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
python
# 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
xml
<!-- 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
python
# 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 |
六、预期效益
- 运营效率提升：减少40%重复性人工操作
- 决策质量提升：关键业务决策响应速度提升60%
- 用户体验改善：自然语言交互降低培训成本
- 知识利用率：提升企业内部知识检索效率300%
七、安全与合规
- 数据隔离：企业私有数据独立存储加密
- 权限控制：继承Odoo原生权限体系
- 审计追踪：完整记录AI操作日志
- 模型治理：可关闭AI建议保留人工决策
八、扩展方向
- 结合RPA实现端到端自动化
- 开发行业垂直领域微调模型
- 构建预测性维护模块
- 增强现实（AR）仓库管理集成
本方案通过深度整合Odoo的业务管理能力与Deepseek的认知智能，可帮助企业构建新一代智能ERP系统。
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