MongoDB 的数据库设计示例

这个数据库设计方案确实非常完整，涵盖了 AI 聊天应用的核心功能模块。以下是一个基于 MongoDB 的数据库设计示例，使用了类似的结构，但增加了一些实际应用中的考虑：

用户集合 (users)

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "username": "john_doe",
  "email": "john@example.com",
  "passwordHash": "$2b$10$...",
  "avatar": "https://picsum.photos/200/200?random=1",
  "bio": "AI enthusiast and developer",
  "createdAt": ISODate("2023-05-01T12:00:00Z"),
  "updatedAt": ISODate("2023-05-10T08:30:00Z"),
  "settings": {
    "theme": "dark",
    "language": "en-US",
    "defaultModel": "gpt-4"
  },
  "roles": ["user", "premium"],
  "apiKeys": [
    {
      "key": "sk-1234567890abcdef",
      "createdAt": ISODate("2023-05-05T10:00:00Z"),
      "lastUsedAt": ISODate("2023-05-10T09:15:00Z"),
      "description": "Personal API key"
    }
  ],
  "favoriteAgents": [ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2")],
  "recentAgents": [
    {
      "agentId": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
      "usedAt": ISODate("2023-05-10T09:15:00Z")
    }
  ],
  "privacySettings": {
    "conversationVisibility": "private",
    "agentSharingDefault": "invite-only"
  }
}

智能体集合 (agents)

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
  "name": "Code Assistant",
  "creator": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "description": "帮助编写和调试代码的AI助手",
  "icon": "💻",
  "modelConfig": {
    "modelId": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f7"),
    "parameters": {
      "temperature": 0.7,
      "maxTokens": 2048,
      "topP": 0.9,
      "frequencyPenalty": 0.2,
      "presencePenalty": 0.2
    }
  },
  "prompts": {
    "systemPrompt": "你是一个专业的代码助手。请提供清晰、高效的代码解决方案。",
    "userPromptTemplate": "请帮我解决以下问题：{problem}"
  },
  "knowledgeBase": {
    "knowledgeBaseId": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f8"),
    "indexStatus": "up-to-date",
    "lastUpdatedAt": ISODate("2023-05-08T14:30:00Z")
  },
  "visibility": "public",
  "createdAt": ISODate("2023-05-03T09:45:00Z"),
  "updatedAt": ISODate("2023-05-08T14:30:00Z"),
  "stats": {
    "usageCount": 128,
    "averageRating": 4.8,
    "totalTokens": 567890
  },
  "plugins": [
    {
      "pluginId": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f9"),
      "parameters": {
        "searchEngine": "google"
      }
    }
  ],
  "versionHistory": [
    {
      "version": "1.0.0",
      "updatedAt": ISODate("2023-05-03T09:45:00Z"),
      "updateNotes": "初始版本",
      "updater": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1")
    },
    {
      "version": "1.1.0",
      "updatedAt": ISODate("2023-05-08T14:30:00Z"),
      "updateNotes": "添加了代码调试功能",
      "updater": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1")
    }
  ]
}

对话会话集合 (conversations)

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f3"),
  "sessionId": "sess-1234567890",
  "title": "Python 数据分析项目",
  "creator": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "participants": [ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1")],
  "agentId": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
  "createdAt": ISODate("2023-05-05T10:15:00Z"),
  "updatedAt": ISODate("2023-05-10T09:30:00Z"),
  "lastMessageAt": ISODate("2023-05-10T09:30:00Z"),
  "messageCount": 24,
  "status": "active",
  "tags": ["python", "data-analysis", "pandas"],
  "settings": {
    "model": "gpt-4",
    "temperature": 0.7,
    "maxResponseLength": 2048,
    "autoSave": true
  },
  "stats": {
    "totalTokens": 15678,
    "totalResponseTime": 45.6,
    "averageResponseTime": 1.9
  },
  "historyAgents": [
    {
      "agentId": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
      "timeRange": {
        "start": ISODate("2023-05-05T10:15:00Z"),
        "end": null
      }
    }
  ],
  "quickReplies": ["谢谢", "请解释", "提供示例", "优化这段代码"],
  "hidden": false,
  "pinned": true,
  "starred": true
}

