bd9920ca24
1. 新增客户画像生成相关实体、Mapper、Service和控制器 2. 扩展CustomerProfile实体字段，增加自动生成标记相关属性 3. 新增画像生成日志表和相关业务逻辑 4. 前端客户列表页面增加画像管理Tab和批量生成功能 5. 补充完整的客户画像自动生成方案文档
507 lines
23 KiB
Markdown
507 lines
23 KiB
Markdown
# 客户画像自动生成与丰满技术方案
|
||
|
||
> 版本：v3.0
|
||
> 日期：2026-06-05
|
||
> 状态：设计稿，待评审
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 一、背景与痛点
|
||
|
||
### 1.1 当前画像体系
|
||
|
||
| 组件 | 现状 |
|
||
|------|------|
|
||
| `customer_profiles` 表 | 已有完整字段，但主要靠销售顾问在 sidebar 手动录入 |
|
||
| `archive_messages` 表 | 沉淀了大量学员对话，尚未用于画像挖掘 |
|
||
| `ProfileCard.tsx` | 录入表单只有基础字段（职业、学员类型、基础水平、意向度），其余字段为空 |
|
||
| LLM 自动分析 | **未实现**，代码里留了 TODO："录入基础信息后，系统将通过会话存档自动完善画像" |
|
||
|
||
### 1.2 核心痛点
|
||
|
||
1. **老客户画像缺失**：系统上线前已有大量客户，他们从未被人工录入画像，但 archive_messages 中有丰富对话
|
||
2. **画像不够丰满**：人工录入只覆盖 4-5 个字段，大量高价值字段（关注点、决策阶段、兴趣课程、预算暗示）为空
|
||
3. **画像更新滞后**：客户状态会变化（如从"初步了解"到"方案比较"），人工不会每次手动更新
|
||
4. **顾问负担重**：每个客户都要手动填表单，效率低且标准不统一
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 二、目标
|
||
|
||
1. **批量自动生成**：为所有有对话记录的老客户自动生成初始画像
|
||
2. **持续自动丰满**：每次新会话后，自动分析增量信息并更新画像
|
||
3. **可解释性**：每个画像字段标注来源（哪条对话、什么时间点）和置信度
|
||
4. **人工可干预**：顾问可修正自动生成的画像，修正后优先级高于 AI 结果
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 三、数据模型
|
||
|
||
### 3.1 现有表 `customer_profiles`（已有）
|
||
|
||
```sql
|
||
CREATE TABLE customer_profiles (
|
||
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
|
||
customer_id VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '客户ID（企微external_userid）',
|
||
corp_id VARCHAR(64) NOT NULL,
|
||
|
||
-- 基础画像（当前已有）
|
||
student_type VARCHAR(50) COMMENT '学员类型: 在校大学生/转行人员/在职提升/高中毕业生/家长代询',
|
||
student_type_confidence DOUBLE DEFAULT 0 COMMENT '置信度 0-1',
|
||
skill_level VARCHAR(50) COMMENT '基础水平: 零基础/有美术基础/相关专业/有从业经验',
|
||
skill_level_confidence DOUBLE DEFAULT 0,
|
||
intent_level VARCHAR(20) COMMENT '意向度: 高/中/低',
|
||
intent_score DOUBLE DEFAULT 0 COMMENT '意向分数 0-100',
|
||
concern_focus VARCHAR(50) COMMENT '关注点: 就业导向型/兴趣导向型/价格敏感型/品质导向型',
|
||
concern_focus_confidence DOUBLE DEFAULT 0,
|
||
decision_stage VARCHAR(50) COMMENT '决策阶段: 初步了解/方案比较/决定报名/已报名',
|
||
decision_stage_confidence DOUBLE DEFAULT 0,
|
||
interested_courses TEXT COMMENT '兴趣课程 JSON数组',
|
||
budget_hint VARCHAR(200) COMMENT '预算暗示',
|
||
preferred_city VARCHAR(50) COMMENT '意向城市',
|
||
age INT COMMENT '年龄',
|
||
education VARCHAR(50) COMMENT '学历',
|
||
current_occupation VARCHAR(100) COMMENT '当前职业/名称',
|
||
|
||
-- 元数据（当前已有）
|
||
slot_data TEXT COMMENT '槽位数据 JSON',
|
||
