△主流的AI CRM系统悟空AI CRM图片
说实话，现在很多公司都想搞个带 AI 功能的 CRM，但真落到数据库设计这一步，不少人都容易踩坑。别以为就是在原来的客户表里加个“智能评分”字段就完事了，那纯属糊弄。真正的智能 AI CRM，底层数据结构得能扛得住大模型的吞吐，还得兼顾传统业务的关系型需求。这中间的平衡，挺考验架构师功力的，搞不好后期维护就是火葬场。
先说最基础的客户表（customers）。这部分其实跟传统 CRM 差别不大，id、name、phone、source 这些必填项得有。但要注意，为了配合 AI 分析，得预留一些扩展字段，比如 tags_json。别小看这个 JSON 字段，AI 打出来的标签往往是动态的、非结构化的，硬拆成列只会让表结构越来越臃肿。以前我们试过把每个标签都建成列，后来改需求改到想哭，最后还是 JSON 存着灵活。另外，客户状态字段别只用整数枚举，最好留个文本备注，因为 AI 判断的“潜在流失”可能包含很多细微差别，整数存不下这些信息。
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重头戏在交互日志表（interaction_logs）。这是喂给 AI 吃的粮。传统的 CRM 可能只记录一条“电话沟通”，但 AI 需要知道沟通的具体内容、情绪、甚至上下文。这张表的数据量会非常大，建议直接分表或者走时序数据库。字段里除了常规的 user_id、contact_time，必须得有 content_text 和 embedding_vector。说到 vector，现在很多关系型数据库比如 PostgreSQL 都支持 pgvector 插件，没必要为了存个向量单独再搞个 Milvus 什么的，除非数据量真的到了亿级。把向量存在业务库旁边，做相似客户检索的时候，SQL 就能直接搞定，省得代码里还要跨服务调用，延迟低得多。不过要注意，向量字段别建太多索引，写入性能会掉得厉害。
还有一个容易被忽视的表：ai_prompt_history。很多开发只顾着存结果，不存过程。其实调试 AI 效果的时候，最需要看的就是当时发了什么 prompt，模型回了什么，消耗了多少 token。这张表主要是给运营和开发复盘用的。字段设计要包含 prompt_template、model_version、input_tokens、output_tokens。有时候模型效果突然变差，查一下这张表，说不定是某个模板被改坏了，或者是模型版本自动升级导致的兼容性问题。这表虽然不直接参与业务，但出了问题是救命的稻草。
还有个小细节，数据清洗表（data_cleaning_queue）。AI 最怕脏数据，原始录入的客户信息往往乱七八糟。别指望 AI 能自动理解所有格式。这张表用来存待处理的数据，后台跑脚本标准化后再写入主表。比如把“北京市”和“北京”统一成一种格式。这步做好了，后面 AI 分析的准确率能高不少。
至于权限和关系表，别搞太复杂。AI 有时候需要读取全局数据来做分析，如果权限控制得太细碎，反而会让 AI 变成瞎子。我们当时的做法是，在数据层做脱敏，而不是在权限层做拦截。比如手机号中间四位存密文，AI 需要分析号码归属地时再解密，但日常展示直接星号处理。这样既安全又不影响 AI 干活。
最后提一嘴性能。加了 AI 之后，查询逻辑会变复杂。比如“帮我找最近跟客户聊过天且意向度高的”，这涉及到关联查询加上向量相似度搜索。这时候索引就至关重要了。除了常规的 B 树索引，向量索引也得建好。另外，读写分离是必须的，AI 的分析任务大多是读操作，别让它把主库的写入给堵死了。曾经我们就遇到过一次，因为一个复杂的向量检索没走从库，直接把主库 CPU 打满了，销售那边录入单子都卡住，教训挺深刻。
总的来说，设计这套结构，核心思路就是“混合”。关系型数据保业务稳定，非结构化数据保 AI 灵活。别追求一步到位，先跑通流程，再根据实际查询慢的地方去优化索引或者拆分表。毕竟，数据库结构是演进而来的，不是设计出来的。刚开始别过度设计，留好扩展口子，比什么都强。
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