△主流的AI CRM系统悟空AI CRM图片
最近接手了一个智能 CRM 系统的重构活儿，数据库设计这块确实跟传统 CRM 不太一样。以前我们觉得把客户信息、跟进记录存好就行，但现在加了 AI 能力，表结构得跟着变，不然后期全是坑。
先说核心的客户表（customers）。以前这张表主要存静态信息，名字、电话、公司什么的。现在不行，得预留 AI 相关的字段。比如 ai_potential_score，这是模型跑出来的客户意向分，得定期更新。还有个 behavior_tags，别再用那种固定的枚举值了，直接上 JSON 存动态标签，AI 分析出来的客户喜好、最近关注的产品痛点，都塞这里面。虽然 purist 会说违反范式，但实际用起来查询灵活太多，毕竟 AI 输出的结构经常变。
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然后是交互记录表（interaction_logs）。这张表现在是整个系统的燃料。传统的跟进记录只存销售写了什么，现在得存全量上下文。字段里除了 content，还得有 context_window_id，用来关联某一次完整的对话会话。特别要注意存 raw_input 和 ai_output，分开存。为什么？因为后期要微调模型，得知道当时 AI 到底回了啥，客户又是怎么反馈的。如果混在一起，清洗数据的时候能累死人。另外，建议加个 sentiment_score 字段，实时存一下情感分析的结果，方便销售主管快速筛选高风险客户。
很多人会问，向量数据存哪？是单独搞个 Milvus 还是直接 pgvector？初期别折腾太复杂，如果数据量没到亿级，直接在 PostgreSQL 里加向量插件就够了。建一张 knowledge_vectors 表，关联到具体的产品文档或历史成功案例。字段里存 embedding 向量，同时保留 source_text 原文。这样做的好处是，当 AI 检索召回内容时，万一向量匹配不准，还能靠原文关键字兜底。别太迷信向量，实际业务里混合检索才是王道。
还有个容易被忽视的表，是 ai_task_queue。智能 CRM 里很多动作是异步的，比如自动写跟进摘要、生成邮件草稿。别直接在业务主流程里调 AI 接口，超时能超到你怀疑人生。把任务丢进队列表，状态机管理好，从 pending 到 processing 再到 completed 或 failed。特别是 failed 状态，得存错误日志，是因为 Token 超了还是模型抽风了，这对后续排查至关重要。
隐私合规这块也得在表设计里体现。比如 privacy_mask 字段，标记哪些数据是脱敏的。现在法规严，客户有权要求删除数据，设计的时候得考虑级联删除，或者加个 is_deleted 软删除标记，但物理删除脚本也得准备好。
最后说说索引。加了 AI 之后，查询条件变得很杂。以前只查创建时间，现在可能要查“意向分大于 80 且最近情感倾向为负面”的客户。复合索引得提前规划好，别等数据量上去了再慢查询优化。另外，文本字段别忘了一开始就配好全文检索索引，不然后期加弹性搜索又是笔开销。
总的来说，智能 CRM 的库表设计，核心就是“留余地”。AI 迭代太快，今天用的模型明天可能就换了，数据结构太死板根本跟不上。多存点原始日志，多留点扩展字段，哪怕稍微冗余点，也比后期重构强。这行干久了就知道，能跑通的架构才是好架构，太完美的设计往往死得最快。
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