AI智能客服系统产品系统

随着企业客户服务需求的快速增长，传统人工客服面临成本高、响应慢、服务质量不稳定等问题。本项目旨在构建一套基于大语言模型的智能客服系统，通过自然语言处理技术实现客户问题的自动理解与精准回答，大幅降低企业客服运营成本。系统面向电商、金融、教育等行业，支持多渠道接入（网页、微信、APP），实现7x24小时不间断服务。

系统包含以下核心功能模块：1、智能对话引擎：基于大语言模型的多轮对话系统，支持上下文理解、意图识别和情感分析，对话准确率达到87%以上。2、知识库管理：支持结构化和非结构化知识的导入、编辑和版本管理，采用向量检索技术实现语义级别的知识匹配。3、数据分析看板：实时展示会话量、AI解决率、响应时间、用户满意度等核心指标，支持多维度数据分析和报表导出。4、人机协作：智能判断何时需要转接人工客服，支持无缝切换，确保复杂问题得到妥善处理。5、多渠道接入：统一接入网页、微信公众号、小程序、APP等多个渠道。

我负责整个系统的架构设计和核心模块开发。后端采用Python FastAPI框架构建高性能API服务，使用LangChain框架集成大语言模型，通过RAG检索增强生成技术结合企业知识库提升回答准确性。前端使用React和TypeScript开发管理后台，集成ECharts实现数据可视化。数据层使用PostgreSQL存储业务数据，Milvus向量数据库存储知识向量，Redis缓存热点数据。部署采用Docker容器化方案，支持水平扩展。技术亮点包括自研的意图识别模型准确率达92%，平均响应时间控制在1.2秒以内。