本项目为一套基于AI大模型与知识库构建的智能客服系统,主要用于解决企业在运营过程中大量重复咨询问题,提高客服响应效率并降低人工成本。
系统支持知识库管理、智能问答、问题分类及人工接管功能。用户问题通过自然语言输入后,系统可自动匹配知识库内容并生成回复,当无法准确回答时可转接人工处理。
同时系统具备对话记录管理及数据统计功能,可对咨询量、问题类型及命中率进行分析,用于持续优化客服效果。
该系统适用于跨境电商、企业服务等场景,具备良好的扩展性与实际应用价值。
本人负责系统整体设计与开发实现。
后端基于Python开发,使用Flask/FastAPI构建API服务,实现对话处理、知识库检索及业务逻辑;数据库采用MySQL存储知识数据与对话记录。
AI模块接入大模型接口,实现自然语言理解与自动回复生成,同时结合规则与关键词匹配提升回答准确率。
系统支持Docker部署,能够快速上线并适配不同业务场景。
项目难点在于知识库结构设计与AI回答准确率优化,通过多轮测试与策略调整,实现稳定的问答效果。