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== 系统功能模块 == 按照功能划分,系统包含以下主要模块,每个模块提供相应的子功能: * '''用户管理''':提供用户和租户的注册登录、权限控制。支持'''多租户架构''',即区分不同企业(租户),每个租户下可有多个账户(如管理员、客服人员等) (Chapter 13 - Multi-tenant Architecture | AI in Production Guide)。实现基于角色的访问控制(RBAC),例如区分普通客户用户与企业管理员权限。用户认证采用 OAuth2.0/OpenID Connect 标准,使用 JWT 保存会话令牌,令牌中携带用户身份和租户信息,后端据此校验权限。支持第三方登录集成(如企业微信、Google OAuth)以方便用户使用。管理员可以邀请新成员、禁用用户等。所有用户数据存储于数据库并通过加密保存敏感信息(如密码散列存储)。还应实现'''租户配额'''管理,每个租户可配置其机器人可服务的用户数或并发数上限,防止资源滥用。 * '''客服对话界面''':核心前端模块,包括面向客户的聊天窗口和面向客服人员/管理员的对话监控界面。聊天窗口支持富文本消息,表情、图片等发送,UI美观且可嵌入到客户的网站或App中。应实现'''消息的实时双向传递''':客户提问发送至后台,AI回复后前端即时显示(考虑流式显示以提升用户体验,如GPT的答案逐字呈现)。如果需要人工客服介入,界面允许客服人员接管对话,人工消息也通过相同窗口发送给客户。对于管理员界面,应提供'''会话列表查看'''、查询历史记录、以及当前对话接入/旁听的功能。界面还应显示机器人身份和可能的提示,确保用户清楚自己在和AI对话(合规要求)。同时提供对话'''反馈'''功能,客户可对回答点赞/差评,或标记无帮助,以便后续改进模型。 * '''知识库管理''':为企业客户提供'''自助管理知识库'''的后台。功能包括:上传知识文档(PDF、Word、TXT等),录入常见问答,编辑知识条目等。上传的文档通过后端解析(提取文本)并生成向量嵌入存储到向量数据库。管理员可以为知识条目设置类别、标签,以便检索和管理。需要提供'''搜索功能''',使管理员能查询知识库中是否包含某些内容。对于较大的文档,可将其拆分成段落或页面分别存储,以提高检索粒度。知识库管理界面还应显示每条知识的'''命中频率'''(有多少对话引用了该知识),帮助企业了解哪些内容最常被咨询。支持版本管理或回收站,避免误删重要知识。另外,可提供'''一键训练/更新'''按钮,当知识库有变更时触发后台重新构建索引(如嵌入向量重算)。 * '''对话管理与客服交接''':后台模块负责跟踪每个用户的对话状态。实现会话开始、进行、中止、转接的完整流程。对于每轮用户提问,都会话分配唯一ID,将消息存储并送入GPT模型处理,得到回复后存储回复内容。对话管理需要有'''异常处理''':如果GPT未能回答(比如无内容返回或置信度低),系统可反馈“暂不确定,请稍候”并通知人工接手。'''客服交接'''机制指当AI无法应对时,支持转人工:系统通过通知坐席端,有客服人员在管理界面选择接入,此时AI暂停回答,由人工继续。系统应将'''先前的聊天记录'''展示给人工客服以保证上下文连续。对于转人工的会话,还需要支持人工结束对话并归档。在对话管理中,每条消息需要打上元数据,如发送者(用户/AI/客服)、时间戳、所属租户、是否引用知识库等,以供后续分析。对话记录应允许管理员检索和浏览,并支持按照标签或关键词筛选(这也便于质检和模型改进)。 * '''数据分析与报表''':提供面向租户管理员的'''统计分析仪表盘''',展示客服系统的使用效果。关键指标包括:总对话数、问题解决率(AI独立解决 vs 转人工比例)、用户满意度评分(根据用户反馈或情绪分析估计)、平均响应时间、每月活跃用户数等。通过图表呈现趋势,帮助企业评估AI客服的价值。分析模块也可深入到知识点层面,例如统计知识库中各问题的命中次数,未匹配问题列表(AI未能覆盖的问题集合)。这些数据可指导企业补充知识库或调整话术。技术实现上,分析模块定期从对话数据库汇总数据,或使用专门的分析型数据库(如 ClickHouse、AWS Redshift)进行复杂查询。敏感数据在报表中做脱敏处理。还可以提供'''用户画像'''功能,结合用户在对话中的提问类型,将用户按需求或行为分类,比如统计某租户下咨询最多的问题类别,占比多少。数据分析模块需要注意权限控制:租户管理员只能看自己的数据,全局管理员才能查看整体运营数据。 上述模块协同工作:用户管理保障身份和租户隔离,聊天界面和对话管理实现核心客服功能,知识库提供智能支撑,数据分析帮助改进优化。各模块功能可按优先级分阶段实现,先确保'''聊天主流程'''跑通,再逐步完善管理和分析功能。
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