基于RAG的电商直播脚本生成系统设计毕设源码(源码+lw+部署文档+讲解等)

博主介绍✌ 专注于VUE,小程序安卓Java,python,物联网专业有18年开发经验长年从事毕业指导项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题我会尽力帮助你。一、研究目的在当前电商直播行业快速发展的大背景下内容生成与个性化推荐已成为提升用户粘性与转化率的关键技术之一。然而传统的脚本编写方式往往依赖人工经验既耗时又难以满足多样化场景与即时交互的需求。为此本研究旨在构建一种基于检索增强生成RAG框架的电商直播脚本生成系统以实现高效、可控且具备情境适应性的自动化脚本创作。具体而言系统将通过先检索与当前直播主题、商品属性及观众画像高度相关的文本片段再利用生成模型对检索结果进行融合与重构从而生成既符合品牌调性又能激发观众购买欲望的脚本内容。在实现层面本研究将聚焦于检索模块的语义匹配算法、生成模块的多模态融合策略以及脚本质量评估指标的设计与验证。通过对比实验与用户调研系统将被评估在生成速度、文本连贯性、情感表达以及转化率提升等维度的表现以验证其在实际运营中的可行性与价值。此外研究还将探讨模型解释性与可控性的实现路径为后续的业务定制化提供技术支持。本研究的最终目标是为电商平台与直播主播提供一套可落地、可持续迭代的脚本生成工具降低内容生产门槛、提升直播互动质量并通过数据驱动实现精准营销与用户体验优化。二、研究意义在全球电商直播行业呈现爆炸式增长的背景下内容生成技术已成为提升用户黏性与商业转化率的核心驱动力。传统人工脚本创作方式不仅耗时且难以实现即时响应与多场景适配限制了直播内容的多样性与创新性。本研究提出基于检索增强生成RAG框架的电商直播脚本生成系统旨在通过高效检索与深度生成相结合实现自动化、可控且情境适应性的脚本创作。该系统将利用语义匹配算法快速定位与商品属性、品牌调性及观众画像高度相关的文本片段再通过生成模型对检索结果进行融合与重构从而生成既符合品牌形象又能激发购买欲望的直播脚本。通过构建多模态融合策略系统能够同时处理文本、图像与音频信息使得脚本内容更具沉浸感与互动性。在实现层面本研究将聚焦于检索模块的语义匹配优化、生成模块的可控性调节以及脚本质量评估指标的设计与验证以确保系统在生成速度、文本连贯性、情感表达和商业转化率等方面均达到行业领先水平。通过对比实验与用户调研系统将被评估在实际运营中的可行性与价值为电商平台与直播主播提供一套可落地、可持续迭代的内容生成工具。此外研究还将探讨模型解释性与可控性的实现路径为后续业务定制化提供技术支持并为相关领域的自然语言处理与多模态交互研究提供新的方法论参考。在更广阔的视角下本研究有望推动电商直播内容生态向更高质量、更高效率、更高个性化的方向发展进而提升整个行业的竞争力与可持续增长。综上所述基于RAG的电商直播脚本生成系统不仅具有显著的技术创新价值也具备重要的产业应用前景为学术界与工业界在内容生成与智能营销领域搭建了新的桥梁。三、国内外研究现状在自然语言生成领域检索增强生成RAG框架已成为提升模型生成质量与可控性的核心技术之一。该框架通过先检索与输入语义相匹配的文档片段再将检索结果与生成模型进行融合从而在保持语义连贯性的同时显著降低模型对大规模参数的依赖。检索增强生成技术在电商直播脚本生成领域已形成多条研究路线包括单模态文本检索、跨模态融合、知识图谱嵌入以及可控生成控制等。国内外研究均取得了显著的性能提升与应用案例但在实时性、多轮交互、跨语言适配以及对话式情境建模等方面仍存在技术瓶颈。未来的研究需要进一步探索高效检索算法、低延迟生成模型以及更细粒度的可控机制以满足电商直播场景对即时响应与个性化内容的苛刻需求。四、预期达到目标及解决的关键问题本研究的总体目标是构建一套能够在电商直播场景中实现实时、可控且高质量脚本生成的系统系统需兼顾文本连贯性、品牌一致性与观众情感共鸣并具备跨模态信息融合与知识图谱支持。为实现这一目标研究将聚焦于四个关键子目标一是提升检索模块的语义匹配精度使得检索到的文本片段能够准确反映商品属性、促销策略与观众画像二是优化生成模块的多模态融合机制使得文本、图像与音频信息能够在生成过程中实现无缝衔接从而提升脚本的沉浸感与互动性三是引入可控生成技术使得脚本在情感色彩、促销力度与品牌语调等维度上可被细粒度调节以满足不同主播与品牌的个性化需求四是构建一套完整的评估体系包括生成速度、文本连贯性、事实准确性、情感匹配度以及商业转化率等指标以实现系统性能的量化与持续改进。在实现过程中研究将面临多项关键技术难题。首先检索效率与质量的平衡问题亟待解决尤其是在大规模商品与用户数据背景下如何在毫秒级响应时间内完成高质量检索是系统可行性的核心其次语义对齐与上下文一致性问题需要通过跨模态注意力机制与知识图谱嵌入来实现以避免生成文本出现事实错误或品牌不符的情况再次可控生成的实现需要在保持模型生成自由度的同时引入可解释的控制向量或约束机制以便主播能够根据实时观众反馈快速调整脚本风格与内容此外系统在真实直播环境中的鲁棒性与安全性也是重要考量包括对敏感信息过滤、违规内容屏蔽以及多语言适配等方面的技术保障。