狸九一智能客服｜电商多店铺AI接待与商品知识管理系统产品系统Vibe Coding

面向电商商家、品牌店铺及客服团队，解决日常接待中重复咨询多、商品资料分散、多店铺切换频繁、人工经验难以沉淀等问题。服饰类商家常遇到尺码、面料、洗护等咨询，答案分散在商品详情图、尺码表与人工聊天中。狸九一通过智能客服中控、聚合浏览器和店铺知识库，连接资料整理、知识审核、智能回复与人工协作流程，帮助团队统一服务口径，减少重复查找和重复录入。包含拼多多、京东、抖店适配入口，具体接待与采集范围按平台及实际店铺验证。

1）多店铺工作台：集中管理店铺、机器人、浏览器账号与回复配置，按店铺组织接待资料。
2）AI智能接待：结合买家问题、可识别的商品信息和已发布知识生成回复，可配置服务语气、回复长度与转人工规则。
3）商品知识整理：采集可用的商品资料，通过图片理解模型整理尺码表、材质及洗护说明，关联到对应商品。
4）知识审核与检索：支持人工审核；符合条件的商品图片知识可逐店开启AI自动审核，不确定的内容保留人工处理。
5）聊天经验复用：从可读取、可确认人工来源的问答中提炼学习建议，经审核后用于后续知识检索。
6）测试与运行管理：提供对话测试、运行日志、任务进度、备份及更新入口，方便上线验证和日常维护。
各平台历史读取与商品采集能力以实际可用入口为准，不承诺自动读取全店所有历史消息。

项目围绕电商客服实际工作流程开展产品设计与开发，覆盖智能中控、聚合浏览器及服务运营总台。采用Python构建业务服务，JavaScript与HTML/CSS实现中控交互，SQLite保存本地业务资料，PySide6与Qt WebEngine构建桌面浏览器环境。通过平台适配模块连接消息读取、商品识别和回复执行，通过模型调用与知识检索组织回答依据。实现重点包括店铺与商品关联、知识审核发布、任务状态管理、消息去重及发送前校验。针对平台页面差异、模型超时和知识来源核对等问题，结合隔离测试、运行日志及真实店铺验收持续完善。