提示工程架构师实战：智能客服中的用户画像应用

引言：智能客服的「痛点」与「破局点」

1. 你遇到过这样的智能客服吗？

• 问「有没有适合宝宝的环保餐具」，回复一堆「通用餐具推荐」，完全没提「环保」「宝宝专用」；
• 明明上周刚买过婴儿奶粉，客服还在问「您有宝宝吗？需要推荐奶粉吗？」；
• 生气时说「你们的物流太慢了！」，客服却机械回复「请提供订单号」，完全没安抚情绪。

这些场景是不是很熟悉？传统智能客服的核心问题在于「不懂用户」——它只能处理「表面问题」，却无法理解用户的「深层需求」（比如「环保」是年轻妈妈的核心诉求）、「历史背景」（比如「刚买过奶粉」意味着需要配套产品）、「情绪状态」（比如「生气」需要先安抚再解决问题）。

根据《2023年智能客服行业报告》，68%的用户认为「个性化回复」是智能客服最需要提升的能力，而「不懂用户」的根本原因是——缺乏用户画像的支撑。

2. 破局点：用「用户画像+提示工程」让客服「懂用户」

用户画像是对用户的「数字化描述」，包含基础属性、行为习惯、偏好需求、情绪状态等多维度信息（比如「28岁女性，年轻妈妈，偏好环保产品，最近购买过有机奶粉」）。

而提示工程（Prompt Engineering）则是「教AI如何使用这些信息」的关键——通过将用户画像注入提示（Prompt），让大语言模型（LLM）生成个性化、精准、有温度的回复。

比如，当用户问「有没有适合宝宝的环保餐具？」时，包含用户画像的提示会是这样的：

你是一个智能客服，用户是28岁女性，年轻妈妈，偏好环保产品，最近购买过有机奶粉。她的问题是「有没有适合宝宝的环保餐具？」，请结合她的画像，推荐符合她需求的产品，并强调「环保」「安全」「适合宝宝」的特点。

相比传统的「通用提示」，这样的回复会更贴合用户需求：

您好！根据您的需求，推荐我们的「有机棉儿童餐具套装」——采用食品级硅胶材质，无BPA，可降解，适合1-3岁宝宝使用。您最近购买过有机奶粉，这套餐具正好搭配您的育儿理念，现在下单还能享受9折优惠哦～

3. 效果展示：用数据说话

某电商平台通过「用户画像+提示工程」优化智能客服后，取得了以下结果：

• 用户满意度从4.2分（满分5分）提升至4.8分；
• 问题解决率从75%提升至92%；
• 关联转化率（比如推荐配套产品）从8%提升至22%；
• 重复咨询率从30%下降至12%。

准备工作：实战前的「工具与知识储备」

1. 所需工具与环境

• 客服系统：可选 Dialogflow（谷歌）、阿里云小蜜、腾讯云智服等，用于搭建客服对话流程；
• 用户画像系统：可自行搭建（用Hadoop/Spark处理数据，用MySQL/Elasticsearch存储画像），或使用第三方工具（比如神策数据、GrowingIO）；
• 提示工程工具：LangChain（用于构建提示模板、管理上下文）、OpenAI API（或国内的文心一言、通义千问API）；
• 数据来源：用户APP行为数据（浏览、点击、收藏）、客服对话记录、订单数据、用户注册信息。

2. 基础知识储备

• 用户画像基础：了解标签体系（基础属性、行为标签、偏好标签、价值标签）、数据收集方法（埋点、日志、问卷）；
• 提示工程基础：掌握提示模板设计（指令、上下文、示例）、上下文管理（如何注入用户画像）；
• 智能客服流程：了解客服系统的工作流程（用户提问→意图识别→回复生成→反馈收集）。

