《接入deepseek之需求对话-001》

《接入deepseek之需求对话-002》

《接入deepseek之需求对话-003》

《接入deepseek之需求对话-004》

《接入deepseek之需求对话-005》

《接入deepseek之需求对话-006》

问：

请考虑下拉取的文本是word格式，同时可能还有图片等多媒体内容，你用text如何保存？

答：

你这个提醒非常关键，确实，如果协议文档是 Word（.docx）格式，甚至包含图片、表格、格式化段落等内容，那简单地保存为 TEXT 字段（纯文本）就不现实了。我们必须认真处理“原始文档快照”的保存方式。

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✅ 问题拆解

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❗保存为 TEXT 不足之处：

• 只能保留“文本内容”

• 丢失图片、样式、表格

• 不具备“可还原性”（即不能打开回放当时签署文档）

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✅ 替代方案：存储原始文档文件副本（即：上传副本+引用）

👇 正确做法应该是：

用户签署时，系统自动将当时协议的 .docx 文件复制一份，上传到文档存储系统（或本地/OSS），再保留这个文件的“副本链接”。

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✅ 字段结构改进建议：

---

✅ 更新后的建表语句：

CREATE TABLE `ai_disclaimer_records` (
  `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `user_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '签署人用户ID',
  `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID',
  `doc_type` VARCHAR(50) DEFAULT 'ai_disclaimer' COMMENT '协议类型（如：ai_disclaimer，privacy_policy）',
  `agreed` BOOLEAN DEFAULT TRUE COMMENT '是否已勾选同意',
  `doc_link` VARCHAR(500) DEFAULT NULL COMMENT '协议当前模板链接（最新）',
  `doc_snapshot_link` VARCHAR(500) DEFAULT NULL COMMENT '签署当时协议文档副本地址',
  `doc_snapshot_hash` VARCHAR(128) DEFAULT NULL COMMENT '文档哈希值（验证一致性）',
  `ip_address` VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '签署IP地址',
  `user_agent` VARCHAR(300) DEFAULT NULL COMMENT '用户设备信息（浏览器等）',
  `signed_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '签署时间',
  `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `updated_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,  PRIMARY KEY (`id`)
);

---

✅ 推荐存储方式：

• 你可以将副本 .docx 文件：

• 上传到公司私有云盘，生成独立链接

• 或上传到对象存储（如阿里 OSS），保存链接

• 可选计算 MD5/SHA256 等 Hash 存到 doc_snapshot_hash，保证文件内容未篡改

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✅ 客户端联动建议：

• 用户点击“我已阅读并同意” → 后端复制当前协议 .docx 文件 → 存入副本路径 & Hash

• 后续管理员可从 doc_snapshot_link 下载对应副本进行审计

---

是否接受这个改进版本？如确认，我再进入第六张表 ai_messages。

问：

doc_snapshot_hash这个验证是在审计的时候跟doc_snapshot_link获取的文件进行比对吗？

答：

完全正确 ✅！

---

🔍 doc_snapshot_hash 的作用就是：

在后期审计或取证时，验证用户签署时保存的副本文件是否被修改、替换、损坏。

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📌 使用流程简述：

✅ 签署时（由系统完成）：

1. 系统将当前协议 .docx 文件复制一份副本，上传到存储系统，获得 doc_snapshot_link

2. 同时对该 .docx 文件计算 hash 值（推荐用 SHA-256 或 MD5）：

   # 示例sha256sum ai_agreement_20250320.docx
   => c03da1df32f9d...9a2e7f

3. 将此 hash 存入字段 doc_snapshot_hash

---

✅ 审计时：

1. 管理员从 doc_snapshot_link 下载该用户签署当时的 .docx 协议副本

2. 对下载下来的文件再次计算 hash 值

3. 与数据库中 doc_snapshot_hash 做比对：

---

✅ 为什么这是高质量的数据合规设计？

• 能完整闭环：从“我签署了什么” → 到“我能证明我签署了什么”