从模型训练与部署角度来看研究还需解决大规模参数管理与推理加速的问题。传统的预训练模型在电商直播脚本生成任务中往往参数量巨大导致推理延迟不符合实时直播需求因此需要探索模型压缩、知识蒸馏以及混合精度推理等技术以在保持生成质量的前提下实现低延迟部署。与此同时持续学习与在线微调机制的设计也是关键以便系统能够随时吸收最新商品信息与观众行为变化从而保持脚本内容的新鲜度与相关性。综上所述本研究通过聚焦检索增强生成、跨模态融合、可控生成与系统部署四大维度旨在实现一套高效、可控且具备商业价值的电商直播脚本生成系统。为达成此目标必须在检索效率、语义对齐、多模态融合、可控机制以及模型推理加速等关键技术上攻克难题并构建完善的评估与持续学习框架以确保系统在真实直播环境中的稳定性与竞争力。五、研究内容本研究的整体内容围绕构建一套基于检索增强生成框架的电商直播脚本生成系统展开系统设计从数据采集与知识库构建、检索模块设计、生成模块实现、可控与多模态融合以及评估与部署等五大模块构成。首先数据采集阶段将收集包含商品信息、品牌宣传语、历史直播脚本及观众互动记录的多源文本与多模态数据随后利用实体链接技术将商品属性、品牌标识与用户画像映射至统一的知识图谱中从而为后续检索提供结构化语义基础。其次检索模块采用双向编码器表示DPR技术对知识图谱与文本语料进行向量化结合语义相似度计算实现对输入直播主题与观众画像的快速匹配在此基础上引入多模态检索机制使得图像标签与音频特征能够同步检索到对应文本片段进一步提升检索结果的相关性与多样性。随后生成模块采用基于BART或GPT的自回归模型并通过RAG框架将检索得到的文本片段作为上下文输入利用注意力机制实现检索信息与生成语义的融合为满足直播脚本对情感色彩与促销力度的可控需求系统将引入控制向量或可插值控制器使得主播能够在实时互动中动态调整脚本风格与内容。在多模态融合层面系统将通过跨模态注意力网络将图像描述、商品属性向量与音频情绪特征与文本生成过程进行耦合确保生成脚本既能准确传达商品信息又能兼顾观众情绪共鸣同时为保证脚本的事实准确性与品牌一致性将在生成后端嵌入知识图谱检验模块对生成文本进行事实核查与语义一致性评估。最后系统评估与部署阶段将构建包含生成速度、文本连贯性、情感匹配度、事实准确率以及商业转化率等多维度指标的综合评估框架并通过在线A/B测试验证系统在真实直播环境中的效果在部署层面将采用模型压缩与混合精度推理技术确保系统能够在低延迟、高并发的直播场景中稳定运行。综上所述本研究通过从数据层到算法层再到系统实现与评估的完整闭环旨在为电商直播提供一套高效、可控且具备多模态融合能力的脚本生成解决方案从而提升直播内容质量与商业转化效果。六、需求分析用户需求方面电商直播主播与品牌运营方对脚本生成系统的期待主要体现在三大维度。首先主播需要一种能够在直播前短时间内完成脚本撰写的工具以便快速适应不同商品与节奏从而减少人工准备时间并提升直播效率其次品牌方希望通过系统实现品牌语调与营销策略的一致性使得每一段脚本都能精准传达品牌价值与促销信息增强观众对品牌的认知与好感再次观众体验方面则要求脚本内容具有足够的情感共鸣与互动性能够在直播过程中自然引导购买意愿从而提升转化率。综合上述需求系统必须兼顾生成速度、内容质量与可控性并能够根据实时观众反馈进行动态调整以满足主播即时创作与品牌精准营销的双重目标。功能需求方面系统应包含以下核心功能模块。第一数据采集与知识库构建模块需支持从商品数据库、品牌宣传资料、历史直播记录以及社交媒体评论中自动抽取文本、图像与音频信息并通过实体链接技术将其映射至统一的知识图谱以为后续检索与生成提供结构化语义基础。第二检索模块应实现高效的语义匹配机制能够在毫秒级别内返回与直播主题、商品属性及观众画像高度相关的文本片段并支持多模态检索将图像标签与音频特征同步纳入检索范围以提升内容多样性与相关性。第三生成模块需采用检索增强生成框架将检索结果与自回归语言模型进行融合生成连贯、富有情感且符合品牌语调的脚本同时引入可控向量或插值控制器使主播能够在直播过程中实时调节情感色彩、促销力度与信息密度。第四多模态融合模块需通过跨模态注意力网络将图像描述、商品属性向量与音频情绪特征与文本生成过程耦合确保脚本既能准确传达商品细节又能兼顾观众情绪共鸣。第五事实核查与一致性验证模块应在生成后对文本进行知识图谱检验自动标记潜在事实错误或品牌不符之处并提供可编辑反馈以保障内容真实性与品牌一致性。最后评估与部署模块需构建多维度指标体系包括生成速度、文本连贯性、情感匹配度、事实准确率以及商业转化率等并通过在线A/B测试验证系统在真实直播环境中的效果在部署层面系统应支持模型压缩与混合精度推理以实现低延迟、高并发的实时服务。通过上述功能实现系统将能够满足主播与品牌方对高效、可控且高质量脚本生成的全部需求。七、可行性分析经济可行性方面本系统的研发与部署需要投入的主要成本包括数据采集与标注费用、模型训练所需的算力资源、以及后期服务器运维与持续迭代的人工成本。现有公开商品数据库与品牌宣传资料可通过爬虫或合作协议获取若需进一步细化商品属性与用户画像可采用自动化实体链接技术降低人工标注成本在模型训练阶段利用云端GPU集群进行大规模预训练与微调预计一次性算力费用约为数十万元人民币服务器运维与实时推理则可通过混合精度推理与模型压缩技术将每秒推理成本控制在几元人民币以内。