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踩坑实录：用 Java 硬啃智能 AI CRM 的那些日子
说实话，刚开始接这个“智能 AI CRM"需求的时候，我心里也打鼓。老板嘴上说的是“赋能”，其实大家都知道，就是想让客户跟进记录能自动生成，销售线索能自动打分。听起来挺美，真落到 Java 代码层面，全是坑。
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我们团队技术栈主要是 Spring Boot 加 MyBatis Plus，后端纯 Java。但搞 AI 总不能全用 Java 写模型吧？所以架构上就成了个“混血儿”。Java 后端负责业务逻辑、权限控制、数据持久化，真正的 AI 推理部分，我们是调的第三方大模型 API，中间夹了一层 Python 做的数据预处理服务。这就带来了第一个麻烦：链路太长了。
以前写 CRM，请求过来，查库，返回，几十毫秒搞定。加了 AI 之后，销售点个“智能分析”，请求要先到 Java 层，再转发给 Python 服务清洗数据，再调外部 API，等回来再存库。哪怕每个环节只耗时 200 毫秒，加起来也够用户喝一壶的。刚开始上线，销售群里全是抱怨“系统卡”。后来没办法，只能在 Java 这边搞异步化，用 CompletableFuture 把非核心的 AI 任务扔进线程池，当时还特意配了个拒绝策略，防止流量高峰把服务搞挂。前端先给个“正在分析”的提示，回调好了再推消息通知。这算是用工程手段弥补了算法延迟的短板。
再一个就是数据脏的问题。CRM 里的数据，说实话，真没法看。销售为了省事，客户备注里全是乱码或者“详见附件”。AI 是要吃干净数据的，你喂它一堆垃圾，它吐出来的建议自然也是垃圾。我们花了大概两个月时间，专门写了一套 Java 清洗规则，配合正则表达式硬洗了一遍历史数据。后来才发现，光靠正则不够，还得在录入端做限制。比如在前端加校验，备注不能少于多少字，不能全是符号。这活儿技术含量不高，但贼累，还得跟产品经理扯皮，说这样会影响销售录入体验。但没办法，数据质量上不去，AI 就是个智障。
还有个小细节，关于上下文记忆。CRM 是要跟进客户的，上次聊了什么，这次得知道。大模型本身无状态，得靠我们在 Java 层维护会话历史。一开始我们直接把所有历史记录都塞给 API，结果 token 超了，费用也炸了。后来改了策略，只提取最近三次跟进的关键摘要，用向量数据库存了一下，检索相关的再喂给模型。这块涉及到了 LangChain4j 的集成，Java 社区现在对这块支持还行，但文档确实不如 Python 全，遇到个向量匹配度的 bug，查了半天源码才修好。
安全也是个头疼事。客户数据敏感，不能直接传给公有云模型。我们后来搞了个本地脱敏层，把手机号、姓名先抹掉再发请求，回来再映射。这又增加了不少代码量，有时候映射还会出错，导致生成的内容对不上号，只能靠人工复查。
其实做下来最大的感触，技术反而不是最难的。最难的是让销售愿意用。刚开始他们觉得这是监控工具，故意录些假数据应付系统。后来我们调整了方向，把 AI 生成的话术直接做成“一键复制”，帮他们省写周报的时间，抵触情绪才少点。
现在系统跑了一年，稳定是稳定了，但维护成本真不低。模型接口一变，代码得跟着改；数据量一大，向量检索得优化。有时候想想，所谓的“智能”，背后全是 Java 工程师堆出来的逻辑判断和异常处理。没什么神话，就是一行行代码磕出来的。如果你也想搞这套，建议别贪大，先从一个小功能点切入，比如只做个邮件自动回复，跑通了再扩展。毕竟，能落地的 AI，比什么高大上的架构都强。
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