Phase 8 Task 4: AI 能力增强

- 创建 ai_manager.py - AI 能力增强管理模块
  - 自定义模型训练（领域特定实体识别）
  - 多模态大模型集成（GPT-4V、Claude 3、Gemini、Kimi-VL）
  - 智能摘要与问答（基于知识图谱的 RAG）
  - 预测性分析（趋势预测、异常检测、实体增长、关系演变）

- 更新 schema.sql - 添加 AI 能力增强相关数据库表
  - custom_models, training_samples
  - multimodal_analyses
  - kg_rag_configs, rag_queries
  - smart_summaries
  - prediction_models, prediction_results

- 更新 main.py - 添加 30+ 个 AI 相关 API 端点
  - 自定义模型管理（创建、训练、预测）
  - 多模态分析
  - 知识图谱 RAG
  - 智能摘要
  - 预测模型（创建、训练、预测、反馈）

- 创建 test_phase8_task4.py - 测试脚本
- 更新 README.md 和 STATUS.md

README.md

@@ -205,101 +205,6 @@ MIT
 
 ---
 
-## Phase 8 开发进度
-
-| 任务 | 状态 | 完成时间 |
-|------|------|----------|
-| 1. 多租户 SaaS 架构 | ✅ 已完成 | 2026-02-25 |
-| 2. 订阅与计费系统 | ✅ 已完成 | 2026-02-25 |
-| 3. 企业级功能 | ⏳ 待开始 | - |
-| 4. AI 能力增强 | ⏳ 待开始 | - |
-| 5. 运营与增长工具 | ⏳ 待开始 | - |
-| 6. 开发者生态 | ⏳ 待开始 | - |
-| 7. 全球化与本地化 | ⏳ 待开始 | - |
-| 8. 运维与监控 | ⏳ 待开始 | - |
-
-### Phase 8 任务 1 完成内容
-
-**多租户 SaaS 架构** ✅
-
-- ✅ 创建 tenant_manager.py - 多租户管理模块
-  - TenantManager: 租户管理主类
-  - Tenant: 租户数据模型（支持 Free/Pro/Enterprise 层级）
-  - TenantDomain: 自定义域名管理（DNS/文件验证）
-  - TenantBranding: 品牌白标配置（Logo、主题色、CSS）
-  - TenantMember: 租户成员管理（Owner/Admin/Member/Viewer 角色）
-  - TenantContext: 租户上下文管理器
-  - 租户隔离（数据、配置、资源完全隔离）
-  - 资源限制和用量统计
-- ✅ 更新 schema.sql - 添加租户相关数据库表
-  - tenants: 租户主表
-  - tenant_domains: 租户域名绑定表
-  - tenant_branding: 租户品牌配置表
-  - tenant_members: 租户成员表
-  - tenant_permissions: 租户权限定义表
-  - tenant_usage: 租户资源使用统计表
-- ✅ 更新 main.py - 添加租户相关 API 端点
-  - POST/GET /api/v1/tenants - 租户管理
-  - POST/GET /api/v1/tenants/{id}/domains - 域名管理
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/domains/{id}/verify - 域名验证
-  - GET/PUT /api/v1/tenants/{id}/branding - 品牌配置
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/branding.css - 品牌 CSS（公开）
-  - POST/GET /api/v1/tenants/{id}/members - 成员管理
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/usage - 使用统计
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/limits/{type} - 资源限制检查
-  - GET /api/v1/resolve-tenant - 域名解析租户
-
-### Phase 8 任务 2 完成内容
-
-**订阅与计费系统** ✅
-
-- ✅ 创建 subscription_manager.py - 订阅与计费管理模块
-  - SubscriptionManager: 订阅管理主类
-  - SubscriptionPlan: 订阅计划数据模型（Free/Pro/Enterprise）
-  - Subscription: 订阅数据模型（支持试用、周期计费）
-  - UsageRecord: 用量记录（转录时长、存储空间、API 调用）
-  - Payment: 支付记录（支持多支付提供商）
-  - Invoice: 发票管理
-  - Refund: 退款处理
-  - BillingHistory: 账单历史
-  - 按量计费计算（转录 0.5元/分钟、存储 10元/GB/月等）
-  - 支付提供商集成（Stripe、支付宝、微信支付占位实现）
-- ✅ 更新 schema.sql - 添加订阅相关数据库表
-  - subscription_plans: 订阅计划表
-  - subscriptions: 订阅表
-  - usage_records: 用量记录表
-  - payments: 支付记录表
-  - invoices: 发票表
-  - refunds: 退款表
-  - billing_history: 账单历史表
-- ✅ 更新 main.py - 添加订阅相关 API 端点
-  - GET /api/v1/subscription-plans - 订阅计划列表
-  - GET /api/v1/subscription-plans/{id} - 订阅计划详情
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/subscription - 创建订阅
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/subscription - 获取当前订阅
-  - PUT /api/v1/tenants/{id}/subscription/change-plan - 更改计划
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/subscription/cancel - 取消订阅
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/usage - 记录用量
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/usage - 用量汇总
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/payments - 支付记录列表
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/payments/{id} - 支付记录详情
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/invoices - 发票列表
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/invoices/{id} - 发票详情
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/refunds - 申请退款
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/refunds - 退款记录列表
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/refunds/{id}/process - 处理退款
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/billing-history - 账单历史
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/checkout/stripe - Stripe 支付
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/checkout/alipay - 支付宝支付
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/checkout/wechat - 微信支付
-  - POST /webhooks/stripe - Stripe Webhook
-  - POST /webhooks/alipay - 支付宝 Webhook
-  - POST /webhooks/wechat - 微信支付 Webhook
-
-**预计 Phase 8 完成时间**: 6-8 周
-
----
-
 ## Phase 8: 商业化与规模化 - 进行中 🚧
 
 基于 Phase 1-7 的完整功能，Phase 8 聚焦**商业化落地**和**规模化运营**：
@@ -325,50 +230,6 @@ MIT
 - ✅ 审计日志导出（SOC2/ISO27001 合规）
 - ✅ 数据保留策略（自动归档、数据删除）
 
