主要更新内容: - 🚀 飞书多维表格集成,支持工单数据同步 - 🤖 AI建议与人工描述语义相似度计算 - 🎨 前端UI全面优化,现代化设计 - 📊 智能知识库入库策略(AI准确率<90%使用人工描述) - 🔧 代码重构,模块化架构优化 - 📚 完整文档整合和更新 - 🐛 修复配置导入和数据库字段问题 技术特性: - 使用sentence-transformers进行语义相似度计算 - 快速模式结合TF-IDF和语义方法 - 响应式设计,支持移动端 - 加载状态和动画效果 - 配置化AI准确率阈值
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TSP智能助手完整文档
📋 目录
🚀 项目概述
TSP智能助手是一个基于大语言模型的智能客服系统,专为TSP(Telematics Service Provider)车辆服务提供商设计。系统集成了智能对话、工单管理、知识库、数据分析、飞书集成等核心功能。
核心特性
- 智能Agent架构: 多工具集成,智能规划,自主学习
- 实时对话系统: WebSocket支持,上下文理解,VIN识别
- 数据驱动分析: 真实数据统计,可视化展示,系统监控
- 企业级管理: 多环境部署,版本控制,热更新,自动备份
- 飞书集成: 支持飞书多维表格数据同步和管理
- AI准确率优化: 智能判断AI建议质量,优先使用高质量内容入库
🏗️ 系统架构
整体架构
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ 前端界面 │ │ 后端服务 │ │ 数据存储 │
│ │ │ │ │ │
│ • 仪表板 │◄──►│ • Flask API │◄──►│ • MySQL DB │
│ • 智能对话 │ │ • WebSocket │ │ • 知识库 │
│ • Agent管理 │ │ • Agent核心 │ │ • 工单系统 │
│ • 数据分析 │ │ • LLM集成 │ │ • 车辆数据 │
│ • 飞书同步 │ │ • 备份系统 │ │ • SQLite备份 │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
模块化设计
- Web层: Flask蓝图架构,模块化API设计
- 业务层: Agent核心、对话管理、工单处理
- 数据层: MySQL主库 + SQLite备份,ORM映射
- 集成层: 飞书API、LLM服务、监控系统
🎯 核心功能
1. 智能对话系统 💬
- 多轮对话: 支持上下文关联的连续对话
- VIN识别: 自动识别车辆VIN并获取实时数据
- 知识库检索: 基于TF-IDF和余弦相似度的智能检索
- 工单创建: 对话中直接创建和关联工单
2. Agent管理系统 🤖
- 工具管理: 10+内置工具,支持自定义工具注册
- 执行监控: 实时监控Agent任务执行状态
- 性能统计: 工具使用频率和成功率分析
- 智能规划: 基于目标的任务分解和执行
3. 工单管理系统 📋
- AI建议生成: 基于知识库生成工单处理建议
- 人工审核: 支持人工输入和AI建议对比
- 语义相似度: 使用sentence-transformers进行准确度评估
- 智能入库: AI准确率<90%时优先使用人工描述入库
- 知识库更新: 高相似度建议自动入库
4. 知识库管理 📚
- 多格式支持: TXT、PDF、DOC、DOCX、MD文件
- 智能提取: 自动从文档中提取Q&A对
- 向量化检索: TF-IDF + 余弦相似度搜索
- 质量验证: 支持知识条目验证和置信度设置
5. 数据分析系统 📊
- 实时趋势: 基于真实数据的性能趋势分析
- 多维度统计: 工单、预警、满意度等关键指标
- 系统健康: CPU、内存、响应时间监控
- 可视化展示: 丰富的图表和仪表板
6. 飞书集成系统 📱
- 多维表格同步: 自动同步飞书多维表格数据
- 字段映射: 智能映射飞书字段到本地数据库
- 实时更新: 支持增量同步和全量同步
- 数据预览: 同步前预览数据,确保准确性
7. 系统设置管理 ⚙️
- API管理: 支持多种LLM提供商配置
- 模型参数: 温度、最大令牌数等参数调节
- 端口配置: Web服务和WebSocket端口管理
- 日志级别: 灵活的日志级别控制
🛠️ 技术栈
后端技术
- Python 3.8+: 核心开发语言
- Flask: Web框架和API服务
- SQLAlchemy: ORM数据库操作
- WebSocket: 实时通信支持
- psutil: 系统资源监控
前端技术
- Bootstrap 5: UI框架
- Chart.js: 数据可视化
- JavaScript ES6+: 前端逻辑
- WebSocket: 实时通信客户端
AI/ML技术
- 大语言模型: 支持OpenAI、通义千问等
- sentence-transformers: 语义相似度计算
- TF-IDF: 文本向量化
- 余弦相似度: 语义相似度计算
- Agent框架: 智能任务规划
部署运维
- Docker: 容器化部署
- Nginx: 反向代理和静态文件服务
- Systemd: 服务管理
- Git: 版本控制
🚀 安装部署
环境要求
- Python 3.8+
- Node.js 16+ (可选,用于前端构建)
- Git
- MySQL 8.0+
安装步骤
- 克隆项目
git clone http://jeason.online:3000/zhaojie/assist.git
cd assist
- 安装依赖
pip install -r requirements.txt
- 配置数据库
# 创建MySQL数据库
mysql -u root -p
CREATE DATABASE tsp_assistant CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
- 初始化数据库
python init_database.py
- 启动服务
python start_dashboard.py
- 访问系统
- 打开浏览器访问:
http://localhost:5000 - 默认端口: 5000 (可在系统设置中修改)
Windows快速启动
# 双击运行
快速启动.bat
⚙️ 配置说明