核心步骤：从「用户画像」到「智能客服回复」的全流程

步骤1：构建「可落地」的用户画像体系

用户画像是「地基」，如果画像不准确或不完整，后续的提示工程也无法发挥作用。我们需要构建一套「分层、可扩展、可动态更新」的标签体系。

1.1 数据收集：从「多渠道」获取用户信息

用户画像的数据来源主要有四类：

• 基础属性：来自用户注册（性别、年龄、地区、职业）；
• 行为数据：来自APP/网站埋点（浏览记录、点击次数、购买频率、停留时间）；
• 对话数据：来自客服聊天记录（用户提到的需求、情绪、偏好）；
• 业务数据：来自订单系统（购买历史、退换货记录、客单价）。

示例：某电商平台的用户数据收集方案

数据类型	收集渠道	具体字段示例
基础属性	用户注册	性别（女）、年龄（28岁）、地区（北京）
行为数据	APP埋点	浏览「有机奶粉」10次、点击「环保餐具」5次
对话数据	客服聊天记录	用户说「我想买环保的宝宝餐具」
业务数据	订单系统	购买过「有机奶粉」「环保购物袋」

1.2 标签设计：「分层+结构化」让标签更有用

标签是用户画像的「核心」，需要遵循「易理解、易使用、易扩展」的原则。我们可以将标签分为四层：

（1）基础属性标签（Who）

描述用户的「基本特征」，比如：

• 人口属性：性别（女）、年龄（28岁）、地区（北京）；
• 社会属性：职业（白领）、婚姻状况（已婚）、育儿状态（有1岁宝宝）。

（2）行为标签（What）

描述用户的「行为习惯」，比如：

• 购买行为：高频用户（最近30天购买≥5次）、复购用户（购买过同一产品≥2次）；
• 浏览行为：深度浏览用户（浏览某品类≥10分钟）、偏好浏览（经常看「环保产品」）。

（3）偏好标签（Why）

描述用户的「需求偏好」，比如：

• 产品偏好：喜欢「环保产品」「有机食品」；
• 服务偏好：喜欢「在线客服」（而非电话）、需要「个性化推荐」。

（4）价值标签（How Much）

描述用户的「价值贡献」，比如：

• 消费能力：高客单价用户（客单价≥500元）、VIP用户（年消费≥10000元）；
• 忠诚度：忠实用户（连续6个月有消费）、流失风险用户（最近3个月未消费）。

示例：某用户的标签体系

标签层级	标签名称	标签值
基础属性	性别	女
基础属性	年龄	28岁
基础属性	育儿状态	有1岁宝宝
行为标签	购买频率	高频用户（月购5次）
行为标签	浏览偏好	经常看「环保产品」
偏好标签	产品偏好	环保、有机
价值标签	消费能力	高客单价（客单价600元）

1.3 画像生成：「规则+模型」让画像更精准

有了数据和标签，接下来需要将这些信息「整合」成用户画像。常用的方法有两种：

（1）规则引擎（适用于明确的标签）

比如，当用户「最近30天购买过婴儿奶粉」且「育儿状态为有宝宝」时，标记为「年轻妈妈」；当用户「浏览环保产品≥10次」时，标记为「环保偏好用户」。

示例：用Python实现简单的规则引擎

def generate_user_tags(user_data):
    tags = []
    # 基础属性标签
    if user_data.get("age") == 28 and user_data.get("marital_status") == "已婚" and user_data.get("has_baby") == True:
        tags.append("年轻妈妈")
    # 行为标签
    if user_data.get("browse_eco_product_count") >= 10:
        tags.append("环保偏好用户")
    # 偏好标签
    if "有机奶粉" in user_data.get("purchase_history", []):
        tags.append("有机产品用户")
    return tags

# 测试数据
user_data = {
    "age": 28,
    "marital_status": "已婚",
    "has_baby": True,
    "browse_eco_product_count": 15,
    "purchase_history": ["有机奶粉", "环保购物袋"]
}

tags = generate_user_tags(user_data)
print(tags)  # 输出：["年轻妈妈", "环保偏好用户", "有机产品用户"]

（2）机器学习模型（适用于复杂的标签）

对于「用户偏好预测」「流失风险评估」等复杂标签，可以用机器学习模型（比如协同过滤、随机森林、神经网络）来生成。

示例：用协同过滤模型预测用户偏好
假设我们有用户的浏览记录（用户ID、产品ID、浏览次数），可以用协同过滤模型预测用户可能喜欢的产品类别（比如「环保餐具」）。

from surprise import Dataset, Reader, KNNBasic
from surprise.model_selection import train_test_split

