面向电商、金融、教育等行业的智能客服场景。参考真实电商业务体系（约500+SKU，覆盖3大品类），梳理5个一级意图、30+二级意图，构建100+篇知识库文档，设计300+条评估样本。针对传统客服系统响应慢、人工成本高、非工作时间无人值守等痛点，基于LLM构建意图识别+知识库检索+多轮对话的智能问答链路，实现7×24小时自动应答，人工坐席转接率降低60%。
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AI智能客服系统产品系统
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作品详情
行业场景
功能介绍
1. **多轮对话管理**：支持上下文记忆、问题澄清反问、话题切换，对话连贯性达90%+
2. **意图识别引擎**：基于LLM构建意图识别树，覆盖商品咨询、订单查询、售后退换、促销活动等场景，Top-1准确率90%+
3. **RAG知识库检索**：多路召回（意图定向+全局向量），配合去重与重排序，Top-1召回命中率提升28%，过度检索率降至10%以内
4. **多模型路由**：根据问题复杂度自动路由到不同模型（GPT-4o/通义千问/DeepSeek），平衡成本与效果，平均首字响应7秒内
5. **人工转接**：低置信度自动转人工，支持客服工作台实时接管
6. **数据看板**：实时监控会话量、解决率、满意度、热门问题Top10、意图分布等
7. **知识库管理**：支持文档上传、自动分段、向量化、批量更新，FAQ热更新
8. **多渠道接入**：支持Web、微信小程序、APP、企业微信统一接入
项目实现
- **后端架构**：Spring Boot 3 + FastAPI微服务，Java负责业务逻辑与订单系统对接，Python负责AI推理与向量检索
- **AI链路**：LangChain编排，问题重写→意图识别→多路检索→重排序→生成回答，支持MCP工具调用（查询订单、物流）
- **向量检索**：Milvus存储文档向量，HNSW索引，余弦相似度，支持百万级文档毫秒检索
- **对话存储**：PostgreSQL存储会话记录，Redis缓存上下文，支持30天回溯
- **部署方案**：Docker Compose编排，Nginx负载均衡，支持GPU/CPU双模式部署
- **效果指标**：意图识别准确率90%+，召回命中率提升28%，平均响应7秒内，人工转接率降低60%
示例图片
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