TradeMate Dev
7b62c2f8b4
## H5 底部导航修复 (Bug #10) - 精简 App.vue，移除重复 tabbar，仅保留全局样式 - uni-page 设置 height: calc(100% - 50px) + overflow-y: auto - 内容区域精确停在底部导航上方，独立滚动不再叠加 - 恢复 custom-tab-bar 组件 ## 项目进度文档 - PROGRESS.md 更新至 10 个 Bug 修复 - 新增 H5 底部导航修复记录 - 新增历史变更条目
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# 外贸小助手 (TradeMate) — 技术架构文档
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> 版本: v1.1
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> 创建日期: 2026-05-10
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> 更新: 新增客户健康度看板、AI跟进助手、市场机会分析三大模块
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## 一、系统架构总览
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┌──────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 客户端层 │
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│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │
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│ │ 微信小程序 │ │ Web后台 │ │ WhatsApp │ │
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│ │ (主入口) │ │ (管理用) │ │ 原生客户端 │ │
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│ └──────┬─────┘ └──────┬─────┘ └──────┬─────┘ │
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└─────────┼───────────────┼────────────────┼───────────┘
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│ HTTP/JSON │ HTTP/JSON │ WhatsApp
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│ │ │ Cloud API
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┌─────────┼───────────────┼────────────────┼───────────┐
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│ ┌┴──────────────┴────────────────┴┐ │
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│ │ API Gateway (FastAPI) │ │
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│ │ - 认证 (JWT + WeChat OAuth) │ │
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│ │ - 用户 tier 中间件 │ │
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│ │ - 配额控制中间件 │ │
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│ └────────────────┬─────────────────┘ │
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│ │ │
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│ ┌────────────────┼─────────────────┐ │
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│ │ │ │ │
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│ ┌─────┴─────┐ ┌──────┴──────┐ ┌───────┴──────┐ │
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│ │ 业务服务 │ │ AI 服务 │ │ WhatsApp │ │
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│ │ │ │ 抽象层 │ │ 集成服务 │ │
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│ │ - 营销素材 │ │ - Provider │ │ - 消息收发 │ │
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│ │ - 翻译回复 │ │ - Router │ │ - Webhook │ │
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│ │ - 客户跟进 │ │ - 语料库 │ │ - 会话管理 │ │
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│ │ - 报价单 │ │ - 成本控制 │ │ │ │
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│ │ - 健康度 │ │ - 市场分析 │ │ │ │
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│ │ - 跟进引擎 │ │ - 跟进策略 │ │ │ │
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│ └─────┬─────┘ └──────┬──────┘ └──────┬───────┘ │
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│ │ │ │ │
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│ ┌─────┴─────────────────┴─────────────────┴──────┐ │
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│ │ 数据层 │ │
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│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │ │
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│ │ │PostgreSQL│ │ Redis │ │ 文件存储 │ │ │
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│ │ │+pgvector │ │ (缓存) │ │ (报价单PDF) │ │ │
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│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘ │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
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└────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 二、技术栈选型
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| 层级 | 技术 | 选型理由 |
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|------|------|---------|
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| 客户端 | 微信小程序 | 触达成本最低，中国外贸商家几乎100%使用微信 |
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| 后端 | FastAPI (Python 3.11+) | 异步性能好，类型安全，生态成熟 |
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| 主数据库 | PostgreSQL 15 + pgvector | 结构化数据 + 向量检索（语料库语义搜索） |
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| 缓存 | Redis 7 | 会话缓存、配额计数、任务队列 |
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| 任务队列 | Celery + Redis broker | 异步翻译、批量语料处理 |
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| AI Provider | DeepL + OpenAI + Claude + 本地模型 | 按场景路由，成本优化 |
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| WhatsApp | WhatsApp Cloud API | 官方API，合规稳定 |
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| 部署 | Docker + Docker Compose | 一键部署，环境一致 |
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## 三、目录结构
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trade-assistant/
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├── docs/ # 设计文档
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│ ├── PRODUCT_DESIGN.md
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│ ├── TECH_ARCHITECTURE.md