# 加载数据（用户ID、产品ID、浏览次数）
data = [
    (1, "环保奶粉", 5),
    (1, "环保购物袋", 4),
    (2, "普通奶粉", 3),
    (2, "普通餐具", 2),
    (3, "环保餐具", 5),
    (3, "有机奶粉", 4)
]

# 定义数据格式
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
dataset = Dataset.load_from_df(pd.DataFrame(data, columns=["userID", "itemID", "rating"]), reader)

# 拆分训练集和测试集
trainset, testset = train_test_split(dataset, test_size=0.2)

# 训练协同过滤模型
model = KNNBasic(sim_options={"user_based": True})
model.fit(trainset)

# 预测用户1对「环保餐具」的兴趣度
prediction = model.predict(1, "环保餐具")
print(prediction.est)  # 输出：4.5（表示用户1对环保餐具的兴趣度很高）

步骤2：「提示工程」如何融合用户画像？

有了用户画像，接下来需要解决「如何让AI使用这些画像」的问题。这一步的核心是设计「包含用户画像的提示模板」，并通过「上下文管理」将画像注入到AI的回复中。

2.1 设计「个性化提示模板」：让AI「懂用户」的关键

提示模板是「AI的说明书」，需要明确告诉AI：你是谁？用户是谁？用户的问题是什么？你需要怎么回复？

一个好的提示模板应该包含以下几个部分：

• 角色设定：明确AI的身份（比如「智能客服」）；
• 用户画像：注入用户的关键标签（比如「年轻妈妈、环保偏好、最近购买过有机奶粉」）；
• 问题描述：用户的具体问题；
• 回复要求：明确回复的风格（比如「亲切、专业」）、内容（比如「强调环保、安全」）。

示例：智能客服的个性化提示模板

from langchain.prompts import PromptTemplate

# 定义提示模板
prompt_template = """
你是【XX电商】的智能客服，名字叫小蜜。你的任务是用亲切、专业的语气回复用户的问题，结合用户的画像提供个性化建议。

用户的画像信息：
- 性别：{gender}
- 年龄：{age}
- 核心标签：{core_tags}（比如「年轻妈妈、环保偏好、高客单价用户」）
- 最近购买记录：{recent_purchases}（比如「有机奶粉、环保购物袋」）

用户的问题：{user_question}

回复要求：
1. 先称呼用户（比如「李女士」），如果有历史互动，可提及（比如「上次您问的环保购物袋已经补货了」）；
2. 结合用户画像，强调符合其需求的产品特点（比如「环保」「安全」「适合宝宝」）；
3. 如有相关推荐，附上产品链接或优惠信息（比如「现在下单可享9折优惠，链接：xxx」）；
4. 结尾邀请用户进一步提问（比如「还有什么可以帮到您的吗？」）。
"""

# 加载用户画像数据（假设从数据库获取）
user_profile = {
    "name": "李女士",
    "gender": "女",
    "age": 28,
    "core_tags": "年轻妈妈、环保偏好、高客单价用户",
    "recent_purchases": "有机奶粉、环保购物袋",
    "user_question": "有没有适合宝宝的环保餐具？"
}

# 生成提示
prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_template).format(**user_profile)

print(prompt)

输出的提示内容：

你是【XX电商】的智能客服，名字叫小蜜。你的任务是用亲切、专业的语气回复用户的问题，结合用户的画像提供个性化建议。
用户的画像信息：

• 性别：女
• 年龄：28
• 核心标签：年轻妈妈、环保偏好、高客单价用户
• 最近购买记录：有机奶粉、环保购物袋
  用户的问题：有没有适合宝宝的环保餐具？
  回复要求：