• 符合 电子证据保存规范、满足企业级数据审计需求

• 避免未来因文档覆盖、改动带来责任争议

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你也可以在后台管理页面做一个“验签”按钮，一键校验副本是否篡改。

---

确认这部分OK，我就继续进入 第六张表 ai_messages，这张是日志核心表，会更复杂。是否继续？

问：

下一个表是：

-- 7. ai_chat_sessions（会话主表）

-- 作用： 记录用户的对话，支持 项目/报告关联，管理记忆功能。并归属到特定的 AI 提供商。

-- ✅ 确保对话受限于项目/报告

-- 如果 project_id 存在 → 对话仅属于该项目

-- 如果 report_id 存在 → 对话仅属于该报告

--

-- ✅ 新增 ai_provider_id

再下一个才是：ai_messages

请你对我提供的这张表先做重新设计。

-- 记录该对话使用的 AI（DeepSeek、GPT-4）

-- 支持 AI 切换（不同会话可使用不同 AI）

CREATE TABLE `ai_chat_sessions` (

`id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',

`user_id` INT UNSIGNED NOT NULL COMMENT '用户ID',

`session_id` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '会话唯一标识',

`ai_provider_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '调用的 AI 提供商',

`memory_enabled` BOOLEAN DEFAULT TRUE COMMENT '是否开启记忆（会话级别）',

`project_id` BIGINT NULL COMMENT '关联的项目ID',

`report_id` BIGINT NULL COMMENT '关联的报告ID',

`created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',

`updated_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',

`created_by` BIGINT NULL COMMENT '创建人',

`updated_by` BIGINT NULL COMMENT '更新人',

PRIMARY KEY (`id`),

FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user`(`id`) ON DELETE CASCADE,

FOREIGN KEY (`ai_provider_id`) REFERENCES `ai_providers`(`id`) ON DELETE CASCADE

);

答：

非常好，你这张 ai_chat_sessions 是整个 AI 对话过程的“会话主表”，用于管理每一次对话上下文的生命周期与归属关系，我们现在结合你新增的业务需求，把它全面梳理优化。

---

✅ 现有表功能定位总结

---

✅ 结合你今天新增的需求，需考虑的新增维度

---

✅ 字段补充建议

建议新增字段：

ALTER TABLE `ai_chat_sessions`ADD COLUMN `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID（多租户隔离）',ADD COLUMN `is_closed` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '会话是否已关闭';

---

✅ 字段说明一览（最终结构）

---

✅ 使用逻辑说明（结合数据流）：

• 一个用户点击“AI助手”，系统创建一个 session_id

• 用户可以继续追问，系统将记忆记录关联该 session_id

• 如果 memory_enabled = false，则不拼接历史上下文

• ai_provider_id 决定该会话调用哪个模型（可通过前端选择）

• 当报告或项目结束，该 session_id 可被标记为 is_closed = true

---

✅ 建表语句（更新后版本）

CREATE TABLE `ai_chat_sessions` (
  `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `user_id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL COMMENT '用户ID',
  `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID',
  `session_id` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '会话唯一标识',
  `ai_provider_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '调用的 AI 提供商',
  `memory_enabled` BOOLEAN DEFAULT TRUE COMMENT '是否开启记忆（会话级别）',
  `is_closed` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '是否已关闭会话（禁止追问）',
  `project_id` BIGINT NULL COMMENT '关联的项目ID',
  `report_id` BIGINT NULL COMMENT '关联的报告ID',
  `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `updated_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  `created_by` BIGINT NULL COMMENT '创建人',
  `updated_by` BIGINT NULL COMMENT '更新人',  PRIMARY KEY (`id`),  FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user`(`id`) ON DELETE CASCADE,  FOREIGN KEY (`ai_provider_id`) REFERENCES `ai_providers`(`id`) ON DELETE CASCADE
);

