智能客服系统
基于 Agent + RAG 的新一代电商客服平台，集成多模型协同、知识增强和智能编排，打造全渠道电商服务生态
核心功能
电商客服场景
支持售前咨询、产品推荐、订单跟踪、物流查询、退换货及售后服务等全流程电商客服场景
智能化能力
产品目录与库存实时查询、订单与物流系统集成、专业电商知识库增强，提供全方位智能化支持
电商业务价值
92%+用户问题自动解决、35%+转化率提升、65%客服人力成本降低，显著提升电商运营效率
电商智能客服技术架构
电商智能化核心
电商智能客服代理系统基于大模型技术和电商专业知识，实现了全流程的智能化客服体验。
核心技术组件：
- 专业电商提示词系统，针对售前咨询、订单跟踪、售后服务等场景定制
- 电商知识库增强检索，集成产品目录、订单信息、促销活动等多维度知识
- 电商系统工具调用，无缝集成订单、物流、库存、会员、促销等关键电商模块
- 多渠道客服集成，支持网站、移动应用、微信小程序、社交平台等多渠道
电商系统集成
电商客服应用场景
大型电商平台
为大型电商平台提供全天候智能客服，支持海量商品咨询、大规模订单管理、复杂售后问题解决，平均客单处理时间缩短65%
垂直电商品类
针对服装、美妆、数码等垂直电商品类提供专业化智能客服，支持产品推荐、风格匹配、图片识别商品，平均转化率提升35%
跨境电商业务
支持跨境电商多语言智能客服，自动处理国际物流、海关税费、退换货政策等复杂问题，客户满意度提升40%
详细课程内容
课程目标
构建一个能够理解用户意图、进行多轮对话、解决常见问题，并在需要时转接人工的智能客服系统。
核心能力深化
多轮对话管理
对话状态跟踪(Dialogue State Tracking, DST)，理解上下文依赖。
意图识别与槽位填充
在对话中准确捕捉用户意图，并提取关键信息（槽位）。
知识库集成与实时检索
在对话中无缝调用知识库回答用户问题。
情感分析与个性化
识别用户情绪，调整回复语气，提供更人性化的服务。
人机协作
设计流畅的转人工流程，保留对话上下文。
多渠道接入基础
了解接入Web Chat、微信公众号、钉钉等不同渠道的架构考量。
技术实现细节
对话管理策略
基于规则/有限状态机 vs. 基于LLM的端到端对话管理。
上下文管理
如何有效传递和压缩对话历史给LLM。
RAG for Dialogue
针对对话场景优化RAG，如查询重写(Query Rewriting)。
情感分析API/模型集成
调用现有服务或使用预训练模型。
个性化技术
基于用户画像或历史交互调整回复策略。
外部API调用
在对话中调用订单查询、信息修改等外部系统API。
系统架构设计
核心对话引擎
管理对话流程、状态、调用LLM和工具。
知识库/RAG服务
提供实时知识检索能力。
外部系统集成中间件
封装对业务系统API的调用。
多渠道适配层
处理不同渠道的消息格式和交互协议。
监控与分析平台
追踪对话成功率、用户满意度、热点问题等。
人机协作接口
与人工客服系统对接。
实战项目贯穿
定义客服场景与流程
如售前咨询、售后支持、常见问题解答。
构建对话管理逻辑
实现意图识别、槽位填充、状态维护。
集成知识库问答
让客服能回答基于文档的问题。
开发Web Chat界面
模拟真实用户与智能客服的交互。
实现人工转接逻辑
实现基本的人工转接触发逻辑。