AI客服助手与知识库产品系统

企业客服需要反复查询产品资料与历史知识，人工查找和整理回复占用较多时间。本项目围绕客服问答场景，将知识库检索与大模型回答结合，帮助客服获得可用的回复，并保留需要人工继续处理的问题。

项目包含知识资料整理与检索、基于检索结果生成结构化回复、人工转接以及回归评估。用户提出问题后，系统检索相关知识，组织回复内容；需要人工继续处理的问题交由客服接续。通过回归场景检查不同问法、知识覆盖和回复行为，便于持续改进。配图为项目功能概览与流程示意。

我负责Agent方案设计、知识检索与数据处理、问答流程实现及评估工作。主要采用Python、RAG检索和LLM API，将资料处理、检索、回复与人工接续组合为完整的客服流程，并用回归评估检查行为变化。