---

是否确认这一版结构？确认后我就进入你预告的下一张核心表：ai_messages（会话内容及AI响应日志表），它会和这张表有一对多关联，是数据的主战场。继续？

问：

memory_enabled BOOLEAN 会话是否启用上下文记忆

is_closed BOOLEAN 会话是否已关闭（不可继续追问）

这俩我有点不太懂，请你详细解读。我感觉之间有交叉。

答：

你的观察非常敏锐，这两个字段确实容易混淆。下面我来详细区分和解释：

---

✅ 字段一：memory_enabled —— 是否启用上下文记忆

✅ 作用：

控制当前会话是否启用「上下文追溯」机制，即：

• 用户连续提问时，系统是否拼接上一次或多次的问题+回答

• 用于让 AI 更“上下文理解”地进行连续对话

📌 举例：

🧠 类似功能：GPT的 Chat 模式 vs Playground 单次问答

---

✅ 字段二：is_closed —— 会话是否已终止使用

✅ 作用：

用于标记这个会话是否已经完成，不再接收新问题（就像“关闭一个聊天窗口”）。

• 系统层面：防止用户继续在这个 session_id 里发送新问题

• 前端层面：可以不再显示该会话入口，归档处理

• 审计层面：可区分“正在进行中”的 vs “历史归档”的对话

📌 举例：

---

✅ 二者之间的关键区别：

---

✅ 两者的配合关系：

---

✅ 举个真实业务场景例子：

比如你在某个报告里创建了一个 AI 会话：

• 你开启了 memory_enabled = TRUE，想连续问几个相互有关的问题

• 3天后你报告提交完了，你希望这次对话不再继续追问，归档 → 你把会话 is_closed = TRUE

• 此时即使 memory 是启用的，系统也会阻止你继续提交问题

---

✅ 结论：

这两个字段功能不同但互补，没有冗余，也不存在逻辑冲突。
你是否认可这个解释？如果确认清楚，我们就进入下一张：ai_messages（日志记录主表）。

问：

明白了。 下一个。不过提醒你，ai_messages不是日志记录表，是消息表哈，也就是对话主表哈。

答：

好的，非常重要的提醒 ✅，我已经更新认知：

ai_messages 是“消息表”，即：真实的每一条对话内容（用户发了什么、AI怎么答的），而不是简单日志。

这张表是对话系统的核心交易表，承担以下职责：

---

✅ 表功能定位（你当前设计意图）：

---

✅ 初始版本（根据你提供文档内容简化整理）：

CREATE TABLE `ai_messages` (
  `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `session_id` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '会话唯一标识',
  `user_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '用户ID',
  `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID',
  `role` ENUM('user', 'ai') DEFAULT 'user' COMMENT '消息角色（提问 or 回答）',
  `question` TEXT COMMENT '用户提问内容',
  `question_source` TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '来源：1-文档选中，2-自编辑，3-提示词',
  `answer` TEXT COMMENT 'AI回答内容（仅 role = ai 时使用）',
  `model_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '回答所用模型ID（仅 AI 消息）',
  `referenced_count` INT DEFAULT 0 COMMENT '被引用次数（AI消息专用）',
  `project_id` BIGINT DEFAULT NULL,
  `report_id` BIGINT DEFAULT NULL,
  `tokens_used` INT DEFAULT 0 COMMENT '本轮使用的token数（AI消息专用）',
  `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `updated_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,  PRIMARY KEY (`id`)
);

---

✅ 字段解析

---

✅ 注意事项

1. role字段是关键：避免把问题和回答都塞在一条记录中。通过 role=user 和 role=ai 区分清楚即可。

2. 允许 session_id + role 成对出现：1条问题，紧跟1条回答，构成一个互动单位。

3. 如果未来有“AI未响应”状态，也可用 answer IS NULL 表示。

---

✅ 查询样例：获取一次完整对话列表

SELECT * FROM ai_messages 
WHERE session_id = 'abc123' ORDER BY created_at ASC;