相对而言该系统能够显著降低主播与品牌方的内容创作成本预计每场直播脚本人工编写费用可减少70%以上同时通过提升脚本质量与观众互动率可直接带动商品转化率提升5%至10%从而为平台与品牌方创造可观的额外收入。若将系统商业化为订阅服务或按使用量计费预计在三年内即可实现盈亏平衡并在五年内实现正收益。社会可行性方面本系统的推广将对电商直播行业产生双重影响。一方面自动化脚本生成能够提升主播的创作效率与内容多样性为广大主播提供技术支持尤其是中小型主播在资源有限的情况下能快速进入市场另一方面过度依赖自动生成可能导致人工脚本创作者的就业机会减少需要通过培训与再就业计划来缓解社会冲击。数据隐私方面系统将严格遵守中国网络安全法与个人信息保护规定对用户数据进行脱敏处理与访问控制并在系统设计中嵌入透明的使用说明与数据删除机制以获得用户与监管机构的信任。总体而言该技术在提升消费者体验、促进直播内容创新以及推动行业数字化升级方面具有积极社会效益。技术可行性方面基于检索增强生成框架的实现已在多项自然语言处理任务中得到验证且相关预训练模型如BART、GPT‑4与检索模型如DPR均可公开获取或通过商用授权使用。知识图谱构建与实体链接技术在电商场景已具备成熟工具链可实现商品属性与品牌信息的结构化多模态检索与融合模块可借助现有视觉文本对齐模型如CLIP实现实时推理需求可通过模型蒸馏、量化以及边缘计算部署满足毫秒级响应。技术风险主要集中在检索召回质量、生成文本的事实准确性与品牌一致性上针对这些风险可采用多轮校验机制与人工审核接口进行缓解。综上所述现有技术与工具链足以支持本系统的研发与落地且具备可扩展性以适应未来技术迭代。八、功能分析系统功能模块设计围绕数据准备、检索、生成、多模态融合、可控调节、质量保障与评估部署等七大核心层面展开形成闭环式工作流程。首先数据采集与知识库构建模块负责从商品目录、品牌宣传资料、历史直播脚本以及社交媒体评论等多源渠道自动抓取文本、图像与音频数据并通过实体链接技术将商品属性、品牌标识与用户画像映射至统一的知识图谱中该模块还需对采集数据进行清洗、脱敏与格式化生成可供检索与生成模型使用的结构化语料库。其次检索模块采用双向编码器表示DPR技术将知识图谱中的实体与文本片段向量化并利用语义相似度计算在毫秒级内返回与当前直播主题、商品属性及观众画像高度相关的文本片段为提升多模态一致性该模块还集成图像标签与音频特征检索能够同步检索对应的视觉与听觉描述从而为后续生成提供丰富上下文。随后生成模块基于检索增强生成RAG框架将检索到的文本片段作为上下文输入至自回归语言模型如BART或GPT通过注意力机制实现检索信息与生成语义的融合该模块支持多轮生成以满足直播脚本的连贯性与层次化需求并在生成过程中嵌入可控向量或插值控制器使主播能够实时调节情感色彩、促销力度与信息密度。多模态融合模块则通过跨模态注意力网络将图像描述、商品属性向量与音频情绪特征与文本生成过程耦合确保生成脚本既准确传达商品细节又兼顾观众情绪共鸣该模块还提供可视化的多模态匹配反馈帮助主播快速确认脚本与视觉/听觉素材的一致性。可控与个性化模块为用户提供直观的调节界面支持品牌语调、促销策略、情感倾向等维度的参数化配置通过对控制向量进行插值或约束学习该模块实现脚本在保持连贯性的同时满足品牌一致性与营销目标。事实核查与一致性验证模块在生成后对文本进行知识图谱检验自动标记潜在事实错误或品牌不符之处并提供可编辑反馈窗口该模块利用规则引擎与机器学习相结合的方式提升脚本的真实性与合规性。评估与反馈循环模块构建多维度指标体系包括生成速度、文本连贯性、情感匹配度、事实准确率以及商业转化率等通过在线A/B测试与用户满意度调查收集实时数据并将评估结果反馈至模型微调与参数优化流程实现持续改进。最后部署与可扩展性层面负责模型压缩、混合精度推理以及容器化部署确保系统在低延迟、高并发的直播环境中稳定运行该层还提供监控与日志管理接口以支持运维团队及时发现与解决性能瓶颈。通过上述七大功能模块的协同工作系统能够实现从数据准备到脚本生成、质量保障与实时评估的完整闭环为电商直播主播与品牌方提供高效、可控且具备多模态融合能力的脚本生成解决方案。九、数据库设计表用户信息字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注user_id, 用户唯一标识, 36, CHAR(36), 主键, UUID生成username, 用户名, 50, VARCHAR(50), , 唯一约束password_hash, 密码哈希值, 64, CHAR(64), , SHA256加密email, 邮箱地址, 100, VARCHAR(100), , 唯一约束created_at, 创建时间, -, DATETIME, , 自动填充表品牌信息字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注brand_id, 品牌唯一标识, 36, CHAR(36), 