AI智能客服工作台产品系统Vibe Coding

电商零售企业客服团队面临重复咨询量大、响应速度慢、培训成本高等问题。本项目打造AI增强的客服工作台，通过RAG知识库检索+大语言模型，为人工客服提供实时回复建议，同时支持AI自动处理常见问题，目标将客服效率提升60%以上，首次响应时间从5分钟降至30秒。

1）对话管理——左侧客户列表+中间对话窗口+右侧客户信息面板，三栏布局；
2）AI回复建议——根据对话上下文，实时生成2-3条回复建议，可一键采纳或修改；
3）知识库RAG检索——输入关键词搜索企业FAQ和产品文档；
4）客户情绪分析——自动识别满意/一般/不满，不满客户优先处理；5）对话摘要——每次对话结束自动生成结构化客服工单摘要。

我负责全栈开发和AI集成。前端Next.js+React+Tailwind CSS，后端Python FastAPI+Node.js Koa2混合架构，PostgreSQL，AI层使用LangChain+RAG架构（向量数据库+大语言模型）。
亮点：
1）RAG检索准确率通过多路召回+重排序优化至95%+；
2）AI回复根据上下文动态生成非模板化内容；
3）三栏布局响应式设计，移动端切换单栏。难点在于RAG数据预处理和对话上下文token管理。