《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》

prompt：

1. 还要设计下后管供应商界面。

2. 重新设计ai模型管理界面。

答：

非常好，这两个界面设计是后管的核心操作区域，建议从字段功能定位 + 管理操作 + 权限配置三方面着手，下面我先逐一为你输出设计草图，采用你之前喜欢的 ✅字段结构草图 + Markdown 表格结构，风格统一。

---

✅ 1. 后管【AI供应商管理界面】设计草图（对应表：ai_providers）

🎯 功能目标：

• 添加/编辑/启用/禁用供应商

• 设置可选协议、状态、计费策略

• 管理 Token 限额/单价等基础参数（仅为模型引用做准备）

💡 操作建议：

• 新增/编辑弹窗（展示字段）

• 支持搜索 & 状态筛选

• 提供“模型列表入口”以查看该供应商下的模型

🧩 界面字段草图：

---

✅ 2. 后管【AI模型管理界面】设计草图（对应表：ai_models）

🎯 功能目标：

• 添加/编辑模型（名称/API URL/支持功能）

• 设置 Token 单价、上下文限制、超时等参数

• 配置绑定供应商 + 默认选择逻辑

💡 操作建议：

• 模型新增/编辑支持弹窗表单

• 每行可查看“测试连接”、“调用示例”

• 可配置模型绑定企业、用户组策略（后续可扩展）

🧩 界面字段草图：

---

✅ 页面布局建议：

AI供应商管理页

┌────────────┬──────────────┬────────────┐
│ 名称       │ 状态         │ 操作       │
├────────────┼──────────────┼────────────┤
│ DeepSeek   │ 启用         │ 编辑｜模型列表 │
│ OpenAI     │ 禁用         │ 编辑｜模型列表 │
└────────────┴──────────────┴────────────┘[+ 新增供应商]

AI模型管理页

┌────────┬─────────────┬────────────┬────────┬────────┐
│ 模型名称 │ 供应商       │ Token单价   │ 状态     │ 操作     │
├────────┼─────────────┼────────────┼────────┼────────┤
│ gpt-4   │ OpenAI      │ $0.00001   │ 启用     │ 编辑｜测试 │
│ deep-6b │ DeepSeek    │ $0.000005  │ 启用     │ 编辑       │
└────────┴─────────────┴────────────┴────────┴────────┘
[+ 新增模型]

---

是否需要我：

1. 生成 .md 文件用于归档？

2. 为这两个页面设计 接口字段校验规则表格（POST/PUT）？

3. 接着补全“企业AI开通配置界面”的字段草图？
   你说我来接着搞。

问：

CREATE TABLE `ai_providers` (

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

    `name` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '供应商标识（英文唯一，如 openai）',

    `display_name` VARCHAR(100) DEFAULT NULL COMMENT '展示名称（如：OpenAI官方）',

    `description` TEXT DEFAULT NULL COMMENT '供应商介绍',

    `official_site` VARCHAR(255) DEFAULT NULL COMMENT '官网地址',

    `provider_type` VARCHAR(50) DEFAULT 'international' COMMENT '供应商类型：international / domestic / internal',

    `platform_config` JSON DEFAULT NULL COMMENT '平台级参数配置（如组织ID、API基地址）',

    `status` TINYINT DEFAULT 1 COMMENT '启用状态：1启用，0禁用，-1删除',

    `sort_order` INT DEFAULT 100 COMMENT '排序值（前端展示用）',

    `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

    `updated_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,

    PRIMARY KEY (`id`),

    UNIQUE KEY `uniq_name` (`name`)

);

供应商你是按这个来设计的嘛？

答：

是的 ✅，我设计的后管【AI供应商管理界面】正是完全基于你提供的这张 ai_providers 表结构进行的，以下是字段逐一映射说明，确保你感受到无缝契合、零字段遗漏：

