AI产品问答- 基于企业本地知识库-AI产品经理-星鲜助手
2025-07-17 09:51:22
行业：人工智能
载体：小程序
技术：PyTorch、Transformers、Linux Driver
业务和功能介绍
这个项目最初是为了解决企业产品咨询难、资料分散、客服压力大的问题。公司的冷链和智能柜类产品比较多，涉及到商超、生鲜、新零售、餐饮、医药等多个行业，客户经常需要了解设备参数、使用方法、选型推荐，但传统方式不是靠翻说明书就是打电话问客服，效率非常低。我们想通过一个智能问答小程序，把企业知识库“装进”AI助手里，让用户随时随地都能提问，比如“这款冷柜能最低到多少度”“酸奶机一天能卖几杯”等。前期我们和产品部、市场部、售后客服等进行了大量沟通，把用户常问的问题、技术资料、销售FAQ等都梳理成结构化知识，同时兼顾语音交互和多轮对话，力求让这个“星鲜助手”变得真的好用、有用、能推广。
星鲜助手小程序的核心功能就是：用户用语音或者文字问任何关于我们产品的问题，AI会直接给出准确的回答。它支持接入我们企业的本地知识库，比如风冷无霜柜、智能取餐柜、医药冷藏箱、管家盒子等几十种产品的说明书、参数、使用教程都能被AI“记住”。如果知识库里找不到答案，它还能自动联网搜索我们的官网和相关网页进行补充。另外，小程序还接入了商城系统，支持用户看完产品后直接跳转到购买页。我们还支持语音识别和播报，适合动手不方便的场景，比如仓库、门店操作员。此外，AI助手还能根据问答上下文保持逻辑连贯，支持多轮对话，并且能自动判断用户需求，给出推荐产品或文档下载链接。
星鲜助手小程序的核心功能就是：用户用语音或者文字问任何关于我们产品的问题，AI会直接给出准确的回答。它支持接入我们企业的本地知识库，比如风冷无霜柜、智能取餐柜、医药冷藏箱、管家盒子等几十种产品的说明书、参数、使用教程都能被AI“记住”。如果知识库里找不到答案，它还能自动联网搜索我们的官网和相关网页进行补充。另外，小程序还接入了商城系统，支持用户看完产品后直接跳转到购买页。我们还支持语音识别和播报，适合动手不方便的场景，比如仓库、门店操作员。此外，AI助手还能根据问答上下文保持逻辑连贯，支持多轮对话，并且能自动判断用户需求，给出推荐产品或文档下载链接。
项目实现
1、我用的是本地部署方案，LLM部分选的是 Deepseek 蒸馏模型，部署在 vLLM 上，响应速度很快。RAG 部分我做了知识预处理、向量化，选用的是 Embedding + Ranker 两阶段召回，提升了匹配准确率。问答用 LLaMA Factory 做了 SFT 微调，针对我们产品领域的数据训了一轮。TTS 用的是 Xinference 部署的 ARS 模型，体验接近真实语音。
2、在接口服务方面，用Spring Boot+Gunicorn搭建Web API，部署在Docker容器中，还集成了微信接口，实现用户通过微信小程序进行交互
3、用 Dify 来做流程编排，让多个模型之间的调用变得更顺畅，整体运行起来比较稳定，也方便后期维护和扩展。
2、在接口服务方面，用Spring Boot+Gunicorn搭建Web API，部署在Docker容器中，还集成了微信接口，实现用户通过微信小程序进行交互
3、用 Dify 来做流程编排，让多个模型之间的调用变得更顺畅，整体运行起来比较稳定，也方便后期维护和扩展。
示例图片视频
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微服务框架: Spring Boot, Spring Cloud Alibaba (Nacos 服务发现与配置中心, Sentinel 流量控制, Seata 分布式事务)
主要工作：
系统架构与核心模块开发：参与微服务拆分与技术选型，负责商品服务、订单服务及秒杀系统的核心业务逻辑a
开发，实现了商品浏览、购物车管理、订单创建与状态流转等核心功能。
2.高并发与性能优化：
针对商品详情页等高QPS接口，采用 Redis 进行多级缓存设计（本地缓存 + Redis分布式缓存），将接口平均响应时间从 200ms 降低至 30ms，并解决缓存穿透与雪崩问题。
利用 RocketMQ 对下单流程进行异步化改造，将库存扣减、积分增加等非核心操作通过消息队列异步处理，提高主链路响应速度。
设计并实现了秒杀方案：通过Redis Lua 脚本实现库存的原子性预扣减，通过Redisson 分布式锁处理用户重复请求，并通过消息队列排队处理写请求，有效应对瞬时流量洪峰，保障系统稳定。
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为应对订单超时未支付场景，采用 RocketMQ 延迟消息触发超时关单与库存释放任务，避免超卖。
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