🤖 AI CRM | 基于人工智能的对话式客户关系管理系统

智能对话式客户关系管理系统 / Intelligent Conversational Customer Relationship Management System

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🚀 立即体验

体验方式	地址/账号	说明
🌐 在线演示站	https://www.72crm.com/wkaicrm	一键访问，推荐首选
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💬 帮助与讨论	前往社区论坛	反馈问题、交流想法

提示：在线演示站已预置示例数据和客户信息，您可以直接登录并体验所有核心功能。

✨ 它能做什么？

功能模块	核心价值
💬 AI对话助手	像同事一样询问业务：“上一季度华东区的销售冠军是谁？”，系统可结合结构化数据与知识库文档，生成智能回答。
🧠 知识库RAG增强	赋予AI“记忆”：上传公司产品手册、合同、会议纪要，AI助手能基于这些文档内容进行精准问答和总结。
👥 智能客户管理	一体化客户视图：集中管理客户信息、联系人、跟进记录，并通过AI自动分析客户阶段与需求。
✅ AI任务生成	自动创建工作项：在对话或分析客户后，可指令AI创建待办任务，并自动设置优先级与提醒。
🔗 无缝团队协作	信息实时同步：客户动态、任务分配、知识更新均在团队内即时同步，促进高效协作。

🛠️ 技术栈

• 后端: Java 21 + Spring Boot 3.x + Spring AI + PostgreSQL + Redis + MinIO
• 前端: Vue 3 + TypeScript + Element Plus + Tailwind CSS
• 部署: 支持 Docker Compose 一键部署，提供完整生产环境配置。

后端技术栈明细

技术	版本	说明
Java	21	编程语言
Spring Boot	3.3.12	应用框架
Spring AI	1.0.0	AI/LLM 集成 (支持 OpenAI 兼容 API)
PostgreSQL	17	主数据库
MyBatis-Plus	3.5.7	数据持久层框架
Redis	-	缓存与会话管理
MinIO	-	对象存储（用于文档、文件）

前端技术栈明细

技术	版本	说明
Vue	3.4	前端框架
TypeScript	5.5	类型安全
Element Plus	2.8	UI 组件库
Pinia	2.2	状态管理
Tailwind CSS	3.4	实用CSS框架
Vite	5.4	构建工具

📁 项目结构

wk_ai_crm/
├── backend/                 # 后端 Spring Boot 项目
│   ├── src/main/java/       # Java 源码
│   ├── src/main/resources/  # 配置文件
│   └── pom.xml              # Maven 配置
├── frontend/                # 前端 Vue 项目
│   ├── src/                 # 前端源码
│   └── package.json         # npm 配置
└── docker/                  # Docker 部署配置
    ├── docker-compose.yaml  # 编排文件
    └── nginx/               # Nginx 配置
└── LICENSE.md               # 协议文件
└── README.md                # 本文档

⚡️ 快速开始（本地开发）

如果你想在本地运行或进行二次开发，请遵循以下步骤。

先决条件

• JDK 21+, Node.js 18+, Maven 3.8+
• PostgreSQL 17, Redis 6+
• (可选) Docker & Docker Compose

1. 克隆项目

git clone https://github.com/WuKongOpenSource/AI_CRM.git
cd AI_CRM

2. 后端启动

cd backend
mvn clean install
mvn spring-boot:run
# API服务将在 http://localhost:8088 运行
# API文档 (Knife4j): http://localhost:8088/doc.html

3. 前端启动

cd frontend
npm install
npm run dev
# 前端将在 http://localhost:5173 运行

4. 使用Docker一键部署（推荐）

cd docker
docker-compose up -d
# 访问 http://localhost 即可 (Nginx反向代理了前后端)

配置文件：首次运行前，请根据 backend/src/main/resources/application.yml 中的注释，配置数据库、AI API密钥（如OpenAI、DeepSeek等）等必要信息。

配置说明

主要配置文件：backend/src/main/resources/application.yml

数据库配置

spring:
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/wk_ai_crm
    username: postgres
    password: your_password

