实时扩大品牌影响力，促进零售增长

架构设计过程

为了防止随着应用的增长而出现模式和性能问题，请从可靠的数据建模开始。

在此解决方案中，您将围绕四个核心集合构建一个统一数据层：

• products：产品目录（名称、说明、类别、标识符）。

• inventory：库存水平、补货数据、预测指标。

• stores：存储元数据（名称、位置、操作详细信息）。

• brandAmplification：每家存储的品牌/品类提升规则。

按照此进程可靠地实现品牌放大和扩展。

1. 确定应用程序工作负载

   确定最频繁的操作。

   使用热门查询来选择有效的索引并减少数据库调用。

   假设电商和存储使用相同的运营数据。

   将客户数意图与品牌战略实时联系起来，并保持跨渠道库存一致。

   使用下表估算 Leafy Associate 工作负载，并将此估算值作为读/写入优先级的基线：

   操作	查询类型	目标集合	频率	优先级	注意
   店内产品发现。查找与客户数要求相匹配的产品（文本/意图/混合搜索），显示该存储当前是否有股票。（50 存储）	读取	Products, inventory	约 500K/天	关键	主要员工流程。在每个产品中嵌入每个存储的库存摘要标志，以避免 $lookup
   电子商务搜索。按规范、意图或混合搜索（6K 产品）	读取	Products	~1百万/天	关键	推动在线发现，并且必须保持延迟。考虑专用或读取隔离的搜索节点
   应用品牌提升提升排名	读取	brandAmplification	约 300k/天	高	排名时应用存储级品牌提升；无需产品更新
   更新实时库存和预测指标（摄取）	写入	inventory	约 700k/天	关键	库存记录系统（存储和仓库）的单一视图。小而频繁的写入
   查找最近有股票的替代存储	读取	inventory, stores	约 100k/天	低	按距离划分的地理空间排名
   配置品牌放大（更新提升策略）	写入	brandAmplification	>500/天	低	通过可选的品类范围提升每个存储品牌；运行时可调整，无需产品重写。

2. 映射模式关系

   您确定的工作负载会影响您设计模式的方式。

   在品牌放大中，您的关系模型决定了 Leafy Associate 和电商应用中的读取延迟，并影响库存系统中的写入操作费用。

   优化查询

   为了改进店内产品发现功能，请使用 嵌入模式 将 inventorySummary[] 嵌入到产品中。这种方法可在单个读取操作中返回产品详细信息和可用性，并避免昂贵的 $lookup 操作。该代码片段显示了 products集合中的示例文档。

   { "_id": "685bfe2b3d832cf7e1614577",
     "productName": "Onion",
     "brand": "Fresho",
     "price": { "amount": 31.02, "currency": "USD" },
     "category": "Fruits & Vegetables",
     "subCategory": "Potato, Onion & Tomato",
     "aboutTheProduct": "Onion is a versatile vegetable used in salads and curries.",
     "embeddingText": "Onion | Fresho | 5 kg | Fruits & Vegetables | ...",
     "multimodalEmbeddingVector": [0.03, 0.12, 0.07, "..."],
     "inventorySummary": [
       {
         "storeId": "store-019",
         "sectionId": "S01",
         "aisleId": "I11",
         "shelfId": "SH111",
         "inStock": true,
         "nearToReplenishmentInShelf": false
       },
       {
         "storeId": "store-027",
         "sectionId": "S02",
         "aisleId": "I21",
         "shelfId": "SH213",
         "inStock": true,
         "nearToReplenishmentInShelf": true
       }
     ]
   }

   对于优化的运营库存单一视图查询，请将详细的库存数据保存在单独的集合中并引用产品。为每个产品存储一个文档，以维护跨渠道和存储的单一视图，并在一个位置更新股票。以下代码片段显示了 inventory集合中的示例文档。

   { "_id": "6863fc8057105b3a8ccb57cd",
     "productId": "685bfe2b3d832cf7e1614577",
     "storeInventory": [
       {
         "storeId": "store-015",
         "storeName": "Trikasemmart - Chiang Mai",
         "coordinates": [98.985583, 18.7929],
         "shelfQuantity": 22,
         "backroomQuantity": 0,
         "inStock": true,
         "predictedStockDepletion": "2025-10-23",
         "nextRestock": "2025-10-19"
       },
       {
         "storeId": "store-006",
         "storeName": "Vinyuvanichkul - Nakhon Ratchasima",
         "coordinates": [102.104829, 14.964336],
         "shelfQuantity": 27,
         "backroomQuantity": 49,
         "inStock": true,
         "nextRestock": "2025-10-21"
       }
     ],
     "updatedAt": "2025-10-17T00:00:01Z"
   }

   要查找附近有股票的存储，请将存储坐标保存在GeoJSON point中以运行地理空间查询。以下代码片段显示了 stores集合中的示例文档。

   {
     "_id": "684aa28064ff7c785a568aca",
     "storeId": "store-001",
     "storeName": "Chaihirankarn, Bunlupong and Chomsri - Surat Thani",
     "location": {
       "type": "Point",
       "coordinates": [
         99.317989,
         9.133786
       ],
       "address": "3597 Methavorakul Tunnel Suite 886",
       "city": "Surat Thani"
     },
      …
   }