消息集合 (messages)

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f4"),
  "sessionId": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f3"),
  "conversationId": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f3"),
  "senderId": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "senderType": "user",
  "content": "如何使用 pandas 进行数据清洗？",
  "createdAt": ISODate("2023-05-05T10:15:30Z"),
  "metadata": {
    "model": "gpt-4",
    "temperature": 0.7,
    "tokensUsed": 42,
    "prompt": "如何使用 pandas 进行数据清洗？",
    "agentId": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
    "functionCalls": []
  },
  "attachments": [],
  "responseTime": 0,
  "references": [],
  "status": "sent",
  "editHistory": []
}

智能体共享集合 (agent_shares)

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f5"),
  "agentId": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
  "sharer": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "recipient": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f6"),
  "permissions": "edit",
  "sharedAt": ISODate("2023-05-07T11:30:00Z"),
  "status": "accepted",
  "notes": "这个代码助手非常实用，你可以试试看"
}

模型配置集合 (models)

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f7"),
  "name": "gpt-4",
  "displayName": "GPT-4",
  "provider": "openai",
  "description": "OpenAI的GPT-4大型语言模型",
  "parameters": {
    "temperature": {
      "min": 0,
      "max": 2,
      "default": 0.7
    },
    "maxTokens": {
      "min": 1,
      "max": 8192,
      "default": 2048
    },
    "topP": {
      "min": 0,
      "max": 1,
      "default": 1
    }
  },
  "enabled": true,
  "createdAt": ISODate("2023-04-01T00:00:00Z"),
  "updatedAt": ISODate("2023-04-15T00:00:00Z"),
  "supportedFeatures": ["chat", "functionCall", "embeddings"]
}

用户自定义模板集合 (templates)

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f9"),
  "userId": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "name": "数据分析项目模板",
  "description": "用于启动数据分析项目的模板",
  "content": "我需要分析以下数据集：{dataset}\n目标是：{objective}\n请提供完整的分析流程和代码。",
  "variables": ["dataset", "objective"],
  "createdAt": ISODate("2023-05-06T14:20:00Z"),
  "updatedAt": ISODate("2023-05-06T14:20:00Z"),
  "usageCount": 5,
  "shared": false
}

这个设计考虑了以下关键点：

1. 引用关系：使用 ObjectId 在集合之间建立引用，如用户与智能体、对话与会话等
2. 时间追踪：为每个文档添加了创建时间和更新时间
3. 统计信息：收集使用数据以支持分析和优化
4. 版本控制：为智能体维护版本历史
5. 扩展性：通过插件和知识库支持功能扩展
6. 用户体验：支持对话管理功能（收藏、置顶、标签等）
7. 权限管理：通过智能体共享集合实现细粒度的权限控制

实际应用中，你可能需要根据具体业务需求调整字段和索引，以优化查询性能。

关键字改成中文

以下是将关键字替换为中文后的数据库设计示例（基于 MongoDB，保留原结构逻辑）：

用户集合（用户）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "用户名": "john_doe",
  "邮箱": "john@example.com",
  "密码哈希": "$2b$10$...",
  "头像": "https://picsum.photos/200/200?random=1",
  "个人简介": "AI爱好者及开发者",
  "创建时间": ISODate("2023-05-01T12:00:00Z"),
  "更新时间": ISODate("2023-05-10T08:30:00Z"),
  "设置": {
    "主题": "深色",
    "语言": "en-US",
    "默认模型": "gpt-4"
  },
  "角色": ["普通用户", "高级会员"],
  "API密钥": [
    {
      "密钥": "sk-1234567890abcdef",
      "创建时间": ISODate("2023-05-05T10:00:00Z"),
      "最后使用时间": ISODate("2023-05-10T09:15:00Z"),
      "描述": "个人API密钥"
    }
  ],
  "收藏的智能体": [ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2")],
  "最近使用的智能体": [
    {
      "智能体ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
      "使用时间": ISODate("2023-05-10T09:15:00Z")
    }
  ],
  "隐私设置": {
    "对话可见性": "私密",
    "智能体共享默认权限": "仅邀请"
  }
}