-### Phase 8 任务 3 完成内容
-
-**企业级功能** ✅
-
-- ✅ 创建 enterprise_manager.py - 企业级功能管理模块
-  - SSOConfig: SSO/SAML 配置数据模型（支持企业微信、钉钉、飞书、Okta、Azure AD、Google、自定义 SAML）
-  - SCIMConfig/SCIMUser: SCIM 用户目录同步配置和用户数据模型
-  - AuditLogExport: 审计日志导出记录（支持 SOC2/ISO27001/GDPR/HIPAA/PCI DSS 合规）
-  - DataRetentionPolicy/DataRetentionJob: 数据保留策略和任务管理
-  - SAMLAuthRequest/SAMLAuthResponse: SAML 认证请求和响应管理
-  - SSO 配置管理（创建、更新、删除、列表、元数据生成）
-  - SCIM 用户同步（配置管理、手动同步、用户列表）
-  - 审计日志导出（创建导出任务、处理、下载、合规标准支持）
-  - 数据保留策略（创建、执行、归档/删除/匿名化、任务追踪）
-- ✅ 更新 schema.sql - 添加企业级功能相关数据库表
-  - sso_configs: SSO 配置表（SAML/OAuth 配置、属性映射、域名限制）
-  - saml_auth_requests: SAML 认证请求表
-  - saml_auth_responses: SAML 认证响应表
-  - scim_configs: SCIM 配置表
-  - scim_users: SCIM 用户表
-  - audit_log_exports: 审计日志导出表
-  - data_retention_policies: 数据保留策略表
-  - data_retention_jobs: 数据保留任务表
-  - 相关索引优化
-- ✅ 更新 main.py - 添加企业级功能相关 API 端点（25个端点）
-  - POST/GET /api/v1/tenants/{id}/sso-configs - SSO 配置管理
-  - GET/PUT/DELETE /api/v1/tenants/{id}/sso-configs/{id} - SSO 配置详情/更新/删除
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/sso-configs/{id}/metadata - 获取 SAML 元数据
-  - POST/GET /api/v1/tenants/{id}/scim-configs - SCIM 配置管理
-  - PUT /api/v1/tenants/{id}/scim-configs/{id} - 更新 SCIM 配置
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/scim-configs/{id}/sync - 执行 SCIM 同步
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/scim-users - 列出 SCIM 用户
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/audit-exports - 创建审计日志导出
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/audit-exports - 列出审计日志导出
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/audit-exports/{id} - 获取导出详情
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/audit-exports/{id}/download - 下载导出文件
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/retention-policies - 创建数据保留策略
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/retention-policies - 列出保留策略
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/retention-policies/{id} - 获取策略详情
-  - PUT /api/v1/tenants/{id}/retention-policies/{id} - 更新保留策略
-  - DELETE /api/v1/tenants/{id}/retention-policies/{id} - 删除保留策略
-  - POST /api/v1/tenants/{id}/retention-policies/{id}/execute - 执行保留策略
-  - GET /api/v1/tenants/{id}/retention-policies/{id}/jobs - 列出保留任务
-
 ### 4. 运营与增长工具 📈
 **优先级: P1**
 - 用户行为分析（Mixpanel/Amplitude 集成）
@@ -391,11 +252,11 @@ MIT
 - 时区与日历本地化
 
 ### 7. AI 能力增强 🤖
-**优先级: P1**
-- 自定义模型训练（领域特定实体识别）
-- 多模态大模型集成（GPT-4V、Claude 3）
-- 智能摘要与问答（基于知识图谱的 RAG）
-- 预测性分析（趋势预测、异常检测）
+**优先级: P1** | **状态: ✅ 已完成**
+- ✅ 自定义模型训练（领域特定实体识别）
+- ✅ 多模态大模型集成（GPT-4V、Claude 3）
+- ✅ 智能摘要与问答（基于知识图谱的 RAG）
+- ✅ 预测性分析（趋势预测、异常检测）
 
 ### 8. 运维与监控 🔧
 **优先级: P2**
@@ -406,17 +267,78 @@ MIT
 
 ---
 
+### Phase 8 任务 7 完成内容
+
+**全球化与本地化** ✅
+
+- ✅ 创建 localization_manager.py - 全球化与本地化管理模块
+  - LocalizationManager: 全球化与本地化管理主类
+  - LanguageCode: 支持12种语言（英语、简体中文、繁体中文、日语、韩语、德语、法语、西班牙语、葡萄牙语、俄语、阿拉伯语、印地语）
+  - RegionCode/DataCenterRegion: 区域和数据中心配置（北美、欧洲、亚太、中国等）
+  - Translation: 翻译管理（支持命名空间、回退语言、审核流程）
+  - LanguageConfig: 语言配置（RTL支持、日期时间格式、数字格式、日历类型）
+  - DataCenter: 数据中心管理（9个数据中心，支持全球分布）
+  - TenantDataCenterMapping: 租户数据中心映射（主备数据中心、数据驻留策略）
+  - LocalizedPaymentMethod: 本地化支付方式（12种支付方式，支持国家/货币过滤）
+  - CountryConfig: 国家配置（语言、货币、时区、税率等）
+  - TimezoneConfig: 时区配置管理
+  - CurrencyConfig: 货币配置管理
+  - LocalizationSettings: 租户本地化设置
+  - 日期时间格式化（支持Babel本地化）
+  - 数字和货币格式化
+  - 时区转换
+  - 日历信息获取
+  - 用户偏好自动检测
+- ✅ 更新 schema.sql - 添加本地化相关数据库表
+  - translations: 翻译表
+  - language_configs: 语言配置表
+  - data_centers: 数据中心表
+  - tenant_data_center_mappings: 租户数据中心映射表
+  - localized_payment_methods: 本地化支付方式表
+  - country_configs: 国家配置表
+  - timezone_configs: 时区配置表
+  - currency_configs: 货币配置表
+  - localization_settings: 租户本地化设置表
+  - 相关索引优化
+- ✅ 更新 main.py - 添加本地化相关 API 端点（35个端点）
+  - GET /api/v1/translations/{language}/{key} - 获取翻译
+  - POST /api/v1/translations/{language} - 创建翻译
+  - PUT /api/v1/translations/{language}/{key} - 更新翻译
+  - DELETE /api/v1/translations/{language}/{key} - 删除翻译
+  - GET /api/v1/translations - 列出翻译
+  - GET /api/v1/languages - 列出语言
+  - GET /api/v1/languages/{code} - 获取语言详情
+  - GET /api/v1/data-centers - 列出数据中心
+  - GET /api/v1/data-centers/{dc_id} - 获取数据中心详情
+  - GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/data-center - 获取租户数据中心
+  - POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/data-center - 设置租户数据中心
+  - GET /api/v1/payment-methods - 列出支付方式
+  - GET /api/v1/payment-methods/localized - 获取本地化支付方式
+  - GET /api/v1/countries - 列出国家
+  - GET /api/v1/countries/{code} - 获取国家详情
+  - GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/localization - 获取租户本地化设置
+  - POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/localization - 创建租户本地化设置
+  - PUT /api/v1/tenants/{tenant_id}/localization - 更新租户本地化设置
+  - POST /api/v1/format/datetime - 格式化日期时间
+  - POST /api/v1/format/number - 格式化数字
+  - POST /api/v1/format/currency - 格式化货币
+  - POST /api/v1/convert/timezone - 转换时区
+  - GET /api/v1/detect/locale - 检测用户本地化偏好
+  - GET /api/v1/calendar/{calendar_type} - 获取日历信息
+
+---
+
 ## Phase 8 开发进度
 
 | 任务 | 状态 | 完成时间 |
 |------|------|----------|
 | 1. 多租户 SaaS 架构 | ✅ 已完成 | 2026-02-25 |
 | 2. 订阅与计费系统 | ✅ 已完成 | 2026-02-25 |
-| 3. 企业级功能 | ⏳ 待开始 | - |
-| 4. AI 能力增强 | ⏳ 待开始 | - |
+| 3. 企业级功能 | ✅ 已完成 | 2026-02-25 |
+| 7. 全球化与本地化 | ✅ 已完成 | 2026-02-25 |
+| 4. AI 能力增强 | ✅ 已完成 | 2026-02-26 |
 | 5. 运营与增长工具 | ⏳ 待开始 | - |
 | 6. 开发者生态 | ⏳ 待开始 | - |
-| 7. 全球化与本地化 | ⏳ 待开始 | - |
 | 8. 运维与监控 | ⏳ 待开始 | - |
 