Redis 配置

spring:
  data:
    redis:
      host: localhost
      port: 6379
      password: your_password
      database: 7

AI 服务配置

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: your_api_key
      base-url: https://api.openai.com/v1/  # 或其他兼容 API
      chat:
        options:
          model: gpt-4

MinIO 对象存储配置

minio:
  enabled: true
  endpoint: http://localhost:9000
  access-key: minioadmin
  secret-key: minioadmin
  bucket: ai-crm

WeKnora 知识库服务配置

weknora:
  enabled: true
  base-url: http://localhost:8080/api/v1
  api-key: your_api_key
  knowledge-base-id: your_kb_id

API 文档

启动后端服务后，访问 Knife4j API 文档：

http://localhost:8088/doc.html

默认账号

• 用户名：admin
• 密码：123456a

模型配置

-安装完成需要到“系统设置”的“API/AI”中进行AI大模型配置，输入对应的key，否则对话会出错。

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🤝 欢迎贡献

AI CRM 正处于快速成长阶段，我们热烈欢迎任何形式的贡献！

• 🐛 报告问题：使用 GitHub Issues 提交Bug或新功能建议。
• 🔧 提交代码：请阅读我们的贡献指南（待创建），了解开发流程和代码规范。
• 📖 完善文档：帮助改进文档、翻译，让项目更易懂。
• 💡 分享想法：在社区论坛分享你的使用场景或优化建议。

📄 许可证

本项目基于 MIT License 开源。这意味着你可以自由地使用、修改和分发代码，但需保留原作者的版权声明。

❓ 常见问题

Q：AI模型支持哪些？ A：默认支持任何提供 OpenAI 兼容 API 的模型（如 OpenAI GPT系列、DeepSeek、Ollama本地模型等）。在后台“系统设置”的“API/AI”配置中填入对应API Key即可。

Q：商业使用时数据安全吗？ A：项目可完全私有化部署，所有数据（客户、文档、AI交互）均保存在您自己的服务器中，确保数据安全。

Q：如何获取更多帮助？ A：您可以访问项目的 社区论坛 提问或搜索现有答案。

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🇺🇸 English Version | 英文版

🚀 Try It Now

We strongly recommend you first experience the power of AI CRM through the following methods.

Experience	Address/Account	Notes
🌐 Live Demo	https://www.72crm.com/wkaicrm	One-click access, recommended
🔑 Demo Account	Click "Free Trial" to register and experience directly	For logging into the live demo site
💬 Help & Discussion	Community Forum	Report issues and share ideas

Tip: The live demo comes pre-loaded with sample data and customer information. You can log in directly and experience all core features.

✨ What Can It Do?

AI CRM is more than a traditional CRM; it‘s an AI partner that understands your business.

Feature	Core Value
💬 AI Conversational Assistant	Ask about business like talking to a colleague: “Who was the sales champion in East China last quarter?” The system can generate intelligent answers by combining structured data and knowledge base documents.
🧠 Knowledge Base RAG Enhancement	Give AI “memory”: Upload company product manuals, contracts, meeting minutes. The AI assistant can provide precise Q&A and summaries based on these documents.
👥 Intelligent Customer Management	Unified customer view: Centrally manage customer information, contacts, follow-up records, with AI automatically analyzing customer stages and needs.
✅ AI Task Generation	Automatically create work items: After conversations or customer analysis, instruct AI to create to-do tasks with automatic priority and reminders.
🔗 Seamless Team Collaboration	Real-time information sync: Customer updates, task assignments, and knowledge updates are instantly synchronized within the team for efficient collaboration.