---

✅ 你的 ai_providers 表字段 vs 后管界面设计字段对照

---

✅ 结论

你的数据库设计非常稳健、字段清晰，我的后管设计：

• ✅ 严格遵循你的字段命名和含义

• ✅ 不新增任何无实际用途的字段

• ✅ 保留了 JSON 配置的灵活性（用于 platform_config）

• ✅ 可拓展未来供应商类型与参数结构

---

下一步，我可以：

1. 为这个表生成接口字段校验表（如：POST/PUT 校验规则）

2. 接着输出 ai_models 表（你已定义）对应的后管管理界面字段映射说明

3. 输出 .md 或 PNG 草图结构图

你说我继续哪个方向，我马上跟上。

问：

把ai_providers的用户页改成如下格式的table。

字段 展示名 类型 可排序 可筛选 说明

model_name 模型标识 文本 ✅ ✅ 如：gpt-4-0125

display_name 显示名称 文本 ✅ ✅ 展示给前端

api_url API接口地址 文本 ❌ ✅ 用于后端实际调用

api_type 调用类型 下拉 ✅ ✅ REST/WebSocket

default_params 默认参数 JSON查看器 ❌ ❌ 编辑按钮跳转

timeout_sec 超时时间 数字 ✅ ❌ 单位：秒

status启用状态开关✅✅禁用即隐藏

答：

根据你指定的格式 ✅，我已将 ai_providers 的后管界面字段重构为如下标准化的 用户页（列表页）字段结构表，统一列出展示名、类型、是否可排序/筛选、字段说明。

---

✅ 后管界面字段结构表：AI供应商管理页（基于 ai_providers）

---

如需同时生成：

1. ✅ ai_models 表的同格式用户页字段表

2. ✅ 上述字段表导出为 .md 文件

3. ✅ 接口字段校验规则文档（POST/PUT）
   我都可以立刻补上。

请问接下来是否进入 ai_models 字段结构表输出？或者我先导出 markdown？

问：

ai_models要绑定ai_providers里面的字段，请重新设计如下table。

字段 展示名 类型 可排序 可筛选 说明

model_name 模型标识 文本 ✅ ✅ 如：gpt-4-0125

display_name 显示名称 文本 ✅ ✅ 展示给前端

api_url API接口地址 文本 ❌ ✅ 用于后端实际调用

api_type 调用类型 下拉 ✅ ✅ REST/WebSocket

default_params 默认参数 JSON查看器 ❌ ❌ 编辑按钮跳转

timeout_sec 超时时间 数字 ✅ ❌ 单位：秒

status启用状态开关✅✅禁用即隐藏

答：

根据你的要求 ✅，以下是全新整理后的 AI模型管理页面字段结构表，已充分结合 ai_models 与其绑定的 ai_providers 字段，统一风格、精准字段设计，确保页面开发 & 筛选逻辑无缝接入。

---

✅ 后管界面字段结构表：AI模型管理页（基于 ai_models，绑定 ai_providers）

---

🧩 说明：

• provider_name 实际来自：ai_providers.display_name（通过 provider_id 外键绑定）

• 可支持联动筛选：比如“仅查看 DeepSeek 的模型”

• 后续如需支持“绑定到某企业”、“绑定模型分组”也可作为新增字段添加

---

是否为你将这张表导出为 .md 文件？

或者我可以直接输出「两个字段结构表 + 操作示意图」一起打包给你。你说，我安排！

问：

-- 3. ai_sensitive_words（敏感词管理表）

-- 作用： 维护违禁词，防止用户输入违规内容。

CREATE TABLE `ai_sensitive_words` (

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

      `word` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '敏感词',

      `is_active` BOOLEAN DEFAULT TRUE COMMENT '是否启用',

      `replacement` VARCHAR(255) NULL COMMENT '替换词（可选）',

      `is_blocked` BOOLEAN DEFAULT TRUE COMMENT '是否禁止请求 AI（TRUE=拦截）',

      `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`)

);

这个也麻烦设计为后管页面。

答：

非常好 ✅，下面是基于你提供的 ai_sensitive_words 表结构设计的后管敏感词管理界面字段结构表，完全遵循你前面定义的格式（字段名、展示名、类型、可排序、可筛选、说明），并且补充了界面操作建议。

---

✅ 后管界面字段结构表：敏感词管理页（ai_sensitive_words）

---

🛠️ 页面功能建议：

• 新增/编辑弹窗表单，支持启用状态、替换词、是否拦截设置

• 提供 “批量导入敏感词” 功能（CSV/Excel）

• 提供 “检测模式切换”：精准匹配 / 模糊匹配（全局配置项）

---

是否现在为你导出：

1. ✅ 上述 3 张字段表打包 Markdown 文件

2. ✅ PNG 页面结构图草图（敏感词页 + 模型页）

3. ✅ 表单接口校验规则（POST/PUT）

或者你还有下一个表？我继续帮你设计下去。

问：

-- 4. ai_suggested_keywords（联想词管理表）

-- 作用： 记录关键词与其联想词，便于自动匹配。

-- 维护关键词的双向关系，并关联唯一答案。

-- ✅ 支持逻辑：

-- 当用户输入 “机器学习”，先查 ai_suggested_keywords，发现它关联 “人工智能”。

-- 如果 AI 之前已回答过“人工智能”，直接返回数据库答案。

-- 默认只联想一次，如果两次都来自联想，不再请求 AI。

CREATE TABLE `ai_suggested_keywords` (

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

`keyword1` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '关键词A',

`keyword2` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '关键词B（与A相互关联）',

`answer_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '关联的答案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 (`answer_id`) REFERENCES `ai_answers`(`id`) ON DELETE CASCADE