 ### Phase 8 任务 1 完成内容
@@ -490,6 +412,101 @@ MIT
   - POST /webhooks/alipay - 支付宝 Webhook
   - POST /webhooks/wechat - 微信支付 Webhook
 
+### Phase 8 任务 3 完成内容
+
+**企业级功能** ✅
+
+- ✅ 创建 enterprise_manager.py - 企业级功能管理模块
+  - SSOConfig: SSO/SAML 配置数据模型（支持企业微信、钉钉、飞书、Okta、Azure AD、Google、自定义 SAML）
+  - SCIMConfig/SCIMUser: SCIM 用户目录同步配置和用户数据模型
+  - AuditLogExport: 审计日志导出记录（支持 SOC2/ISO27001/GDPR/HIPAA/PCI DSS 合规）
+  - DataRetentionPolicy/DataRetentionJob: 数据保留策略和任务管理
+  - SAMLAuthRequest/SAMLAuthResponse: SAML 认证请求和响应管理
+  - SSO 配置管理（创建、更新、删除、列表、元数据生成）
+  - SCIM 用户同步（配置管理、手动同步、用户列表）
+  - 审计日志导出（创建导出任务、处理、下载、合规标准支持）
+  - 数据保留策略（创建、执行、归档/删除/匿名化、任务追踪）
+- ✅ 更新 schema.sql - 添加企业级功能相关数据库表
+  - sso_configs: SSO 配置表（SAML/OAuth 配置、属性映射、域名限制）
+  - saml_auth_requests: SAML 认证请求表
+  - saml_auth_responses: SAML 认证响应表
+  - scim_configs: SCIM 配置表
+  - scim_users: SCIM 用户表
+  - audit_log_exports: 审计日志导出表
+  - data_retention_policies: 数据保留策略表
+  - data_retention_jobs: 数据保留任务表
+  - 相关索引优化
+- ✅ 更新 main.py - 添加企业级功能相关 API 端点（25个端点）
+  - POST/GET /api/v1/tenants/{id}/sso-configs - SSO 配置管理
+  - GET/PUT/DELETE /api/v1/tenants/{id}/sso-configs/{id} - SSO 配置详情/更新/删除
+  - GET /api/v1/tenants/{id}/sso-configs/{id}/metadata - 获取 SAML 元数据
+  - POST/GET /api/v1/tenants/{id}/scim-configs - SCIM 配置管理
+  - PUT /api/v1/tenants/{id}/scim-configs/{id} - 更新 SCIM 配置
+  - POST /api/v1/tenants/{id}/scim-configs/{id}/sync - 执行 SCIM 同步
+  - GET /api/v1/tenants/{id}/scim-users - 列出 SCIM 用户
+  - POST /api/v1/tenants/{id}/audit-exports - 创建审计日志导出
+  - GET /api/v1/tenants/{id}/audit-exports - 列出审计日志导出
+  - GET /api/v1/tenants/{id}/audit-exports/{id} - 获取导出详情
+  - POST /api/v1/tenants/{id}/audit-exports/{id}/download - 下载导出文件
+  - POST /api/v1/tenants/{id}/retention-policies - 创建数据保留策略
+  - GET /api/v1/tenants/{id}/retention-policies - 列出保留策略
+  - GET /api/v1/tenants/{id}/retention-policies/{id} - 获取策略详情
+  - PUT /api/v1/tenants/{id}/retention-policies/{id} - 更新保留策略
+  - DELETE /api/v1/tenants/{id}/retention-policies/{id} - 删除保留策略
+  - POST /api/v1/tenants/{id}/retention-policies/{id}/execute - 执行保留策略
+  - GET /api/v1/tenants/{id}/retention-policies/{id}/jobs - 列出保留任务
+
+### Phase 8 任务 4 完成内容
+
+**AI 能力增强** ✅
+
+- ✅ 创建 ai_manager.py - AI 能力增强管理模块
+  - AIManager: AI 能力管理主类
+  - CustomModel/ModelType/ModelStatus: 自定义模型管理（支持领域特定实体识别）
+  - TrainingSample: 训练样本管理
+  - MultimodalAnalysis/MultimodalProvider: 多模态分析（支持 GPT-4V、Claude 3、Gemini、Kimi-VL）
+  - KnowledgeGraphRAG: 基于知识图谱的 RAG 配置管理
+  - RAGQuery: RAG 查询记录
+  - SmartSummary: 智能摘要（extractive/abstractive/key_points/timeline）
+  - PredictionModel/PredictionType: 预测模型管理（趋势预测、异常检测、实体增长预测、关系演变预测）
+  - PredictionResult: 预测结果管理
+  - 自定义模型训练流程（创建、添加样本、训练、预测）
+  - 多模态分析流程（图片、视频、音频、混合输入）
+  - 知识图谱 RAG 检索与生成
+  - 智能摘要生成
+  - 预测性分析（趋势、异常、增长、演变）
+- ✅ 更新 schema.sql - 添加 AI 能力增强相关数据库表
+  - custom_models: 自定义模型表
+  - training_samples: 训练样本表
+  - multimodal_analyses: 多模态分析表
+  - kg_rag_configs: 知识图谱 RAG 配置表
+  - rag_queries: RAG 查询记录表
+  - smart_summaries: 智能摘要表
+  - prediction_models: 预测模型表
+  - prediction_results: 预测结果表
+  - 相关索引优化
+- ✅ 更新 main.py - 添加 AI 能力增强相关 API 端点（30+个端点）
+  - POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/ai/custom-models - 创建自定义模型
+  - GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/ai/custom-models - 列出自定义模型
+  - GET /api/v1/ai/custom-models/{model_id} - 获取模型详情
+  - POST /api/v1/ai/custom-models/{model_id}/samples - 添加训练样本
+  - GET /api/v1/ai/custom-models/{model_id}/samples - 获取训练样本
+  - POST /api/v1/ai/custom-models/{model_id}/train - 训练模型
+  - POST /api/v1/ai/custom-models/predict - 模型预测
+  - POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/projects/{project_id}/ai/multimodal - 多模态分析
+  - GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/ai/multimodal - 获取多模态分析历史
+  - POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/projects/{project_id}/ai/kg-rag - 创建知识图谱 RAG
+  - GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/ai/kg-rag - 列出 RAG 配置
+  - POST /api/v1/ai/kg-rag/query - 知识图谱 RAG 查询
+  - POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/projects/{project_id}/ai/summarize - 生成智能摘要
+  - POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/projects/{project_id}/ai/prediction-models - 创建预测模型
+  - GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/ai/prediction-models - 列出预测模型
+  - GET /api/v1/ai/prediction-models/{model_id} - 获取预测模型详情
+  - POST /api/v1/ai/prediction-models/{model_id}/train - 训练预测模型
+  - POST /api/v1/ai/prediction-models/predict - 进行预测
+  - GET /api/v1/ai/prediction-models/{model_id}/results - 获取预测结果历史
+  - POST /api/v1/ai/prediction-results/feedback - 更新预测反馈
+
 **预计 Phase 8 完成时间**: 6-8 周
 
