[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-WuKongOpenSource--AI_CRM":3,"tool-WuKongOpenSource--AI_CRM":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":80,"owner_twitter":79,"owner_website":81,"owner_url":82,"languages":83,"stars":115,"forks":116,"last_commit_at":117,"license":118,"difficulty_score":10,"env_os":119,"env_gpu":120,"env_ram":120,"env_deps":121,"category_tags":134,"github_topics":79,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":135,"updated_at":136,"faqs":137,"releases":138},4016,"WuKongOpenSource\u002FAI_CRM","AI_CRM","AI-Powered Conversational CRM: Intelligent Customer Management & Seamless Collaboration","AI_CRM 是一款开源的智能对话式客户关系管理系统，旨在通过自然语言交互重塑企业与客户的连接方式。它解决了传统 CRM 系统操作复杂、数据孤岛严重以及难以从非结构化文档中提取价值的痛点。用户无需学习复杂的查询指令，只需像与同事交谈一样提问（例如“上季度华东区销售冠军是谁？”），系统即可结合数据库与上传的业务文档（如产品手册、会议纪要）生成精准回答。此外，它还能自动分析客户需求、智能创建跟进任务，并实现团队信息的实时同步，大幅提升协作效率。\n\n这款工具非常适合希望引入 AI 能力优化销售流程的企业管理者、需要灵活定制 CRM 功能的开发团队，以及关注 RAG（检索增强生成）技术落地的技术人员。其独特亮点在于深度融合了 Spring AI 框架与大模型能力，支持私有化知识库构建，让 AI 拥有企业专属“记忆”。技术栈方面，后端采用 Java 21 与 Spring Boot 3.x，前端基于 Vue 3 与 TypeScript，并提供 Docker 一键部署方案，兼顾了高性能与现代开发的便捷性，帮助用户快速搭建生产级的智能客户管理平台。","# 🤖 AI CRM | AI-Powered Conversational CRM\n> 智能对话式客户关系管理系统 \u002F Intelligent Conversational Customer Relationship Management System\n\n[![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM)](LICENSE)\n[![GitHub Stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM\u002Fstargazers)\n[![GitHub Release](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fv\u002Frelease\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM\u002Freleases)\n[![PRs Welcome](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPRs-welcome-brightgreen.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM\u002Fpulls)\n\n**快速导航** | **Quick Nav:** [🇨🇳 中文](#-中文版--chinese) | [🇺🇸 English](#-english-version--英文版)\n\n---\n\u003Ca id=\"-中文版--chinese\">\u003C\u002Fa>\n## 🇨🇳 中文版 | Chinese\n\n### 🚀 立即体验\n| 体验方式 | 地址\u002F账号 | 说明 |\n| :--- | :--- | :--- |\n| **🌐 在线演示站** | [https:\u002F\u002Fwww.72crm.com\u002Fwkaicrm](https:\u002F\u002Fwww.72crm.com\u002Fwkaicrm) | **一键访问，推荐首选** |\n| **🔑 演示站账号** | 点击“免费体验”直接注册体验 | 用于登录在线演示站 |\n| **💬 帮助与讨论** | [前往社区论坛](https:\u002F\u002Fbbs.72crm.com#\u002Fforum\u002Fdetail\u002F2020712408698912768) | 反馈问题、交流想法 |\n\n> **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。\n\n### ✨ 它能做什么？\n| 功能模块 | 核心价值 |\n| :--- | :--- |\n| **💬 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。 |\n| **🧠 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。 |\n| **👥 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。 |\n| **✅ 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。 |\n| **🔗 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。 |\n\n### 🛠️ 技术栈\n\n- **后端**: Java 21 + Spring Boot 3.x + Spring AI + PostgreSQL + Redis + MinIO\n- **前端**: Vue 3 + TypeScript + Element Plus + Tailwind CSS\n- **部署**: 支持 Docker Compose 一键部署，提供完整生产环境配置。\n\n#### 后端技术栈明细\n| 技术 | 版本 | 说明 |\n| :--- | :--- | :--- |\n| Java | 21 | 编程语言 |\n| Spring Boot | 3.3.12 | 应用框架 |\n| Spring AI | 1.0.0 | AI\u002FLLM 集成 (支持 OpenAI 兼容 API) |\n| PostgreSQL | 17 | 主数据库 |\n| MyBatis-Plus | 3.5.7 | 数据持久层框架 |\n| Redis | - | 缓存与会话管理 |\n| MinIO | - | 对象存储（用于文档、文件） |\n\n#### 前端技术栈明细\n| 技术 | 版本 | 说明 |\n| :--- | :--- | :--- |\n| Vue | 3.4 | 前端框架 |\n| TypeScript | 5.5 | 类型安全 |\n| Element Plus | 2.8 | UI 组件库 |\n| Pinia | 2.2 | 状态管理 |\n| Tailwind CSS | 3.4 | 实用CSS框架 |\n| Vite | 5.4 | 构建工具 |\n\n### 📁 项目结构\n```\nwk_ai_crm\u002F\n├── backend\u002F                 # 后端 Spring Boot 项目\n│   ├── src\u002Fmain\u002Fjava\u002F       # Java 源码\n│   ├── src\u002Fmain\u002Fresources\u002F  # 配置文件\n│   └── pom.xml              # Maven 配置\n├── frontend\u002F                # 前端 Vue 项目\n│   ├── src\u002F                 # 前端源码\n│   └── package.json         # npm 配置\n└── docker\u002F                  # Docker 部署配置\n    ├── docker-compose.yaml  # 编排文件\n    └── nginx\u002F               # Nginx 配置\n└── LICENSE.md               # 协议文件\n└── README.md                # 本文档\n\n```\n### ⚡️ 快速开始（本地开发）\n如果你想在本地运行或进行二次开发，请遵循以下步骤。