);

这个也设计成后管页面。

答：

非常清晰 ✅，以下是基于你提供的 ai_suggested_keywords 表结构，设计的 后管联想词管理界面字段结构表，保持你统一的展示逻辑与操作风格，适配你的系统用途场景。

---

✅ 后管界面字段结构表：联想词管理页（ai_suggested_keywords）

---

🧠 页面行为说明：

• 前端输入 "机器学习" → 命中 keyword1 或 keyword2，自动联想另一关键词

• 查询该联想词是否已有 ai_answers → 若存在关联 answer_id，直接返回答案

• 默认只联想一次（防止无限套娃）

---

🛠️ 页面操作建议：

• ✅ 支持新增联想词对（A↔B）

• ✅ 联想词必须互为对应，录入后自动建立双向索引（展示时只展示一组）

• ✅ 支持关联答案选择（下拉/弹窗搜索已有回答）

---

是否为你：

1. 一并导出 .md 文件打包这些字段结构表？

2. 输出该联想逻辑的用户端触发流程图（Markdown/PNG）？

3. 接着设计下一个后管页面（如提示词引用记录页）？

你说，我马上安排。

问：

-- 5. ai_answers（答案存储表）

-- 作用： 存储唯一问题的唯一答案，避免冗余。

CREATE TABLE `ai_answers` (

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

`question` TEXT NOT NULL COMMENT '标准化问题',

`answer` TEXT NOT NULL COMMENT 'AI 生成的或用户维护的答案',

`is_user_editable` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '是否用户可编辑',

`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`)

);

继续设计这个表。

答：

好的 ✅，以下是基于你提供的 ai_answers 表结构，设计出的后管「答案管理页」字段结构表，保持你前面一贯风格，适用于唯一标准问题的唯一答案维护场景，尤其配合联想词机制及直接命中策略。

---

✅ 后管界面字段结构表：答案管理页（ai_answers）

---

🛠️ 页面操作建议：

• ✅ 支持直接编辑问题和答案（若 is_user_editable = true）

• ✅ 可搭配“被联想词引用次数”一列显示（如与 ai_suggested_keyword_references 统计联动）

• ✅ 可配合搜索：从问题中关键词模糊查找，或按时间/更新人筛选

• ✅ 新增支持【复制为新答案】以便少量差异内容快速分化维护

---

🔗 外部绑定用途（场景）：

---

是否继续为你：

1. 生成 .md 文件打包已完成的 5 张表界面字段结构？

2. 输出 AI调用链中涉及 answer 写入的流程图？

3. 设计 ai_answer_references（上下文追问表）的界面？

你说，我来继续接上。

问：

-- 3. ai_sensitive_words（敏感词管理表）

-- 作用： 维护违禁词，防止用户输入违规内容。

CREATE TABLE `ai_sensitive_words` (

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

`word` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '敏感词',

`is_active` BOOLEAN DEFAULT TRUE COMMENT '是否启用',

`replacement` VARCHAR(255) NULL COMMENT '替换词（可选）',

`is_blocked` BOOLEAN DEFAULT TRUE COMMENT '是否禁止请求 AI（TRUE=拦截）',

`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`)

);

-- org_id bigint 表示该敏感词属于哪个企业，支持企业隔离；为 NULL 表示系统全局词

-- is_fuzzy boolean 是否启用模糊匹配（例如包含关键词部分字符即视为命中）

ALTER TABLE `ai_sensitive_words`

ADD COLUMN `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID（NULL为全局）',

ADD COLUMN `is_fuzzy` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '是否启用模糊匹配（1=模糊，0=精确）';

重新设计这个。

答：

非常棒 ✅，你这次扩展后的 ai_sensitive_words 设计考虑了“企业隔离 + 模糊匹配”，使系统既具备全局敏感词统一管理能力，又能支持 企业定制化内容策略，非常有前瞻性。