环境变量
# 数据库配置
DATABASE_URL=mysql+pymysql://user:password@host:port/database
# LLM配置
LLM_PROVIDER=openai
LLM_API_KEY=your_api_key
LLM_MODEL=gpt-3.5-turbo
# 服务配置
SERVER_PORT=5000
WEBSOCKET_PORT=8765
LOG_LEVEL=INFO
配置文件结构
config/
├── llm_config.py # LLM客户端配置
├── integrations_config.json # 飞书集成配置
├── ai_accuracy_config.py # AI准确率配置
└── README.md # 配置说明文档
飞书集成配置
{
"feishu": {
"app_id": "cli_a8b50ec0eed1500d",
"app_secret": "ccxkE7ZCFQZcwkkM1rLy0ccZRXYsT2xK",
"app_token": "XXnEbiCmEaMblSs6FDJcFCqsnIg",
"table_id": "tblnl3vJPpgMTSiP",
"status": "active"
},
"system": {
"sync_limit": 10,
"ai_suggestions_enabled": true,
"auto_sync_interval": 0
}
}
AI准确率配置
# 默认配置
auto_approve_threshold = 0.95 # 自动审批阈值
use_human_resolution_threshold = 0.90 # 使用人工描述阈值
manual_review_threshold = 0.80 # 人工审核阈值
📖 使用指南
基础操作
1. 智能对话
- 在"智能对话"页面输入问题
- 系统自动检索知识库并生成回答
- 支持VIN码识别和车辆数据查询
2. 工单管理
- 创建工单并获取AI建议
- 输入人工处理描述
- 系统自动计算语义相似度
- 根据相似度决定入库策略
3. 知识库维护
- 手动添加Q&A对
- 上传文档自动提取知识
- 设置置信度和验证状态
4. 飞书数据同步
- 配置飞书应用凭证
- 在主仪表板"飞书同步"标签页
- 测试连接并执行数据同步
高级功能
1. Agent工具管理
- 查看工具使用统计
- 注册自定义工具
- 监控执行历史
2. 数据分析
- 多维度数据统计
- 自定义时间范围
- 导出分析报告
3. 系统配置
- API和模型参数配置
- 端口和日志级别设置
- 环境变量管理
🔌 API接口
工单管理API
POST /api/workorders/{id}/ai-suggestion
POST /api/workorders/{id}/human-resolution
POST /api/workorders/{id}/approve-to-knowledge
GET /api/workorders
POST /api/workorders
PUT /api/workorders/{id}
DELETE /api/workorders/{id}
知识库API
GET /api/knowledge
POST /api/knowledge
PUT /api/knowledge/{id}
DELETE /api/knowledge/{id}
POST /api/knowledge/search
POST /api/knowledge/upload
对话API
POST /api/chat/session
GET /api/chat/session/{id}
DELETE /api/chat/session/{id}
POST /api/chat/message
Agent管理API
GET /api/agent/status
POST /api/agent/tools/execute
POST /api/agent/tools/register
GET /api/agent/tools/stats
🗄️ 数据库设计
核心表结构
work_orders (工单表)
CREATE TABLE work_orders (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
order_id VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL,
title VARCHAR(200) NOT NULL,
description TEXT NOT NULL,
category VARCHAR(100) NOT NULL,
priority VARCHAR(20) NOT NULL,
status VARCHAR(20) NOT NULL,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
resolution TEXT,
satisfaction_score FLOAT,
-- 飞书集成字段
feishu_record_id VARCHAR(100),
source VARCHAR(50),
module VARCHAR(100),
created_by VARCHAR(100),
wilfulness VARCHAR(100),
date_of_close DATETIME,
vehicle_type VARCHAR(100),
vin_sim VARCHAR(50),
app_remote_control_version VARCHAR(100),
hmi_sw VARCHAR(100),
parent_record VARCHAR(100),
has_updated_same_day VARCHAR(50),
operating_time VARCHAR(100)
);
work_order_suggestions (工单建议表)
CREATE TABLE work_order_suggestions (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
work_order_id INT NOT NULL,
ai_suggestion TEXT,
human_resolution TEXT,