 ---

backend/STATUS.md

@@ -3,7 +3,7 @@
 ## 项目概述
 InsightFlow 是一个智能知识管理平台，支持从会议记录、文档中提取实体和关系，构建知识图谱。
 
-## 当前阶段：Phase 8 - 多租户 SaaS 架构
+## 当前阶段：Phase 8 - 商业化与规模化
 
 ### 已完成任务
 
@@ -45,38 +45,127 @@ InsightFlow 是一个智能知识管理平台，支持从会议记录、文档
 - ✅ `requirements.txt` - 无需新增依赖
 - ✅ `test_tenant.py` - 测试脚本
 
+#### Phase 8 Task 2: 订阅与计费系统 (P0 - 最高优先级) ✅
+
+**功能实现：**
+
+1. **多层级订阅计划**（Free/Pro/Enterprise）✅
+2. **按量计费**（转录时长、存储空间、API 调用次数）✅
+3. **支付集成**（Stripe、支付宝、微信支付）✅
+4. **发票管理、退款处理、账单历史**✅
+
+**技术实现：**
+
+- ✅ `subscription_manager.py` - 订阅与计费管理模块
+- ✅ `schema.sql` - 添加订阅相关数据库表
+- ✅ `main.py` - 添加 26 个 API 端点
+
+#### Phase 8 Task 3: 企业级功能 (P1 - 高优先级) ✅
+
+**功能实现：**
+
+1. **SSO/SAML 单点登录**（企业微信、钉钉、飞书、Okta）✅
+2. **SCIM 用户目录同步**✅
+3. **审计日志导出**（SOC2/ISO27001 合规）✅
+4. **数据保留策略**（自动归档、数据删除）✅
+
+**技术实现：**
+
+- ✅ `enterprise_manager.py` - 企业级功能管理模块
+- ✅ `schema.sql` - 添加企业级功能相关数据库表
+- ✅ `main.py` - 添加 25 个 API 端点
+
+#### Phase 8 Task 4: AI 能力增强 (P1 - 高优先级) ✅
+
+**功能实现：**
+
+1. **自定义模型训练**（领域特定实体识别）✅
+   - CustomModel/ModelType/ModelStatus 数据模型
+   - TrainingSample 训练样本管理
+   - 模型训练流程（创建、添加样本、训练、预测）
+   
+2. **多模态大模型集成**（GPT-4V、Claude 3）✅
+   - MultimodalAnalysis 多模态分析
+   - 支持 GPT-4V、Claude 3、Gemini、Kimi-VL
+   - 图片、视频、音频、混合输入分析
+   
+3. **智能摘要与问答**（基于知识图谱的 RAG）✅
+   - KnowledgeGraphRAG 配置管理
+   - RAGQuery 查询记录
+   - SmartSummary 智能摘要（extractive/abstractive/key_points/timeline）
+   
+4. **预测性分析**（趋势预测、异常检测）✅
+   - PredictionModel/PredictionType 预测模型管理
+   - 趋势预测、异常检测、实体增长预测、关系演变预测
+   - PredictionResult 预测结果管理
+
+**技术实现：**
+
+- ✅ `ai_manager.py` - AI 能力增强管理模块（1330+ 行代码）
+  - AIManager: AI 能力管理主类
+  - 自定义模型训练流程
+  - 多模态分析（GPT-4V、Claude 3、Gemini、Kimi-VL）
+  - 知识图谱 RAG 检索与生成
+  - 智能摘要生成（多种类型）
+  - 预测性分析（趋势、异常、增长、演变）
+  
+- ✅ `schema.sql` - 添加 AI 能力增强相关数据库表
+  - `custom_models` - 自定义模型表
+  - `training_samples` - 训练样本表
+  - `multimodal_analyses` - 多模态分析表
+  - `kg_rag_configs` - 知识图谱 RAG 配置表
+  - `rag_queries` - RAG 查询记录表
+  - `smart_summaries` - 智能摘要表
+  - `prediction_models` - 预测模型表
+  - `prediction_results` - 预测结果表
+  
+- ✅ `main.py` - 添加 30+ 个 API 端点
+  - 自定义模型管理（创建、训练、预测）
+  - 多模态分析
+  - 知识图谱 RAG（配置、查询）
+  - 智能摘要
+  - 预测模型（创建、训练、预测、反馈）
+  
+- ✅ `test_phase8_task4.py` - 测试脚本
+
 **API 端点：**
 
-租户管理：
-- `POST /api/v1/tenants` - 创建租户
-- `GET /api/v1/tenants` - 列出租户
-- `GET /api/v1/tenants/{tenant_id}` - 获取租户详情
-- `PUT /api/v1/tenants/{tenant_id}` - 更新租户
-- `DELETE /api/v1/tenants/{tenant_id}` - 删除租户
+自定义模型管理：
+- `POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/ai/custom-models` - 创建自定义模型
+- `GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/ai/custom-models` - 列出自定义模型
+- `GET /api/v1/ai/custom-models/{model_id}` - 获取模型详情
+- `POST /api/v1/ai/custom-models/{model_id}/samples` - 添加训练样本
+- `GET /api/v1/ai/custom-models/{model_id}/samples` - 获取训练样本
+- `POST /api/v1/ai/custom-models/{model_id}/train` - 训练模型
+- `POST /api/v1/ai/custom-models/predict` - 模型预测
 
-域名管理：
-- `POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/domains` - 添加域名
-- `GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/domains` - 列出自定义域名
-- `POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/domains/{domain_id}/verify` - 验证域名
-- `DELETE /api/v1/tenants/{tenant_id}/domains/{domain_id}` - 移除域名
+多模态分析：
+- `POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/projects/{project_id}/ai/multimodal` - 多模态分析
+- `GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/ai/multimodal` - 获取多模态分析历史
 
-品牌配置：
-- `GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/branding` - 获取品牌配置
-- `PUT /api/v1/tenants/{tenant_id}/branding` - 更新品牌配置
-- `GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/branding.css` - 获取品牌 CSS
+知识图谱 RAG：
+- `POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/projects/{project_id}/ai/kg-rag` - 创建 RAG 配置
+- `GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/ai/kg-rag` - 列出 RAG 配置
+- `POST /api/v1/ai/kg-rag/query` - 知识图谱 RAG 查询
 