下面是基于你更新后的结构，重新整理的后管敏感词管理页字段结构表（完整升级版）：

---

✅ 后管界面字段结构表：敏感词管理页（升级版）

---

🛠️ 页面操作建议

• ✅ 默认仅展示当前企业敏感词（org_id = 当前企业ID）与系统全局词（org_id IS NULL）

• ✅ 支持“添加为企业专属词”/“移除企业词”（逻辑隔离）

• ✅ 支持“启用模糊匹配全局开关”（即开=系统所有 is_fuzzy=true 的词才生效）

---

🔍 检测逻辑回顾：

• 精确匹配（默认）：用户内容中出现完整 word → 命中

• 模糊匹配（is_fuzzy=true）：用户内容中包含该 word 的部分字符也视为命中

• 命中后判断：

• is_blocked=true → 拦截提交

• is_blocked=false → 提示风险继续执行

---

是否将这个字段表与前面字段表一并打包 .md 导出？
或者需要我继续设计：

1. 子流程图：敏感词检测 & 分流图（拦截/放行）

2. 敏感词生效优先级策略图（企业优先 or 全局优先）

你继续派单，我马上响应。

问：

-- 4. ai_suggested_keywords（联想词管理表）

-- 作用： 记录关键词与其联想词，便于自动匹配。

-- 维护关键词的双向关系，并关联唯一答案。

-- ✅ 支持逻辑：

-- 当用户输入 “机器学习”，先查 ai_suggested_keywords，发现它关联 “人工智能”。

-- 如果 AI 之前已回答过“人工智能”，直接返回数据库答案。

-- 默认只联想一次，如果两次都来自联想，不再请求 AI。

CREATE TABLE `ai_suggested_keywords` (

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

`keyword1` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '关键词A',

`keyword2` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '关键词B（与A相互关联）',

`answer_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '关联的答案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 (`answer_id`) REFERENCES `ai_answers`(`id`) ON DELETE CASCADE

);

-- org_id 支持企业级提示词隔离（后续可支持平台词+企业词）

-- priority 提示词显示时的优先级控制（数字越大越靠前）

ALTER TABLE `ai_suggested_keywords`

ADD COLUMN `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID（NULL表示全局提示词）',

ADD COLUMN `priority` INT DEFAULT 0 COMMENT '提示词优先级（越大越靠前）';

这个表重新设计。

答：

太好了 ✅，你这次升级后的 ai_suggested_keywords 表加入了：

• org_id：企业隔离支持（全局提示词 vs 企业自定义）

• priority：提示词候选列表中的展示优先级

这让联想词机制既具备定制化能力，又支持多词候选排序策略，我已基于此更新后管联想词管理页字段结构表，符合你统一风格如下：

---

✅ 后管界面字段结构表：联想词管理页（升级版）

---

🧠 补充说明逻辑：

• 支持自动建立双向映射（系统可以只录入一次，后台同时保存 A->B、B->A）

• 若同一企业配置多个匹配词，按 priority 降序展示联想提示项

• 联想命中链路终止规则：

• 用户手动输入 → 命中联想 → 返回标准答案

• 若该联想本身已来自提示词，则不再二次联想（防止嵌套）

---

🔧 操作建议：

• ✅ 提供“新增词对”弹窗，支持关联答案选择

• ✅ 提供“查看引用次数”统计（联动 ai_suggested_keyword_references）

---

我可以为你：

1. ✅ 导出这一张字段结构为 .md 文件

2. ✅ 将所有字段结构表汇总导出成文档（你已完成7张）

3. ✅ 输出联想词触发 → 命中逻辑的 Markdown 流程图

4. ✅ 接着设计 ai_suggested_keyword_references 引用记录管理页

你说继续哪步，我立刻跟上。

问：

-- 5. ai_answers（答案存储表）

-- 作用： 存储唯一问题的唯一答案，避免冗余。

CREATE TABLE `ai_answers` (

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

`question` TEXT NOT NULL COMMENT '标准化问题',

`answer` TEXT NOT NULL COMMENT 'AI 生成的或用户维护的答案',

`is_user_editable` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '是否用户可编辑',

`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`)

);

-- org_id 表示该问题-答案记录属于哪个企业

-- model_id 表示该答案是由哪个模型生成（用于后续模型性能分析与溯源）

ALTER TABLE `ai_answers`

ADD COLUMN `org_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '所属企业ID（为NULL表示全局）',

ADD COLUMN `model_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '回答所用的AI模型ID';

