△主流的AI CRM系统悟空AI CRM图片
以前做 CRM 系统，数据库设计其实挺死板的。客户表、联系记录表、订单表，范式建得好好的，查询也快。但自从加了 AI 功能，这表结构就开始变得有点“脏”了。说实话，刚开始我也想过要不要直接上向量数据库，单独存一堆 embedding，但后来发现，对于大多数中小型企业来说，维护两套数据库系统的成本太高，运维那边第一个就不答应，毕竟多一个组件就多一个故障点。
所以最后还是在原有的 MySQL 架构上动刀子。核心变化其实集中在几个新表上。比如 ai_interaction_logs，这张表简直是整个系统的垃圾桶兼宝藏库。以前我们只存结构化的沟通结果，比如“电话已打通”、“意向高”，现在不行，AI 需要上下文才能发挥价值。所以这张表里除了常规的 user_id、timestamp，还得有个大字段存原始的对话 JSON，另外还得挂一个 vector_embedding 字段。虽然 MySQL 8.0 对 JSON 支持不错了，但存向量还是有点勉强，好在现在的插件能凑合用，检索相似度时候虽然慢点，但胜在不用跨库 join，事务处理也简单些。
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还有个头疼的地方是 customer_profile_enriched。传统的客户表字段都是确定的，电话、邮箱、公司名。但 AI 跑完分析后，会生成很多非结构化标签，比如“客户语气急躁”、“潜在预算充足”。这些字段没法预先建列，只能走 EAV 模型或者干脆存 JSON blob。我倾向于后者，虽然查询起来麻烦点，但灵活性高。毕竟 AI 生成的标签今天可能是“价格敏感”，明天模型更新了可能变成“决策周期长”，改表结构太伤元气，每次迁移数据都得提心吊胆。
另外，权限控制也变得复杂。以前是行级权限，现在得考虑字段级甚至内容级。比如 AI 总结的客户隐私摘要，普通销售能看到，但具体的对话原始记录里可能包含敏感信息，得脱敏。我们在表里加了 privacy_level 和 masked_content 字段，每次读取前都得过一层逻辑判断。这导致简单的 SELECT 语句变得巨长无比，有时候看着都头疼，维护起来更是麻烦，新来的开发经常漏掉脱敏逻辑。
其实最麻烦的不是设计，是清洗。AI 喂进去的数据要是脏的，出来的结果就是垃圾。我们在入库前加了一层 ETL 逻辑，把历史聊天记录里的乱码、无关符号清理一遍，再算向量。这过程挺耗时的，所以写了个异步队列，数据先落 raw_data_queue 表，后台慢慢处理，处理完了再更新到主表。这样前端感觉不到卡顿，但数据会有几秒钟的延迟，跟产品磨了好久才接受这个设定，他们总觉得数据应该是实时的。
索引也是个坑。普通字段建索引没问题，但向量检索走的是近似最近邻搜索，传统 B+ 树根本不管用。我们在 created_at 上建了普通索引方便按时间筛选，但相似度查询只能靠全表扫描或者依赖数据库插件的特定索引类型。这导致一旦数据量上来，查询延迟直线上升。后来不得不加了个折中方案，先按时间范围过滤，再在小范围内算向量相似度，牺牲一点精度换速度。
有时候想想，所谓的 AI CRM，底层还是那些增删改查，只是中间多了层概率性的计算。数据库表结构不再是绝对的真理，而更像是一个缓存层，随时准备被模型输出的新维度推翻。设计的时候得留足冗余，别搞得太洁癖。毕竟，跟得上变化的系统，比写得漂亮的系统更重要。最近又在琢磨要不要把日志表分库分表，毕竟对话数据增长太快，单表破千万行后，索引维护就是个噩梦。这事儿还得再观察观察流量再说吧，毕竟架构是演进而来的，不是一次性设计出来的。
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