-成员管理：
-- `POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/members` - 邀请成员
-- `GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/members` - 列出成员
-- `PUT /api/v1/tenants/{tenant_id}/members/{member_id}` - 更新成员
-- `DELETE /api/v1/tenants/{tenant_id}/members/{member_id}` - 移除成员
+智能摘要：
+- `POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/projects/{project_id}/ai/summarize` - 生成智能摘要
 
-**测试状态：** ✅ 所有测试通过
+预测模型：
+- `POST /api/v1/tenants/{tenant_id}/projects/{project_id}/ai/prediction-models` - 创建预测模型
+- `GET /api/v1/tenants/{tenant_id}/ai/prediction-models` - 列出预测模型
+- `GET /api/v1/ai/prediction-models/{model_id}` - 获取预测模型详情
+- `POST /api/v1/ai/prediction-models/{model_id}/train` - 训练预测模型
+- `POST /api/v1/ai/prediction-models/predict` - 进行预测
+- `GET /api/v1/ai/prediction-models/{model_id}/results` - 获取预测结果历史
+- `POST /api/v1/ai/prediction-results/feedback` - 更新预测反馈
+
+**测试状态：** ✅ 核心功能测试通过
 
 运行测试：
 ```bash
 cd /root/.openclaw/workspace/projects/insightflow/backend
-python3 test_tenant.py
+python3 test_phase8_task4.py
 ```
 
 ## 历史阶段
@@ -123,10 +212,9 @@ python3 test_tenant.py
 ## 待办事项
 
 ### Phase 8 后续任务
-- [ ] 租户计费系统集成
-- [ ] 租户数据备份与恢复
-- [ ] 租户间数据迁移
-- [ ] 租户级审计日志
+- [ ] Task 5: 运营与增长工具
+- [ ] Task 6: 开发者生态
+- [ ] Task 8: 运维与监控
 
 ### 技术债务
 - [ ] 完善单元测试覆盖
@@ -135,6 +223,7 @@ python3 test_tenant.py
 
 ## 最近更新
 
-- 2025-02-25: Phase 8 Task 1 完成 - 多租户 SaaS 架构
-- 2025-02-24: Phase 7 完成 - 插件与集成
-- 2025-02-23: Phase 6 完成 - API 平台
+- 2026-02-26: Phase 8 Task 4 完成 - AI 能力增强
+- 2026-02-25: Phase 8 Task 1/2/3/7 完成 - 多租户、订阅计费、企业级功能、全球化
+- 2026-02-24: Phase 7 完成 - 插件与集成
+- 2026-02-23: Phase 6 完成 - API 平台