\n\n#### 先决条件\n- JDK 21+, Node.js 18+, Maven 3.8+\n- PostgreSQL 17, Redis 6+\n- (可选) Docker & Docker Compose\n\n#### 1. 克隆项目\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM.git\ncd AI_CRM\n```\n#### 2. 后端启动\n```bash\ncd backend\nmvn clean install\nmvn spring-boot:run\n# API服务将在 http:\u002F\u002Flocalhost:8088 运行\n# API文档 (Knife4j): http:\u002F\u002Flocalhost:8088\u002Fdoc.html\n```\n\n#### 3. 前端启动\n\n```bash\ncd frontend\nnpm install\nnpm run dev\n# 前端将在 http:\u002F\u002Flocalhost:5173 运行\n```\n\n#### 4. 使用Docker一键部署（推荐）\n\n```bash\ncd docker\ndocker-compose up -d\n# 访问 http:\u002F\u002Flocalhost 即可 (Nginx反向代理了前后端)\n```\n\n配置文件：首次运行前，请根据 backend\u002Fsrc\u002Fmain\u002Fresources\u002Fapplication.yml 中的注释，配置数据库、AI API密钥（如OpenAI、DeepSeek等）等必要信息。\n\n## 配置说明\n\n主要配置文件：`backend\u002Fsrc\u002Fmain\u002Fresources\u002Fapplication.yml`\n\n### 数据库配置\n\n```yaml\nspring:\n  datasource:\n    url: jdbc:postgresql:\u002F\u002Flocalhost:5432\u002Fwk_ai_crm\n    username: postgres\n    password: your_password\n```\n\n### Redis 配置\n\n```yaml\nspring:\n  data:\n    redis:\n      host: localhost\n      port: 6379\n      password: your_password\n      database: 7\n```\n\n### AI 服务配置\n\n```yaml\nspring:\n  ai:\n    openai:\n      api-key: your_api_key\n      base-url: https:\u002F\u002Fapi.openai.com\u002Fv1\u002F  # 或其他兼容 API\n      chat:\n        options:\n          model: gpt-4\n```\n\n### MinIO 对象存储配置\n\n```yaml\nminio:\n  enabled: true\n  endpoint: http:\u002F\u002Flocalhost:9000\n  access-key: minioadmin\n  secret-key: minioadmin\n  bucket: ai-crm\n```\n\n### WeKnora 知识库服务配置\n\n```yaml\nweknora:\n  enabled: true\n  base-url: http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fapi\u002Fv1\n  api-key: your_api_key\n  knowledge-base-id: your_kb_id\n```\n\n## API 文档\n\n启动后端服务后，访问 Knife4j API 文档：\n\n```\nhttp:\u002F\u002Flocalhost:8088\u002Fdoc.html\n```\n\n## 默认账号\n\n- 用户名：`admin`\n- 密码：`123456a`\n\n## 模型配置\n\n-安装完成需要到“系统设置”的“API\u002FAI”中进行AI大模型配置，输入对应的key，否则对话会出错。\n\n---\n\n### 🤝 欢迎贡献\nAI CRM 正处于快速成长阶段，我们热烈欢迎任何形式的贡献！\n- 🐛 **报告问题**：使用 [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM\u002Fissues) 提交Bug或新功能建议。\n- 🔧 **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。\n- 📖 **完善文档**：帮助改进文档、翻译，让项目更易懂。\n- 💡 **分享想法**：在[社区论坛](https:\u002F\u002Fbbs.72crm.com)分享你的使用场景或优化建议。\n\n### 📄 许可证\n本项目基于 [MIT License](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。\n\n### ❓ 常见问题\n**Q：AI模型支持哪些？**\nA：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\u002FAI”配置中填入对应API Key即可。\n\n**Q：商业使用时数据安全吗？**\nA：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。\n\n**Q：如何获取更多帮助？**\nA：您可以访问项目的 [社区论坛](https:\u002F\u002Fbbs.72crm.com) 提问或搜索现有答案。\n\n---\n\u003Ca id=\"-english-version--英文版\">\u003C\u002Fa>\n## 🇺🇸 English Version | 英文版\n\n### 🚀 Try It Now\nWe strongly recommend you first experience the power of AI CRM through the following methods.\n\n| Experience | Address\u002FAccount | Notes |\n| :--- | :--- | :--- |\n| **🌐 Live Demo** |  [https:\u002F\u002Fwww.72crm.com\u002Fwkaicrm](https:\u002F\u002Fwww.72crm.com\u002Fwkaicrm)  | **One-click access, recommended** |\n| **🔑 Demo Account** | Click \"Free Trial\" to register and experience directly | For logging into the live demo site |\n| **💬 Help & Discussion** | [Community Forum](https:\u002F\u002Fbbs.72crm.com#\u002Fforum\u002Fdetail\u002F2020712408698912768) | Report issues and share ideas |\n\n> **Tip**: The live demo comes pre-loaded with sample data and customer information. You can log in directly and experience all core features.\n\n### ✨ What Can It Do?\nAI CRM is more than a traditional CRM; it‘s an AI partner that understands your business.