轻医美行业是医疗美容领域增长最快的细分赛道，以注射填充、光电美容、微创手术等项目为主。相比传统整形手术，轻医美具有决策周期短、复购率高、客户粘性强等特点。某轻医美机构在本地市场和全国各渠道总计辐射50家门店，年营收约3亿元，主要通过企业微信进行客户沟通和营销转化。在企业微信上维护超过10万私域客户，但客服团队仅20人，难以实现精准营销和高效服务。我们为其构建基于大模型的智能营销辅助平台，实现客户对话智能理解、个性化项目推荐、预约订单自动处理。系统上线后，客服人效提升3倍，单位客服成本降低45%，首响时间从平均2分钟缩短至10秒以内。
传统的客服和营销模式面临多重挑战：客服团队规模有限（20人），难以应对10万客户的咨询需求，消息回复延迟影响客户体验；客户画像依赖人工记录，不够精准，营销推荐缺乏针对性；预约和订单处理流程繁琐，需要客服手工操作，效率低下；高峰时段咨询拥堵，客户等待时间长，容易流失；客户反馈和服务评价收集不完整，难以支撑运营优化。
本项目旨在帮助轻医美机构构建智能化的客户沟通和营销转化能力，补足其在客户服务和精准营销方面的短板。项目聚焦于解决三个具体问题：首先，通过AI实现80%常见问题的自动回答，释放人工客服处理高价值工作；其次，基于客户画像实现个性化项目推荐，提升营销转化率；最后，自动化预约和订单流程，提升服务效率和客户体验。
系统包含智能对话服务、个性化推荐、信息查询、预约订单、人工接入、满意度评价六大核心模块。智能对话服务基于RAG技术实现精准的客户问题理解；个性化推荐模块结合客户画像和历史行为推荐医美项目；预约订单模块实现自动化的日程安排和下单处理；人工接入模块支持无缝转接人工客服；满意度评价模块收集客户反馈持续优化服务。
作为技术合作方，我们承担了系统从架构设计到工程落地的全链路工作。具体包括：系统架构设计、AI对话模块开发、个性化推荐引擎实现、前端界面开发、系统测试与上线保障。团队与客户运营团队紧密协作，确保系统符合实际业务场景需求。
系统整体采用"AI引擎+业务服务+前端应用"三层架构。AI引擎负责大语言模型的加载和推理、向量检索、知识管理等核心能力；业务服务层实现对话管理、推荐逻辑、订单处理、权限控制等业务逻辑；前端应用包括客服工作台和管理后台。各层通过REST API和消息队列通信，支持独立扩缩容和故障隔离。
- 大语言模型服务基于主流开源模型进行医美领域微调，采用LoRA技术高效适配。仅训练模型参数的1-2%，即可显著提升医美场景的回答质量。模型服务采用vLLM引擎优化推理。
- 向量检索服务采用Embedding模型将医美知识向量化，存入向量数据库。针对医美场景，我们对Embedding模型进行了专项优化，提升项目名称、症状描述、效果预期等短文本的检索效果。
- RAG模块。实现细粒度的词项匹配和语义匹配融合。Rerank模型对初检结果进行重排序，提升Top-K结果的相关性。
- 后端服务采用Python/FastAPI框架开发，充分利用FastAPI的高性能和自动文档生成能力。
- 业务逻辑层采用模块化设计，对话服务、推荐服务、预约服务、订单服务独立部署，通过gRPC通信。
- 数据存储采用MySQL存储结构化业务数据（客户信息、订单记录、对话日志等），Redis缓存高频访问的客户画像和会话状态。
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