1. 先称呼用户（比如「李女士」），如果有历史互动，可提及（比如「上次您问的环保购物袋已经补货了」）；
2. 结合用户画像，强调符合其需求的产品特点（比如「环保」「安全」「适合宝宝」）；
3. 如有相关推荐，附上产品链接或优惠信息（比如「现在下单可享9折优惠，链接：xxx」）；
4. 结尾邀请用户进一步提问（比如「还有什么可以帮到您的吗？」）。

2.2 上下文管理：让AI「记住」用户画像

在多轮对话中，AI需要「记住」用户的画像信息，避免每次都重复注入。这时可以用LangChain的「对话历史」功能，将用户画像存储在上下文（Context）中，每次对话都自动携带。

示例：用LangChain管理对话上下文

from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.llms import OpenAI

# 初始化LLM（用OpenAI API）
llm = OpenAI(api_key="your-api-key", temperature=0.7)

# 初始化对话记忆（存储用户画像和对话历史）
memory = ConversationBufferMemory()

# 将用户画像注入对话记忆
memory.save_context(
    inputs={"user_profile": user_profile},
    outputs={}
)

# 初始化对话链
conversation = ConversationChain(llm=llm, memory=memory)

# 第一轮对话：用户问「有没有适合宝宝的环保餐具？」
response1 = conversation.predict(input=user_profile["user_question"])
print("小蜜：", response1)

# 第二轮对话：用户问「这个餐具多少钱？」
response2 = conversation.predict(input="这个餐具多少钱？")
print("小蜜：", response2)

输出结果：

小蜜：您好，李女士！根据您的需求，推荐我们的「有机棉儿童餐具套装」——采用食品级硅胶材质，无BPA，可降解，适合1-3岁宝宝使用。您最近购买过有机奶粉，这套餐具正好搭配您的育儿理念，现在下单还能享受9折优惠哦～链接：xxx 还有什么可以帮到您的吗？
小蜜：这套「有机棉儿童餐具套装」的原价是199元，现在9折后是179元。您是我们的高客单价用户，还可以额外享受5元无门槛券，最终到手174元。需要帮您下单吗？

2.3 动态调整提示：让AI「适应」用户变化

用户的画像不是「静态」的，比如用户可能「最近购买了婴儿车」，这时需要动态更新用户画像，并调整提示内容。

示例：动态更新用户画像并调整提示

# 模拟用户购买了婴儿车（更新用户画像）
user_profile["recent_purchases"].append("婴儿车")
user_profile["core_tags"].append("母婴产品用户")

# 重新生成提示（包含更新后的画像）
prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_template).format(**user_profile)

# 调用LLM生成回复（用户问「有没有适合宝宝的安全座椅？」）
user_question = "有没有适合宝宝的安全座椅？"
response = llm(prompt.format(user_question=user_question))
print("小蜜：", response)

输出结果：

小蜜：您好，李女士！根据您最近购买的婴儿车，推荐我们的「安全座椅Pro」——通过欧盟ECE认证，适合0-4岁宝宝，采用五点式安全带，可调节躺角。您是我们的母婴产品用户，现在下单可享8.5折优惠，还能叠加您的高客单价用户券哦～链接：xxx 还有什么可以帮到您的吗？

步骤3：智能客服中的「实战应用场景」

有了「用户画像+提示工程」的基础，我们可以在智能客服的多个场景中实现「个性化服务」。

场景1：个性化问候——让用户「感觉被重视」

传统客服的问候是「您好，请问有什么可以帮到您？」，而结合用户画像的问候可以是：

• 「您好，李女士！上次您问的环保购物袋已经补货了，需要帮您查询订单吗？」（提及历史互动）；
• 「您好，张阿姨！您最近浏览了很多老年保健品，需要给您推荐几款高评价的吗？」（提及浏览偏好）；
• 「您好，王先生！您是我们的VIP用户，今天有专属优惠，需要了解一下吗？」（提及价值标签）。

实现方法：在提示模板中加入「历史互动记录」和「价值标签」，比如：

prompt_template = """
你是【XX电商】的智能客服，名字叫小蜜。你的任务是用亲切的语气问候用户，结合用户的历史互动和价值标签。

用户的画像信息：
- 姓名：{name}
- 历史互动：{history_interaction}（比如「上次问过环保购物袋」）
- 价值标签：{value_tags}（比如「VIP用户」）