这个表重新设计。

答：

非常棒 ✅，你加入的两个字段 org_id 与 model_id 极其关键：

• org_id：支持企业隔离的标准答案体系，防止不同企业间冲突与数据泄露

• model_id：记录回答来源模型，便于 模型溯源分析、答复质量评估、切换测试对比

下面是基于你升级后的结构重新设计的后管「标准答案管理页」字段结构表（完整版）：

---

✅ 后管界面字段结构表：标准答案管理页（升级版）

---

🔎 功能使用场景：

• AI调用后命中历史问题 → 直接返回 ai_answers 中内容（无需再次调用模型）

• 联想词触发问题 → 引用此表 answer_id，减少重复生成

• 用户“编辑回答”功能 → 仅作用于 is_user_editable=true 条目

• 模型表现追踪 → 可根据 model_id 分析不同模型答复质量偏好

---

🛠️ 后管页面建议功能：

• ✅ 支持按模型、关键词、时间段、企业维度筛选查看

• ✅ 富文本编辑框：支持 Markdown 或 HTML 格式渲染

• ✅ 新增支持“复制为新答案”、“批量更新模型ID”等运维工具

---

是否继续我来：

1. 输出该字段结构 .md 文件（或你说导出打包所有字段结构）？

2. 补上：AI回答记录 → 命中历史答案 → 不再请求AI 的流程图？

3. 下一步设计 ai_answer_references（追问引用记录）字段表？

继续交给我搞定。

问：

-- 6. ai_settings（用户设置表）

-- 作用： 记录用户 AI 偏好和免责协议状态。

CREATE TABLE `ai_settings` (

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

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

`use_ai_memory` BOOLEAN DEFAULT TRUE COMMENT '是否开启记忆功能（全局默认）',

`agreed_disclaimer` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '是否同意免责协议',

`identity_keywords` TEXT COMMENT '身份关键词（从用户会话提取）',

`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`),

INDEX (`user_id`),  -- 外键列添加索引，提升查询性能

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

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

展示用户在工作站的设置。设计一下。

答：

✅ 好的，ai_settings 是一个非常核心但轻量的表，主要承担：

• 用户对 AI 功能的开关设置（记忆是否启用）

• 免责声明协议是否已同意

• 身份关键词记录（个性化模型调优依据）

下面是专为“工作站后管 → 用户AI设置页”所设计的字段结构表（符合你标准格式），聚焦单用户维度配置的管理与回显。

---

✅ 后管界面字段结构表：用户 AI 设置页（ai_settings）

---

🔧 页面操作建议：

• ✅ 用户首次登录 AI助手时可默认开启 use_ai_memory = true，并通过签署页设置 agreed_disclaimer = true

• ✅ 身份关键词可作为隐形个性化维度，在用户侧不公开，仅后管可查

• ✅ 后管页面支持：

• 筛选未签署用户（agreed_disclaimer = false）

• 快速禁用某用户记忆功能（如滥用）

---

你是否需要：

1. 把这张表加进 .md 导出打包文档中？

2. 生成对应的“用户首次登录 → 设置加载 → 记忆生效”流程图？

3. 接着设计 ai_user_activation_records（激活记录）表展示页？

你继续下指令，我这边持续高效跟进。

问：

-- 7. 用于记录用户签署免责协议的行为，以满足：

-- 法律合规审计（谁在什么时间签署了什么内容）

-- 可回溯的记录（即使文档被覆盖，记录下来的还是当时的内容/链接/版本）

-- 每次签署保留一条记录，而不是仅保存最后状态

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`)

);

设计这个表。

答：

非常好 ✅，这个表 ai_disclaimer_records 是法律合规中的核心行为审计表，其设计逻辑十分严谨，满足：

• ✅ 法律追责链条闭环（保留原始文档快照+哈希）

• ✅ 多次签署留痕（而不是覆盖）

• ✅ 签署人+设备信息+时间完整记录

以下是为它专门设计的 后管界面字段结构表，用于合规部门/企业后台人员回查、审计、下载签署副本。

---

✅ 后管界面字段结构表：免责声明签署记录页（ai_disclaimer_records）

---

🧠 合规应用建议：

• ✅ 所有签署行为长期保存，满足《数据保护法》《电子签名法》审核要求

• ✅ 签署快照链接支持接入私有网盘/文档归档系统（如阿里盘、坚果云）

• ✅ 结合 ai_settings.agreed_disclaimer = true 判断实际生效用户

---

🔧 后管功能建议：

• ✅ 审计查询：支持按用户、时间、企业、IP地址筛选

• ✅ 导出 CSV/PDF 审计报告

• ✅ Hash 对比校验工具（输入文件比对是否与记录一致）

• ✅ 模板版本切换后仍可查历史签署行为，不影响记录

---

是否现在为你：

1. 导出 .md 字段结构文档？

2. 接着设计 ai_user_activation_records（AI助手激活行为记录）？

3. 或进入审计流程图绘制（从点击签署 → 下载快照 → 保存行为）？

你下指令，我继续跟上。

问：

-- 8. 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

-- 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` 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_model_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_model_id`) REFERENCES `ai_models`(`id`) ON DELETE CASCADE