ai_similarity FLOAT,
approved BOOLEAN DEFAULT FALSE,
use_human_resolution BOOLEAN DEFAULT FALSE,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
FOREIGN KEY (work_order_id) REFERENCES work_orders(id)
);
knowledge_entries (知识库表)
CREATE TABLE knowledge_entries (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
question TEXT NOT NULL,
answer TEXT NOT NULL,
category VARCHAR(100),
confidence_score FLOAT DEFAULT 0.5,
usage_count INT DEFAULT 0,
is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,
is_verified BOOLEAN DEFAULT FALSE,
verified_by VARCHAR(100),
verified_at DATETIME,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);
👨💻 开发指南
项目结构
tsp-assistant/
├── src/ # 源代码
│ ├── agent/ # Agent核心模块
│ ├── analytics/ # 数据分析模块
│ ├── config/ # 配置模块
│ ├── core/ # 核心模块
│ ├── dialogue/ # 对话模块
│ ├── integrations/ # 集成模块
│ ├── knowledge_base/ # 知识库模块
│ ├── utils/ # 工具模块
│ ├── vehicle/ # 车辆数据模块
│ └── web/ # Web应用模块
├── config/ # 配置文件
├── scripts/ # 脚本文件
├── uploads/ # 上传文件
├── requirements.txt # 依赖文件
├── init_database.py # 数据库初始化
└── start_dashboard.py # 启动脚本
代码规范
- Python: 遵循PEP 8规范
- JavaScript: 使用ES6+语法
- 提交信息: 使用约定式提交格式
- 文档: 新功能需要添加相应的文档
开发流程
- Fork项目到个人仓库
- 创建功能分支:
git checkout -b feature/new-feature - 提交更改:
git commit -m "Add new feature" - 推送分支:
git push origin feature/new-feature - 创建Pull Request
🚨 故障排除
常见问题
1. 数据库连接失败
# 检查数据库服务状态
systemctl status mysql
# 检查连接配置
python -c "from src.core.database import db_manager; print(db_manager.test_connection())"
2. 飞书集成问题
- 检查飞书应用权限配置
- 验证app_token和table_id是否正确
- 确认网络连接和API访问权限
3. AI建议生成失败
- 检查LLM API配置
- 验证知识库数据完整性
- 查看应用日志
4. 数据库字段缺失
# 运行数据库迁移
python init_database.py
# 手动添加字段
mysql -u root -p tsp_assistant
ALTER TABLE work_order_suggestions ADD COLUMN use_human_resolution BOOLEAN DEFAULT FALSE;
日志位置
- 应用日志:
logs/tsp_assistant.log - 访问日志: Nginx访问日志
- 错误追踪: 详细的错误堆栈信息
性能优化
- 数据库索引: 为常用查询字段添加索引
- 缓存策略: 使用Redis缓存热点数据
- 异步处理: 耗时操作使用异步处理
- 连接池: 配置数据库连接池
📝 更新日志
v1.4.0 (2025-09-19)
- ✅ 飞书集成功能:支持飞书多维表格数据同步
- ✅ 页面功能合并:飞书同步页面合并到主仪表板
- ✅ 数据库架构优化:扩展工单表字段,支持飞书数据
- ✅ 代码重构优化:大文件拆分,降低运行风险
- ✅ 字段映射完善:智能映射飞书字段到本地数据库
- ✅ 数据库初始化改进:集成字段迁移到初始化流程
- ✅ AI准确率优化:AI准确率<90%时优先使用人工描述入库
- ✅ 语义相似度计算:使用sentence-transformers提升准确度
v1.3.0 (2025-09-17)
- ✅ 数据库架构优化:MySQL主数据库+SQLite备份系统
- ✅ 工单详情API修复:解决数据库会话管理问题
- ✅ 备份管理系统:自动备份MySQL数据到SQLite
- ✅ 数据库状态监控:实时监控MySQL和SQLite状态
- ✅ 备份管理API:支持数据备份和恢复操作
v1.2.0 (2025-09-16)
- ✅ 系统设置扩展:API管理、模型参数配置、端口管理
- ✅ 真实数据分析:修复性能趋势图表显示问题
- ✅ 工单AI建议功能:智能生成处理建议
- ✅ 知识库搜索优化:提升检索准确率
- ✅ Agent管理改进:工具使用统计和自定义工具
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情
📞 支持与联系
- 项目地址: http://jeason.online:3000/zhaojie/assist
- 问题反馈: 请在Issues中提交问题
- 功能建议: 欢迎提交Feature Request
🙏 致谢
感谢所有为项目做出贡献的开发者和用户!
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