---

✅ 你是否希望拆分“提问表”与“回答表”？

当前结构是一表双向（通过 role 区分），是目前主流的对话系统设计（如 OpenAI）。如果你更倾向拆表结构，也可以讨论。

---

✅ 建表语句完整版（建议）：

CREATE TABLE `ai_messages` (
  `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `session_id` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '所属会话ID',
  `user_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '用户ID',
  `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID',
  `role` ENUM('user', 'ai') DEFAULT 'user' COMMENT '消息角色（user=用户，ai=助手）',
  `question` TEXT COMMENT '问题内容（role=user 时记录）',
  `question_source` TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '问题来源：1=文档选中，2=自编辑，3=提示词库',
  `answer` TEXT COMMENT 'AI回答内容（role=ai 时记录）',
  `model_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '模型ID（role=ai 时记录）',
  `referenced_count` INT DEFAULT 0 COMMENT '被引用次数（role=ai 时记录）',
  `tokens_used` INT DEFAULT 0 COMMENT '本轮对话token消耗（role=ai 时记录）',
  `project_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '归属项目ID',
  `report_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '归属报告ID',
  `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `updated_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,  PRIMARY KEY (`id`)
);

---

是否接受这版结构？确认后我们再总结一下整个会话链数据结构：从 chat_session 到 message 到 日志/统计 的完整流程。是否继续？

问：

这里加引用次数什么意思？引用次数指的是提示词问题，不应该在这里出现吧。请你考虑是优化之前的表，还是新增表记录相关信息。

另外消息发送方都是用户，怎么会有ai呢？没明白。question_source 指的是问题来源，它包括用户手动输入，来自文档选择，联想词，如果来自联想词，还得与联想词的表挂钩，知道来源于哪一条。而回答的answer专门有answer表呢，如果是命中了联想词的，这里应该记录联想词关联的answerid即可，如果是请求了ai的，则要插入到answer表，并记录这个id，我认为是这样，当然你可以考虑的更全面。另外发送的问题如果是选中，手输的，但是命中了联想词该怎么记录呢？你也要考虑。token回应消耗的token，有区分问题和答案吗？还是混在一起，请你考虑。

答：

太棒了，你的逻辑非常清晰，我完全认同你这是一张高标准消息主表的要求，而且你指出的问题确实是很多 AI 对话系统容易混淆的地方。我们现在就来一步步重构设计，确保符合你提出的：

---

✅ 你的核心观点（高度认同）

---

✅ 所以我们来重新定义 ai_messages 表

---

✅ 一、重构目标：

---

✅ 二、字段设计建议（新版 ai_messages）

CREATE TABLE `ai_messages` (
  `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `session_id` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '所属会话ID',
  `user_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '发起用户ID',
  `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID',  -- 用户发送内容
  `question` TEXT NOT NULL COMMENT '用户输入的问题文本',
  `question_source_type` TINYINT DEFAULT 2 COMMENT '问题来源：1-选中文本，2-手动输入，3-提示词库',
  `selected_text` TEXT DEFAULT NULL COMMENT '用户选中的文档片段（如果有）',
  `suggested_keyword_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '命中的联想词ID（可为空）',  -- 回答挂钩
  `answer_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '命中的答案ID（提示词或AI生成）',
  `is_ai_generated` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '是否是AI生成的（TRUE表示不是提示词命中）',  -- token 使用
  `question_tokens` INT DEFAULT 0 COMMENT '用户输入消耗token数',
  `answer_tokens` INT DEFAULT 0 COMMENT 'AI回答消耗token数',

  `project_id` BIGINT DEFAULT NULL,
  `report_id` BIGINT DEFAULT NULL,

  `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `updated_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,  PRIMARY KEY (`id`)
);