   数据一致性

   使用Atlas Triggers从 inventory同步所需字段并保持 products.inventorySummary[] 一致。

   优化每次搜索中的品牌排名规则

   在排名时应用品牌提升，并在 brandAmplification 中存储规则。在不重写产品数据的情况下推广战略品牌。

   {
     "_id": "68e43c6865c4a374ea78b4b0",
     "storeId": "store-015",
     "brandName": "Teamonk",
     "categories": ["Beverages", "Gourmet & World Food"],
     "boostLevel": 1,
     "effectiveFrom": "2025-10-01",
     "effectiveTo": "2025-10-31"
   }

3. 索引

   为最常用的查询字段创建索引。查看“构建解决方案”部分以了解详细信息。在扩展时监控和调整索引使用情况。

架构流程

查看架构图，了解品牌放大解决方案的运行方式。

图 2。该架构说明了 MongoDB 的 ODL 如何集成 Leafy Associate应用程序、高级搜索微服务和 Voyage AI嵌入。它在单个聚合管道中运行全文搜索、向量搜索和混合搜索，将实时品牌配置和客户意图结合在统一的现代数据平台中。

0. Siloed data

运营数据通常位于销售点 (POS)、企业资源规划 (ERP) 和市场营销数据孤岛中。将其统一以提供一致的实时体验。

1。在 MongoDB 的操作数据层 (ODL) 中存储统一数据

The ODL 充分利用 MongoDB 灵活的文档模型，将结构化、半结构化和非结构化数据存储在一个位置。

现代数据平台可提供性能、横向可扩展性和高级功能。它可实现快速集成、低延迟查询和扩展实时操作。

这种统一的方法使每个系统（从电商到店内应用）都在相同的可信、最新信息上运行。

2。存储员工输入搜索查询

存储员工使用 Leafy Associate应用程序输入查询。他们选择全文 (MongoDB Atlas Search)、意图 (Vector Search) 或混合（排名融合或分数融合）。

并行：实时品牌放大配置

存储经理和授权人员使用 Leafy Associate应用程序在 brandAmplification集合中创建每个存储的提升规则，以供后端使用。

在配置品牌放大时，他们可以实时观察显示产品数量以及每个类别中有多少产品的元数据。此信息来自$searchMeta管道阶段。

3。和 4。Leafy Associate 构建API请求

Leafy Associate应用程序使用完整上下文编写搜索请求。它直接在前端构建运行时参数，并从MongoDB检索该存储的有效品牌配置。将请求发送到高级搜索微服务。

POST /api/v2/search
{ "query": "green tea skin care",
  "storeObjectId": "684aa28064ff7c785a568aca",
  "option": 4,
  "page": 1,
  "page_size": 20,
  "weightVector": 0.5,
  "weightText": 0.5,
  "fusionMode": "rrf",// you can also use "scoreFusion"
   "brandAmplification": [
    { "name": "Innisfree", "boostLevel": 1 },
    { "name": "Olay", "boostLevel": 2, "categories": ["Face Care", "Skincare"] },
    { "name": "The Body Shop", "boostLevel": 3 }
  ]
}

5。使用 Voyage AI 的嵌入服务

当搜索类型为向量或混合搜索时，微服务会使用Voyage AI生成客户数查询嵌入。

6。和 7。高级搜索微服务构建聚合管道

高级搜索微服务在运行时构建聚合管道并在MongoDB中执行。该微服务使用单个管道和单次往返来提高性能和效率。

对于使用$搜索的文本相关性，管道应用一种复合结构，该结构将must、should和filter子句与模糊匹配和字段提升相结合，以优化结果。

对于使用 $vectorSearch 的语义意图，该管道会将客户数查询与产品数据的预先计算的嵌入进行比较。

在 混合搜索中，微服务使用 $rankFusion（应用基于排名的倒数排名融合 (RRF)）或 $scoreFusion（将归一化分数与运行时可调权重混合）来融合文本和向量结果。

品牌放大通过两种互补的途径提高结果相关性：

1. 融合前文本增强（在 $ 搜索中）

   以复合形式注入规则。带有 score 的 should 子句。为每个品牌和（可选）类别提供提升。

2. 使用 $设立 + $multiply 进行融合后乘法

该微服务通过使用 $ 过滤直接在顶部 上进行筛选，从而保留存储上下文，而无需使用 $lookupProducts.inventorySummary[] 合并其他集合。最后，它生成带有$分面（Facet）的用户界面就绪响应，并返回生成的文档和总数。

8。可靠性、可扩展性、安全和实时一致性

MongoDB通过副本集保持高可用性，并通过分片进行水平扩展。使用专用搜索节点实现低延迟读取。使用 Change Streams 和Atlas Triggers保持数据实时一致。MongoDB通过内置访问权限控制、网络隔离性以及对静态数据进行加密，提供全面的端到端安全性。