجل الأحداث لديك أكثر ثراءً ودقة (تحديد هوية العضو بشكل صحيح، وطوابع زمنية دقيقة)، كان النموذج أفضل - لا يوجد "تحميل تدريب" منفصل. انظر REST API و تتبع الويب.
يتم تدريب نموذج العلامة التجارية لكل مستأجر على حدة، بشكل حتمي (نفس البيانات ⇒ نفس النموذج، مع إصدار محدد)، وهو فقط يقدم بعد تجاوز خط أساس شفاف بناءً على بيانات العلامة التجارية الخاصة. لا يقرأ المستهلكون النهائيون النموذج مباشرةً، بل يمرون بمعيار تقديم واحد:
في حال فشل أي جزء من النموذج - كأن يكون النموذج لم يثبت جدارته بعد، أو أوقفت العلامة التجارية عملية التقييم، أو أصبح النموذج قديمًا - يعود كل مستهلك إلى نماذج التنبؤ الشفافة (أو حالة فارغة تمامًا، في حالة النماذج المشابهة). لا يتم ملء أي بيانات بأصفار، ولا يتم التظاهر بأي شيء: يتم خدمة العضو الذي لا يحتوي على بيانات مضمنة من خلال المسار الاحتياطي، ولا يتم إضافته إلى النموذج أبدًا. الجمهور القابل لإعادة الاستخدام
دورة حياة العلامة التجارية
لا يوجد تاريخ كافٍ للتدريب بنزاهة - لا شيء يُجدي نفعاً
تم تدريبهم، ويتم اختبارهم مقابل خط الأساس في واقع افتراضي
تجاوز المستوى الأساسي - التضمينات والتوقعات تخدم
يتوقف احتساب النقاط أو تنتهي صلاحية النموذج - عودة تلقائية
تتوفر ثلاث مجموعات مخرجات جاهزة في واجهات الأعضاء والشرائح أدناه. استخدم واجهة التنبؤ REST أو MCP المُدارة أعلاه لتوزيع الحدث التالي الموحد ونوافذ الشراء.
بصمة سلوكية لكل عضو، مُستخلصة من تسلسل أحداثه بالكامل. تُعزز هذه البصمة تشابه الجوار الأقرب: لكل عضو سلوكي بصمة خاصة به - لا حاجة إلى علامات.
مؤشر اقتراب الشراء واقتراب التوقف عن استخدام الخدمة (من 0 إلى 100) لكل عضو، ويتم تحديثه مع كل سلوك جديد. يُعرض هذا المؤشر كشروط للشرائح - على سبيل المثال: "اقتراب الشراء (الحدث التالي المتوقع، من 0 إلى 100)" - وفي ملف تعريف العضو.
نافذة الشراء التالية المتوقعة لكل عضو والساعة المناسبة له خلال اليوم، وفقًا لإيقاعه الخاص.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك تشغيل لوحة أبحاث التوأم الرقمي من خلال خادم MCP المُدار. أربع أدوات لوحة تحكم، مأخوذة حرفيًا من قائمة المنتجات الحالية، بالإضافة إلى أدوات التنبؤ للقراءة فقط المذكورة أعلاه:
list_synthetic_scenarios
((لا يوجد))
أدرج سيناريوهات محاكاة اللوحة الاصطناعية مع حدود سهولة الاستخدام الصادقة، وسقف الثقة، وحقول الإدخال لكل منها. اتصل أولاً لاختيار نوع. يتطلب metrics:read.
run_synthetic_panel
(segment_id، kind، fields)
تشغيل لوحة اصطناعية: تتفاعل نسخ رقمية مجهولة الهوية لشريحة معينة مع محفز، مما ينتج عنه تقرير اتجاهي دقيق (لا يتضمن أرقامًا مطلقة حقيقية). يُرجع هذا الإجراء معرّف تشغيل (run_id) للاستطلاع. يقتصر على حد أقصى يومي للتشغيل + ≤ 50 نسخة رقمية. يتطلب الأمر استخدام synthetic:write.
get_synthetic_report
(run_id)
اقرأ التقرير الصادق المجمد لتشغيل لوحة اصطناعية - قراءة اتجاهية، وسقف ثقة، وعلامات قمع، ومواضيع - أو blockReason إذا لم يكن جاهزًا. يتطلب metrics:read.
get_synthetic_calibration
((لا يوجد))
معايرة اللوحة الاصطناعية للعلامة التجارية (معدل نجاح التنبؤات الاصطناعية السابقة مقابل الواقع؛ null (إلى حين توفر اختبارات رجعية). يتطلب metrics:read.
التدفق النموذجي
list_synthetic_scenarios → اختر نوعًا + اقرأ حدود قابليته للاستخدامrun_synthetic_panel(segment_id, kind, fields) → run_id // يتطلب synthetic:writeget_synthetic_report(run_id) → قراءة اتجاهية · سقف الثقة · قمع · مواضيع — أو blockReasonget_synthetic_calibration() → معدل نجاح علامتك التجارية مقابل الواقع (null حتى يتم إجراء اختبارات سابقة)العقد المبرم للتصميم: عدد الجولات محدود (الحد الأقصى اليومي للجولات، ≤ 50 توأمًا لكل جولة)؛ التقارير أرقام اتجاهية وليست مطلقة؛ أما إذا فشلت عملية التشغيل في اختبارات النزاهة (انهيار اللوحة، التملق، صغر حجم العينة) فستعود بـ blockReason أو علامات الحجب بدلاً من نتيجة مُرضية - تعامل معها على أنها نهائية، وليست قابلة لإعادة المحاولة. تنطبق نفس الحدود والقواعد سواء بدأ التشغيل إنسان أو وكيلك. الإعداد، والمصادقة، والنطاقات: MCP دليل التكامل.
نموذج واحد لكل مستأجر، يتم تدريبه على أعضاء ذلك المستأجر فقط. لا يتم تجميع البيانات بين العلامات التجارية - في أي اتجاه.
تُنتج البيانات نفسها النموذج نفسه، بتًا بتًا؛ ويمكن تتبع كل نتيجة إلى إصدار النموذج الذي أنتجها.
حذف بيانات الأعضاء يؤدي إلى حذف بيانات التدريب والتضمين كجزء من عملية الحذف - وليس وفقًا لجدول زمني للتنظيف.
يتم حذف المحتوى المضمن الذي تجاوز فترة صلاحيته وفقًا لجدول زمني محدد، ويتوقف عرض النموذج القديم تلقائيًا.