AI 模板系統
系統概述
AI 模板系統是一個企業級的人工智能提示詞管理系統,採用三表分離架構,提供智能的多提供商選擇和效能優化機制。系統支援動態模板選擇、變數替換、效能追蹤和自動化配置管理。
核心特色
- 多提供商支援: Ollama、Claude、OpenAI 三大主流 AI 服務
- 智能選擇機制: 基於效能、成本、品質的自動最佳化選擇
- 模板版本控制: 支援模板複製、版本管理和 A/B 測試
- 完整的監控: 效能統計、成本追蹤、品質評分
- TypeScript 完整支援: 型別安全的 API 和開發體驗
架構設計
三表分離架構
mermaid
graph TB
A[ai_providers] --> C[ai_prompt_provider_configs]
B[ai_prompt_templates] --> C
C --> D[get_best_provider_config函數]
D --> E[應用程式邏輯]1. AI 提供商表 (ai_providers)
儲存 AI 服務提供商的基本資訊和配置:
| 欄位 | 說明 | 範例 |
|---|---|---|
name | 提供商識別碼 | "ollama", "claude", "openai" |
display_name | 顯示名稱 | "Ollama 本機服務" |
provider_type | 服務類型 | "local", "cloud" |
base_url | API 基礎 URL | "http://localhost:11434" |
default_model | 預設模型 | "phi4-mini:latest" |
is_active | 啟用狀態 | true / false |
is_default | 預設提供商 | true / false |
2. AI 提示詞模板表 (ai_prompt_templates)
儲存結構化的提示詞模板和配置:
| 欄位 | 說明 | 範例 |
|---|---|---|
template_key | 模板唯一識別碼 | "alert_enhancement" |
template_name | 模板顯示名稱 | "警示增強分析" |
category | 模板分類 | "alert_analysis" |
prompt_template | 提示詞模板內容 | 包含 變數的文字 |
required_variables | 必要變數清單 | ["alert_details", "business_context"] |
optional_variables | 可選變數清單 | ["historical_data"] |
max_tokens | 最大回應 token 數 | 300 |
temperature | 隨機性控制參數 | 0.3 |
3. AI 提供商配置表 (ai_prompt_provider_configs)
連接模板與提供商,包含效能優化配置:
| 欄位 | 說明 | 範例 |
|---|---|---|
template_id | 關聯的模板 ID | UUID |
provider_id | 關聯的提供商 ID | UUID |
provider_specific_params | 提供商專屬參數 | JSON 格式配置 |
priority | 優先級 (數字越小優先級越高) | 100 |
performance_score | 效能評分 (0-1) | 0.85 |
cost_efficiency_score | 成本效率評分 (0-1) | 0.92 |
quality_score | 品質評分 (0-1) | 0.78 |
可用模板清單
目前系統提供 13 個活躍的 AI 模板,涵蓋多個業務領域:
警示分析類
| 模板 Key | 模板名稱 | 用途說明 |
|---|---|---|
alert_enhancement | 警示增強分析 | 一般性業務警示的 AI 分析和建議 |
alert_enhancement_critical | 緊急警示分析 | 高優先級緊急警示的深度分析 |
分析與洞察類
| 模板 Key | 模板名稱 | 用途說明 |
|---|---|---|
trend_analysis | 趨勢分析 | 業務趨勢分析和預測 |
business_health_analysis | 業務健康分析 | 分析業務健康指標並提供建議 |
insight_deepening | 深度洞察分析 | 具備豐富商業背景時的深度分析 |
business_intelligence | 商業智能分析 | 提供深度商業洞察和戰略建議 |
客戶關係管理類
| 模板 Key | 模板名稱 | 用途說明 |
|---|---|---|
customer_behavior_analysis | 客戶行為分析 | 分析客戶行為並提供個人化建議 |
customer_churn_analysis | 客戶流失風險分析 | 專門分析客戶流失風險 |
電商運營類
| 模板 Key | 模板名稱 | 用途說明 |
|---|---|---|
product_recommendation | 產品推薦 | 基於客戶偏好和庫存狀況推薦產品 |
inventory_alert_analysis | 庫存預警分析 | 分析庫存狀況並提供補貨建議 |
order_anomaly_detection | 訂單異常分析 | 檢測和分析訂單異常情況 |
管理決策類
| 模板 Key | 模板名稱 | 用途說明 |
|---|---|---|
executive_summary_enhanced | 高階主管摘要 (增強版) | 為高階主管提供戰略級業務摘要 |
risk_forecasting | 風險預測分析 | 專業風險預測和評估分析 |
AI 提供商配置
當前可用提供商
1. Ollama (本機服務) ✅ 預設啟用
- 類型: 本機部署
- 基礎 URL:
http://localhost:11434 - 預設模型:
phi4-mini:latest - 優勢: 無外部依賴、資料隱私保護、無使用費用
- 適用場景: 一般性業務分析、內部系統警示
2. Claude by Anthropic ⚠️ 需要配置
- 類型: 雲端服務
- 狀態: 已架構但未啟用
- 優勢: 高品質文字分析、專業商業洞察
- 適用場景: 複雜商業分析、高品質內容生成
3. OpenAI ChatGPT ⚠️ 需要配置
- 類型: 雲端服務
- 狀態: 已架構但未啟用
- 優勢: 廣泛的語言能力、強大的推理能力
- 適用場景: 創意內容、複雜問題解決
🎛️ 智能選擇機制
優化策略選項
系統透過 get_best_provider_config() 函數提供四種優化策略:
1. 'performance' - 效能優先
- 基於
performance_score選擇回應速度最快的配置 - 適用場景: 即時警示、快速分析需求
2. 'cost' - 成本優先
- 基於
cost_efficiency_score選擇最經濟的配置 - 適用場景: 大量批次處理、成本敏感業務
3. 'quality' - 品質優先
- 基於
quality_score選擇分析品質最高的配置 - 適用場景: 重要決策支援、高階主管報告
4. 'balanced' - 平衡模式 (預設)
- 綜合評分:
效能(40%) + 成本效率(30%) + 品質(30%) - 適用場景: 一般業務需求、日常運營分析
動態選擇邏輯
sql
-- 系統自動選擇流程
1. 檢查是否指定偏好提供商 → 如果可用則優先使用
2. 根據優化策略計算各配置的評分
3. 選擇評分最高的配置
4. 按優先級排序作為備援選項效能監控與統計
系統健康指標
系統提供完整的監控和統計功能:
1. 模板統計
- 總模板數量和分類分布
- 活躍模板數量
- 提供商配置統計
2. 效能統計
- 各模板的綜合評分排名
- 提供商效能比較
- 回應時間和成功率追蹤
3. 使用分析
- 模板使用頻率統計
- 熱門模板排行
- 成本效益分析
監控視圖
系統提供以下預建視圖:
ai_prompt_templates_active: 活躍模板概覽ai_prompt_provider_configs_active: 活躍配置概覽ai_prompt_provider_performance_stats: 效能統計詳情
🔮 未來規劃
Phase 4: 增強功能規劃
- 自適應學習: 基於使用回饋自動調整配置評分
- A/B 測試: 支援模板變體的效果比較
- 成本追蹤: 詳細的 API 使用成本分析
- 多語言支援: 支援多語言提示詞模板
- 自定義評分: 允許自定義效能評分權重
技術改進方向
- 快取機制: 提升頻繁使用模板的回應速度
- 批次處理: 支援大量提示詞的批次處理
- 錯誤重試: 智能的錯誤處理和自動重試機制
- 配置熱更新: 支援運行時動態更新配置