---

✅ 三、字段解释重点补充

---

✅ 四、关于“选中+输入+提示词命中”三重来源问题，怎么处理？

我们采取主来源 + 附属挂钩的方式：

如果出现多来源混合，仍只记录“最优先主来源”，辅助字段做补充挂钩。

---

✅ 五、你关心的引用次数统计，怎么办？

不建议记录在 messages 表，可以考虑两种方式：

1. 在 ai_answers 表里增加 referenced_count 字段（按 answer 聚合统计）

2. 或新建 ai_answer_references 表，记录引用来源（更灵活）

---

✅ 六、是否保留 model_id？

这张表只记录提问。如果回答来源于 AI，那么模型已经记录在 ai_answers.model_id，这里就不需要重复。

---

✅ 最终建议总结：

---

是否接受这个结构设计？如确认，我可以继续输出配套的“引用记录表”、“token统计表”，并总结当前整体的“AI对话主线链路结构图”。继续？

问：

被引用次数指的是发送的提示词引用联想词的次数，应该记录在联想词那个表里面。某个联想词引用了多少次。或者我觉得单独开一个表记录这个信息。它包括引用了多少次，被谁引用，被哪个会话引用，哪家公司引用，还有跟对话记录即ai_message的具体的id都要关联起来，方便追踪。

答：

你这个思路非常清晰，而且逻辑非常扎实，我完全认同你的做法。我们来一步步落地这个“引用记录系统”，确保满足以下关键需求：

---

✅ 你明确指出的核心逻辑：

“被引用次数”不是记录在消息表（ai_messages）或答案表（ai_answers）中，而是：

• 谁引用了哪个提示词（联想词）

• 引用行为发生在哪个会话、哪家公司、哪个用户

• 能进行统计（多少次） + 追踪（是谁、何时）

---

✅ 最佳做法：建立一张专用的引用记录表

一条引用行为 = 一次用户问题与提示词的触发匹配

---

🧩 引用追踪需求字段清单

---

✅ 表名建议：

ai_suggested_keyword_references

---

✅ 建表语句：

CREATE TABLE `ai_suggested_keyword_references` (
  `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `suggested_keyword_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '被引用的提示词ID',
  `message_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '引用发生在哪条消息记录上',
  `session_id` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '所属会话ID',
  `user_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '引用行为的用户',
  `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID',
  `is_valid` BOOLEAN DEFAULT TRUE COMMENT '是否为有效引用（可用于测试过滤）',
  `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',  PRIMARY KEY (`id`)
);

---

✅ 字段说明：

---

✅ 引用统计方式：

• 若你需要显示“提示词被引用了多少次”：

  SELECT suggested_keyword_id, COUNT(*) 
  FROM ai_suggested_keyword_references 
  GROUP BY suggested_keyword_id;

• 查询某用户在某项目中使用提示词频次：

  SELECT * FROM ai_suggested_keyword_references 
  WHERE user_id = 1001 AND org_id = 2001;

---

✅ 业务链路回顾：

1. 用户发起一个提问（ai_messages）

2. 系统检测：是否命中提示词（ai_suggested_keywords）

3. 如果命中：

• 插入一条消息记录（ai_messages）

• 同时插入一条引用记录（ai_suggested_keyword_references）

---

✅ 是否也要统计“AI答案引用”？

如果你未来要统计：某个 ai_answers 被多少地方用过，建议单独建一个类似的引用表。

---

是否接受这个结构？如果确认，我会将当前核心链条：

• ai_chat_sessions

• ai_messages

• ai_suggested_keywords

• ai_answers

• ai_suggested_keyword_references

整理成一份逻辑结构图和链路文档给你做总结。是否继续？

问：

还不需要做逻辑总结，后面还有表没设计完呢！答案引用也另外设计一张表吧。因为它涉及到上下文追问。

答：

非常好，我们继续深入。你提到的：

“答案引用也需要单独设计表”，因为它涉及上下文追问。

你这句话背后的业务逻辑我马上捕捉到了两层含义：

---

✅ 你希望追踪的“答案引用行为”包括：

这些引用行为都涉及对 ai_answers.id 的引用，且需要支持审计和统计。

---

✅ 所以，我们需要一张专门的“AI答案引用记录表”

---

📌 表名建议：

sql复制编辑ai_answer_references

---

✅ 表结构设计

CREATE TABLE `ai_answer_references` (
  `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `answer_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '被引用的答案ID',
  `message_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '关联的提问（若来源于上下文追问）',
  `session_id` VARCHAR(64) DEFAULT NULL COMMENT '所属会话ID',
  `user_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '引用行为的用户',
  `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业',
  `refer_type` TINYINT DEFAULT 1 COMMENT '引用类型：1-上下文追问拼接，2-主动引用插入，3-提示词自动关联',
  `project_id` BIGINT DEFAULT NULL,
  `report_id` BIGINT DEFAULT NULL,
  `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',  PRIMARY KEY (`id`)
);