conversation_count INT DEFAULT 0 COMMENT '会话次数',
|
||
last_conversation_time TIMESTAMP NULL,
|
||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
|
||
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
|
||
|
||
UNIQUE KEY uk_customer_corp (customer_id, corp_id),
|
||
INDEX idx_corp_id (corp_id),
|
||
INDEX idx_updated_at (updated_at)
|
||
) ENGINE=InnoDB COMMENT='客户画像表';
|
||
```
|
||
|
||
### 3.2 新增表 `profile_generation_logs`（建议新增）
|
||
|
||
记录每次画像生成的来源和变更，用于审计和可解释性。
|
||
|
||
```sql
|
||
CREATE TABLE profile_generation_logs (
|
||
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
|
||
customer_id VARCHAR(64) NOT NULL,
|
||
corp_id VARCHAR(64) NOT NULL,
|
||
generation_type VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '生成类型: BATCH_FULL/INCREMENTAL/MANUAL',
|
||
source_msg_count INT DEFAULT 0 COMMENT '分析的消息条数',
|
||
source_session_count INT DEFAULT 0 COMMENT '分析的会话数',
|
||
analyzed_at TIMESTAMP NOT NULL COMMENT '分析时间',
|
||
llm_model VARCHAR(50) COMMENT '使用的模型',
|
||
llm_prompt_length INT COMMENT 'Prompt长度',
|
||
llm_response_length INT COMMENT 'Response长度',
|
||
duration_ms INT COMMENT '耗时毫秒',
|
||
success TINYINT DEFAULT 1 COMMENT '是否成功',
|
||
error_msg TEXT COMMENT '错误信息',
|
||
-- 变更快照（JSON）：记录哪些字段发生了变化
|
||
changes_snapshot TEXT COMMENT '{"studentType":{"old":"未知","new":"在校大学生","confidence":0.85}}',
|
||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
|
||
|
||
INDEX idx_customer (customer_id, corp_id),
|
||
INDEX idx_analyzed_at (analyzed_at)
|
||
) ENGINE=InnoDB COMMENT='画像生成日志';
|
||
```
|
||
|
||
### 3.3 字段置信度规则
|
||
|
||
| 置信度区间 | 含义 | 前端展示 |
|
||
|-----------|------|---------|
|
||
| 0.85 ~ 1.0 | 高置信 | 绿色标签，不提示 |
|
||
| 0.60 ~ 0.84 | 中置信 | 橙色标签，hover 提示"AI推测，建议确认" |
|
||
| 0.30 ~ 0.59 | 低置信 | 灰色标签，hover 提示"信息不足，建议补充" |
|
||
| 0 ~ 0.29 | 未知 | 显示"未知"，引导录入 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 四、LLM Prompt 设计
|
||
|
||
### 4.1 全量画像生成 Prompt
|
||
|
||
**适用场景**：首次为老客户生成画像，输入该客户全部历史对话
|
||
|
||
```
|
||
你是一位专业的教育培训机构客户分析师。请根据以下学员与课程顾问的完整对话历史，提取学员画像信息。
|
||
|
||
【分析要求】
|
||
1. 仔细阅读所有对话，从中提取学员的真实情况和需求
|
||
2. 不要凭空猜测，只提取对话中有明确证据支撑的信息
|
||
3. 如果某个字段在对话中没有足够证据，请标记为"未知"并给出低置信度
|
||
4. 对于同一字段的多个线索，综合判断取最可靠的结论
|
||
5. 注意识别"家长代询"的情况（对话中出现"我孩子"、"我家"等表述）
|
||
|
||
【对话历史】
|
||
{conversation_text}
|
||
|
||
【输出格式】
|
||
必须严格返回以下JSON格式，不要包含任何其他文字：
|
||
{
|
||
"studentType": {"value": "", "confidence": 0, "evidence": ""},
|
||
"skillLevel": {"value": "", "confidence": 0, "evidence": ""},
|
||