\n\n| Feature | Core Value |\n| :--- | :--- |\n| **💬 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. |\n| **🧠 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. |\n| **👥 Intelligent Customer Management** | **Unified customer view**: Centrally manage customer information, contacts, follow-up records, with AI automatically analyzing customer stages and needs. |\n| **✅ AI Task Generation** | **Automatically create work items**: After conversations or customer analysis, instruct AI to create to-do tasks with automatic priority and reminders. |\n| **🔗 Seamless Team Collaboration** | **Real-time information sync**: Customer updates, task assignments, and knowledge updates are instantly synchronized within the team for efficient collaboration. |\n\n### 🛠️ Technology Stack\nThis is a full-stack open-source project with a modern and stable technology stack.\n- **Backend**: Java 21 + Spring Boot 3.x + Spring AI + PostgreSQL + Redis + MinIO\n- **Frontend**: Vue 3 + TypeScript + Element Plus + Tailwind CSS\n- **Deployment**: Supports one-click deployment via Docker Compose with complete production environment configuration.\n\n#### Backend Tech Stack Details\n| Technology | Version | Purpose |\n| :--- | :--- | :--- |\n| Java | 21 | Programming Language |\n| Spring Boot | 3.3.12 | Application Framework |\n| Spring AI | 1.0.0 | AI\u002FLLM Integration (OpenAI-compatible API) |\n| PostgreSQL | 17 | Primary Database |\n| MyBatis-Plus | 3.5.7 | ORM Framework |\n| Redis | - | Cache & Session Management |\n| MinIO | - | Object Storage (for docs, files) |\n\n#### Frontend Tech Stack Details\n| Technology | Version | Purpose |\n| :--- | :--- | :--- |\n| Vue | 3.4 | Frontend Framework |\n| TypeScript | 5.5 | Type Safety |\n| Element Plus | 2.8 | UI Component Library |\n| Pinia | 2.2 | State Management |\n| Tailwind CSS | 3.4 | Utility-first CSS Framework |\n| Vite | 5.4 | Build Tool |\n\n### 📁 Project Structure\n```\nwk_ai_crm\u002F\n├── backend\u002F                 # Backend Spring Boot Project\n│   ├── src\u002Fmain\u002Fjava\u002F       # Java Source Code\n│   ├── src\u002Fmain\u002Fresources\u002F  # Configuration Files\n│   └── pom.xml              # Maven Configuration\n├── frontend\u002F                # Frontend Vue Project\n│   ├── src\u002F                 # Frontend Source Code\n│   └── package.json         # npm Configuration\n├── docker\u002F                  # Docker Deployment Configuration\n│   ├── docker-compose.yaml  # Orchestration File\n│   └── nginx\u002F               # Nginx Configuration\n├── LICENSE.md               # License File\n└── README.md                # This Document\n\n```\n### ⚡️ Quick Start (Local Development)\nIf you want to run it locally or contribute to development, please follow these steps.\n\n#### Prerequisites\n- JDK 21+, Node.js 18+, Maven 3.8+\n- PostgreSQL 17, Redis 6+\n- (Optional) Docker & Docker Compose\n\n#### 1. Clone the Repository\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM.git\ncd AI_CRM\n```\n#### 2. Start the Backend\n\n```bash\ncd backend\nmvn clean install\nmvn spring-boot:run\n# API server will run at http:\u002F\u002Flocalhost:8088\n# API Docs (Knife4j): http:\u002F\u002Flocalhost:8088\u002Fdoc.html\n```\n\n#### 3. Start the Frontend\n\n```bash\ncd frontend\nnpm install\nnpm run dev\n# Frontend will run at http:\u002F\u002Flocalhost:5173\n```\n\n#### 4. One-Click Deployment with Docker (Recommended)\n\n```bash\ncd docker\ndocker-compose up -d\n# Visit http:\u002F\u002Flocalhost (Nginx reverse proxies frontend and backend)\n```\n\nConfiguration: Before first run, configure necessary information like database and AI API keys (e.g., OpenAI, DeepSeek) according to comments in backend\u002Fsrc\u002Fmain\u002Fresources\u002Fapplication.yml.