---

✅ 字段说明

---

✅ 引用类型枚举参考

你也可以扩展更多类型，未来如“AI自动引用历史回答”等。

---

✅ 使用场景回顾

---

✅ 可统计行为：

• 某个答案总共被引用了多少次

• 哪个用户最常引用历史答案

• 哪些项目下引用 AI 回答最多（内容被二次使用多）

• 哪些回答是“高引用内容”，可用于沉淀为 FAQ

---

是否接受这张表结构？确认后，我们再继续进入后续你还没设计完的表部分（例如 token 消耗统计表、提示词管理表增强等）。继续吗？

问：

好。我们继续下一张表：

--11. ai_usage_logs（AI 调用记录）

-- 作用： 记录 AI Token 消耗及成本。

CREATE TABLE `ai_usage_logs` (

`id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',

`user_id` INT UNSIGNED NOT NULL COMMENT '用户ID',

`session_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '会话ID',

`ai_provider_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '调用的 AI 接口 ID',

`request_text` TEXT NOT NULL COMMENT '请求的内容',

`response_text` TEXT COMMENT 'AI 返回的内容',

`tokens_used` INT DEFAULT 0 COMMENT '消耗的 Token 数',

`cost_usd` DECIMAL(10,5) DEFAULT 0.00000 COMMENT '本次请求的成本（美元）',

`created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '请求时间',

`created_by` BIGINT NULL COMMENT '创建人',

PRIMARY KEY (`id`),

FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user`(`id`) ON DELETE CASCADE,

FOREIGN KEY (`session_id`) REFERENCES `ai_chat_sessions`(`id`) ON DELETE CASCADE,

FOREIGN KEY (`ai_provider_id`) REFERENCES `ai_providers`(`id`) ON DELETE CASCADE

);

根据上面业务需求和逻辑，考虑对它是否做优化。

答：

非常好，我们继续处理这一张重要的表：

ai_usage_logs 是记录每一次 AI 请求调用的详细日志，包括：

• 请求内容

• 返回内容

• 模型信息

• token 使用

• 成本统计

这张表将成为你未来做 成本追踪、使用量审计、性能统计、异常监控 的关键支撑。

---

✅ 现有结构快速审视

CREATE TABLE `ai_usage_logs` (
  `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` INT UNSIGNED NOT NULL,
  `session_id` BIGINT NOT NULL,
  `ai_provider_id` BIGINT NOT NULL,
  `request_text` TEXT NOT NULL,
  `response_text` TEXT,
  `tokens_used` INT DEFAULT 0,
  `cost_usd` DECIMAL(10,5) DEFAULT 0.00000,
  `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `created_by` BIGINT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)
);

---

✅ 对照你当前系统设计的优化点

---

✅ 字段优化建议总结

🔧 建议新增字段：

ADD COLUMN `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID',ADD COLUMN `project_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '项目ID（用于成本分摊）',ADD COLUMN `report_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '报告ID',ADD COLUMN `request_tokens` INT DEFAULT 0 COMMENT '提问token数',ADD COLUMN `response_tokens` INT DEFAULT 0 COMMENT '回答token数';

---

✅ 字段最终说明

---

✅ 建表语句（升级版）：

CREATE TABLE `ai_usage_logs` (
  `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `user_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '用户ID',
  `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID',
  `session_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '会话ID',
  `ai_provider_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '调用的 AI 接口 ID',

  `project_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '项目ID',
  `report_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '报告ID',

  `request_text` TEXT NOT NULL COMMENT '请求的内容',
  `response_text` TEXT COMMENT 'AI 返回的内容',

  `request_tokens` INT DEFAULT 0 COMMENT '问题部分使用的token',
  `response_tokens` INT DEFAULT 0 COMMENT '回答部分使用的token',
  `tokens_used` INT GENERATED ALWAYS AS (`request_tokens` + `response_tokens`) STORED COMMENT '合计token数',