"intentLevel": {"value": "", "confidence": 0, "evidence": ""},
|
||
"intentScore": {"value": 0, "confidence": 0, "evidence": ""},
|
||
"concernFocus": {"value": "", "confidence": 0, "evidence": ""},
|
||
"decisionStage": {"value": "", "confidence": 0, "evidence": ""},
|
||
"interestedCourses": {"value": [], "confidence": 0, "evidence": ""},
|
||
"budgetHint": {"value": "", "confidence": 0, "evidence": ""},
|
||
"preferredCity": {"value": "", "confidence": 0, "evidence": ""},
|
||
"age": {"value": null, "confidence": 0, "evidence": ""},
|
||
"education": {"value": "", "confidence": 0, "evidence": ""},
|
||
"currentOccupation": {"value": "", "confidence": 0, "evidence": ""},
|
||
"summary": "", // 用一句话总结这个学员
|
||
"keyQuotes": [] // 提取3-5条最能代表学员需求的原话
|
||
}
|
||
|
||
【字段枚举值】
|
||
- studentType: 在校大学生/转行人员/在职提升/高中毕业生/家长代询/未知
|
||
- skillLevel: 零基础/有美术基础/相关专业/有从业经验/未知
|
||
- intentLevel: 高/中/低
|
||
- concernFocus: 就业导向型/兴趣导向型/价格敏感型/品质导向型/未知
|
||
- decisionStage: 初步了解/方案比较/决定报名/已报名/未知
|
||
- interestedCourses: 从对话中提取的课程名称数组，如["3D场景UE地编","次世代角色模型"]
|
||
- education: 高中/大专/本科/硕士/博士/未知
|
||
|
||
【置信度评分标准】
|
||
- 0.90-1.00: 学员明确亲口说过（如"我是大学生"）
|
||
- 0.70-0.89: 有较强暗示或多处线索一致
|
||
- 0.50-0.69: 有一处间接线索
|
||
- 0.30-0.49: 只有微弱暗示
|
||
- 0.00-0.29: 没有任何线索
|
||
```
|
||
|
||
### 4.2 增量画像更新 Prompt
|
||
|
||
**适用场景**：客户已有画像，分析新增对话后生成更新建议
|
||
|
||
```
|
||
你是一位客户画像更新分析师。请根据学员的【现有画像】和【新增对话】，判断哪些字段需要更新。
|
||
|
||
【现有画像】
|
||
{current_profile_json}
|
||
|
||
【新增对话】
|
||
{new_conversation_text}
|
||
|
||
【分析要求】
|
||
1. 对比新增对话与现有画像，识别变化
|
||
2. 如果新增对话推翻了现有画像的某个结论，建议更新
|
||
3. 如果新增对话补充了空白字段，建议填充
|
||
4. 如果现有画像已高置信且新增对话无冲突，保持不动
|
||
5. 特别关注决策阶段的变化（这是最重要的更新信号）
|
||
|
||
【输出格式】
|
||
{
|
||
"updates": [
|
||
{
|
||
"field": "decisionStage",
|
||
"oldValue": "初步了解",
|
||
"newValue": "方案比较",
|
||
"confidence": 0.85,
|
||
"reason": "学员主动询问课程安排和就业情况，表明已进入比较阶段",
|
||
"shouldUpdate": true
|
||
}
|
||
],
|
||
"newInsights": [
|
||
{
|
||
"field": "budgetHint",
|
||
"value": "预算约2万",
|
||
"confidence": 0.72,
|
||
"evidence": "学员提到\"两万左右的课程\""
|
||
}
|
||
],
|
||
"intentChange": {
|
||
"oldScore": 55,
|
||
"newScore": 72,
|
||
"reason": "学员开始询问具体报名流程"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 4.3 对话格式化（输入预处理）
|
||
|
||
将 `archive_messages` 按时间排序，格式化为 LLM 可读的对话文本：
|
||
|
||
```
|
||
【会话 1】2025-05-20 14:30
|
||
员工(小王): 您好，请问有什么可以帮您？
|
||
学员(张三): 我想了解一下你们的美术课程
|
||
...
|
||
|
||
【会话 2】2025-05-21 10:15
|
||
员工(小王): 张同学，昨天说的课程资料发给您了
|
||
学员(张三): 看到了，我想问一下学费多少
|
||
...