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│ ├── API_DESIGN.md # API 接口设计
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│ └── DATABASE_SCHEMA.md # 数据库设计
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│
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├── backend/ # Python 后端
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│ ├── app/
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│ │ ├── main.py # FastAPI 入口
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│ │ ├── config.py # 配置管理
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│ │ ├── database.py # 数据库连接
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│ │ │
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│ │ ├── models/ # SQLAlchemy 数据模型
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│ │ │ ├── user.py
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│ │ │ ├── product.py
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│ │ │ ├── customer.py
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│ │ │ ├── conversation.py
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│ │ │ ├── quotation.py
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│ │ │ └── corpus.py
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│ │ │
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│ │ ├── api/v1/ # REST API 路由
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│ │ │ ├── auth.py # 认证
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│ │ │ ├── marketing.py # 营销素材
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│ │ │ ├── translate.py # 翻译与回复
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│ │ │ ├── customer.py # 客户管理
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│ │ │ ├── quotation.py # 报价单
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│ │ │ └── whatsapp.py # WhatsApp 集成
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│ │ │
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│ │ ├── services/ # 业务逻辑层
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│ │ │ ├── marketing.py # 营销素材生成
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│ │ │ ├── translation.py # 翻译+回复引擎
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│ │ │ ├── customer.py # 客户跟进引擎
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│ │ │ ├── customer_health.py # 客户健康度评分 (新增)
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│ │ │ ├── followup_engine.py # AI跟进策略引擎 (新增)
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│ │ │ ├── market_analysis.py # 市场机会分析 (新增)
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│ │ │ ├── quotation.py # 报价单服务
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│ │ │ └── whatsapp.py # WhatsApp 服务
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│ │ │
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│ │ ├── ai/ # AI 抽象层
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│ │ │ ├── base.py # Provider 接口
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│ │ │ ├── router.py # 智能路由+fallback
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│ │ │ ├── trade_corpus.py # 外贸语料库
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│ │ │ └── providers/ # 各引擎实现
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│ │ │ ├── openai.py
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│ │ │ ├── claude.py
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│ │ │ ├── deepl.py
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│ │ │ └── local.py
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│ │ │
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│ │ ├── core/ # 核心基础设施
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│ │ │ ├── security.py # JWT + 加密
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│ │ │ ├── exceptions.py # 异常处理
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│ │ │ └── middleware.py # 中间件
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│ │ │
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│ │ └── workers/ # Celery 任务
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│ │ └── tasks.py
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│ │
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│ ├── alembic/ # 数据库迁移
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│ ├── requirements.txt
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│ ├── Dockerfile
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│ └── .env.example
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│
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├── miniprogram/ # 微信小程序
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│ ├── app.js / app.json / app.wxss
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│ ├── pages/
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│ │ ├── index/ # 首页仪表盘
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│ │ ├── translate/ # 翻译+回复
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│ │ ├── customers/ # 客户管理
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│ │ ├── marketing/ # 营销素材
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│ │ └── quotation/ # 报价单
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│ ├── components/ # 通用组件
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│ └── utils/ # 工具函数
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│
