中小企业客服人力成本高,70%以上咨询为重复性问题(退换货、物流、保修),人工客服7×24值守不现实。本项目针对电商/零售行业售后场景,将企业知识库与订单系统接入AI Agent,实现政策问答、订单查询、售后建单全流程自动化,降低客服人力投入,提升响应速度。
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中小企业客服人力成本高,70%以上咨询为重复性问题(退换货、物流、保修),人工客服7×24值守不现实。本项目针对电商/零售行业售后场景,将企业知识库与订单系统接入AI Agent,实现政策问答、订单查询、售后建单全流程自动化,降低客服人力投入,提升响应速度。
系统包含三大模块:①智能对话——基于DeepSeek大模型的ReAct Agent,自动编排工具完成业务操作,支持SSE流式输出、多轮上下文记忆、敏感词拦截;②知识库RAG——支持md/txt/JSON文档上传,BGE-M3向量检索(无key时自动降级关键词检索),回答附引用来源防幻觉;③工具调用——订单查询、工单创建、日志查询等API工具,调用过程时间线可视化。附演示数据页展示订单/工单实时状态。
本人独立完成全栈开发:后端FastAPI实现ReAct Agent循环(工具编排、引用生成、敏感词过滤),向量检索采用SiliconFlow BGE-M3,两级降级策略保证可用性;前端Vue3+Vite,SSE流式对话、工具调用时间线组件、知识库管理页;数据层SQLAlchemy+SQLite(可平移MySQL)。部署采用Render(后端Docker)+Vercel(前端),render.yaml一键蓝图部署。亮点:Agent自动串联"查订单→检索政策→建工单"多步流程;难点:多轮对话中工具结果与引用的稳定对齐。





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