🛠️ 技术栈

这是一个全栈开源项目，采用现代化且稳定的技术栈。

• 后端: Java 21 + Spring Boot 3.x + Spring AI + PostgreSQL + Redis + MinIO
• 前端: Vue 3 + TypeScript + Element Plus + Tailwind CSS
• 部署: 支持通过 Docker Compose 一键部署，并提供完整的生产环境配置。

后端技术栈详情

技术	版本	用途
Java	21	编程语言
Spring Boot	3.3.12	应用框架
Spring AI	1.0.0	AI/LLM 集成（兼容 OpenAI API）
PostgreSQL	17	主数据库
MyBatis-Plus	3.5.7	ORM 框架
Redis	-	缓存及会话管理
MinIO	-	对象存储（用于文档、文件）

前端技术栈详情

技术	版本	用途
Vue	3.4	前端框架
TypeScript	5.5	类型安全
Element Plus	2.8	UI 组件库
Pinia	2.2	状态管理
Tailwind CSS	3.4	实用程序优先的 CSS 框架
Vite	5.4	构建工具

📁 项目结构

wk_ai_crm/
├── backend/                 # 后端 Spring Boot 项目
│   ├── src/main/java/       # Java 源代码
│   ├── src/main/resources/  # 配置文件
│   └── pom.xml              # Maven 配置
├── frontend/                # 前端 Vue 项目
│   ├── src/                 # 前端源代码
│   └── package.json         # npm 配置
├── docker/                  # Docker 部署配置
│   ├── docker-compose.yaml  # 编排文件
│   └── nginx/               # Nginx 配置
├── LICENSE.md               # 许可证文件
└── README.md                # 本文档

⚡️ 快速开始（本地开发）

如果您想在本地运行或参与开发，请按照以下步骤操作。

先决条件

• JDK 21+、Node.js 18+、Maven 3.8+
• PostgreSQL 17、Redis 6+
• （可选）Docker & Docker Compose

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/WuKongOpenSource/AI_CRM.git
cd AI_CRM

2. 启动后端

cd backend
mvn clean install
mvn spring-boot:run
# API 服务器将在 http://localhost:8088 运行
# API 文档（Knife4j）：http://localhost:8088/doc.html

3. 启动前端

cd frontend
npm install
npm run dev
# 前端将在 http://localhost:5173 运行

4. 使用 Docker 一键部署（推荐）

cd docker
docker-compose up -d
# 访问 http://localhost（Nginx 反向代理前端和后端）

配置：首次运行前，请根据后端/src/main/resources/application.yml 中的注释，配置必要的信息，如数据库和 AI API 密钥（例如 OpenAI、DeepSeek）。

配置指南

主要配置文件：backend/src/main/resources/application.yml

数据库配置

spring:
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/wk_ai_crm
    username: postgres
    password: your_password

Redis 配置

spring:
  data:
    redis:
      host: localhost
      port: 6379
      password: your_password
      database: 7

AI 服务配置

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: your_api_key
      base-url: https://api.openai.com/v1/  # 或其他兼容 API
      chat:
        options:
          model: gpt-4

MinIO 对象存储配置

minio:
  enabled: true
  endpoint: http://localhost:9000
  access-key: minioadmin
  secret-key: minioadmin
  bucket: ai-crm

WeKnora 知识库服务配置

weknora:
  enabled: true
  base-url: http://localhost:8080/api/v1
  api-key: your_api_key
  knowledge-base-id: your_kb_id

API 文档

启动后端服务后，您可以通过以下地址访问 Knife4j API 文档：

http://localhost:8088/doc.html

默认账号

· 用户名：admin
· 密码：123456a

模型配置

安装完成后，您必须前往“系统设置” -> “API/AI”中配置 AI 大模型，输入相应的 API 密钥。否则，对话功能将无法使用。

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🤝 欢迎贡献

AI CRM 目前正处于快速发展阶段，我们热烈欢迎各种形式的贡献！

• 🐛 报告问题：请使用 GitHub Issues 提交 bug 或功能建议。
• 🔧 提交代码：欢迎 Pull Request。
• 📖 完善文档：帮助改进文档或翻译。
• 💡 分享想法：在我们的 社区论坛 上讨论。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 开源。这意味着您可以自由地使用、修改和分发代码，但需保留原始版权声明。

❓ 常见问题解答

Q：支持哪些 AI 模型？ A：默认支持任何提供 OpenAI 兼容 API 的模型（例如 OpenAI GPT 系列、DeepSeek、Ollama 本地模型）。请在后端“系统设置” -> “API/AI”部分配置相应的 API Key。

