业务和功能介绍
该项目为外贸企业打造了一套基于AI大模型的客户自动沟通系统，支持WhatsApp消息的智能回复与客户意图识别。
立项背景：外贸客户分布在多个时区，夜间询盘无法及时回复导致丢单率高。客户需要一套7×24小时自动响应系统，能理解英文询盘意图、自动回复常见问题、标记高价值客户并通知人工跟进。
核心功能模块：
1. WhatsApp Web消息监听：实时监控WhatsApp Business收件箱，自动捕获新消息
2. AI意图识别引擎：基于大模型分析客户消息，自动识别"询价""样品需求""合作意向""投诉""寒暄"五类意图
3. 智能回复生成：针对不同意图生成定制化回复，支持中英文双语
4. 客户分级标记：根据对话内容自动标记客户优先级（高/中/低），高价值客户实时通知人工介入
5. 对话历史归档：所有对话自动存入数据库，支持按客户、时间、意图类型检索
业务流程：WhatsApp消息到达 → AI意图分析 → 自动回复/标记优先级 → 高价值客户飞书通知 → 人工介入。
立项背景：外贸客户分布在多个时区，夜间询盘无法及时回复导致丢单率高。客户需要一套7×24小时自动响应系统，能理解英文询盘意图、自动回复常见问题、标记高价值客户并通知人工跟进。
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1. WhatsApp Web消息监听：实时监控WhatsApp Business收件箱，自动捕获新消息
2. AI意图识别引擎：基于大模型分析客户消息，自动识别"询价""样品需求""合作意向""投诉""寒暄"五类意图
3. 智能回复生成：针对不同意图生成定制化回复，支持中英文双语
4. 客户分级标记：根据对话内容自动标记客户优先级（高/中/低），高价值客户实时通知人工介入
5. 对话历史归档：所有对话自动存入数据库，支持按客户、时间、意图类型检索
业务流程：WhatsApp消息到达 → AI意图分析 → 自动回复/标记优先级 → 高价值客户飞书通知 → 人工介入。
项目实现
技术架构采用Python + WhatsApp Web自动化 + DeepSeek大模型 + SQLite的三层结构。
我负责核心引擎的开发：
- WhatsApp消息监听：实现WhatsApp消息的实时捕获和解析
- AI意图识别：设计few-shot prompt模板，5类意图分类准确率达到90%+
- 客户分级算法：基于关键词密度、消息长度、发送时间等维度设计自动评分系统
设计上采用事件驱动架构，所有消息进入统一队列，由AI引擎逐条处理，未命中缓存的才调用API，有效控制API成本。
遇到的主要难点：
1. WhatsApp Business API申请门槛高、审核周期长 → 采用WhatsApp Web方案快速实现MVP验证
2. 多语言混杂（英文+中文+缩写）导致意图识别准确率下降 → 加入语言归一化预处理层，对常见外贸缩写进行扩展
3. 高峰时段消息堆积 → 引入消息优先级队列，高意图消息优先处理，确保关键客户响应时间<30秒
我负责核心引擎的开发：
- WhatsApp消息监听：实现WhatsApp消息的实时捕获和解析
- AI意图识别：设计few-shot prompt模板，5类意图分类准确率达到90%+
- 客户分级算法：基于关键词密度、消息长度、发送时间等维度设计自动评分系统
设计上采用事件驱动架构，所有消息进入统一队列，由AI引擎逐条处理，未命中缓存的才调用API，有效控制API成本。
遇到的主要难点：
1. WhatsApp Business API申请门槛高、审核周期长 → 采用WhatsApp Web方案快速实现MVP验证
2. 多语言混杂（英文+中文+缩写）导致意图识别准确率下降 → 加入语言归一化预处理层，对常见外贸缩写进行扩展
3. 高峰时段消息堆积 → 引入消息优先级队列，高意图消息优先处理，确保关键客户响应时间<30秒
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