△主流的AI CRM系统悟空AI CRM图片
最近半夜改一个 AI CRM 的库结构，深有体会。市面上很多教程把这事说得太轻巧，好像加个 vector 字段就完事了。其实真落地的时候，麻烦事都在细节里，尤其是既要兼容传统业务，又要塞进 AI 能力，平衡点很难找。
先说基础表。客户表、联系人、商机，这些老生常谈。但要注意，主键千万别用自增。以前为了图快用 int auto_increment，后来业务大了要分库，数据迁移能累死人。现在默认用雪花算法生成 bigint，虽然长点，但心里踏实。扩展字段别直接往主表里塞，单独搞个 ext_info 表，用 JSON 存动态属性。虽然查询稍微麻烦点，但改业务逻辑不用锁表，这点太重要了，运维半夜不用被你叫醒。
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重头戏是 AI 交互日志。这部分数据量增长极快，而且结构多变。我们一开始想直接用 MySQL 存对话内容，结果发现检索太慢，尤其是要做语义搜索的时候。后来改成 MySQL 存元数据（时间、用户、状态），原始对话和向量嵌入存到 PostgreSQL 里，用了 pgvector 插件。这样省得再维护一套 Milvus 或 ES，架构简单点好维护，小团队经不起太多组件折腾。每张日志表必须带 trace_id，不然线上出问题时，你想查某次 AI 推荐为啥出错，连链路都追踪不到，只能抓瞎。
还有个容易被忽略的点：反馈数据。AI 不是一劳永逸的，得靠用户反馈来微调。设计里得有个独立的 feedback 表，记录用户对 AI 建议的采纳、修改或忽略。这个表要能关联到具体的模型版本号和 prompt 模板 ID。不然过两个月你想优化模型，根本不知道哪版 prompt 效果好，全凭感觉猜，那还不如不做。
另外，客户标签系统也得配合 AI 改改。传统的标签是手打的，现在多了 AI 自动生成的标签。这两类标签最好分开存，或者加个来源字段区分。因为 AI 生成的标签置信度不一样，有时候需要人工二次确认。如果混在一起，销售看到不准确的标签，会对系统失去信任。我们在标签表里加了 confidence_score 字段，低于阈值的自动隐藏，这点小设计实际用起来挺顺手。
性能和安全也得提前考虑。日志表按月分表是底线，不然半年后查询慢得离谱。敏感字段像手机号、邮箱，数据库里必须加密存储。现在合规查得严，万一泄露就是大事。另外，给 AI 训练用的数据视图，得提前做脱敏处理，别等审计来了再补窟窿。读写分离也要注意，关键路径上的查询，还是得走主库，别为了那点性能牺牲一致性，销售刚录入客户转头查不到，体验很割裂。
其实数据库设计没有完美的，只有适合当下的。别过度设计，留点冗余字段，多写点注释，比死守第三范式实用得多。业务变起来比代码快，库结构能跟上节奏就行。昨晚改完索引，跑通压测，心里才算稍微有点底。这行干久了就知道，稳定比什么都强。
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