04: 多源融合¶
概述¶
将来自多个系统（CRM、账单、支持、营销）的客户信息整合到一个统一的档案中，使用智能合并处理冲突。展示了跨异构源的高级冲突解决和数据质量追踪。
主题¶
客户数据整合
策略¶
LLM.BALANCED 合并与冲突解决
关键特性¶
- ✅ 多系统数据整合
- ✅ 自动冲突检测和解决
- ✅ 数据质量报告和完整性追踪
- ✅ 来源追踪（记录哪个系统提供的数据）
- ✅ 跨部门统一客户视图
数据结构¶
CustomerProfile¶
customer_id: str # 客户 ID
name: str | None # 客户名字
email: str | None # 电子邮件
phone: str | None # 电话号码
company: str | None # 公司/组织
job_title: str | None # 职位
total_spending: float | None # 终身花费
support_tickets: list[str] # 支持工单 ID
preferred_products: list[str] # 产品偏好
communication_preferences: list # 首选通道
data_sources: list[str] # 哪些系统提供了数据
last_updated: str | None # 最后更新时间
使用场景¶
企业数据管理：将客户数据从 CRM、账单、支持和营销系统统一到单一黄金记录，通过智能冲突解决。
优势： - 跨部门的单一客户视图 - 减少数据孤岛 - 自动冲突解决 - 数据质量提升 - 更好的客户体验
运行示例¶
cd examples/
# 设置 OpenAI API 密钥（可选，没有会回退）
export OPENAI_API_KEY="your-key-here"
python 04_multi_source_fusion.py
输出¶
结果存储在 temp/customer_unified_profile/：
- memory.json：统一的客户档案
- metadata.json：模式、统计和冲突日志
API 需求 🔄 可选¶
有 OpenAI API 密钥时此示例效果最好，用于智能冲突解决，但没有也能正常运行。
您将学到¶
- 多源整合：合并来自多个异构源的数据
- 冲突解决：使用 LLM 智能解决矛盾
- 数据质量：追踪完整性和质量指标
- 来源追踪：记录每个数据来自哪个系统
- 企业模式：构建可扩展的数据统一系统
复杂度¶
⭐⭐⭐⭐ 高级：这是最复杂的示例，展示企业级数据整合模式。