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├── data/ # 数据存储
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│ ├── corpus/ # 外贸语料库文件
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│ └── models/ # 微调模型占位
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│
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├── scripts/ # 运维脚本
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├── docker-compose.yml
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└── README.md
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```
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## 四、AI 服务架构（核心）
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### 4.1 Provider 抽象层
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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│ AIRouter │
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│ │
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│ execute(task_type, method, *args, **kwargs) │
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│ │
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│ 1. 根据 task_type 获取优先级列表 │
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│ 2. 按优先级依次尝试 provider │
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||
│ 3. 失败自动 fallback 到下一个 │
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||
│ 4. 记录每次调用的 provider、token、耗时、成本 │
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||
│ 5. 将结果存入语料库（如果质量达标） │
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└──────────┬──────────┬──────────┬──────────┬──────────┘
|
||
│ │ │ │
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┌──────┴──┐ ┌───┴────┐ ┌───┴────┐ ┌───┴──────┐
|
||
│ OpenAI │ │ Claude │ │ DeepL │ │ Local │
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│ Provider│ │Provider│ │Provider│ │Provider │
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└─────────┘ └────────┘ └────────┘ └──────────┘
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```
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### 4.2 路由规则
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| 任务类型 | 主引擎 | Fallback | 成本策略 |
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|---------|--------|---------|---------|
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| 翻译（看懂） | DeepL | OpenAI → 本地 | 优先低成本 |
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| 回复建议 | OpenAI GPT-4o | Claude → 本地 | 质量优先 |
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| 营销文案 | Claude | OpenAI → 本地 | 质量优先 |
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| 结构化提取 | OpenAI GPT-4o | Claude | 结构化能力优先 |
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| 语料训练 | 本地（离线） | - | 零成本 |
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### 4.3 语料库架构
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ TradeCorpus │
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│ │
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│ 收集: │
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│ ├─ 用户翻译记录（原文→译文，用户是否编辑过） │
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│ ├─ 用户选择的回复（用户从N个AI建议中选了哪个） │
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||
│ ├─ 用户点赞/点踩的反馈 │
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||
│ └─ 用户最终发出的版本（可能是AI建议+用户修改） │
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│ │
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│ 存储: │
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│ ├─ PostgreSQL (结构化: 源文, 译文, 领域, 评分) │
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||
│ └─ pgvector (语义向量, 用于相似翻译检索) │
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│ │
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||
│ 使用: │
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||
│ ├─ 运行时: 相似翻译召回 → 做 few-shot prompt │
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||
│ ├─ 离线: 训练专用翻译模型（用户量 >1万后启动） │
|
||
│ └─ 质量评估: 持续评估各 provider 的质量分数 │
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||
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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---
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## 五、护城河实现策略
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### 5.1 外贸垂直语料库（数据壁垒）
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**数据采集点**（在用户流程中无感埋点）：
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```
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用户操作 → 系统记录
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────────────────────────────────────────
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用户输入中文要翻译 → 原文
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用户选择了某个回复建议 → 被选中的建议 + 未被选中的建议
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用户修改了AI建议再发送 → AI原文 + 用户修改版本
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用户点了赞/点踩 → 质量标签
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用户复制了某条营销文案 → 文案被使用的统计
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```
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**语料库达到 10 万条后的效果**：
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- 翻译时从语料库检索相似度 >90% 的历史翻译，直接复用或做 few-shot
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||
- 回复建议不再是通用 prompt，而是"过去100个类似询盘的回复模式"
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- 新用户冷启动时直接受益于存量语料
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### 5.2 用户产品知识库（迁移成本壁垒）