\n\n## Configuration Guide\n\nMain configuration file: `backend\u002Fsrc\u002Fmain\u002Fresources\u002Fapplication.yml`\n\n### Database Configuration\n\n```yaml\nspring:\n  datasource:\n    url: jdbc:postgresql:\u002F\u002Flocalhost:5432\u002Fwk_ai_crm\n    username: postgres\n    password: your_password\n```\n\n## Redis Configuration\n\n```yaml\nspring:\n  data:\n    redis:\n      host: localhost\n      port: 6379\n      password: your_password\n      database: 7\n```\n\n## AI Service Configuration\n\n```yaml\nspring:\n  ai:\n    openai:\n      api-key: your_api_key\n      base-url: https:\u002F\u002Fapi.openai.com\u002Fv1\u002F  # Or other compatible API\n      chat:\n        options:\n          model: gpt-4\n```\n\n## MinIO Object Storage Configuration\n\n```yaml\nminio:\n  enabled: true\n  endpoint: http:\u002F\u002Flocalhost:9000\n  access-key: minioadmin\n  secret-key: minioadmin\n  bucket: ai-crm\n```\n\n## WeKnora Knowledge Base Service Configuration\n\n```yaml\nweknora:\n  enabled: true\n  base-url: http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fapi\u002Fv1\n  api-key: your_api_key\n  knowledge-base-id: your_kb_id\n```\n\n## API Documentation\n\nAfter starting the backend service, access the Knife4j API documentation at:\n\n```\nhttp:\u002F\u002Flocalhost:8088\u002Fdoc.html\n```\n\n## Default Account\n\n· Username: admin\n· Password: 123456a\n\n## Model Configuration\n\nAfter installation, you must go to \"System Settings\" -> \"API\u002FAI\" to configure the AI large model by entering the corresponding API key. Otherwise, the conversation feature will fail.\n\n---\n\n### 🤝 Welcome Contributions\nAI CRM is in a rapid growth phase, and we warmly welcome contributions of all forms!\n- 🐛 **Report Issues**: Use [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM\u002Fissues) to submit bugs or feature suggestions.\n- 🔧 **Submit Code**: Pull Requests are welcome.\n- 📖 **Improve Documentation**: Help with docs or translations.\n- 💡 **Share Ideas**: Discuss in our [Community Forum](https:\u002F\u002Fbbs.72crm.com).\n\n### 📄 License\nThis project is open source under the [MIT License](LICENSE). This means you are free to use, modify, and distribute the code, provided that the original copyright notice is retained.\n\n### ❓ FAQ\n**Q: Which AI models are supported?**\nA: By default, it supports any model providing an OpenAI-compatible API (e.g., OpenAI GPT series, DeepSeek, Ollama local models). Configure the corresponding API Key in the backend “System Settings” -> “API\u002FAI” section.\n\n**Q: Is data safe for commercial use?**\nA: The project can be fully self-hosted. All data (customers, documents, AI interactions) is stored on your own servers, ensuring data security.\n\n**Q: How to get more help?**\nA: You can visit the project’s [Community Forum](https:\u002F\u002Fbbs.72crm.com) to ask questions or search for existing answers.\n\n---\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n## 🌟 项目动态 \u002F Project Updates\n**最新 \u002F Latest**: 项目预览版 v0.1.0 正式开源！\u002F Preview v0.1.0 officially open-sourced!\n\n**如果 AI CRM 对你有帮助，请给我们一个 ⭐️ Star！这是对我们开源工作的最大鼓励。**\u003Cbr>\n**If AI CRM helps you, please give us a ⭐️ Star! It's the greatest encouragement for our open-source work.**\n\n\u003C\u002Fdiv>\n","# 🤖 AI CRM | 基于人工智能的对话式客户关系管理系统\n> 智能对话式客户关系管理系统 \u002F Intelligent Conversational Customer Relationship Management System\n\n[![许可证](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM)](LICENSE)\n[![GitHub 星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM\u002Fstargazers)\n[![GitHub 发布](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fv\u002Frelease\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM\u002Freleases)\n[![欢迎提交 PR](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPRs-welcome-brightgreen.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM\u002Fpulls)\n\n**快速导航** | **Quick Nav:** [🇨🇳 中文](#-中文版--chinese) | [🇺🇸 English](#-english-version--英文版)\n\n---\n\u003Ca id=\"-中文版--chinese\">\u003C\u002Fa>\n## 🇨🇳 中文版 | Chinese\n\n### 🚀 立即体验\n| 体验方式 | 地址\u002F账号 | 说明 |\n| :--- | :--- | :--- |\n| **🌐 在线演示站** | [https:\u002F\u002Fwww.72crm.com\u002Fwkaicrm](https:\u002F\u002Fwww.72crm.com\u002Fwkaicrm) | **一键访问，推荐首选** |\n| **🔑 演示站账号** | 点击“免费体验”直接注册体验 | 用于登录在线演示站 |\n| **💬 帮助与讨论** | [前往社区论坛](https:\u002F\u002Fbbs.72crm.com#\u002Fforum\u002Fdetail\u002F2020712408698912768) | 反馈问题、交流想法 |\n\n> **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。\n\n### ✨ 它能做什么？