△主流的AI CRM系统悟空AI CRM图片
接手过几个 AI CRM 的项目后，我发现最大的误区就是把数据库设计当成传统 CRUD 来做。很多人觉得，客户表、联系记录表、订单表，这三样摆平了就行，剩下的交给算法团队。其实真到落地的时候，才发现数据链路稍微断一点，模型就是个智障。
先说核心的客户表 customers。别光存姓名电话，得预留 extra_attrs 这种 JSON 字段。为什么？因为 AI 挖掘出来的标签是非结构化的，今天可能是“价格敏感”，明天可能是“偏好晚间沟通”。硬加字段会死人的，改表结构太麻烦。另外，务必加一个 data_source_mark，标记这条数据是人工录入的还是 AI 补全的。后期清洗数据的时候，这个字段能救命，不然你不知道哪些是脏数据，哪些是真实反馈。有些团队为了省事，把 AI 生成的内容直接覆盖原字段，最后发现模型幻觉把客户电话都改错了，连回滚的机会都没有。
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然后是重头戏，交互记录表 interactions。传统 CRM 只记结果，AI CRM 得记过程。除了常规的沟通内容，必须存 semantic_vector。别嫌麻烦，哪怕初期不用向量检索，后期要做相似客户匹配或者语义搜索，没这个字段你得重构表。如果是 PostgreSQL，直接上 pgvector 插件，别急着引入独立的向量数据库，运维成本太高，小团队扛不住。还有，沟通内容的 sentiment_score（情感分）得实时算好存下来，这是训练销售话术模型的关键特征。别指望每次查询都实时调 API 算，延迟受不了，空间换时间是必须的。
还有一个容易被忽略的表：ai_suggestions_feedback。AI 生成的跟进建议、邮件草稿，销售到底用没用？用了之后成交没？这个闭环必须记在数据库里。表结构很简单：suggestion_id, user_id, action_taken (采纳/忽略/修改), outcome。没有这个反馈表，模型永远不知道自己是帮了忙还是添了乱。很多项目上线半年就废了，就是因为没做这个反馈埋点，模型无法迭代，一直在那瞎推荐。甚至建议加个 model_version 字段，记录当时是哪个版本的模型生成的建议，方便后续做 A/B 测试对比。
再聊聊权限和隐私。别把所有字段都扔给大模型。数据库层面得做个 privacy_level 标记。比如手机号、身份证，传给 AI 之前必须脱敏。可以在数据库视图层做处理，或者在应用层加中间件。但表设计的时候就要考虑到，哪些字段是“可公开给 AI 的”，哪些是“绝对隔离的”。曾经有个项目，因为把客户预算字段直接透传给公有云模型，被合规部门直接叫停，整个表结构不得不重写，还得单独建一张脱敏表，工作量翻倍。
最后提一嘴性能。AI 查询往往伴随大量 Join 和模糊匹配。interactions 表增长极快，分区表是必须的。按月份分区，或者按客户 ID 哈希分区。索引也别乱建，特别是向量索引，占用内存大。初期数据量小的时候，全表扫描可能比走索引还快，别过度优化。还有，日志表 ai_logs 要单独存，别混在业务表里，不然打日志能把主库 IO 打满。
说到底，AI CRM 的库表设计，核心不是“存”，而是“喂”。怎么让数据方便地被模型吃掉，又能安全地吐回来，这才是架构师该琢磨的。别指望一套表结构用三年，业务变起来比代码快多了，预留好扩展性，比什么都强。大概就这些，具体的还得看你们业务场景，别生搬硬套，灵活点准没错。
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