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用户存入的数据是不可替代的资产：
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```
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用户产品库:
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├─ 产品名称/描述（双语）
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├─ 价格表（不同客户不同价）
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├─ 规格参数
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├─ 产品图片
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└─ 关键词（多语言）
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客户画像:
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├─ 基本信息（国家/公司/职位）
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├─ 沟通偏好（正式/亲切）
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├─ 历史价格
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├─ 付款习惯
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└─ 砍价风格
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→ 换平台 = 所有数据重录
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→ 用户用得越久，走得越难
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```
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### 5.3 沉默客户模式算法（网络效应）
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```
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输入:
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- 本用户的客户沉默时长
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- 跨用户匿名统计的"不同国家客户回复率时间分布"
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- 历史成功跟进的话术模式
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输出:
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- 最佳跟进时间
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- 最高回复率的话术类型
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- 客户"可能还有意向"的概率评分
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网络效应:
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- 用户A的墨西哥客户跟进数据 → 改善用户B的墨西哥客户跟进建议
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- 用户越多，预测越准
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- 新用户直接获得"过去100个相似案例的最佳实践"
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```
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## 六、配额与计费系统
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### 6.1 计费计量点
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```
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┌──────────────┬────────────┬───────────────┐
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│ 功能 │ 计量单位 │ 免费版限制 │
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├──────────────┼────────────┼───────────────┤
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│ 翻译 │ 字符数 │ 5000/天 │
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│ 回复建议 │ 请求次数 │ 20次/天 │
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│ 营销文案生成 │ 请求次数 │ 5次/天 │
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│ 报价单生成 │ 份数 │ 3份/天 │
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│ 客户管理 │ 客户数 │ 5个 │
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│ 跟进提醒 │ - │ 仅沉默检测 │
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└──────────────┴────────────┴───────────────┘
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||
```
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### 6.2 实现架构
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```
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用户请求 → tier middleware → quota middleware → 业务逻辑
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│ │
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↓ ↓
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User.tier Redis INCR user:daily_count
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控制功能可用性 检查是否超限
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```
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## 七、WhatsApp 集成架构
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```
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WhatsApp User WhatsApp Cloud API TradeMate Backend
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│ │ │
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│ 发送消息 │ │
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│ ────────────────────────────────► │ │
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│ │ Webhook POST /webhook/whatsapp │
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│ │ ────────────────────────────────► │
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│ │ │
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│ │ 1. 验证 Webhook signature │
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│ │ 2. 解析消息内容 + 发送者信息 │
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│ │ 3. 调用翻译服务（用户可配置） │
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│ │ 4. 存储到 conversations 表 │
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│ │ 5. 检查是否触发沉默检测更新 │
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│ │ 6. 返回 200 OK │
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│ │ │
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│ 回复消息 │ POST /messages (通过 Cloud API) │
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│ ◄──────────────────────────────── │ ──── 用户在小程序确认回复后 ────► │
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│ │ │
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```