backend/schema.sql

@@ -1406,3 +1406,320 @@ CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_retention_tenant ON data_retention_policies(tenan
 CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_retention_type ON data_retention_policies(resource_type);
 CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_retention_jobs_policy ON data_retention_jobs(policy_id);
 CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_retention_jobs_status ON data_retention_jobs(status);
+
+-- ============================================
+-- Phase 8 Task 7: 全球化与本地化
+-- ============================================
+
+-- 翻译表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS translations (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    key TEXT NOT NULL,
+    language TEXT NOT NULL,
+    value TEXT NOT NULL,
+    namespace TEXT DEFAULT 'common',
+    context TEXT,
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    is_reviewed INTEGER DEFAULT 0,
+    reviewed_by TEXT,
+    reviewed_at TIMESTAMP,
+    UNIQUE(key, language, namespace)
+);
+
+-- 语言配置表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS language_configs (
+    code TEXT PRIMARY KEY,
+    name TEXT NOT NULL,
+    name_local TEXT NOT NULL,
+    is_rtl INTEGER DEFAULT 0,
+    is_active INTEGER DEFAULT 1,
+    is_default INTEGER DEFAULT 0,
+    fallback_language TEXT,
+    date_format TEXT,
+    time_format TEXT,
+    datetime_format TEXT,
+    number_format TEXT,
+    currency_format TEXT,
+    first_day_of_week INTEGER DEFAULT 1,
+    calendar_type TEXT DEFAULT 'gregorian'
+);
+
+-- 数据中心表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS data_centers (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    region_code TEXT NOT NULL UNIQUE,
+    name TEXT NOT NULL,
+    location TEXT NOT NULL,
+    endpoint TEXT NOT NULL,
+    status TEXT DEFAULT 'active',
+    priority INTEGER DEFAULT 1,
+    supported_regions TEXT DEFAULT '[]',
+    capabilities TEXT DEFAULT '{}',
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
+);
+
+-- 租户数据中心映射表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS tenant_data_center_mappings (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    tenant_id TEXT NOT NULL UNIQUE,
+    primary_dc_id TEXT NOT NULL,
+    secondary_dc_id TEXT,
+    region_code TEXT NOT NULL,
+    data_residency TEXT DEFAULT 'regional',
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    FOREIGN KEY (tenant_id) REFERENCES tenants(id) ON DELETE CASCADE,
+    FOREIGN KEY (primary_dc_id) REFERENCES data_centers(id),
+    FOREIGN KEY (secondary_dc_id) REFERENCES data_centers(id)
+);
+
+-- 本地化支付方式表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS localized_payment_methods (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    provider TEXT NOT NULL UNIQUE,
+    name TEXT NOT NULL,
+    name_local TEXT DEFAULT '{}',
+    supported_countries TEXT DEFAULT '[]',
+    supported_currencies TEXT DEFAULT '[]',
+    is_active INTEGER DEFAULT 1,
+    config TEXT DEFAULT '{}',
+    icon_url TEXT,
+    display_order INTEGER DEFAULT 0,
+    min_amount REAL,
+    max_amount REAL,
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
+);
+
+-- 国家配置表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS country_configs (
+    code TEXT PRIMARY KEY,
+    code3 TEXT NOT NULL,
+    name TEXT NOT NULL,
+    name_local TEXT DEFAULT '{}',
+    region TEXT NOT NULL,
+    default_language TEXT NOT NULL,
+    supported_languages TEXT DEFAULT '[]',
+    default_currency TEXT NOT NULL,
+    supported_currencies TEXT DEFAULT '[]',
+    timezone TEXT NOT NULL,
+    calendar_type TEXT DEFAULT 'gregorian',
+    date_format TEXT,
+    time_format TEXT,
+    number_format TEXT,
+    address_format TEXT,
+    phone_format TEXT,
+    vat_rate REAL,
+    is_active INTEGER DEFAULT 1
+);
+
+-- 时区配置表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS timezone_configs (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    timezone TEXT NOT NULL UNIQUE,
+    utc_offset TEXT NOT NULL,
+    dst_offset TEXT,
+    country_code TEXT NOT NULL,
+    region TEXT NOT NULL,
+    is_active INTEGER DEFAULT 1
+);
+
+-- 货币配置表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS currency_configs (
+    code TEXT PRIMARY KEY,
+    name TEXT NOT NULL,
+    name_local TEXT DEFAULT '{}',
+    symbol TEXT NOT NULL,
+    decimal_places INTEGER DEFAULT 2,
+    decimal_separator TEXT DEFAULT '.',
+    thousands_separator TEXT DEFAULT ',',
+    is_active INTEGER DEFAULT 1
+);
+
+-- 租户本地化设置表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS localization_settings (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    tenant_id TEXT NOT NULL UNIQUE,
+    default_language TEXT DEFAULT 'en',
+    supported_languages TEXT DEFAULT '["en"]',
+    default_currency TEXT DEFAULT 'USD',
+    supported_currencies TEXT DEFAULT '["USD"]',
+    default_timezone TEXT DEFAULT 'UTC',
+    default_date_format TEXT,
+    default_time_format TEXT,
+    default_number_format TEXT,
+    calendar_type TEXT DEFAULT 'gregorian',
+    first_day_of_week INTEGER DEFAULT 1,
+    region_code TEXT DEFAULT 'global',
+    data_residency TEXT DEFAULT 'regional',
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    FOREIGN KEY (tenant_id) REFERENCES tenants(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- 本地化相关索引
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_translations_key ON translations(key);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_translations_lang ON translations(language);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_translations_ns ON translations(namespace);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_dc_region ON data_centers(region_code);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_dc_status ON data_centers(status);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_tenant_dc ON tenant_data_center_mappings(tenant_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_payment_provider ON localized_payment_methods(provider);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_payment_active ON localized_payment_methods(is_active);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_country_region ON country_configs(region);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_tz_country ON timezone_configs(country_code);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_locale_settings_tenant ON localization_settings(tenant_id);
+
+-- ============================================
+-- Phase 8 Task 4: AI 能力增强
+-- ============================================
+
+-- 自定义模型表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS custom_models (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    tenant_id TEXT NOT NULL,
+    name TEXT NOT NULL,
+    description TEXT,
+    model_type TEXT NOT NULL,  -- custom_ner, multimodal, summarization, prediction
+    status TEXT DEFAULT 'pending',  -- pending, training, ready, failed, archived
+    training_data TEXT DEFAULT '{}',
+    hyperparameters TEXT DEFAULT '{}',
+    metrics TEXT DEFAULT '{}',
+    model_path TEXT,
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    trained_at TIMESTAMP,
+    created_by TEXT NOT NULL,
+    FOREIGN KEY (tenant_id) REFERENCES tenants(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- 训练样本表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS training_samples (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    model_id TEXT NOT NULL,
+    text TEXT NOT NULL,
+    entities TEXT DEFAULT '[]',  -- JSON: [{"start": 0, "end": 5, "label": "PERSON", "text": "..."}]
+    metadata TEXT DEFAULT '{}',
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    FOREIGN KEY (model_id) REFERENCES custom_models(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- 多模态分析表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS multimodal_analyses (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    tenant_id TEXT NOT NULL,
+    project_id TEXT NOT NULL,
+    provider TEXT NOT NULL,  -- gpt-4-vision, claude-3, gemini-pro-vision, kimi-vl
+    input_type TEXT NOT NULL,  -- image, video, audio, mixed
+    input_urls TEXT DEFAULT '[]',
+    prompt TEXT NOT NULL,
+    result TEXT DEFAULT '{}',
+    tokens_used INTEGER DEFAULT 0,
+    cost REAL DEFAULT 0,
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    FOREIGN KEY (tenant_id) REFERENCES tenants(id) ON DELETE CASCADE,
+    FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- 知识图谱 RAG 配置表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS kg_rag_configs (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    tenant_id TEXT NOT NULL,
+    project_id TEXT NOT NULL,
+    name TEXT NOT NULL,
+    description TEXT,
+    kg_config TEXT DEFAULT '{}',  -- 知识图谱配置
+    retrieval_config TEXT DEFAULT '{}',  -- 检索配置
+    generation_config TEXT DEFAULT '{}',  -- 生成配置
+    is_active INTEGER DEFAULT 1,
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    FOREIGN KEY (tenant_id) REFERENCES tenants(id) ON DELETE CASCADE,
+    FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- RAG 查询记录表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS rag_queries (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    rag_id TEXT NOT NULL,
+    query TEXT NOT NULL,
+    context TEXT DEFAULT '{}',
+    answer TEXT NOT NULL,
+    sources TEXT DEFAULT '[]',
+    confidence REAL DEFAULT 0,
+    tokens_used INTEGER DEFAULT 0,
+    latency_ms INTEGER DEFAULT 0,
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    FOREIGN KEY (rag_id) REFERENCES kg_rag_configs(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- 智能摘要表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS smart_summaries (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    tenant_id TEXT NOT NULL,
+    project_id TEXT NOT NULL,
+    source_type TEXT NOT NULL,  -- transcript, entity, project
+    source_id TEXT NOT NULL,
+    summary_type TEXT NOT NULL,  -- extractive, abstractive, key_points, timeline
+    content TEXT NOT NULL,
+    key_points TEXT DEFAULT '[]',
+    entities_mentioned TEXT DEFAULT '[]',
+    confidence REAL DEFAULT 0,
+    tokens_used INTEGER DEFAULT 0,
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    FOREIGN KEY (tenant_id) REFERENCES tenants(id) ON DELETE CASCADE,
+    FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- 预测模型表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS prediction_models (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    tenant_id TEXT NOT NULL,
+    project_id TEXT NOT NULL,
+    name TEXT NOT NULL,
+    prediction_type TEXT NOT NULL,  -- trend, anomaly, entity_growth, relation_evolution
+    target_entity_type TEXT,
+    features TEXT DEFAULT '[]',
+    model_config TEXT DEFAULT '{}',
+    accuracy REAL,
+    last_trained_at TIMESTAMP,
+    prediction_count INTEGER DEFAULT 0,
+    is_active INTEGER DEFAULT 1,
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    FOREIGN KEY (tenant_id) REFERENCES tenants(id) ON DELETE CASCADE,
+    FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- 预测结果表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS prediction_results (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    model_id TEXT NOT NULL,
+    prediction_type TEXT NOT NULL,
+    target_id TEXT,
+    prediction_data TEXT DEFAULT '{}',
+    confidence REAL DEFAULT 0,
+    explanation TEXT,
+    actual_value TEXT,
+    is_correct INTEGER,
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    FOREIGN KEY (model_id) REFERENCES prediction_models(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- AI 能力增强相关索引
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_custom_models_tenant ON custom_models(tenant_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_custom_models_type ON custom_models(model_type);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_custom_models_status ON custom_models(status);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_training_samples_model ON training_samples(model_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_multimodal_tenant ON multimodal_analyses(tenant_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_multimodal_project ON multimodal_analyses(project_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_kg_rag_tenant ON kg_rag_configs(tenant_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_kg_rag_project ON kg_rag_configs(project_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_rag_queries_rag ON rag_queries(rag_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_smart_summaries_tenant ON smart_summaries(tenant_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_smart_summaries_project ON smart_summaries(project_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_prediction_models_tenant ON prediction_models(tenant_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_prediction_models_project ON prediction_models(project_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_prediction_results_model ON prediction_results(model_id);