|
||
```
|
||
|
||
**截断策略**：
|
||
- 单客户对话总长度超过 8000 字时，优先保留最近 6 个月的对话
|
||
- 若仍超限，保留最近 10 次会话的完整内容
|
||
- 若仍超限，对每条消息截取前 200 字
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 五、系统架构
|
||
|
||
### 5.1 整体架构图
|
||
|
||
```
|
||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ Admin 后台 │
|
||
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │
|
||
│ │ 画像生成任务 │ │ 画像列表/搜索 │ │ 单客户画像详情+编辑 │ │
|
||
│ │ (批量触发) │ │ │ │ (含变更历史) │ │
|
||
│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────────┬───────────┘ │
|
||
└─────────┼─────────────────┼─────────────────────┼──────────────┘
|
||
│ │ │
|
||
▼ ▼ ▼
|
||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ intent-service (画像服务) │
|
||
│ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌──────────────┐ │
|
||
│ │ ProfileGeneration │ │ ProfileMerge │ │ ProfileQuery │ │
|
||
│ │ Service │ │ Service │ │ Service │ │
|
||
│ │ (LLM调用+解析) │ │ (置信度合并) │ │ (CRUD) │ │
|
||
│ └────────┬─────────┘ └────────┬─────────┘ └──────┬───────┘ │
|
||
│ │ │ │ │
|
||
│ ▼ ▼ ▼ │
|
||
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||
│ │ 定时任务: DailyProfileUpdateJob │ │
|
||
│ │ (每天凌晨扫描昨日有新增对话的客户，触发增量分析) │ │
|
||
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
│ │ │
|
||
▼ ▼ ▼
|
||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ generation-service (LLM) │
|
||
│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │
|
||
│ │ 全量生成 │ │ 增量更新 │ │
|
||
│ │ /generate │ │ /generate │ │
|
||
│ └────────────┘ └────────────┘ │
|
||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
│
|
||
▼
|
||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ 数据库 │
|
||
│ ┌────────────────────┐ ┌────────────────────┐ ┌──────────┐ │
|
||
│ │ customer_profiles │ │ profile_generation │ │ customers│ │
|
||
│ │ (画像主表) │ │ _logs (生成日志) │ │ (客户基础)│ │
|
||
│ └────────────────────┘ └────────────────────┘ └──────────┘ │
|
||
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||
│ │ archive_messages (会话存档，通过 JDBC 查询，非本服务表) │ │
|
||
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
|
||
|
||
### 5.2 核心服务类设计
|
||
|
||
```java
|
||
@Service
|
||
public class ProfileGenerationService {
|
||
|
||
// 全量生成：为指定客户从历史对话生成完整画像
|
||
public GenerationResult generateFullProfile(String customerId, String corpId);
|
||
|
||
// 增量更新：分析新增对话，生成更新建议
|
||
public IncrementalResult generateIncrementalUpdate(String customerId, String corpId,
|
||
LocalDateTime since);
|
||
|
||
// 批量生成：为多个客户批量生成画像（带进度追踪）
|
||
@Async
|
||
public void batchGenerate(String corpId, List<String> customerIds,
|
||
LocalDateTime msgSince);
|
||
|
||
// 合并更新建议到现有画像
|
||
