数据导入与 AI 分析会

会议时间 ：09/03 11:43 - 11:58

1. 数据现状与初步处理

事项	当前状态	责任人	备注
最新动态数据	Demo 数据，未录入真数据	朱晨	后续调一次 AI
资料隐藏处理	11 篇无数据资料已隐藏	小关	—
联系人搜索存储	直接存入，不用员工 ID	—	弃用旧逻辑
添加问题处理	存在小问题	—	待反馈后处理

2. 导入组织数据情况

• 联系人总量 ：邮件备份库读出 ≈ 2 万
• 过滤后量 ：去掉推广邮件 ≈ 1 万（有直接公司联系）
• 导入流程
  1. 提取联系人信息 + 组织信息
  2. 最终导入 ≈ 1 万联系人

3. AI 分析相关内容

维度	内容
分析数据基础	每个联系人取约 10 封与公司往来邮件作为上下文
分析对象信息	昵称、邮箱、姓名、职位、公司名、域名、关系类型、公司沟通人、合作信息等
关系类型细分	拟新增字段区分：货代物流商、技术服务、咨询服务、财务、服务团队 …

4. 数据处理特殊要求

• 新增字段
  • 组织表加 是否营销 列，用于过滤营销邮件
• 跟进策略
  • 为组织打重要性标签，聚焦重点信息

5. 数据处理流程与注意事项

步骤	说明	责任人	风险/注意
格式处理与提取	对象格式固定 → 信息提取	说话人 1 → 朱晨	格式需先固化
临时表创建与请求	建临时表，按邮箱调 API 拿分析结果	朱晨	预估 3 亿 TOKEN，需防重复请求
组织合并判断	存在则补充，不存在则新建；通用邮箱不参与 判重	朱晨	脚本须过滤通用邮箱

6. 后续工作安排

任务	输出	责任人	时间节点
提供接口	接口文档	说话人 1	今天晚些时候
编写脚本	组织信息处理脚本（含通用邮箱过滤）	朱晨	接口提供后
调试 & 批量	先导入少量数据调试 → 全量	朱晨	调试通过后

7. 本次会后具体任务清单

• 结果格式处理
  • 固化 AI 分析结果格式
  • 在表中新增列 AI 分析结果
  • 创建临时表供后续处理
• 脚本编写任务
  • 依据接口编写组织信息处理脚本
  • 过滤通用邮箱（不作为判重条件）
  • 先导入少量数据调试，确认无误后批量运行