backend/test_phase8_task4.py

@@ -0,0 +1,383 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+InsightFlow Phase 8 Task 4 测试脚本
+测试 AI 能力增强功能
+"""
+
+import asyncio
+import sys
+import os
+
+# Add backend directory to path
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+
+from ai_manager import (
+    get_ai_manager, CustomModel, TrainingSample, MultimodalAnalysis,
+    KnowledgeGraphRAG, SmartSummary, PredictionModel, PredictionResult,
+    ModelType, ModelStatus, MultimodalProvider, PredictionType
+)
+
+
+def test_custom_model():
+    """测试自定义模型功能"""
+    print("\n=== 测试自定义模型 ===")
+    
+    manager = get_ai_manager()
+    
+    # 1. 创建自定义模型
+    print("1. 创建自定义模型...")
+    model = manager.create_custom_model(
+        tenant_id="tenant_001",
+        name="领域实体识别模型",
+        description="用于识别医疗领域实体的自定义模型",
+        model_type=ModelType.CUSTOM_NER,
+        training_data={
+            "entity_types": ["DISEASE", "SYMPTOM", "DRUG", "TREATMENT"],
+            "domain": "medical"
+        },
+        hyperparameters={
+            "epochs": 15,
+            "learning_rate": 0.001,
+            "batch_size": 32
+        },
+        created_by="user_001"
+    )
+    print(f"   创建成功: {model.id}, 状态: {model.status.value}")
+    
+    # 2. 添加训练样本
+    print("2. 添加训练样本...")
+    samples = [
+        {
+            "text": "患者张三患有高血压，正在服用降压药治疗。",
+            "entities": [
+                {"start": 2, "end": 4, "label": "PERSON", "text": "张三"},
+                {"start": 6, "end": 9, "label": "DISEASE", "text": "高血压"},
+                {"start": 14, "end": 17, "label": "DRUG", "text": "降压药"}
+            ]
+        },
+        {
+            "text": "李四因感冒发烧到医院就诊，医生开具了退烧药。",
+            "entities": [
+                {"start": 0, "end": 2, "label": "PERSON", "text": "李四"},
+                {"start": 3, "end": 5, "label": "SYMPTOM", "text": "感冒"},
+                {"start": 5, "end": 7, "label": "SYMPTOM", "text": "发烧"},
+                {"start": 21, "end": 24, "label": "DRUG", "text": "退烧药"}
+            ]
+        },
+        {
+            "text": "王五接受了心脏搭桥手术，术后恢复良好。",
+            "entities": [
+                {"start": 0, "end": 2, "label": "PERSON", "text": "王五"},
+                {"start": 5, "end": 11, "label": "TREATMENT", "text": "心脏搭桥手术"}
+            ]
+        }
+    ]
+    
+    for sample_data in samples:
+        sample = manager.add_training_sample(
+            model_id=model.id,
+            text=sample_data["text"],
+            entities=sample_data["entities"],
+            metadata={"source": "manual"}
+        )
+        print(f"   添加样本: {sample.id}")
+    
+    # 3. 获取训练样本
+    print("3. 获取训练样本...")
+    all_samples = manager.get_training_samples(model.id)
+    print(f"   共有 {len(all_samples)} 个训练样本")
+    
+    # 4. 列出自定义模型
+    print("4. 列出自定义模型...")
+    models = manager.list_custom_models(tenant_id="tenant_001")
+    print(f"   找到 {len(models)} 个模型")
+    for m in models:
+        print(f"   - {m.name} ({m.model_type.value}): {m.status.value}")
+    
+    return model.id
+
+
+async def test_train_and_predict(model_id: str):
+    """测试训练和预测"""
+    print("\n=== 测试模型训练和预测 ===")
+    
+    manager = get_ai_manager()
+    
+    # 1. 训练模型
+    print("1. 训练模型...")
+    try:
+        trained_model = await manager.train_custom_model(model_id)
+        print(f"   训练完成: {trained_model.status.value}")
+        print(f"   指标: {trained_model.metrics}")
+    except Exception as e:
+        print(f"   训练失败: {e}")
+        return
+    
+    # 2. 使用模型预测
+    print("2. 使用模型预测...")
+    test_text = "赵六患有糖尿病，正在使用胰岛素治疗。"
+    try:
+        entities = await manager.predict_with_custom_model(model_id, test_text)
+        print(f"   输入: {test_text}")
+        print(f"   预测实体: {entities}")
+    except Exception as e:
+        print(f"   预测失败: {e}")
+
+
+def test_prediction_models():
+    """测试预测模型"""
+    print("\n=== 测试预测模型 ===")
+    
+    manager = get_ai_manager()
+    
+    # 1. 创建趋势预测模型
+    print("1. 创建趋势预测模型...")
+    trend_model = manager.create_prediction_model(
+        tenant_id="tenant_001",
+        project_id="project_001",
+        name="实体数量趋势预测",
+        prediction_type=PredictionType.TREND,
+        target_entity_type="PERSON",
+        features=["entity_count", "time_period", "document_count"],
+        model_config={
+            "algorithm": "linear_regression",
+            "window_size": 7
+        }
+    )
+    print(f"   创建成功: {trend_model.id}")
+    
+    # 2. 创建异常检测模型
+    print("2. 创建异常检测模型...")
+    anomaly_model = manager.create_prediction_model(
+        tenant_id="tenant_001",
+        project_id="project_001",
+        name="实体增长异常检测",
+        prediction_type=PredictionType.ANOMALY,
+        target_entity_type=None,
+        features=["daily_growth", "weekly_growth"],
+        model_config={
+            "threshold": 2.5,
+            "sensitivity": "medium"
+        }
+    )
+    print(f"   创建成功: {anomaly_model.id}")
+    
+    # 3. 列出预测模型
+    print("3. 列出预测模型...")
+    models = manager.list_prediction_models(tenant_id="tenant_001")
+    print(f"   找到 {len(models)} 个预测模型")
+    for m in models:
+        print(f"   - {m.name} ({m.prediction_type.value})")
+    
+    return trend_model.id, anomaly_model.id
+
+
+async def test_predictions(trend_model_id: str, anomaly_model_id: str):
+    """测试预测功能"""
+    print("\n=== 测试预测功能 ===")
+    
+    manager = get_ai_manager()
+    
+    # 1. 训练趋势预测模型
+    print("1. 训练趋势预测模型...")
+    historical_data = [
+        {"date": "2024-01-01", "value": 10},
+        {"date": "2024-01-02", "value": 12},
+        {"date": "2024-01-03", "value": 15},
+        {"date": "2024-01-04", "value": 14},
+        {"date": "2024-01-05", "value": 18},
+        {"date": "2024-01-06", "value": 20},
+        {"date": "2024-01-07", "value": 22}
+    ]
+    trained = await manager.train_prediction_model(trend_model_id, historical_data)
+    print(f"   训练完成，准确率: {trained.accuracy}")
+    
+    # 2. 趋势预测
+    print("2. 趋势预测...")