public void applyUpdates(String customerId, String corpId,
|
||
List<FieldUpdate> updates);
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 六、画像合并策略
|
||
|
||
### 6.1 置信度加权合并
|
||
|
||
```
|
||
现有值: V_old, 置信度 C_old
|
||
新值: V_new, 置信度 C_new
|
||
|
||
如果 V_new == V_old:
|
||
合并后置信度 = 1 - (1 - C_old) * (1 - C_new * 0.5)
|
||
// 相同值时置信度提升，但边际递减
|
||
|
||
如果 V_new != V_old:
|
||
if C_new > C_old + 0.15:
|
||
采用新值，置信度 = C_new
|
||
else if C_new > C_old:
|
||
保持旧值，置信度 = C_old + (C_new - C_old) * 0.3
|
||
else:
|
||
保持旧值
|
||
```
|
||
|
||
### 6.2 特殊字段规则
|
||
|
||
| 字段 | 合并规则 |
|
||
|------|---------|
|
||
| `intentScore` | 新对话可能推高或拉低，直接采用增量分析的评分，但限制单次变化不超过 ±20 分 |
|
||
| `intentLevel` | 基于 intentScore 映射：≥70→高, 40-69→中, <40→低 |
|
||
| `decisionStage` | 只能正向推进（初步了解→方案比较→决定报名→已报名），不能回退 |
|
||
| `interestedCourses` | 合并数组，去重，新课程追加到末尾 |
|
||
| `age` | 数值型，取最新高置信度值 |
|
||
| `conversationCount` | 直接累加 |
|
||
| `lastConversationTime` | 取最新时间 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 七、接口设计
|
||
|
||
### 7.1 Admin 后台接口（新增）
|
||
|
||
```
|
||
POST /api/v1/admin/profiles/generate/batch
|
||
请求: { corpId, customerIds?: string[], timeRange?: [start, end],
|
||
onlyMissing?: boolean }
|
||
响应: { taskId, message }
|
||
|
||
GET /api/v1/admin/profiles/generate/tasks/{taskId}/progress
|
||
响应: { taskId, status, total, completed, successCount, failCount }
|
||
|
||
GET /api/v1/admin/profiles
|
||
请求: { corpId, keyword?, hasProfile?, page, size }
|
||
响应: PageResult<CustomerProfileVO>
|
||
|
||
GET /api/v1/admin/profiles/{customerId}/logs
|
||
响应: List<ProfileGenerationLog>
|
||
```
|
||
|
||
### 7.2 Sidebar 接口（复用+扩展）
|
||
|
||
```
|
||
GET /api/v1/intent/profiles/{customerId} (已有)
|
||
响应增加字段:
|
||
- autoGenerated: boolean (是否AI生成)
|
||
- lastGeneratedAt: timestamp
|
||
- fieldSources: { "studentType": "AI分析(置信度0.85)", "age": "人工录入" }
|
||
|
||
POST /api/v1/intent/profiles (已有，人工修正)
|
||
请求增加字段:
|
||
- manualOverride: boolean (标记为人工修正，置信度设为1.0)
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 八、前端设计
|
||
|
||
### 8.1 Admin 后台新增「客户画像」页面
|
||
|
||
**页面结构：**
|
||
|
||
```
|
||
┌─────────────────────────────────────────┐
|
||
│ 客户画像管理 │
|
||
├─────────────────────────────────────────┤
|
||
│ [搜索框] [筛选: 已生成/未生成/全部] [批量生成] │
|
||
├─────────────────────────────────────────┤
|
||
│ 客户列表 │
|
||
│ ┌────┬────────┬──────────┬────────────┐ │
|
||
│ │姓名│学员类型│意向度 │画像来源 │ │
|
||
│ │ │(AI) │高(85分) │AI生成 ✓ │ │
|
||
│ │ │(人工) │中(60分) │人工录入 │ │
|
||
│ │ │(未生成)│- │点击生成 │ │
|
||
│ └────┴────────┴──────────┴────────────┘ │
|
||
├─────────────────────────────────────────┤
|
||
│ 点击行 → 弹出画像详情 + 编辑 │
|
||