主键, UUID生成brand_name, 品牌名称, 100, VARCHAR(100), , 唯一约束brand_description, 品牌描述, 5000, TEXT, , 可为空logo_url, 品牌LOGO链接, 255, VARCHAR(255), ,表商品信息字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注product_id, 商品唯一标识, 36, CHAR(36), 主键, UUID生成brand_id, 所属品牌ID, 36, CHAR(36), 外键→品牌信息.brand_id非空product_name, 商品名称, 200, VARCHAR(200), ,price, 商品价格10.2DECIMAL(10,2) ,stock_quantity, 库存数量10INT ,表商品属性字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注attribute_id, 属性唯一标识, 36, CHAR(36), 主键, UUID生成product_id, 所属商品ID, 36, CHAR(36), 外键→商品信息.product_id非空attribute_key, 属性键名100VARCHAR(100) ,attribute_value, 属性值500VARCHAR(500) ,表直播会话字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注session_id, 会话唯一标识, 36, CHAR(36), 主键, UUID生成user_id, 主播ID36CHAR(36)外键→用户信息.user_id非空brand_id, 品牌ID36CHAR(36)外键→品牌信息.brand_id非空product_ids, 关联商品列表JSON-TEXT ,scheduled_time, 预定直播时间-DATETIME ,status, 会话状态未开始、进行中、已结束20VARCHAR(20) ,表脚本信息字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注script_id, 脚本唯一标识36CHAR(36)主键UUID生成session_id, 所属直播会话36CHAR(36)外键→直播会话.session_id非空created_at, 创建时间-DATETIME ,updated_at, 更新时间-DATETIME ,表脚本段落字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注segment_id, 段落唯一标识36CHAR(36)主键UUID生成script_id, 所属脚本36CHAR(36)外键→脚本信息.script_id非空segment_order, 段落顺序10INT ,content_text, 段落文本内容5000TEXT ,emotion_score, 情感倾向分数-1~15DECIMAL(5,4) ,表知识图谱实体字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注entity_id, 实体唯一标识36CHAR(36)主键UUID生成entity_type, 实体类型商品、品牌、属性等50VARCHAR(50) ,entity_name, 实体名称200VARCHAR(200) ,表知识图谱关系字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注relation_id, 关系唯一标识36CHAR(36)主键UUID生成source_entity_id, 源实体ID36CHAR(36)外键→知识图谱实体.entity_id非空target_entity_id, 目标实体ID36CHAR(36)外键→知识图谱实体.entity_id非空relation_type, 关系类型属于、包含、关联等50VARCHAR(50) ,表图像资产字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注image_id, 图像唯一标识36CHAR(36)主键UUID生成entity_id, 所属实体ID36CHAR(36)外键→知识图谱实体.entity_id非空image_url, 图像链接地址255VARCHAR(255) ,表音频资产字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注audio_id, 音频唯一标识36CHAR(36)主键UUID生成entity_id, 所属实体ID36CHAR(36)外键→知识图谱实体.entity_id非空audio_url, 音频链接地址255VARCHAR(255) ,表用户画像字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注profile_id, 