);

设计这个表。

答：

好的 ✅，你这张 ai_chat_sessions 表在整个系统中属于“核心行为主表”之一，它承载了：

• 用户发起每一段对话的起点记录

• 模型调用归属追踪（ai_model_id）

• 项目/报告绑定（project_id / report_id）

• 会话状态管理（是否关闭、是否启用记忆）

这张表在审计、安全、上下文拼接、行为追溯中都起着关键作用。

下面是基于你提供的结构，设计出的标准化后管管理页字段结构表 👇

---

✅ 后管界面字段结构表：会话管理页（ai_chat_sessions）

---

🧠 应用逻辑说明：

• 同一用户可并发多个会话（便于多项目同时对话）

• 若 project_id 存在 → 只允许访问项目内资源，report_id 同理

• is_closed=true 时，前端应隐藏继续提问按钮

• memory_enabled=true 时，系统将使用该 session 下已保存的上下文进行 prompt 拼接

---

🛠️ 后管操作建议：

• ✅ 支持关闭会话（用于禁止继续追问某些敏感内容）

• ✅ 支持按模型过滤（如查看 GPT-4 所有对话）

• ✅ 可点击进入“会话详情页”查看完整消息流（对应 ai_messages 子表）

---

是否需要我：

1. 将这张表加入 .md 导出字段结构文档？

2. 生成「前端开启会话 → 拼接上下文 → 判断是否允许追问」的流程图？

3. 设计 ai_messages（消息记录表）字段结构？

你说怎么安排，我这边继续跟上！

问：

-- 9. ai_messages（消息表）

-- 作用： 记录对话内容，支持 联想词匹配 & 记忆功能。

-- ✅ 逻辑优化

-- is_suggested_match = TRUE → 说明该问题是从联想词中选出的，不会被记忆

-- 两次问题都 is_suggested_match = TRUE → 直接返回数据库答案，不请求 AI

CREATE TABLE `ai_messages` (

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

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

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

`message` TEXT NOT NULL COMMENT '用户输入的内容',

`response` TEXT COMMENT 'AI的回复',

`is_memory_saved` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '是否作为记忆存储',

`is_suggested_match` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '是否来自联想匹配',

`answer_id` BIGINT NULL COMMENT '关联的答案ID（如果该消息生成了可记忆的答案）',

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

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

FOREIGN KEY (`answer_id`) REFERENCES `ai_answers`(`id`) ON DELETE SET NULL

);

设计这个表。

答：

非常好 ✅，这张 ai_messages 是对话系统中最核心的数据表之一，承载了：

• 用户与 AI 的每轮交互内容

• 是否来自提示词联想

• 是否作为上下文记忆记录

• 是否命中了已存答案（免请求AI）

你已经在表结构中体现了上述核心逻辑，我现在将其整理为标准化的后管消息记录管理页字段结构表，用于审计追溯、上下文回放、提示词效果验证等用途。

---

✅ 后管界面字段结构表：AI消息记录页（ai_messages）

---

🧠 逻辑强化说明：

• 若 is_suggested_match = true → 无论答案质量如何 不参与记忆上下文构建

• 若 连续两条问题都为 is_suggested_match = true → 系统 不调用 AI，直接查询数据库 ai_answers

• answer_id 是该消息是否被命中历史答案的重要标志，用于跳过模型调用

---

🔧 后管建议功能：

• ✅ 可点击 session_id 查看完整对话流

• ✅ 可按是否记忆 / 是否提示词 / 是否有 AI响应 快速筛查消息质量

• ✅ 可联动查看“该消息引用了哪个答案/是否后续被追问”

---

是否继续我来：

1. 加入 .md 导出打包字段文档？

2. 补上“提示词命中 → 命中已答 → 写入 ai_messages 并跳过 AI”的流程图？

3. 下一步进入 ai_answers_references 的记录表设计？

你说继续，我继续！

问：

-- 10. 此为冗余表，避免直接查ai_messages表

-- 一条引用行为 = 一次用户问题与提示词的触发匹配

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',

`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',

`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`)