│ - 每个字段显示: 值 + 置信度条 + 来源 │
|
||
│ - AI生成的字段可人工覆盖 │
|
||
│ - 显示变更历史时间线 │
|
||
└─────────────────────────────────────────┘
|
||
```
|
||
|
||
### 8.2 Sidebar ProfileCard 增强
|
||
|
||
```
|
||
┌─────────────────────────────────┐
|
||
│ 张同学 (AI生成 · 3小时前更新) │
|
||
├─────────────────────────────────┤
|
||
│ 意向度: 高(82分) ▓▓▓▓▓▓▓▓░░ │
|
||
│ 学员类型: 在校大学生 ✓ │
|
||
│ 基础水平: 有美术基础 ~ │
|
||
│ 关注点: 就业导向型 ✓ │
|
||
│ 决策阶段: 方案比较 → │
|
||
│ 兴趣课程: UE地编, 角色模型 │
|
||
│ 预算: 2-3万 ~ │
|
||
│ 意向城市: 上海 ✓ │
|
||
├─────────────────────────────────┤
|
||
│ [编辑] [查看分析来源] │
|
||
└─────────────────────────────────┘
|
||
|
||
图例: ✓ 高置信 ~ 中置信 ? 低置信/未知
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 九、实施计划
|
||
|
||
### Phase A：基础设施（1-2 天）
|
||
|
||
- [ ] 新增 `profile_generation_logs` 表
|
||
- [ ] 在 intent-service 新增 `ProfileGenerationService` 骨架
|
||
- [ ] 新增 `CustomerProfile` 字段：`autoGenerated`, `lastGeneratedAt`, `generatedBy`
|
||
- [ ] 新增 `ProfileGenerationController`（Admin 后台接口）
|
||
|
||
### Phase B：全量生成（2-3 天）
|
||
|
||
- [ ] 实现 `generateFullProfile()`：对话聚合 → Prompt 构建 → LLM 调用 → 结果解析
|
||
- [ ] 实现 `batchGenerate()`：异步批量任务，带进度追踪
|
||
- [ ] Admin 后台「批量生成」页面
|
||
- [ ] 为小范围客户（如 10-20 个）试运行，人工校验 LLM 输出质量
|
||
- [ ] 根据校验结果优化 Prompt
|
||
|
||
### Phase C：增量更新（2 天）
|
||
|
||
- [ ] 实现 `generateIncrementalUpdate()`：增量对话分析
|
||
- [ ] 实现合并策略（置信度加权 + 特殊字段规则）
|
||
- [ ] 新增定时任务 `DailyProfileUpdateJob`（每天凌晨执行）
|
||
- [ ] 画像变更时发送通知（可选：推送到 sidebar 提醒顾问）
|
||
|
||
### Phase D：前端增强（2 天）
|
||
|
||
- [ ] Admin 后台「客户画像」完整页面（列表 + 详情 + 编辑 + 变更历史）
|
||
- [ ] Sidebar ProfileCard 增强（置信度可视化、来源标注、变更提示）
|
||
- [ ] 画像生成任务进度页面
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 十、风险与应对
|
||
|
||
| 风险 | 影响 | 应对策略 |
|
||
|------|------|---------|
|
||
| LLM 调用成本高 | 每月可能产生数百元 API 费用 | 首次全量控制范围（先活跃客户）；增量只分析有变化的用户；使用本地缓存避免重复分析 |
|
||
| LLM 输出不稳定 | 画像质量参差不齐 | Prompt 加 Few-shot 示例；输出后做枚举值校验；低置信度字段不展示 |
|
||
| 隐私合规 | 对话内容含敏感信息 | LLM 调用时不传输客户真实姓名/手机号；分析结果脱敏存储；保留审计日志 |
|
||
| 顾问不信任 AI 结果 | 不愿使用 | 高置信度字段默认采用，低置信度标记为"待确认"；提供一键采纳/拒绝交互 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 十一、预期效果
|
||
|
||
| 指标 | 现状 | 目标 |
|
||
|------|------|------|
|
||
| 有画像的客户占比 | ~10%（人工录入） | ≥80%（AI 生成 + 人工） |
|
||
| 画像字段完整度 | 平均 3-4 个字段有值 | 平均 8-10 个字段有值 |
|
||
| 画像更新频率 | 几乎不更新 | 每次新会话后自动更新 |
|
||
| 顾问录入时间 | 每个客户 2-3 分钟 | 仅需确认/修正，30 秒 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 附录：Prompt 测试建议
|
||
|
||
在正式开发前，建议先用 5-10 个真实客户的对话手动测试 Prompt，验证以下指标：
|
||
|
||
1. **准确率**：LLM 提取的画像字段，与人工阅读对话后的判断一致率
|
||
2. **召回率**：人工能看出的信息，LLM 是否都提取到了
|
||
3. **幻觉率**：LLM 是否生成了对话中没有的信息
|
||
4. **稳定性**：同一组对话多次调用，结果是否一致
|
||
|
||
测试通过后再进入开发阶段，可大幅减少返工。
|