\n| 功能模块 | 核心价值 |\n| :--- | :--- |\n| **💬 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。 |\n| **🧠 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。 |\n| **👥 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。 |\n| **✅ 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。 |\n| **🔗 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。 |\n\n### 🛠️ 技术栈\n\n- **后端**: Java 21 + Spring Boot 3.x + Spring AI + PostgreSQL + Redis + MinIO\n- **前端**: Vue 3 + TypeScript + Element Plus + Tailwind CSS\n- **部署**: 支持 Docker Compose 一键部署，提供完整生产环境配置。\n\n#### 后端技术栈明细\n| 技术 | 版本 | 说明 |\n| :--- | :--- | :--- |\n| Java | 21 | 编程语言 |\n| Spring Boot | 3.3.12 | 应用框架 |\n| Spring AI | 1.0.0 | AI\u002FLLM 集成 (支持 OpenAI 兼容 API) |\n| PostgreSQL | 17 | 主数据库 |\n| MyBatis-Plus | 3.5.7 | 数据持久层框架 |\n| Redis | - | 缓存与会话管理 |\n| MinIO | - | 对象存储（用于文档、文件） |\n\n#### 前端技术栈明细\n| 技术 | 版本 | 说明 |\n| :--- | :--- | :--- |\n| Vue | 3.4 | 前端框架 |\n| TypeScript | 5.5 | 类型安全 |\n| Element Plus | 2.8 | UI 组件库 |\n| Pinia | 2.2 | 状态管理 |\n| Tailwind CSS | 3.4 | 实用CSS框架 |\n| Vite | 5.4 | 构建工具 |\n\n### 📁 项目结构\n```\nwk_ai_crm\u002F\n├── backend\u002F                 # 后端 Spring Boot 项目\n│   ├── src\u002Fmain\u002Fjava\u002F       # Java 源码\n│   ├── src\u002Fmain\u002Fresources\u002F  # 配置文件\n│   └── pom.xml              # Maven 配置\n├── frontend\u002F                # 前端 Vue 项目\n│   ├── src\u002F                 # 前端源码\n│   └── package.json         # npm 配置\n└── docker\u002F                  # Docker 部署配置\n    ├── docker-compose.yaml  # 编排文件\n    └── nginx\u002F               # Nginx 配置\n└── LICENSE.md               # 协议文件\n└── README.md                # 本文档\n\n```\n### ⚡️ 快速开始（本地开发）\n如果你想在本地运行或进行二次开发，请遵循以下步骤。\n\n#### 先决条件\n- JDK 21+, Node.js 18+, Maven 3.8+\n- PostgreSQL 17, Redis 6+\n- (可选) Docker & Docker Compose\n\n#### 1. 克隆项目\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM.git\ncd AI_CRM\n```\n#### 2. 后端启动\n```bash\ncd backend\nmvn clean install\nmvn spring-boot:run\n# API服务将在 http:\u002F\u002Flocalhost:8088 运行\n# API文档 (Knife4j): http:\u002F\u002Flocalhost:8088\u002Fdoc.html\n```\n\n#### 3. 前端启动\n\n```bash\ncd frontend\nnpm install\nnpm run dev\n# 前端将在 http:\u002F\u002Flocalhost:5173 运行\n```\n\n#### 4. 使用Docker一键部署（推荐）\n\n```bash\ncd docker\ndocker-compose up -d\n# 访问 http:\u002F\u002Flocalhost 即可 (Nginx反向代理了前后端)\n```\n\n配置文件：首次运行前，请根据 backend\u002Fsrc\u002Fmain\u002Fresources\u002Fapplication.yml 中的注释，配置数据库、AI API密钥（如OpenAI、DeepSeek等）等必要信息。\n\n## 配置说明\n\n主要配置文件：`backend\u002Fsrc\u002Fmain\u002Fresources\u002Fapplication.yml`\n\n### 数据库配置\n\n```yaml\nspring:\n  datasource:\n    url: jdbc:postgresql:\u002F\u002Flocalhost:5432\u002Fwk_ai_crm\n    username: postgres\n    password: your_password\n```\n\n### Redis 配置\n\n```yaml\nspring:\n  data:\n    redis:\n      host: localhost\n      port: 6379\n      password: your_password\n      database: 7\n```\n\n### AI 服务配置\n\n```yaml\nspring:\n  ai:\n    openai:\n      api-key: your_api_key\n      base-url: https:\u002F\u002Fapi.openai.com\u002Fv1\u002F  # 或其他兼容 API\n      chat:\n        options:\n          model: gpt-4\n```\n\n### MinIO 对象存储配置\n\n```yaml\nminio:\n  enabled: true\n  endpoint: http:\u002F\u002Flocalhost:9000\n  access-key: minioadmin\n  secret-key: minioadmin\n  bucket: ai-crm\n```\n\n### WeKnora 知识库服务配置\n\n```yaml\nweknora:\n  enabled: true\n  base-url: http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fapi\u002Fv1\n  api-key: your_api_key\n  knowledge-base-id: your_kb_id\n```\n\n## API 文档\n\n启动后端服务后，访问 Knife4j API 文档：\n\n```\nhttp:\u002F\u002Flocalhost:8088\u002Fdoc.html\n```\n\n## 默认账号\n\n- 用户名：`admin`\n- 密码：`123456a`\n\n## 模型配置\n\n-安装完成需要到“系统设置”的“API\u002FAI”中进行AI大模型配置，输入对应的key，否则对话会出错。\n\n---\n\n### 🤝 欢迎贡献\nAI CRM 正处于快速成长阶段，我们热烈欢迎任何形式的贡献！\n- 🐛 **报告问题**：使用 [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM\u002Fissues) 提交Bug或新功能建议。\n- 🔧 **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。\n- 📖 **完善文档**：帮助改进文档、翻译，让项目更易懂。\n- 💡 **分享想法**：在[社区论坛](https:\u002F\u002Fbbs.72crm.com)分享你的使用场景或优化建议。