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《手札·开源篇》基于开源Odoo软件与Deepseek的智能企业管理系统集成方案

article 2025/2/6 16:59:42

一、方案背景

随着企业数字化转型的深入，传统ERP系统需要结合AI技术实现智能化升级。本方案将开源ERP系统Odoo与深度求索（Deepseek）大模型能力深度整合，构建具备智能决策支持、自然语言交互和数据分析增强的企业管理平台。

二、系统架构设计

1. 整体架构

[Odoo应用层] - 销售/库存/HR模块
    │
[集成中间件] - Python定制开发模块
    │
[Deepseek API层] - 模型推理/知识库/向量搜索
    │
[数据存储层] - PostgreSQL/Redis/向量数据库

2. 核心组件

Odoo增强模块：继承Odoo原生模型扩展AI字段
AI任务调度器：Celery异步任务队列管理
语义理解层：基于Deepseek的自然语言处理引擎
向量知识库：企业私有数据向量化存储

三、关键技术实现

1. 智能业务流程增强

# 示例：销售订单预测
class SaleOrder(models.Model):
    _inherit = 'sale.order'
    
    def _predict_delivery_risk(self):
        # 调用Deepseek分析历史数据
        prompt = f"分析订单{self.name}的交货风险，考虑因素：{self.warehouse_id}, {self.commitment_date}"
        response = deepseek_api.chat(prompt, context=self._get_order_context())
        return parse_risk_level(response)

2. 自然语言交互集成

<!-- Odoo视图扩展 -->
<record id="ai_assistant_chat_view" model="ir.ui.view">
    <field name="arch" type="xml">
        <div class="o_chat_window">
            <t t-foreach="messages" t-as="msg">
                <div class="msg" t-attf-class="{{ msg.type }}">
                    {{ msg.content }}
                </div>
            </t>
            <input type="text" class="o_chat_input" 
                   t-on-keyup.enter="on_send_message"/>
        </div>
    </field>
</record>

3. 知识库集成方案

# 文档智能检索
def document_search(query):
    embedding = deepseek_api.get_embedding(query)
    results = vector_db.search(
        vector=embedding,
        top_k=5,
        filters={"company_id": current_company}
    )
    return format_results(results)

四、核心功能模块

1. 智能决策支持系统

销售预测准确率提升模块
供应链风险预警引擎
财务异常检测模型

2. 自然语言交互中心

跨模块数据查询：“显示华东区Q3销售额Top5产品”
业务流程指导：“如何创建采购退货流程”
智能报表生成：“生成本月库存周转分析报告”

3. 知识管理增强

非结构化文档智能检索
工单自动分类与路由
客户咨询意图识别

五、实施路线图

阶段	周期	交付物
基础集成	2周	API连接测试、权限体系对接
试点模块	4周	智能客服、文档检索模块
全面推广	8周	生产/财务/HR智能模块
优化迭代	持续	模型微调、流程优化