);

设计这个表。

答：

非常好 ✅，这张 ai_suggested_keyword_references 是典型的冗余追踪表，其设计意义在于：

• 不再反查 ai_messages 冗长字段链

• 独立记录提示词命中行为，便于审计、统计与多维分析

• 支持企业级隔离分析、引用类型统计、数据有效性回溯

下面是为这张表定制的 后管界面字段结构表，风格与前面保持一致，并突出“提示词引用行为”这一视角。

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✅ 后管界面字段结构表：提示词引用记录页（ai_suggested_keyword_references）

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🧠 三种引用类型说明：

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🛠️ 后管操作建议：

• ✅ 支持「提示词使用热度排行榜」视图（基于引用次数统计）

• ✅ 可筛选查看：某一提示词在哪些消息中被引用、是否命中、是否有效

• ✅ 支持导出引用日志（审计、投喂微调数据用）

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我可以为你：

1. ✅ 将此表加入 .md 字段结构打包文档

2. ✅ 生成提示词引用流程图（从联想 → 命中 → 引用行为）

3. ✅ 接着设计 ai_answer_references（追问引用上下文）表？

你继续下指令，我马上接着搞。

问：

-- 11. ✅ 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

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`)

);

设计这张表。

答：

✅ 太棒了，这张 ai_answer_references 表可谓是整个 AI 使用系统中的价值沉淀枢纽表，它连接了：

• 回答内容（ai_answers）

• 用户行为（主动、追问、自动）

• 项目/报告场景（用于回溯和复用统计）

这张表的设计使得你可以轻松实现：

• 「高引用内容沉淀为 FAQ」

• 「引用最多的用户画像分析」

• 「内容复用最多的项目排行」

我为你整理了标准的后管引用行为统计页字段结构表，用于审计、统计、知识挖掘：

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✅ 后管界面字段结构表：回答引用记录页（ai_answer_references）

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🧠 应用统计示例：

• 高引用答案排行：GROUP BY answer_id COUNT(*) → 挖掘 FAQ 候选

• 内容复用最多的项目：GROUP BY project_id COUNT(*)

• 最活跃用户：GROUP BY user_id COUNT(*)

• 企业AI内容使用频次排行榜：GROUP BY org_id COUNT(*)

• 主动使用 vs 被动命中使用占比：GROUP BY refer_type

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🛠️ 后管建议功能：

• ✅ 提供引用频次热力图

• ✅ 允许按引用类型进行筛选（分析自动 vs 手动引用占比）

• ✅ 结合 ai_answers 表展示「引用次数」统计字段（缓存化提升性能）

• ✅ 支持导出引用日志报告用于管理层审阅

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是否：

1. 将此字段表加入 .md 文件？

2. 生成完整的数据流图（“AI答案生成 → 被引用 → 被复用 → FAQ化”）？

3. 接着设计 ai_usage_logs 与 ai_user_token_usage？

你说怎么搞，我就继续补上。

问：

继续。

答：

好的 ✅，继续设计 第 12 张表，你的原始定义如下：

---

表名：ai_usage_logs

用途： 记录 AI 每次调用时的请求详情、Token 消耗和成本，用于 精细化计费、合规审计、模型性能分析

---

✅ 后管界面字段结构表：AI调用日志页（ai_usage_logs）

---

🧠 使用场景说明：

• ✅ 支持模型成本对比分析：如 GPT-4 每次请求花费均值多少？

• ✅ 可与 ai_user_token_usage 联动，形成个人账单/企业月账单汇总

• ✅ 请求文本 + 回复内容提供问题质量比对素材

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🛠️ 后管页面建议功能：

• ✅ 可按用户 / 模型 / 时间段 / 企业 筛选调用日志

• ✅ 可配置表格是否展示 response_text（避免隐私泄露）

• ✅ 可导出 Excel 或账单 CSV 报表

• ✅ Token数 + Cost 自动求和统计（当前页、总计）

• ✅ 支持误调用标记：新增字段 is_billed（是否记入账单）

---

是否现在为你：

1. 继续补上第 13 张表：ai_user_token_usage（用户总账单表）

2. 同时打包之前所有字段结构为 .md？

3. 生成【调用一次AI → 写入使用日志 → 累加账单】的数据流图？

你继续安排，咱们继续推进！

问：

继续。

答：

✅ 好，我们现在来设计第 13 张表：ai_user_token_usage，这是一个用于加速查询和累计账单的汇总表，避免每次都从 ai_usage_logs 实时计算。