\n\n### 📄 许可证\n本项目基于 [MIT License](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。\n\n### ❓ 常见问题\n**Q：AI模型支持哪些？**\nA：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\u002FAI”配置中填入对应API Key即可。\n\n**Q：商业使用时数据安全吗？**\nA：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。\n\n**Q：如何获取更多帮助？**\nA：您可以访问项目的 [社区论坛](https:\u002F\u002Fbbs.72crm.com) 提问或搜索现有答案。\n\n---\n\u003Ca id=\"-english-version--英文版\">\u003C\u002Fa>\n## 🇺🇸 English Version | 英文版\n\n### 🚀 Try It Now\nWe strongly recommend you first experience the power of AI CRM through the following methods.\n\n| Experience | Address\u002FAccount | Notes |\n| :--- | :--- | :--- |\n| **🌐 Live Demo** |  [https:\u002F\u002Fwww.72crm.com\u002Fwkaicrm](https:\u002F\u002Fwww.72crm.com\u002Fwkaicrm)  | **One-click access, recommended** |\n| **🔑 Demo Account** | Click \"Free Trial\" to register and experience directly | For logging into the live demo site |\n| **💬 Help & Discussion** | [Community Forum](https:\u002F\u002Fbbs.72crm.com#\u002Fforum\u002Fdetail\u002F2020712408698912768) | Report issues and share ideas |\n\n> **Tip**: The live demo comes pre-loaded with sample data and customer information. You can log in directly and experience all core features.\n\n### ✨ What Can It Do?\nAI CRM is more than a traditional CRM; it‘s an AI partner that understands your business.\n\n| Feature | Core Value |\n| :--- | :--- |\n| **💬 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. |\n| **🧠 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. |\n| **👥 Intelligent Customer Management** | **Unified customer view**: Centrally manage customer information, contacts, follow-up records, with AI automatically analyzing customer stages and needs. |\n| **✅ AI Task Generation** | **Automatically create work items**: After conversations or customer analysis, instruct AI to create to-do tasks with automatic priority and reminders. |\n| **🔗 Seamless Team Collaboration** | **Real-time information sync**: Customer updates, task assignments, and knowledge updates are instantly synchronized within the team for efficient collaboration. |\n\n### 🛠️ 技术栈\n这是一个全栈开源项目，采用现代化且稳定的技术栈。\n- **后端**: Java 21 + Spring Boot 3.x + Spring AI + PostgreSQL + Redis + MinIO\n- **前端**: Vue 3 + TypeScript + Element Plus + Tailwind CSS\n- **部署**: 支持通过 Docker Compose 一键部署，并提供完整的生产环境配置。\n\n#### 后端技术栈详情\n| 技术         | 版本       | 用途                     |\n| :----------- | :--------- | :----------------------- |\n| Java         | 21         | 编程语言                 |\n| Spring Boot  | 3.3.12     | 应用框架                 |\n| Spring AI    | 1.0.0      | AI\u002FLLM 集成（兼容 OpenAI API）|\n| PostgreSQL   | 17         | 主数据库                 |\n| MyBatis-Plus | 3.5.7      | ORM 框架                 |\n| Redis        | -          | 缓存及会话管理           |\n| MinIO        | -          | 对象存储（用于文档、文件）|\n\n#### 前端技术栈详情\n| 技术         | 版本       | 用途                     |\n| :----------- | :--------- | :----------------------- |\n| Vue          | 3.4        | 前端框架                 |\n| TypeScript   | 5.5        | 类型安全                 |\n| Element Plus | 2.8        | UI 组件库                |\n| Pinia        | 2.2        | 状态管理                 |\n| Tailwind CSS | 3.4        | 实用程序优先的 CSS 框架  |\n| Vite         | 5.4        | 构建工具                 |\n\n### 📁 项目结构\n```\nwk_ai_crm\u002F\n├── backend\u002F                 # 后端 Spring Boot 项目\n│   ├── src\u002Fmain\u002Fjava\u002F       # Java 源代码\n│   ├── src\u002Fmain\u002Fresources\u002F  # 配置文件\n│   └── pom.xml              # Maven 配置\n├── frontend\u002F                # 前端 Vue 项目\n│   ├── src\u002F                 # 前端源代码\n│   └── package.json         # npm 配置\n├── docker\u002F                  # Docker 部署配置\n│   ├── docker-compose.yaml  # 编排文件\n│   └── nginx\u002F               # Nginx 配置\n├── LICENSE.md               # 许可证文件\n└── README.md                # 本文档\n\n```\n### ⚡️ 快速开始（本地开发）\n如果您想在本地运行或参与开发，请按照以下步骤操作。\n\n#### 先决条件\n- JDK 21+、Node.js 18+、Maven 3.8+\n- PostgreSQL 17、Redis 6+\n- （可选）Docker & Docker Compose\n\n#### 1. 