企业智能客服与知识库中台（AI 驱动）产品系统

为中大型企业打造的私有化部署智能客服解决方案。系统整合企业内部文档、产品手册、FAQ、历史工单等信息，通过大语言模型提供7×24小时智能问答服务。当AI无法解决时，可无缝转人工坐席，同时沉淀对话数据持续优化知识库，大幅降低客服人力成本，提升客户满意度。

1. 智能问答模块：用户通过网页或APP发起咨询，系统自动理解意图，从企业知识库中检索相关信息，生成精准、结构化的回答。支持多轮对话和上下文记忆，能处理复杂问题。
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2. 知识库管理模块：支持批量导入PDF、Word、Markdown等格式文档，自动进行文本分块、向量化和索引构建。管理员可对知识库进行分类、标签、权限管理和版本控制。
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3. 人工客服模块：当智能客服无法满足需求时，一键转人工。坐席工作台集成用户画像、历史对话、知识库快捷检索等功能，提升服务效率。
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4. 会话统计与分析模块：对会话量、转人工率、用户满意度、高频问题等数据进行多维度统计，生成可视化报表，为业务优化提供数据支撑。
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5. 系统集成模块：提供标准化API接口，可与企业现有OA、CRM、工单系统无缝对接，实现数据互通

我作为全栈开发，负责项目的整体架构设计、核心功能开发及私有化部署。

- 后端：使用Django构建RESTful API，通过LangChain框架实现检索增强生成（RAG）流程，利用vLLM在企业内网高效部署私有大模型，确保数据安全。
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- 前端：使用Vue.js开发客服聊天窗口和管理后台，实现了流畅的对话交互和直观的知识库管理界面。
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- 技术亮点：通过RAG技术解决了大模型“幻觉”问题，确保回答基于企业真实文档；实现了知识库的自动更新和问答模型的持续微调；支持高并发会话，满足企业级服务需求。
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- 难点攻克：解决了内网环境下大模型部署的资源优化和依赖管理问题；优化了向量检索的准确性和响应速度；设计了灵活的转人工策略，平衡了AI服务和人工服务的效率。