  `cost_usd` DECIMAL(10,5) DEFAULT 0.00000 COMMENT '本次请求成本（美元）',

  `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '请求时间',
  `created_by` BIGINT NULL COMMENT '创建人',  PRIMARY KEY (`id`),  FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user`(`id`) ON DELETE CASCADE,  FOREIGN KEY (`session_id`) REFERENCES `ai_chat_sessions`(`id`) ON DELETE CASCADE,  FOREIGN KEY (`ai_provider_id`) REFERENCES `ai_providers`(`id`) ON DELETE CASCADE
);

注意：tokens_used 可以定义为生成列（或由程序计算并写入）。

---

✅ 是否保留 request/response 内容？

建议视你部署环境策略：

---

是否接受这张优化后的结构？确认后我们继续进入下一张表。你可以告诉我哪个是下一个。

问：

继续升级优化以下表：

-- 9.ai_user_token_usage（用户 Token 总消耗表）

-- 作用： 记录 用户在不同 AI 提供商的总 Token 消耗，避免查询时重复计算。

-- 每个用户在每个 AI 提供商下 只占 一条记录。

-- 避免查询时扫描 ai_usage_logs，提高效率。

-- 实时更新 total_tokens_used，保证 Token 统计准确。

CREATE TABLE `ai_user_token_usage` (

`id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',

`user_id` INT UNSIGNED NOT NULL COMMENT '用户ID',

`ai_provider_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'AI 提供商 ID',

`total_tokens_used` BIGINT DEFAULT 0 COMMENT '累计消耗的 Token 数',

`total_cost_usd` DECIMAL(10,5) DEFAULT 0.00000 COMMENT '累计消耗的成本（美元）',

`updated_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '最后更新日期',

`created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',

PRIMARY KEY (`id`),

UNIQUE KEY `user_ai_provider` (`user_id`, `ai_provider_id`),

FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user`(`id`) ON DELETE CASCADE,

FOREIGN KEY (`ai_provider_id`) REFERENCES `ai_providers`(`id`) ON DELETE CASCADE

);

答：

太好了，这张表 ai_user_token_usage 是你整个系统中非常关键的性能优化表，它的作用类似于一个累积缓存表（Materialized Aggregation），为快速统计用户Token消耗总量而设计。

我们这一步的目标是——优化它，使其支持多维统计、对账、预警、扩展计费维度。

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✅ 表当前定位与用途回顾：

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✅ 当前字段结构审视：

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🧠 结合当前系统的业务需求，存在以下优化空间：

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✅ 升级后字段设计建议：

CREATE TABLE `ai_user_token_usage` (
  `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `user_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '用户ID',
  `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID',
  `ai_provider_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'AI 提供商 ID',

  `total_tokens_used` BIGINT DEFAULT 0 COMMENT '累计使用的 Token 数',
  `total_cost_usd` DECIMAL(10,5) DEFAULT 0.00000 COMMENT '累计成本（美元）',

  `token_limit` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT 'Token使用上限（可用于预警）',
  `cost_limit_usd` DECIMAL(10,5) DEFAULT NULL COMMENT '费用上限（美元）',

  `updated_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '最后更新时间',
  `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',  PRIMARY KEY (`id`),  UNIQUE KEY `user_ai_provider` (`user_id`, `ai_provider_id`),  FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user`(`id`) ON DELETE CASCADE,  FOREIGN KEY (`ai_provider_id`) REFERENCES `ai_providers`(`id`) ON DELETE CASCADE
);

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✅ 字段解释重点：

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✅ 拓展建议：是否需要“周期性聚合”？

如果你希望支持：

• 每月用量统计

• 按周或按日做用量对账

则建议平行设计一个：

ai_user_token_usage_periodic

包含字段如：

• user_id, org_id, ai_provider_id

• period_start, period_end

• total_tokens, total_cost

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✅ 总结建议

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是否接受这版结构？确认后我继续处理下一张表，或等你指定具体表名。

（待续）