智能体集合（智能体）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
  "名称": "代码助手",
  "创建者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "描述": "帮助编写和调试代码的AI助手",
  "图标": "💻",
  "模型配置": {
    "模型ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f7"),
    "参数": {
      "温度": 0.7,
      "最大令牌数": 2048,
      "顶部概率": 0.9,
      "频率惩罚": 0.2,
      "存在惩罚": 0.2
    }
  },
  "提示词": {
    "系统提示词": "你是一个专业的代码助手。请提供清晰、高效的代码解决方案。",
    "用户提示词模板": "请帮我解决以下问题：{problem}"
  },
  "知识库": {
    "知识库ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f8"),
    "索引状态": "最新",
    "最后更新时间": ISODate("2023-05-08T14:30:00Z")
  },
  "可见性": "公开",
  "创建时间": ISODate("2023-05-03T09:45:00Z"),
  "更新时间": ISODate("2023-05-08T14:30:00Z"),
  "统计信息": {
    "使用次数": 128,
    "平均评分": 4.8,
    "总令牌消耗": 567890
  },
  "插件": [
    {
      "插件ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f9"),
      "参数": {
        "搜索引擎": "谷歌"
      }
    }
  ],
  "版本历史": [
    {
      "版本号": "1.0.0",
      "更新时间": ISODate("2023-05-03T09:45:00Z"),
      "更新内容": "初始版本",
      "更新者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1")
    },
    {
      "版本号": "1.1.0",
      "更新时间": ISODate("2023-05-08T14:30:00Z"),
      "更新内容": "添加了代码调试功能",
      "更新者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1")
    }
  ]
}

对话会话集合（对话会话）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f3"),
  "会话ID": "sess-1234567890",
  "标题": "Python数据分析项目",
  "创建者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "参与者": [ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1")],
  "智能体ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
  "创建时间": ISODate("2023-05-05T10:15:00Z"),
  "更新时间": ISODate("2023-05-10T09:30:00Z"),
  "最后消息时间": ISODate("2023-05-10T09:30:00Z"),
  "消息数量": 24,
  "状态": "活跃",
  "标签": ["python", "数据分析", "pandas"],
  "设置": {
    "模型": "gpt-4",
    "温度": 0.7,
    "最大响应长度": 2048,
    "自动保存": true
  },
  "统计信息": {
    "总令牌数": 15678,
    "总响应时间": 45.6,
    "平均响应时间": 1.9
  },
  "历史智能体": [
    {
      "智能体ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
      "使用时间范围": {
        "开始": ISODate("2023-05-05T10:15:00Z"),
        "结束": null
      }
    }
  ],
  "快捷回复": ["谢谢", "请解释", "提供示例", "优化这段代码"],
  "隐藏": false,
  "置顶": true,
  "星标": true
}

消息集合（消息）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f4"),
  "会话ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f3"),
  "对话ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f3"),
  "发送者ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "发送者类型": "用户",
  "内容": "如何使用pandas进行数据清洗？",
  "创建时间": ISODate("2023-05-05T10:15:30Z"),
  "元数据": {
    "模型": "gpt-4",
    "温度": 0.7,
    "使用令牌数": 42,
    "提示词": "如何使用pandas进行数据清洗？",
    "智能体ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
    "函数调用": []
  },
  "附件": [],
  "响应时间": 0,
  "引用消息": [],
  "状态": "已发送",
  "编辑历史": []
}

智能体共享集合（智能体共享）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f5"),
  "智能体ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
  "共享者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "接收者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f6"),
  "权限": "编辑",
  "共享时间": ISODate("2023-05-07T11:30:00Z"),
  "状态": "已接受",
  "备注": "这个代码助手非常实用，你可以试试看"
}

模型配置集合（模型配置）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f7"),
  "名称": "gpt-4",
  "显示名称": "GPT-4",
  "提供者": "openai",
  "描述": "OpenAI的GPT-4大型语言模型",
  "参数": {
    "温度": {
      "最小值": 0,
      "最大值": 2,
      "默认值": 0.7
    },
    "最大令牌数": {
      "最小值": 1,
      "最大值": 8192,
      "默认值": 2048
    },
    "顶部概率": {
      "最小值": 0,
      "最大值": 1,
      "默认值": 1
    }
  },
  "启用状态": true,
  "创建时间": ISODate("2023-04-01T00:00:00Z"),
  "更新时间": ISODate("2023-04-15T00:00:00Z"),
  "支持的功能": ["聊天", "函数调用", "嵌入"]
}

