AI 客服系统构建指南：从知识库到多轮对话
需求分析：客服系统的核心指标 构建 AI 客服系统前，先明确要解决什么问题。客服系统的价值体现在三个维度： 维度 指标 目标值 衡量方式 效率 自动解决率 ≥60% 无需人工介入的会话占比 效率 平均响应时间 <2s 用户发送到首字的时间 质量 回答准确率 ≥90% 人工抽检评分 质量 用户满意度 ≥4.0/5 会话后评分 成本 单会话成本 <¥0.5 API 调用 + 基础设施 / 会话数 体验 人工转接等待 <30s 转人工后接通时间 客服场景分类 不同场景需要不同的处理策略： from enum import Enum from dataclasses import dataclass class QueryType(Enum): """客服查询类型""" FAQ = "faq" # 常见问题（退货政策、运费说明） TROUBLESHOOT = "trouble" # 故障排查（设备不工作、登录失败） TRANSACTION = "transaction" # 交易查询（订单状态、退款进度） COMPLAINT = "complaint" # 投诉建议 CHITCHAT = "chitchat" # 闲聊（超出业务范围） @dataclass class QueryStrategy: """不同查询类型的处理策略""" query_type: QueryType needs_rag: bool needs_tools: bool max_turns: int can_self_serve: bool escalation_threshold: float # 置信度低于此值则转人工 STRATEGIES = { QueryType.FAQ: QueryStrategy( query_type=QueryType.FAQ, needs_rag=True, needs_tools=False, max_turns=3, can_self_serve=True, escalation_threshold=0.6 ), QueryType.TROUBLESHOOT: QueryStrategy( query_type=QueryType.TROUBLESHOOT, needs_rag=True, needs_tools=True, max_turns=8, can_self_serve=True, escalation_threshold=0.5 ), QueryType.TRANSACTION: QueryStrategy( query_type=QueryType.TRANSACTION, needs_rag=False, needs_tools=True, max_turns=5, can_self_serve=True, escalation_threshold=0.7 ), QueryType.COMPLAINT: QueryStrategy( query_type=QueryType.COMPLAINT, needs_rag=False, needs_tools=False, max_turns=2, can_self_serve=False, escalation_threshold=0.8 ), QueryType.CHITCHAT: QueryStrategy( query_type=QueryType.CHITCHAT, needs_rag=False, needs_tools=False, max_turns=2, can_self_serve=True, escalation_threshold=0.9 ), } 知识库构建 知识库是 AI 客服的核心。垃圾进、垃圾出——知识库的质量直接决定回答质量。 ...