eaiadmin
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包含前端（Vue3 + VueFlow 画布）、后端（Go）、文档体系。 - 工作台画布：节点拖放、连线模式、右键菜单、AI 助手 - 后端：连接器 API、专员种子数据 - 导航：左侧导航、工坊、市场、控制台
4.6 KiB
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eaisalestrain_app 博昇内部培训平台
纯内网本地化、内部专属员工培训系统。 用于新人入职培训、公司认知、产品知识学习、销售能力培训、统一考试验收。 配套全局 AI 助教 PathCoach，提供答疑、产品查询、销售情景演练。
技术栈
| 层级 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | Vue3 + Vite + Element Plus |
| 后端 | Go + Gin + GORM + SQLite（modernc 纯Go驱动，留 MySQL 兼容） |
| 认证 | JWT（golang-jwt）+ bcrypt |
| 文档转换 | LibreOffice + pdftotext（裸进程） |
| AI 底座 | 内网 OpenAI 兼容接口（Ollama：LLM + bge-m3 embedding） |
| 部署 | 裸进程 + systemd + Clonezilla 整盘克隆，单二进制交付 |
目录结构
pj0231-eaisalestraining/ # 工作区根（仓库根）
├── CODING_RULES.md # 编码与调试最高准则
├── start_dev_10231_10232.sh # 开发启动脚本
├── docs/ # 设计文档（项目级，与代码分离）
│ ├── 00_AI_Context/ # AI 协作上下文
│ ├── 01_System_Overall/ # 系统总览（SY 前缀）
│ ├── 02_Architecture/ # 架构设计（AR 前缀）
│ ├── 04_Backend/ # 后端设计与 API（BE 前缀）
│ ├── 06_Product_Lines/ # 产品线与前端设计（PL 前缀）
│ ├── 08_Design_Rules/ # UI/UX 设计规范（DR 前缀）
│ ├── PRD.md # 产品需求文档（V1.1）
│ ├── db_schema.md # 数据库 Schema
│ ├── api.md # API 文档
│ ├── deploy.md # 部署文档
│ ├── changelog.md # 变更日志
│ ├── eaisalestrain_app设计稿.md # 完整 PRD 中文原稿
│ └── 博昇产品与渠道合作表.md # 知识源权威数据
└── eaisalestrain_app/ # 应用代码
├── backend-go/ # Go 后端（正式，唯一后端）
│ ├── cmd/ internal/ # Go 源码
│ ├── knowledge_source/ # 知识源 Markdown（运行时数据）
│ ├── data/ # 运行时数据（db+media，git 忽略）
│ └── deploy/ # 交付物（systemd/env/清理脚本/DELIVERY.md）
├── frontend/ # 前端完整代码
├── CLAUDE.md # AI 协作锚点
├── PROJECT_STATE.md # 项目全局状态
└── .gitignore
新对话启动仪式（强制）
你是一个新对话，没有任何历史记忆。响应用户的任何请求之前，按顺序执行：
- 确认你的角色：后端（backend）/ 前端（frontend）/ 全栈
- 读
PROJECT_STATE.md（本目录）—— 项目当前全局状态与已拍板决策 - 读
../CODING_RULES.md（工作区根）—— 编码与调试最高准则
完成以上步骤，才开始响应用户。
核心业务模块
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| 公司介绍培训 | 纯阅读页面，可绑定 PPT/视频课件 |
| 产品知识 | 四大产品分类，固定字段（编号/佣金/规则等） |
| 产品销售培训 | 四大课程，话术/流程/异议处理 |
| 考试系统 | 自测（不限次/即时反馈）+ 正式考（永久存档） |
| AI PathCoach | 右侧常驻面板，自动上下文，3 个快捷按钮 |
| 知识管理【管理员】 | 素材审批，课件 CRUD，绑定课程/产品 |
| 系统管理【管理员】 | 用户管理，成绩查询，系统参数配置 |
| 内容管理【管理员】 | 产品/课程/题库的录入编辑 |
设计原则（强制执行）
- 100% 本地化部署：不上云、无 OSS、无 MinIO、不依赖公网云服务
- 极致极简：杜绝所有冗余功能、统计、学情分析、复杂权限
- 审批前置：所有上传素材必须审批通过才可生效、进入知识库、页面展示
- 视频仅预览：MP4 不做转码、不做 ASR、不进 AI 知识库
- 混合检索：AI 知识检索 = 向量（brute-force 余弦）+ 关键词兜底，数据量小无需 ANN 向量库
AI 配置
- LLM 适配器：Go net/http 实现（无 openai SDK 依赖），支持 SSE 流式 + 非流式调用
- 配置优先级：system_config 数据库表 → .env 文件，缺任何配置 Fail Fast 抛 501
- 知识检索：混合检索（向量 brute-force + 关键词），embedding 走 Ollama bge-m3