用户自定义模板集合（自定义模板）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f9"),
  "用户ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "名称": "数据分析项目模板",
  "描述": "用于启动数据分析项目的模板",
  "内容": "我需要分析以下数据集：{dataset}\n目标是：{objective}\n请提供完整的分析流程和代码。",
  "变量": ["dataset", "objective"],
  "创建时间": ISODate("2023-05-06T14:20:00Z"),
  "更新时间": ISODate("2023-05-06T14:20:00Z"),
  "使用次数": 5,
  "共享状态": false
}

关键调整说明：

1. 字段名中文映射：

   • 原英文关键字（如 username、email）直接翻译为中文（如 用户名、邮箱），保留技术术语（如 ObjectId、ISODate）。
   • 嵌套对象中的字段（如 settings.theme）同步调整为中文（如 设置.主题）。

2. 业务术语本地化：

   • roles 翻译为 角色，值使用中文描述（如 普通用户、高级会员）。
   • visibility 翻译为 可见性，值（如 public）对应为 公开、私密 等。

3. 保留技术逻辑：

   • 数据库主键（_id）、时间格式（ISODate）、对象引用（ObjectId）等技术字段保持不变，确保与 MongoDB 语法兼容。

此设计在保持原数据库结构和功能的基础上，通过中文关键字提升了业务可读性，适用于中文语境的开发和维护。

给每一个例子给出具体的具体数据的实例

好的，以下是每个集合的具体数据实例，包含真实场景下的具体值（部分字段使用模拟数据）：

用户集合（用户）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "用户名": "zhang_san",
  "邮箱": "zhangsan@example.com",
  "密码哈希": "$2b$10$xJvF2rKjM4aLdH1pZqO7uO1eM5rTfQ8c9gG2kZpWvJjKxJjHk",
  "头像": "https://picsum.photos/200/200?random=1",
  "个人简介": "资深数据分析师，擅长Python和机器学习",
  "创建时间": ISODate("2023-01-15T08:30:00Z"),
  "更新时间": ISODate("2023-06-02T14:15:00Z"),
  "设置": {
    "主题": "深色",
    "语言": "zh-CN",
    "默认模型": "gpt-4"
  },
  "角色": ["高级会员", "开发者"],
  "API密钥": [
    {
      "密钥": "sk-5d8f9e7a6b5c4d3e2f1a0b9c8d7e6f",
      "创建时间": ISODate("2023-03-20T10:45:00Z"),
      "最后使用时间": ISODate("2023-06-01T09:20:00Z"),
      "描述": "Jupyter Notebook项目使用"
    }
  ],
  "收藏的智能体": [
    ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
    ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f3")
  ],
  "最近使用的智能体": [
    {
      "智能体ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
      "使用时间": ISODate("2023-06-02T14:15:00Z")
    },
    {
      "智能体ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f4"),
      "使用时间": ISODate("2023-06-01T09:20:00Z")
    }
  ],
  "隐私设置": {
    "对话可见性": "私密",
    "智能体共享默认权限": "仅邀请"
  }
}

