业务和功能介绍
电商 AI 智能客服系统聚焦解决传统电商人工客服人力成本高、并发处理能力弱、服务质量不均的核心痛点，构建 AI 标准化处理 + 人工复杂问题兜底”的全链路智能客服体系。系统基于检索增强生成（RAG）技术保障回复精准性，结合实时 WebSocket 通信实现人工兜底交互，通过向量数据库与大模型的深度融合，支撑7×24小时高并发客服场景。技术栈：SpringBoot、Spring AI、MySQL、Redis、Milvus、WebSocket、Docker、MyBatis-Plus
项目实现
1.核心架构设计与技术体系搭建：主导企业级 AI 客服系统分层架构设计，设计模块化架构方案， 明确 Redis（短期会话）、 MySQL（结构化数据）、Milvus（向量检索）的分层存储策略，支撑系统高内聚低耦合的可扩展架构。
2.RAG 核心链路研发与性能优化：
a.主导 RAG（检索增强生成）全链路设计与落地，攻克中文文本语义割裂行业痛点， 自研中文友好型 TokenTextSplitter文本分块器，适配中文标点（。！ ？ ）与多系统换行符，解决电商商品文档碎片化匹配失效的核心问题。
b.优化 Milvus 向量存储与检索逻辑，设计 “商品 ID / 文档 ID” 元数据关联策略，实现向量数据精准增删；开发批量分块存储逻辑，将大批量文档向量化效率提升 50%，支撑单商户超 1000 份商品文档的高效检索。
3.实时通信与会话管理体系构建：
a.设计并实现基于 WebSocket 的双向实时通信体系，拆分租户 / 用户双端点隔离架构， 自定义 ChatMessage 消息编解码规范，结合 Redis Pipeline 批量操作优化会话记忆读写性能，支撑单商户同时在线超 500 路客服会话，会话消息传输延迟控制在 100ms 内。
b.构建 “短期 Redis + 长期 MySQL” 双层会话记忆体系，设计可配置化的会话过期策略，人工兜底场景下会话记录同步率达 100%。
2.RAG 核心链路研发与性能优化：
a.主导 RAG（检索增强生成）全链路设计与落地，攻克中文文本语义割裂行业痛点， 自研中文友好型 TokenTextSplitter文本分块器，适配中文标点（。！ ？ ）与多系统换行符，解决电商商品文档碎片化匹配失效的核心问题。
b.优化 Milvus 向量存储与检索逻辑，设计 “商品 ID / 文档 ID” 元数据关联策略，实现向量数据精准增删；开发批量分块存储逻辑，将大批量文档向量化效率提升 50%，支撑单商户超 1000 份商品文档的高效检索。
3.实时通信与会话管理体系构建：
a.设计并实现基于 WebSocket 的双向实时通信体系，拆分租户 / 用户双端点隔离架构， 自定义 ChatMessage 消息编解码规范，结合 Redis Pipeline 批量操作优化会话记忆读写性能，支撑单商户同时在线超 500 路客服会话，会话消息传输延迟控制在 100ms 内。
b.构建 “短期 Redis + 长期 MySQL” 双层会话记忆体系，设计可配置化的会话过期策略，人工兜底场景下会话记录同步率达 100%。
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