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**注意**：WhatsApp Cloud API 要求企业通过 Meta Business 认证，初始阶段可以使用用户手动复制消息到 WhatsApp 的方式替代，降低启动门槛。
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## 八、V2 新增模块架构
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### 8.1 客户健康度看板
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#### 评分模型
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```
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输入 → 多维度特征提取 → 加权评分 → 等级输出 → 行动建议
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```
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**评分维度与权重**:
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| 维度 | 权重 | 数据源 | 计算方式 |
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|------|------|--------|---------|
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| 响应趋势 | 25% | messages | 近7天平均回复时长 vs 前7天，趋势上升加分 |
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| 情感轨迹 | 20% | messages | AI分析最近3条客户消息情感极性（正面/负面/中性） |
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| 询盘深度 | 20% | messages | 是否包含MOQ/认证/FOB/证书等成交信号关键词 |
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| 沉默天数 | 20% | customers | 归一化得分: 1天=100, 14天+=0 |
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| 商业价值 | 15% | quotations | 历史成交金额 + 当前在谈金额 |
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**等级输出**:
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| 分数区间 | 等级 | 颜色 | 建议动作 |
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|---------|------|------|---------|
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| 80-100 | 活跃 | 🟢 绿 | 保持正常跟进 |
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| 50-79 | 需关注 | 🟡 黄 | 3天内安排跟进 |
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| 0-49 | 高危 | 🔴 红 | 立即跟进，提供优惠或新产品信息 |
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#### 技术实现
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- **无需新模型**: 使用现有 `messages`、`customers`、`quotations` 表
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- **轻量计算**: 无需 ML 模型，规则引擎即可，同步计算 < 50ms
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- **异步更新**: Celery 定时任务每小时更新一次评分缓存到 Redis
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||
- **API**: `GET /api/v1/customers/{id}/health` — 单个客户健康度
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- **API**: `GET /api/v1/customers/health-overview` — 全量概览
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### 8.2 AI 智能跟进引擎
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#### 架构
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```
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┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ FollowupEngine │
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│ │
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||
│ 1. 状态评估 │
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||
│ └─ 读客户健康度 → 判断是否到跟进时机 │
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||
│ │
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||
│ 2. 策略选择 │
|
||
│ ├─ 沉默 3-5 天 → 温和提醒（"Just checking in"） │
|
||
│ ├─ 沉默 6-10 天 → 价值提供（"新品/行业资讯"） │
|
||
│ ├─ 沉默 11+ 天 → 重新激活（"限时优惠/调查问卷"） │
|
||
│ └─ 客户有回复但未成交 → 促进决策（"成功案例/限时"） │
|
||
│ │
|
||
│ 3. 内容生成 │
|
||
│ └─ AI 基于客户画像+产品库+历史对话生成个性化内容 │
|
||
│ │
|
||
│ 4. 渠道推荐 │
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||
│ ├─ 历史互动中 WhatsApp 回复率>60% → WhatsApp │
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||
│ ├─ 客户来自展会/邮件 → Email │
|
||
│ └─ 紧急/高价商机 → 建议电话 │
|
||
│ │
|
||
│ 5. 效果追踪 │
|
||
│ └─ 跟进后监控客户反应 → 更新策略模型 │
|
||
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
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||
|
||
#### 技术实现
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||
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- **跟进策略**: 基于规则的策略选择器（可扩展为强化学习）
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||
- **内容生成**: 复用现有 AI 营销素材能力，注入客户上下文
|
||
- **渠道路由**: 基于 `customer.preference.channel` 和历史回复率
|
||
- **定时任务**: Celery beat 每 6 小时轮检所有客户
|
||
- **通知推送**: 检测到跟进时机 → 写入 notifications → PushService 推送
|
||
|
||
#### 数据模型
|
||
|
||
```python
|
||
class FollowupStrategy(Base):
|
||
"""跟进策略模板"""
|
||
__tablename__ = "followup_strategies"
|
||
|
||
id: UUID (PK)
|
||
user_id: UUID (nullable — null = 系统策略)
|
||
name: str # 策略名称
|
||
trigger_conditions: JSONB # 触发条件: {health_score_max, silence_days_min, ...}
|
||
channel: str # 推荐渠道
|
||
ai_prompt_template: str # AI提示词模板
|
||
min_interval_hours: int # 最短间隔
|
||
is_active: bool
|
||
success_count: int # 成功率统计
|
||
created_at: datetime
|
||
```
|
||
|
||
```python
|
||
class FollowupLog(Base):
|
||
"""跟进记录"""
|
||
__tablename__ = "followup_logs"
|
||
|
||
id: UUID (PK)
|
||
user_id: UUID
|
||
customer_id: UUID (FK)
|
||
strategy_id: UUID (FK → followup_strategies)
|
||
health_score_before: float # 跟进前健康分
|
||
suggested_content: Text # AI建议内容
|
||
actual_content: Text # 用户实际发送内容
|
||
channel: str # 使用的渠道
|
||
was_sent: bool # 是否已发送
|
||
customer_replied: bool # 客户是否回复
|
||
replied_within_hours: int # 回复间隔
|
||
created_at: datetime
|
||
```
|
||
|
||
### 8.3 智能市场机会分析
|
||
|
||
#### 架构
|
||
|
||
```
|
||
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ MarketAnalysisService │
|
||
│ │
|
||
│ 1. 市场趋势分析 │
|
||
│ └─ 调取 UN COMTRADE / ITC TradeMap API → 目标国进口趋势 │
|
||
│ │
|
||
│ 2. 客户发现 │