智能体集合（智能体）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
  "名称": "数据分析助手",
  "创建者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "描述": "专业的数据分析和可视化AI助手，支持Python、R和SQL",
  "图标": "📊",
  "模型配置": {
    "模型ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f7"),
    "参数": {
      "温度": 0.6,
      "最大令牌数": 4096,
      "顶部概率": 0.95,
      "频率惩罚": 0.1,
      "存在惩罚": 0.1
    }
  },
  "提示词": {
    "系统提示词": "你是一个专业的数据分析助手。请提供清晰、高效的数据分析方案和代码。回答应包含适当的可视化建议和统计解释。",
    "用户提示词模板": "我有以下数据集：{dataset}\n需要分析：{objective}\n请提供代码和解释。"
  },
  "知识库": {
    "知识库ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f8"),
    "索引状态": "已更新",
    "最后更新时间": ISODate("2023-05-28T16:30:00Z")
  },
  "可见性": "公开",
  "创建时间": ISODate("2023-02-10T11:45:00Z"),
  "更新时间": ISODate("2023-05-28T16:30:00Z"),
  "统计信息": {
    "使用次数": 328,
    "平均评分": 4.9,
    "总令牌消耗": 1245678
  },
  "插件": [
    {
      "插件ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f9"),
      "参数": {
        "数据源": ["CSV", "Excel", "SQL"],
        "可视化库": ["Matplotlib", "Seaborn", "Plotly"]
      }
    }
  ],
  "版本历史": [
    {
      "版本号": "1.0.0",
      "更新时间": ISODate("2023-02-10T11:45:00Z"),
      "更新内容": "初始版本，支持基础数据分析",
      "更新者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1")
    },
    {
      "版本号": "1.1.0",
      "更新时间": ISODate("2023-03-15T09:20:00Z"),
      "更新内容": "添加时间序列分析功能",
      "更新者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1")
    },
    {
      "版本号": "1.2.0",
      "更新时间": ISODate("2023-05-28T16:30:00Z"),
      "更新内容": "增强可视化能力，支持复杂图表生成",
      "更新者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1")
    }
  ]
}

对话会话集合（对话会话）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f3"),
  "会话ID": "sess-9a8b7c6d5e4f3a2b1c0d9e8f7a6b5c",
  "标题": "电商销售数据分析",
  "创建者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "参与者": [
    ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
    ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f5")
  ],
  "智能体ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
  "创建时间": ISODate("2023-05-01T14:20:00Z"),
  "更新时间": ISODate("2023-06-02T15:30:00Z"),
  "最后消息时间": ISODate("2023-06-02T15:30:00Z"),
  "消息数量": 42,
  "状态": "活跃",
  "标签": ["电商", "销售分析", "Python", "月度报告"],
  "设置": {
    "模型": "gpt-4",
    "温度": 0.6,
    "最大响应长度": 3072,
    "自动保存": true
  },
  "统计信息": {
    "总令牌数": 32768,
    "总响应时间": 86.4,
    "平均响应时间": 2.06
  },
  "历史智能体": [
    {
      "智能体ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
      "使用时间范围": {
        "开始": ISODate("2023-05-01T14:20:00Z"),
        "结束": null
      }
    }
  ],
  "快捷回复": ["生成报告", "创建图表", "解释这个结果", "优化代码"],
  "隐藏": false,
  "置顶": true,
  "星标": true
}

消息集合（消息）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f4"),
  "会话ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f3"),
  "对话ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f3"),
  "发送者ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "发送者类型": "用户",
  "内容": "我有一份电商销售数据，包含订单日期、产品类别、销售额和客户地区。我需要分析过去6个月的销售趋势和地区分布。",
  "创建时间": ISODate("2023-05-01T14:20:30Z"),
  "元数据": {
    "模型": "gpt-4",
    "温度": 0.6,
    "使用令牌数": 78,
    "提示词": "我有一份电商销售数据，包含订单日期、产品类别、销售额和客户地区。我需要分析过去6个月的销售趋势和地区分布。",
    "智能体ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
    "函数调用": []
  },
  "附件": [
    {
      "类型": "CSV",
      "URL": "https://example.com/data/ecommerce_sales.csv",
      "名称": "sales_data_last_6_months.csv",
      "元数据": {
        "大小": "2.4MB",
        "行数": 15000,
        "列数": 8
      }
    }
  ],
  "响应时间": 0,
  "引用消息": [],
  "状态": "已发送",
  "编辑历史": []
}