画像唯一标识36CHAR(36)主键UUID生成user_id, 所属用户ID36CHAR(36)外键→用户信息.user_id非空preferred_brands, 喜好品牌列表JSON-TEXT ,purchase_history, 购买历史JSON-TEXT ,表脚本版本记录字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注version_id, 版本唯一标识36CHAR(36)主键UUID生成script_id, 所属脚本36CHAR(36)外键→脚本信息.script_id非空version_number, 版本号整数10INT ,content_snapshot, 内容快照JSON-TEXT ,created_at, 创建时间-DATETIME ,表脚本反馈字段名(英文), 说明(中文), 大小, 类型, 主外键, 备注feedback_id, 反馈唯一标识36CHAR(36)主键UUID生成script_id, 所属脚本36CHAR(36)外键→脚本信息.script_id非空user_id, 提交用户ID36CHAR(36)外键→用户信息.user_id非空rating, 评分1~510INT ,comment, 文字评论2000TEXT ,created_at, 创建时间-DATETIME ,以上表结构遵循第一范式至第三范式原则实现了实体、属性、关系的分离与规范化主键采用UUID保证全局唯一性外键约束确保数据完整性字段类型与大小根据实际业务需求设定以兼顾存储效率与查询性能。十、建表语句CREATE TABLE user_info (user_id CHAR(36) NOT NULL,username VARCHAR(50) NOT NULL,password_hash CHAR(64) NOT NULL,email VARCHAR(100) NOT NULL,created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (user_id),UNIQUE KEY uq_user_username (username),UNIQUE KEY uq_user_email (email));CREATE TABLE brand_info (brand_id CHAR(36) NOT NULL,brand_name VARCHAR(100) NOT NULL,brand_description TEXT,logo_url VARCHAR(255),PRIMARY KEY (brand_id),UNIQUE KEY uq_brand_name (brand_name));CREATE TABLE product_info (product_id CHAR(36) NOT NULL,brand_id CHAR(36) NOT NULL,product_name VARCHAR(200) NOT NULL,price DECIMAL(10,2) NOT NULL,stock_quantity INT NOT NULL,PRIMARY KEY (product_id),KEY idx_product_brand (brand_id),KEY idx_product_name (product_name));CREATE TABLE product_attribute (attribute_id CHAR(36) NOT NULL,product_id CHAR(36) NOT NULL,attribute_key VARCHAR(100) NOT NULL,attribute_value VARCHAR(500),PRIMARY KEY (attribute_id),KEY idx_attribute_product (product_id),UNIQUE KEY uq_attribute_product_key (product_id, attribute_key));CREATE TABLE live_session (session_id CHAR(36) NOT NULL,user_id CHAR(36) NOT NULL,brand_id CHAR(36) NOT NULL,product_ids JSON,scheduled_time DATETIME NOT NULL,status ENUM(未开始,进行中,已结束) NOT NULL DEFAULT 未开始,PRIMARY KEY (session_id),KEY idx_session_user (user_id),KEY idx_session_brand (brand_id));CREATE TABLE script_info (script_id CHAR(36) NOT NULL,session_id CHAR(36) NOT