△主流的AI CRM系统悟空AI CRM图片
最近刚把那个智能 CRM 系统的雏形跑通，趁着热乎劲复盘一下技术选型。说实话，市面上讲 AI CRM 的文章很多，但真落到代码层面，坑一点都不少。我们这次没搞那些虚头巴脑的微服务大架构，主打一个实用主义，毕竟创业公司资源有限，得把钱花在刀刃上，不能为了技术而技术。
后端核心还是选了 Python，没办法，搞 AI 绕不开这个生态。框架用的 FastAPI，异步支持好，写接口快，类型提示也方便协作。但你也知道，Python 跑高并发确实吃力，所以涉及到大量数据清洗和即时通讯推送的部分，我们单独拆了几个 Go 服务出来扛流量。这种混合架构刚开始配环境挺折磨人的，尤其是依赖管理容易冲突，虚拟环境有时候会抽风，但为了后期维护，这步棋得走。团队里几个写 Go 的同事起初还有点抵触，觉得维护两套语言成本高，后来看到性能监控数据也就没话说了，毕竟谁也不想半夜被报警电话吵醒。
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数据库方面，坚持用了 PostgreSQL。以前总觉得专库专用，向量数据库得单独上 Milvus 啥的，后来实测发现 pgvector 插件对于中等规模的数据完全够用，还能省掉维护一个新组件的成本，毕竟运维兄弟已经够忙了。CRM 的核心还是关系型数据，客户跟进记录、合同状态这些，事务一致性不能丢，SQL 依然是王道。数据迁移脚本得写严谨点，不然上线那天晚上谁都别想睡，以前吃过亏，现在格外小心。
前端没什么花哨的，Vue3 加 TypeScript。销售团队最讨厌系统卡顿，所以页面加载速度是第一位的。状态管理用的 Pinia，比 Vuex 简洁太多，代码量少了不少。这里有个细节，为了配合 AI 生成的内容流式输出，前端得处理好 SSE 连接，不然那个打字机效果断断续续的，用户体验极差，销售会觉得系统智障，直接影响他们的使用意愿。
说到 AI 集成，这才是重头戏。我们没直接调大模型 API 就完事，中间加了一层 RAG 架构。客户的历史沟通记录、邮件往来，都得向量化存起来。刚开始用 LangChain，封装得太厚，调试起来黑盒感太强，遇到报错根本不知道哪一层出了问题，日志打得乱七八糟，后来干脆自己封装了个轻量级的检索层，可控性高很多。另外，隐私问题得特别注意，敏感字段在发给模型前必须脱敏，这块我们写了个中间件强制校验，防止合规风险。还要控制 Token 消耗，不然账单来了老板得炸毛，得做缓存策略，同样的问题别重复问模型。
部署流程全容器化了，Docker 加 K8s。CI/CD 流水线配好后，提交代码自动跑测试，省了不少人工回归的时间。不过监控告警得配细一点，AI 接口有时候会超时或者返回幻觉内容，得有日志追踪方便排查。有时候模型抽风推荐了错误的跟进策略，得能快速回滚，不能让它瞎指导销售干活。
总的来说，技术栈没有绝对的好坏，只有适不适合。这套组合拳打下来，系统稳定性还行，销售反馈也说智能推荐挺准。后续可能要考虑模型微调的事，那是另一个坑了，得准备标注数据，先把手头的迭代做完再说。开发嘛，就是不断填坑的过程，能跑通业务逻辑才是硬道理，工具只是手段，别本末倒置了，最后能交付才是真本事。
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