|
||
│ └─ Google Custom Search → B2B平台/行业黄页 → 潜在客户列表 │
|
||
│ │
|
||
│ 3. 竞争情报 │
|
||
│ └─ AI 分析竞品定价/卖点/市场定位 │
|
||
│ │
|
||
│ 4. 策略报告 │
|
||
│ └─ AI 综合生成: 市场选择→进入策略→风险提示→行动清单 │
|
||
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
|
||
|
||
#### 数据源集成
|
||
|
||
| 数据源 | 集成方式 | 费率 |
|
||
|--------|---------|------|
|
||
| UN COMTRADE API | REST API (https://comtrade.un.org/api/) | 免费, 需注册 |
|
||
| ITC TradeMap | SOAP/REST (https://www.trademap.org/) | 免费基础查询 |
|
||
| Google Custom Search | JSON API (100次/天免费) | 免费~$5/1000次 |
|
||
| SerpAPI | Google搜索结果结构化 | $50/月 起 |
|
||
| AI 自有知识 | 已有模型知识 | 免费 |
|
||
|
||
**核心原则**: 所有数据源有免费层，上线初期零数据采购成本。
|
||
|
||
#### API 设计
|
||
|
||
```
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POST /api/v1/market-analysis/opportunity
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输入: { product_name, description, category, target_markets? }
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输出: {
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recommended_markets: [{ country, growth_rate, entry_strategy }],
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potential_clients: [{ name, source, description }],
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competitive_landscape: "分析文本",
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strategy_report: "完整策略报告"
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}
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GET /api/v1/market-analysis/reports
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列表用户历史报告
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GET /api/v1/market-analysis/reports/{id}
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获取报告详情
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#### 关键设计决策
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- **异步生成**: 报告生成可能需要 30-60 秒，使用 Celery 异步任务
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- **缓存策略**: 相同产品+市场的报告缓存 7 天
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- **渐进式展示**: 前端先显示 loading，各个模块完成后逐步展示（趋势数据先出 → 客户发现 → 报告）
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- **用户引导**: 首次使用后提示"保存到产品库"或"一键生成开发信"
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## 九、护城河策略（V2 更新）
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V1 有三层护城河，V2 增加两层：
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### 第 4 层: 客户健康度数据集
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用户每日查看健康度 → 记录评分变化 → 验证建议有效性 → 优化评分模型
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↓
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跨用户匿名统计 → 行业基准对比
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"你的客户健康度分布 vs 同行业用户的分布"
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网络效应: 用户越多，行业基准越准，评分越有价值。
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### 第 5 层: AI跟进策略知识库
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每次跟进记录:
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├─ 客户状态（评分/沉默天数/阶段）
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├─ 跟进策略（时机/内容/渠道）
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├─ 结果（回复/未回复/成交）
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└─ 用户反馈
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→ 积累到 1000+ 条后:
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├─ 分析"什么策略在什么场景下最有效"
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├─ 自动优化策略选择器
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└─ 新用户直接受益于"过去1000次跟进的最佳实践"
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## 十一、安全设计
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| 维度 | 措施 |
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| 认证 | JWT + 微信 OAuth + refresh token 轮换 |
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| API 安全 | 全站 HTTPS、请求签名校验、rate limiting |
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| 数据安全 | 密码 bcrypt 哈希、敏感配置环境变量注入 |
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| AI API Key | 仅服务端持有，不暴露给前端 |
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| 用户隔离 | 所有查询强制 user_id 过滤 |
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| WhatsApp | Webhook signature 验证、消息内容不落日志 |
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## 十二、部署架构
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开发环境: docker-compose up（单机）
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├─ backend:8000
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├─ postgres:5432
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├─ redis:6379
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└─ celery-worker
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生产环境: 阿里云/腾讯云轻量服务器
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├─ Nginx 反代 + SSL
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├─ systemd 管理 backend + celery
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├─ PostgreSQL 走内网
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└─ Redis 走内网
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关键指标:
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├─ API 响应: < 200ms (p95)
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├─ 翻译延迟: < 2s (p95)
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├─ 并发用户: 500+（单实例）
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└─ 可用性: 99.5%
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