Q：数据在商业使用中是否安全？ A：该项目可以完全自托管。所有数据（客户、文档、AI 交互）都存储在您自己的服务器上，确保数据安全。

Q：如何获得更多帮助？ A：您可以在项目的 社区论坛 上提问或查找已有答案。

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AI_CRM 快速上手指南

AI_CRM 是一款基于 Spring AI 和 Vue 3 的智能对话式客户关系管理系统。它支持通过自然语言查询业务数据、基于文档知识库（RAG）进行问答，并具备智能客户管理与任务生成能力。

1. 环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

系统要求

• 操作系统: Linux / macOS / Windows (WSL2 推荐)
• JDK: 21+
• Node.js: 18+
• Maven: 3.8+
• 数据库: PostgreSQL 17
• 缓存: Redis 6+
• 对象存储: MinIO (可选，用于文件存储)
• 容器化 (推荐): Docker & Docker Compose

前置依赖检查

java -version
node -v
mvn -v
docker --version

2. 安装步骤

您可以选择 Docker 一键部署（推荐生产或快速体验）或 本地源码运行（适合二次开发）。

方案 A：Docker 一键部署（推荐）

此方式会自动编排后端、前端、数据库及中间件。

1. 克隆项目

   git clone https://github.com/WuKongOpenSource/AI_CRM.git
   cd AI_CRM/docker
   

2. 配置环境变量 在启动前，需编辑 backend/src/main/resources/application.yml (或在 docker 目录挂载配置)，填入必要的 AI API Key 和数据库密码。 重点配置项示例：

   spring:
     ai:
       openai:
         api-key: your_api_key  # 替换为 OpenAI/DeepSeek 等兼容 API 的密钥
         base-url: https://api.openai.com/v1/
   

3. 启动服务

   docker-compose up -d
   

4. 访问系统 服务启动后，访问 http://localhost 即可使用（Nginx 已自动代理前后端）。

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方案 B：本地源码运行（开发模式）

如果您需要修改代码或调试，请按以下步骤操作。

第一步：克隆项目

git clone https://github.com/WuKongOpenSource/AI_CRM.git
cd AI_CRM

第二步：启动后端

确保 PostgreSQL 和 Redis 已运行，并修改 backend/src/main/resources/application.yml 中的连接信息。

cd backend
mvn clean install
mvn spring-boot:run

后端服务将运行在：http://localhost:8088 API 文档地址：http://localhost:8088/doc.html

第三步：启动前端

cd frontend
npm install
npm run dev

前端服务将运行在：http://localhost:5173

提示：国内开发者若 npm install 速度较慢，可临时切换淘宝镜像源： npm config set registry https://registry.npmmirror.com

3. 基本使用

系统启动完成后，即可登录体验核心功能。

登录系统

• 默认用户名: admin
• 默认密码: 123456a
• 重要配置：首次登录后，请务必进入 “系统设置” -> "API/AI" 菜单，输入您的大模型 API Key（如 OpenAI、DeepSeek 等），否则对话功能无法正常工作。

核心功能体验

1. AI 对话查询业务 在对话框中输入自然语言问题，例如：

   “上一季度华东区的销售冠军是谁？”

   系统将结合数据库中的结构化数据，自动生成回答。

2. 上传知识库文档 (RAG)

   • 进入知识库模块，上传公司产品手册、合同或会议纪要（PDF/Word/Txt）。
   • 上传完成后，直接在对话框提问文档内容，例如：

     “根据上传的产品手册，X 系列服务器的最大并发量是多少？”

3. 智能创建任务 在与客户沟通或分析结束后，指令 AI 创建待办事项：

   “为刚才提到的客户创建一个下周回访的任务，优先级设为高。”

   系统会自动在任务列表中生成相应条目并设置提醒。

4. 查看 API 文档 开发者可访问后端 Knife4j 接口文档进行二次开发集成： http://localhost:8088/doc.html