克隆仓库\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM.git\ncd AI_CRM\n```\n\n#### 2. 启动后端\n\n```bash\ncd backend\nmvn clean install\nmvn spring-boot:run\n# API 服务器将在 http:\u002F\u002Flocalhost:8088 运行\n# API 文档（Knife4j）：http:\u002F\u002Flocalhost:8088\u002Fdoc.html\n```\n\n#### 3. 启动前端\n\n```bash\ncd frontend\nnpm install\nnpm run dev\n# 前端将在 http:\u002F\u002Flocalhost:5173 运行\n```\n\n#### 4. 使用 Docker 一键部署（推荐）\n\n```bash\ncd docker\ndocker-compose up -d\n# 访问 http:\u002F\u002Flocalhost（Nginx 反向代理前端和后端）\n```\n\n配置：首次运行前，请根据后端\u002Fsrc\u002Fmain\u002Fresources\u002Fapplication.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）。\n\n## 配置指南\n\n主要配置文件：`backend\u002Fsrc\u002Fmain\u002Fresources\u002Fapplication.yml`\n\n### 数据库配置\n\n```yaml\nspring:\n  datasource:\n    url: jdbc:postgresql:\u002F\u002Flocalhost:5432\u002Fwk_ai_crm\n    username: postgres\n    password: your_password\n```\n\n## Redis 配置\n\n```yaml\nspring:\n  data:\n    redis:\n      host: localhost\n      port: 6379\n      password: your_password\n      database: 7\n```\n\n## AI 服务配置\n\n```yaml\nspring:\n  ai:\n    openai:\n      api-key: your_api_key\n      base-url: https:\u002F\u002Fapi.openai.com\u002Fv1\u002F  # 或其他兼容 API\n      chat:\n        options:\n          model: gpt-4\n```\n\n## MinIO 对象存储配置\n\n```yaml\nminio:\n  enabled: true\n  endpoint: http:\u002F\u002Flocalhost:9000\n  access-key: minioadmin\n  secret-key: minioadmin\n  bucket: ai-crm\n```\n\n## WeKnora 知识库服务配置\n\n```yaml\nweknora:\n  enabled: true\n  base-url: http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fapi\u002Fv1\n  api-key: your_api_key\n  knowledge-base-id: your_kb_id\n```\n\n## API 文档\n\n启动后端服务后，您可以通过以下地址访问 Knife4j API 文档：\n\n```\nhttp:\u002F\u002Flocalhost:8088\u002Fdoc.html\n```\n\n## 默认账号\n\n· 用户名：admin  \n· 密码：123456a\n\n## 模型配置\n\n安装完成后，您必须前往“系统设置” -> “API\u002FAI”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。\n\n---\n\n### 🤝 欢迎贡献\nAI 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！\n- 🐛 **报告问题**：请使用 [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM\u002Fissues) 提交 bug 或功能建议。\n- 🔧 **提交代码**：欢迎 Pull Request。\n- 📖 **完善文档**：帮助改进文档或翻译。\n- 💡 **分享想法**：在我们的 [社区论坛](https:\u002F\u002Fbbs.72crm.com) 上讨论。\n\n### 📄 许可证\n本项目采用 [MIT 许可证](LICENSE) 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。\n\n### ❓ 常见问题解答\n**Q：支持哪些 AI 模型？**\nA：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\u002FAI”部分配置相应的 API Key。\n\n**Q：数据在商业使用中是否安全？**\nA：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。\n\n**Q：如何获得更多帮助？**\nA：您可以在项目的 [社区论坛](https:\u002F\u002Fbbs.72crm.com) 上提问或查找已有答案。\n\n---\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n## 🌟 项目动态 \u002F Project Updates\n**最新 \u002F Latest**: 项目预览版 v0.1.0 正式开源！\u002F Preview v0.1.0 officially open-sourced!\n\n**如果 AI CRM 对你有帮助，请给我们一个 ⭐️ Star！这是对我们开源工作的最大鼓励。**\u003Cbr>\n**If AI CRM helps you, please give us a ⭐️ Star! It's the greatest encouragement for our open-source work.**\n\n\u003C\u002Fdiv>","# AI_CRM 快速上手指南\n\nAI_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。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n### 系统要求\n- **操作系统**: Linux \u002F macOS \u002F Windows (WSL2 推荐)\n- **JDK**: 21+\n- **Node.js**: 18+\n- **Maven**: 3.8+\n- **数据库**: PostgreSQL 17\n- **缓存**: Redis 6+\n- **对象存储**: MinIO (可选，用于文件存储)\n- **容器化 (推荐)**: Docker & Docker Compose\n\n### 前置依赖检查\n```bash\njava -version\nnode -v\nmvn -v\ndocker --version\n```\n\n## 2. 安装步骤\n\n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）。\n\n### 方案 A：Docker 一键部署（推荐）\n\n此方式会自动编排后端、前端、数据库及中间件。\n\n1. **克隆项目**\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM.git\n   cd AI_CRM\u002Fdocker\n   ```\n\n2. **配置环境变量**\n   在启动前，需编辑 `backend\u002Fsrc\u002Fmain\u002Fresources\u002Fapplication.yml` (或在 docker 目录挂载配置)，填入必要的 AI API Key 和数据库密码。\n   *重点配置项示例：*\n   ```yaml\n   spring:\n     ai:\n       openai:\n         api-key: your_api_key  # 替换为 OpenAI\u002FDeepSeek 等兼容 API 的密钥\n         base-url: https:\u002F\u002Fapi.openai.com\u002Fv1\u002F\n   ```\n\n3. **启动服务**\n   ```bash\n   docker-compose up -d\n   ```\n\n4. **访问系统**\n   服务启动后，访问 `http:\u002F\u002Flocalhost` 即可使用（Nginx 已自动代理前后端）。