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f5"),
  "会话ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f3"),
  "对话ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f3"),
  "发送者ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
  "发送者类型": "智能体",
  "内容": "我已分析了过去6个月的销售数据，发现以下趋势：\n\n1. 电子产品销售额增长了23%，但服装类下降了12%\n2. 华东地区贡献了最高的销售额(38%)，其次是华南地区(25%)\n3. 周末的平均订单金额比工作日高18%\n\n以下是用于分析的Python代码：\n\n```python\nimport pandas as pd\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# 加载数据\ndf = pd.read_csv('sales_data_last_6_months.csv')\n\n# 转换日期格式\ndf['订单日期'] = pd.to_datetime(df['订单日期'])\n\n# 按月份分析销售趋势\nmonthly_sales = df.groupby(df['订单日期'].dt.to_period('M'))['销售额'].sum()\n\n# 按地区分析分布\nregion_sales = df.groupby('客户地区')['销售额'].sum().sort_values(ascending=False)\n\n# 可视化\nfig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5))\nmonthly_sales.plot(kind='line', ax=axes[0], title='月度销售趋势')\nregion_sales.plot(kind='bar', ax=axes[1], title='地区销售分布')\nplt.tight_layout()\nplt.show()\n```\n\n需要我生成详细的报告或进行其他分析吗？",
  "创建时间": ISODate("2023-05-01T14:25:45Z"),
  "元数据": {
    "模型": "gpt-4",
    "温度": 0.6,
    "使用令牌数": 325,
    "提示词": "我有一份电商销售数据，包含订单日期、产品类别、销售额和客户地区。我需要分析过去6个月的销售趋势和地区分布。",
    "智能体ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
    "函数调用": []
  },
  "附件": [
    {
      "类型": "PNG",
      "URL": "https://example.com/charts/sales_analysis.png",
      "名称": "销售分析图表.png",
      "元数据": {
        "大小": "180KB",
        "尺寸": "1200x800"
      }
    }
  ],
  "响应时间": 4.2,
  "引用消息": [ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f4")],
  "状态": "已发送",
  "编辑历史": []
}

智能体共享集合（智能体共享）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f6"),
  "智能体ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f2"),
  "共享者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "接收者": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f5"),
  "权限": "编辑",
  "共享时间": ISODate("2023-05-03T10:15:00Z"),
  "状态": "已接受",
  "备注": "这个数据分析助手非常实用，我们团队可以共同使用它来分析市场数据。"
}

模型配置集合（模型配置）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f7"),
  "名称": "gpt-4",
  "显示名称": "GPT-4",
  "提供者": "openai",
  "描述": "OpenAI的最新大型语言模型，具有强大的推理和生成能力",
  "参数": {
    "温度": {
      "最小值": 0,
      "最大值": 2,
      "默认值": 0.7
    },
    "最大令牌数": {
      "最小值": 1,
      "最大值": 8192,
      "默认值": 2048
    },
    "顶部概率": {
      "最小值": 0,
      "最大值": 1,
      "默认值": 1
    }
  },
  "启用状态": true,
  "创建时间": ISODate("2023-01-01T00:00:00Z"),
  "更新时间": ISODate("2023-04-15T00:00:00Z"),
  "支持的功能": ["聊天", "函数调用", "代码生成", "嵌入"]
}

用户自定义模板集合（自定义模板）

json

{
  "_id": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f9"),
  "用户ID": ObjectId("645c8d3e2d3a5f0a9c1e4f1"),
  "名称": "月度销售分析模板",
  "描述": "用于快速分析月度销售数据的模板",
  "内容": "我有以下月度销售数据：\n{dataset}\n\n请完成以下分析：\n1. 计算每个类别的销售额占比\n2. 分析环比增长/下降趋势\n3. 识别表现最好和最差的产品\n4. 生成可视化图表\n5. 提供关键发现和建议\n\n请提供完整的Python代码和解释。",
  "变量": ["dataset"],
  "创建时间": ISODate("2023-03-10T16:45:00Z"),
  "更新时间": ISODate("2023-04-05T11:30:00Z"),
  "使用次数": 12,
  "共享状态": false
}

这些数据实例展示了真实场景下的具体数据：

• 用户：包含真实的设置偏好、API 密钥和收藏的智能体
• 智能体：具有明确的功能描述、模型参数和版本历史
• 对话会话：记录了电商数据分析的完整流程
• 消息：包含用户问题、智能体回复以及代码和图表附件
• 智能体共享：展示了团队协作场景
• 模型配置：定义了 GPT-4 的可用参数范围
• 自定义模板：封装了常用的分析流程

这些数据可以直接用于测试或演示 AI 聊天应用的功能。