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✅ 表结构：ai_user_token_usage（用户累计Token & 成本记录）

---

✅ 后管界面字段结构表：用户AI调用累计统计页（ai_user_token_usage）

---

🧠 应用说明：

• ✅ 本表一行 = “某个用户” + “某个模型” 的累计使用情况

• ✅ 使用频繁时可用作：

• 实时余额预警

• 企业用户使用额度控制

• 月度账单系统查询加速（避免大表扫描）

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🛠️ 后管功能建议：

• ✅ 支持一键导出全公司账单

• ✅ 支持筛选“成本超过X美元的用户”

• ✅ 支持从本表点击跳转到该用户的 ai_usage_logs 详情页

• ✅ 后台管理员可手动调整字段（应保留 manual_adjusted_at 字段或日志）

---

✅ 重要说明：

• 本表通过程序逻辑在每次 ai_usage_logs 插入成功后：

• 自动更新 ai_user_token_usage 中对应用户 + 模型的累加项

• 若无记录则 INSERT，一般使用 ON DUPLICATE KEY UPDATE

---

是否为你：

1. 整合输出这张表字段到 .md 文件中？

2. 接着输出这两张表的联动流程图（调用一次AI → 写入 logs → 累计 usage）？

3. 准备进入企业级配置相关表（如 TJ_HeadOffice_Capacity 中 AI 配置字段解构）？

你说继续，我就上。

问：

-- 14. 企业模型配置表

CREATE TABLE `ai_org_model_configs` (

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

`org_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '企业ID',

`ai_model_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '模型ID（关联 ai_models）',

`is_enabled` BOOLEAN DEFAULT TRUE COMMENT '是否启用该模型',

`request_interval_sec` INT DEFAULT 60 COMMENT '访问间隔（秒）',

`token_limit` BIGINT DEFAULT 0 COMMENT '有效期内Token上限（0表示不限）',

`token_used` BIGINT DEFAULT 0 COMMENT '当前已使用token（系统统计用）',

`start_time` DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '模型使用起始时间',

`end_time` DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '模型使用终止时间',

`memory_enabled` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '是否开启上下文记忆',

`memory_depth` INT DEFAULT 1 COMMENT '上下文记忆条数',

`memory_cross_session` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '是否允许跨会话追问',

`sensitive_fuzzy_match` BOOLEAN DEFAULT FALSE COMMENT '敏感词是否启用模糊匹配',

`suggested_keywords_enabled` BOOLEAN DEFAULT TRUE COMMENT '是否启用提示词联想',

`user_count` INT DEFAULT 0 COMMENT '当前活跃用户数',

`created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

`updated_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,

PRIMARY KEY (`id`),

UNIQUE KEY `org_model_unique` (`org_id`, `ai_model_id`),

FOREIGN KEY (`org_id`) REFERENCES `organization`(`id`) ON DELETE CASCADE,

FOREIGN KEY (`ai_model_id`) REFERENCES `ai_models`(`id`) ON DELETE CASCADE

);

设计这张表。

答：

非常棒 ✅，你这张 ai_org_model_configs 表结构极具完整性，涵盖了：

• ✅ 企业维度的模型开关权限与访问策略控制

• ✅ Token额度、使用窗口、用户活跃数等资源限制

• ✅ 上下文记忆（含跨会话）、提示词、模糊匹配等高级配置

它实质上是：企业 × 模型 的粒度级配置中心，是后管治理与限制的关键控制器。

---

✅ 后管界面字段结构表：企业模型配置页（ai_org_model_configs）

---

🧠 应用逻辑说明：

• 一家公司可开多个模型（gpt-4、deepseek等），每个模型单独限制

• Token 达上限 → 不可再调用该模型（前端将被拦截）

• 超出时间窗口 → 即使启用也不可使用

• 可配合 ai_user_activation_records 动态更新 user_count

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🛠️ 后管操作建议：

• ✅ 提供 Token 使用进度条（token_used/token_limit）

• ✅ 提供批量开通模型功能（给多个企业一键启用指定模型）

• ✅ 可按组织查看当前模型使用情况列表

• ✅ 接入全局模型停用机制（当该模型存在缺陷时集中停用）

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是否为你：

1. 把这张表加入字段结构 .md 打包？

2. 输出「企业 × 模型」限制逻辑的校验流程图？

3. 进入后管页面 UI 字段草图设计（模型配置页）？

你说，我立刻继续。