\n\n---\n\n### 方案 B：本地源码运行（开发模式）\n\n如果您需要修改代码或调试，请按以下步骤操作。\n\n#### 第一步：克隆项目\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource\u002FAI_CRM.git\ncd AI_CRM\n```\n\n#### 第二步：启动后端\n确保 PostgreSQL 和 Redis 已运行，并修改 `backend\u002Fsrc\u002Fmain\u002Fresources\u002Fapplication.yml` 中的连接信息。\n\n```bash\ncd backend\nmvn clean install\nmvn spring-boot:run\n```\n*后端服务将运行在：`http:\u002F\u002Flocalhost:8088`*\n*API 文档地址：`http:\u002F\u002Flocalhost:8088\u002Fdoc.html`*\n\n#### 第三步：启动前端\n```bash\ncd frontend\nnpm install\nnpm run dev\n```\n*前端服务将运行在：`http:\u002F\u002Flocalhost:5173`*\n\n> **提示**：国内开发者若 `npm install` 速度较慢，可临时切换淘宝镜像源：\n> `npm config set registry https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com`\n\n## 3. 基本使用\n\n系统启动完成后，即可登录体验核心功能。\n\n### 登录系统\n- **默认用户名**: `admin`\n- **默认密码**: `123456a`\n- **重要配置**：首次登录后，请务必进入 **“系统设置” -> \"API\u002FAI\"** 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。\n\n### 核心功能体验\n\n1. **AI 对话查询业务**\n   在对话框中输入自然语言问题，例如：\n   > “上一季度华东区的销售冠军是谁？”\n   \n   系统将结合数据库中的结构化数据，自动生成回答。\n\n2. **上传知识库文档 (RAG)**\n   - 进入知识库模块，上传公司产品手册、合同或会议纪要（PDF\u002FWord\u002FTxt）。\n   - 上传完成后，直接在对话框提问文档内容，例如：\n     > “根据上传的产品手册，X 系列服务器的最大并发量是多少？”\n\n3. **智能创建任务**\n   在与客户沟通或分析结束后，指令 AI 创建待办事项：\n   > “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。”\n   \n   系统会自动在任务列表中生成相应条目并设置提醒。\n\n4. **查看 API 文档**\n   开发者可访问后端 Knife4j 接口文档进行二次开发集成：\n   `http:\u002F\u002Flocalhost:8088\u002Fdoc.html`","某 B2B 软件公司的销售总监正在准备季度复盘会议，急需汇总华东区上季度的销售数据、分析重点客户跟进情况，并基于历史会议纪要制定下阶段策略。\n\n### 没有 AI_CRM 时\n- **数据提取繁琐**：需手动登录数据库或导出多张 Excel 表格，花费数小时交叉比对才能找出“华东区销售冠军”及具体业绩。\n- **知识检索困难**：想要回顾某大客户的过往承诺或产品细节，必须在海量共享文件夹中逐个打开合同与会议纪要，效率极低且易遗漏关键信息。\n- **任务流转滞后**：分析完客户痛点后，需手动在任务系统中为每位销售创建待办事项，容易忘记设置优先级或遗漏提醒，导致跟进不及时。\n- **协作信息孤岛**：团队成员间的客户动态更新不同步，往往在开会时才发现大家对同一客户的判断存在巨大偏差，沟通成本高昂。\n\n### 使用 AI_CRM 后\n- **对话即得洞察**：直接向 AI_CRM 提问“上一季度华东区的销售冠军是谁？”，系统结合结构化数据瞬间生成准确回答，并自动附带相关图表。\n- **智能知识唤醒**：上传新产品手册与历史会议录音后，AI_CRM 能基于 RAG 技术精准回答“某客户上次提到的定制需求是什么”，仿佛拥有团队集体记忆。\n- **指令自动生成任务**：在分析完客户意向后，只需指令“为高意向客户创建下周回访任务”，AI_CRM 即刻自动分配责任人、设定高优先级并发送提醒。\n- **实时协同同步**：所有客户画像分析、任务状态及知识库更新在团队内实时同步，确保全员基于最新、最全的信息进行高效协作。\n\nAI_CRM 将原本耗时数天的数据整理与策略制定工作压缩至分钟级，让销售团队从繁琐的事务性工作中解放出来，专注于高价值的客户转化。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FWuKongOpenSource_AI_CRM_7a300199.png","WuKongOpenSource","WukongCRM","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FWuKongOpenSource_e42817a4.png","Intelligence for All, Innovation Without Limits",null,"service@5kcrm.com","https:\u002F\u002Fwww.5kcrm.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWuKongOpenSource",[84,88,92,96,100,104,108,112],{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Java","#b07219",52,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Vue","#41b883",38.6,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"TypeScript","#3178c6",6.7,{"name":97,"color":98,"percentage":99},"PLpgSQL","#336790",2.1,{"name":101,"color":102,"percentage":103},"CSS","#663399",0.4,{"name":105,"color":106,"percentage":107},"JavaScript","#f1e05a",0.1,{"name":109,"color":110,"percentage":111},"HTML","#e34c26",0,{"name":113,"color":114,"percentage":111},"Dockerfile","#384d54",568,110,"2026-04-05T06:08:30","MIT","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":122,"python":120,"dependencies":123},"该项目基于 Java 和 Node.js 开发，非 Python 项目。后端需配置 JDK 21、PostgreSQL 17 和 Redis；前端需 Node.js 18+。支持通过 Docker Compose 一键部署。必须配置兼容 OpenAI 格式的 AI 大模型 API Key（如 OpenAI、DeepSeek 或本地 Ollama）方可使用对话功能。文件存储依赖 MinIO 对象存储。",[124,125,126,127,128,129,130,131,132,133],"JDK 21+","Spring Boot 3.3.12","Spring AI 1.0.0","PostgreSQL 17","Redis 6+","MinIO","Node.js 18+","Vue 3.4","TypeScript 5.5","Docker & Docker Compose (可选)",[26,15],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T11:30:58.485449",[],[139],{"id":140,"version":141,"summary_zh":79,"released_at":142},108871,"20260210","2026-02-10T06:13:26"]