NULL,created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,updated_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (script_id),KEY idx_script_session (session_id));CREATE TABLE script_segment (segment_id CHAR(36) NOT NULL,script_id CHAR(36) NOT NULL,segment_order INT NOT NULL,content_text TEXT NOT NULL,emotion_score DECIMAL(5,4) DEFAULT 0.0000,PRIMARY KEY (segment_id),KEY idx_segment_script (script_id),KEY idx_segment_order (segment_order));CREATE TABLE knowledge_entity (entity_id CHAR(36) NOT NULL,entity_type VARCHAR(50) NOT NULL,entity_name VARCHAR(200) NOT NULL,PRIMARY KEY (entity_id));CREATE TABLE knowledge_relation (relation_id CHAR(36) NOT NULL,source_entity_id CHAR(36) NOT NULL,target_entity_id CHAR(36) NOT NULL,relation_type VARCHAR(50) NOT NULL,PRIMARY KEY (relation_id),KEY idx_relation_source (source_entity_id),KEY idx_relation_target (target_entity_id));CREATE TABLE image_asset (image_id CHAR(36) NOT NULL,entity_id CHAR(36) NOT NULL,image_url VARCHAR(255) NOT NULL,PRIMARY KEY (image_id),KEY idx_image_entity (entity_id));CREATE TABLE audio_asset (audio_id CHAR(36) NOT NULL,entity_id CHAR(36) NOT NULL,audio_url VARCHAR(255) NOT NULL,PRIMARY KEY (audio_id),KEY idx_audio_entity (entity_id));CREATE TABLE user_profile (profile_id CHAR(36) NOT NULL,user_id CHAR(36) NOT NULL,preferred_brands JSON,purchase_history JSON,PRIMARY KEY (profile_id),UNIQUE KEY uq_profile_user (user_id));CREATE TABLE script_version_record (version_id CHAR(36) NOT NULL,script_id CHAR(36) NOT NULL,version_number INT NOT NULL,content_snapshot JSON NOT NULL,created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (version_id),KEY idx_version_script (script_id));CREATE TABLE script_feedback (feedback_id CHAR(36) NOT NULL,script_id CHAR(36) NOT NULL,user_id CHAR(36) NOT NULL,rating INT NOT NULL CHECK (rating BETWEEN 1 AND 5),comment TEXT,created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (feedback_id),KEY idx_feedback_script (script_id),KEY idx_feedback_user (user_id));ALTER TABLE product_info ADD CONSTRAINT fk_product_brand FOREIGN KEY (brand_id) REFERENCES brand_info(brand_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE product_attribute ADD CONSTRAINT fk_attribute_product FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product_info(product_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE live_session ADD CONSTRAINT fk_session_user FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user_info(user_id) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE live_session ADD CONSTRAINT fk_session_brand FOREIGN KEY (brand_id) REFERENCES brand_info(brand_id) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE script_info ADD CONSTRAINT fk_script_session FOREIGN KEY (session_id) REFERENCES live_session(session_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE script_segment ADD CONSTRAINT fk_segment_script FOREIGN KEY (script_id) REFERENCES script_info(script_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE knowledge_relation ADD CONSTRAINT fk_relation_source FOREIGN KEY (source_entity_id) REFERENCES knowledge_entity(entity_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE knowledge_relation ADD CONSTRAINT fk_relation_target FOREIGN KEY (target_entity_id) REFERENCES knowledge_entity(entity_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE image_asset ADD CONSTRAINT fk_image_entity FOREIGN KEY (entity_id) REFERENCES knowledge_entity(entity_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE audio_asset ADD CONSTRAINT fk_audio_entity FOREIGN KEY (entity_id) REFERENCES knowledge_entity(entity_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE user_profile ADD CONSTRAINT fk_profile_user FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user_info(user_id) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE script_version_record ADD CONSTRAINT fk_version_script FOREIGN KEY (script_id) REFERENCES script_info(script_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE script_feedback ADD CONSTRAINT fk_feedback_script FOREIGN KEY (script_id) REFERENCES script_info(script_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE;ALTER TABLE script_feedback ADD CONSTRAINT fk_feedback_user FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user_info(user_id) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE;文章下方名片联系我即可~大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看下方获取联系方式