网约车业务存在大量订单咨询、司机服务、客诉处理、内部运营、规则查询场景，业务文档、订单数据、司机资料、客诉信息属于敏感业务数据，公有云 AI 平台存在数据外泄风险CSDN博...。
1. **面向乘客**：订单咨询、费用疑问、改单取消、退款、行程纠纷、平台规则问答。
2. **面向司机**：司机准入、接单规则、奖励政策、处罚申诉、提现规则、培训资料查询。
3. **面向内部运营**：客服坐席辅助，快速调取平台规则、历史处理口径，提升客诉处理效率。
4. **业务约束**：乘客行程、订单、司机隐私数据不能出内网，公有 SaaS 版本无法满足数据不出域要求，同时公有平台会存在接口限流、外网依赖、付费功能限制，不适合 7×24 小时打车业务稳定运行。
>
> 立项目的：部署 Dify 私有化底座，落地打车行业 AI 问答、客服辅助智能体，实现敏感业务数据本地留存，降低长期 API 调用成本，快速迭代业务 AI 应用。
1. **打车行业私有化知识库 RAG**
导入网约车平台规则、司机手册、乘客 FAQ、处罚申诉、奖励政策文档；支持混合检索，AI 基于内部文档给出标准答案，减少客服主观答复偏差。
2. **多角色 AI 对话应用**
乘客端问答机器人、司机端问答机器人、运营坐席辅助助手，不同角色权限隔离，输出符合打车业务口径。
3. **可视化业务工作流 Workflow**
编排业务流程：用户提问→知识库检索→判断是否需要人工介入→自动生成工单；对接打车系统 API，可查询订单状态、触发工单流转。
4. **Agent 工具调用能力**
可对接内部订单接口、工单接口，AI 智能体完成简单业务判断，辅助客诉预处理。
1. **部署实施**：基于 Docker‑Compose 完成 Dify 本地私有化部署，对接内网向量数据库，整套服务运行在内网服务器，业务文档、对话数据全部本地存储，不流出外部网络。
2. **知识底座建设**：整理打车行业规则文档，完成文档解析、切片、向量化，搭建乘客知识库、司机知识库、运营知识库三套独立知识库，配置检索策略与提示词。
3. **业务应用开发**：在 Dify 平台内配置对话应用、编排业务工作流，开发乘客问答、司机问答、坐席辅助三类 AI 应用；开发自定义工具，对接网约车现有订单、工单 API 接口。
4. **联调与测试**：完成回答效果调优、业务流程测试、权限、审计日志验证，确保 AI 输出符合打车业务口径。
评论