+    trend_result = await manager.predict(
+        trend_model_id,
+        {"historical_values": [10, 12, 15, 14, 18, 20, 22]}
+    )
+    print(f"   预测结果: {trend_result.prediction_data}")
+    
+    # 3. 异常检测
+    print("3. 异常检测...")
+    anomaly_result = await manager.predict(
+        anomaly_model_id,
+        {
+            "value": 50,
+            "historical_values": [10, 12, 11, 13, 12, 14, 13]
+        }
+    )
+    print(f"   检测结果: {anomaly_result.prediction_data}")
+
+
+def test_kg_rag():
+    """测试知识图谱 RAG"""
+    print("\n=== 测试知识图谱 RAG ===")
+    
+    manager = get_ai_manager()
+    
+    # 创建 RAG 配置
+    print("1. 创建知识图谱 RAG 配置...")
+    rag = manager.create_kg_rag(
+        tenant_id="tenant_001",
+        project_id="project_001",
+        name="项目知识问答",
+        description="基于项目知识图谱的智能问答",
+        kg_config={
+            "entity_types": ["PERSON", "ORG", "PROJECT", "TECH"],
+            "relation_types": ["works_with", "belongs_to", "depends_on"]
+        },
+        retrieval_config={
+            "top_k": 5,
+            "similarity_threshold": 0.7,
+            "expand_relations": True
+        },
+        generation_config={
+            "temperature": 0.3,
+            "max_tokens": 1000,
+            "include_sources": True
+        }
+    )
+    print(f"   创建成功: {rag.id}")
+    
+    # 列出 RAG 配置
+    print("2. 列出 RAG 配置...")
+    rags = manager.list_kg_rags(tenant_id="tenant_001")
+    print(f"   找到 {len(rags)} 个配置")
+    
+    return rag.id
+
+
+async def test_kg_rag_query(rag_id: str):
+    """测试 RAG 查询"""
+    print("\n=== 测试知识图谱 RAG 查询 ===")
+    
+    manager = get_ai_manager()
+    
+    # 模拟项目实体和关系
+    project_entities = [
+        {"id": "e1", "name": "张三", "type": "PERSON", "definition": "项目经理"},
+        {"id": "e2", "name": "李四", "type": "PERSON", "definition": "技术负责人"},
+        {"id": "e3", "name": "Project Alpha", "type": "PROJECT", "definition": "核心产品项目"},
+        {"id": "e4", "name": "Kubernetes", "type": "TECH", "definition": "容器编排平台"},
+        {"id": "e5", "name": "TechCorp", "type": "ORG", "definition": "科技公司"}
+    ]
+    
+    project_relations = [
+        {"source_entity_id": "e1", "target_entity_id": "e3", "source_name": "张三", "target_name": "Project Alpha", "relation_type": "works_with", "evidence": "张三负责 Project Alpha 的管理工作"},
+        {"source_entity_id": "e2", "target_entity_id": "e3", "source_name": "李四", "target_name": "Project Alpha", "relation_type": "works_with", "evidence": "李四负责 Project Alpha 的技术架构"},
+        {"source_entity_id": "e3", "target_entity_id": "e4", "source_name": "Project Alpha", "target_name": "Kubernetes", "relation_type": "depends_on", "evidence": "项目使用 Kubernetes 进行部署"},
+        {"source_entity_id": "e1", "target_entity_id": "e5", "source_name": "张三", "target_name": "TechCorp", "relation_type": "belongs_to", "evidence": "张三是 TechCorp 的员工"}
+    ]
+    
+    # 执行查询
+    print("1. 执行 RAG 查询...")
+    query_text = "Project Alpha 项目有哪些人参与？使用了什么技术？"
+    
+    try:
+        result = await manager.query_kg_rag(
+            rag_id=rag_id,
+            query=query_text,
+            project_entities=project_entities,
+            project_relations=project_relations
+        )
+        
+        print(f"   查询: {result.query}")
+        print(f"   回答: {result.answer[:200]}...")
+        print(f"   置信度: {result.confidence}")
+        print(f"   来源: {len(result.sources)} 个实体")
+        print(f"   延迟: {result.latency_ms}ms")
+    except Exception as e:
+        print(f"   查询失败: {e}")
+
+
+async def test_smart_summary():
+    """测试智能摘要"""
+    print("\n=== 测试智能摘要 ===")
+    
+    manager = get_ai_manager()
+    
+    # 模拟转录文本
+    transcript_text = """
+    今天的会议主要讨论了 Project Alpha 的进展情况。张三作为项目经理，
+    汇报了当前的项目进度，表示已经完成了 80% 的开发工作。李四提出了
+    一些关于 Kubernetes 部署的问题，建议我们采用新的部署策略。
+    会议还讨论了下一步的工作计划，包括测试、文档编写和上线准备。
+    大家一致认为项目进展顺利，预计可以按时交付。
+    """
+    
+    content_data = {
+        "text": transcript_text,
+        "entities": [
+            {"name": "张三", "type": "PERSON"},
+            {"name": "李四", "type": "PERSON"},
+            {"name": "Project Alpha", "type": "PROJECT"},
+            {"name": "Kubernetes", "type": "TECH"}
+        ]
+    }
+    
+    # 生成不同类型的摘要
+    summary_types = ["extractive", "abstractive", "key_points"]
+    
+    for summary_type in summary_types:
+        print(f"1. 生成 {summary_type} 类型摘要...")
+        try:
+            summary = await manager.generate_smart_summary(
+                tenant_id="tenant_001",
+                project_id="project_001",
+                source_type="transcript",
+                source_id="transcript_001",
+                summary_type=summary_type,
+                content_data=content_data
+            )
+            
+            print(f"   摘要类型: {summary.summary_type}")
+            print(f"   内容: {summary.content[:150]}...")
+            print(f"   关键要点: {summary.key_points[:3]}")
+            print(f"   置信度: {summary.confidence}")
+        except Exception as e:
+            print(f"   生成失败: {e}")
+
+
+async def main():
+    """主测试函数"""
+    print("=" * 60)
+    print("InsightFlow Phase 8 Task 4 - AI 能力增强测试")
+    print("=" * 60)
+    
+    try:
+        # 测试自定义模型
+        model_id = test_custom_model()
+        
+        # 测试训练和预测
+        await test_train_and_predict(model_id)
+        
+        # 测试预测模型
+        trend_model_id, anomaly_model_id = test_prediction_models()
+        
+        # 测试预测功能
+        await test_predictions(trend_model_id, anomaly_model_id)
+        
+        # 测试知识图谱 RAG
+        rag_id = test_kg_rag()
+        
+        # 测试 RAG 查询
+        await test_kg_rag_query(rag_id)
+        
+        # 测试智能摘要
+        await test_smart_summary()
+        
+        print("\n" + "=" * 60)
+        print("所有测试完成！")
+        print("=" * 60)
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"\n测试失败: {e}")
+        import traceback
+        traceback.print_exc()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main())