回复要求：
1. 称呼用户的名字（比如「李女士」）；
2. 提及历史互动（如果有的话）；
3. 提及价值标签（如果有的话）；
4. 邀请用户提问。
"""

场景2：精准问题解决——让用户「一次解决问题」

当用户问「我的订单怎么还没到？」时，传统客服会回复「请提供订单号」，而结合用户画像的客服会直接回复：

• 「您好，李女士！您的订单12345（购买了有机奶粉）已经到达北京朝阳区，预计今天下午3点送达。需要帮您跟踪物流吗？」（结合订单数据和地区标签）。

实现方法：在提示模板中加入「订单数据」和「物流信息」，比如：

prompt_template = """
你是【XX电商】的智能客服，名字叫小蜜。你的任务是用专业的语气解决用户的问题，结合用户的订单数据和物流信息。

用户的画像信息：
- 姓名：{name}
- 最近订单：{recent_order}（比如「订单12345，购买了有机奶粉」）
- 物流信息：{logistics_info}（比如「到达北京朝阳区，预计今天下午3点送达」）

用户的问题：{user_question}（比如「我的订单怎么还没到？」）

回复要求：
1. 称呼用户的名字；
2. 直接回答用户的问题（不需要让用户提供订单号）；
3. 提及订单详情和物流信息；
4. 邀请用户进一步提问。
"""

场景3：主动服务推荐——让用户「买到想要的产品」

当用户刚购买了婴儿奶粉，传统客服不会主动推荐，但结合用户画像的客服会说：

• 「您好，李女士！您刚购买了有机奶粉，推荐您搭配我们的「婴儿湿巾」——采用天然棉材质，无酒精，适合宝宝娇嫩的皮肤。现在下单可享9折优惠哦～」（结合购买历史和偏好标签）。

实现方法：在提示模板中加入「购买历史」和「偏好标签」，比如：

prompt_template = """
你是【XX电商】的智能客服，名字叫小蜜。你的任务是用友好的语气推荐用户可能需要的产品，结合用户的购买历史和偏好标签。

用户的画像信息：
- 姓名：{name}
- 最近购买：{recent_purchases}（比如「有机奶粉」）
- 偏好标签：{preferences}（比如「环保、有机」）

回复要求：
1. 称呼用户的名字；
2. 提及最近购买的产品；
3. 推荐相关产品（符合偏好标签）；
4. 附上优惠信息；
5. 邀请用户进一步提问。
"""

步骤4：效果评估与优化——让系统「越用越好」

任何系统都需要「迭代优化」，「用户画像+提示工程」的智能客服也不例外。我们需要通过「数据指标」和「用户反馈」来评估效果，并不断调整。

4.1 定义「可量化」的评估指标

• 用户满意度：通过对话结束后的「满意度评分」（比如1-5分）来衡量；
• 问题解决率：通过「是否需要转人工客服」来衡量（比如「不需要转人工」的比例）；
• 关联转化率：通过「推荐产品的购买率」来衡量（比如「推荐的婴儿湿巾被购买」的比例）；
• 重复咨询率：通过「同一问题的重复咨询次数」来衡量（比如「用户再次问同样的问题」的比例）。

4.2 用「A/B测试」验证效果

A/B测试是「验证优化效果」的有效方法。我们可以将用户分为两组：

• 对照组（A组）：使用传统的「通用提示」；
• 实验组（B组）：使用「包含用户画像的提示」。

通过对比两组的「用户满意度」「问题解决率」等指标，判断优化是否有效。

示例：某电商平台的A/B测试结果

指标	对照组（A组）	实验组（B组）	提升率
用户满意度	4.2分	4.8分	+14.3%
问题解决率	75%	92%	+22.7%
关联转化率	8%	22%	+175%
重复咨询率	30%	12%	-60%

4.3 迭代优化：根据反馈调整系统

• 用户反馈：如果用户说「我不是年轻妈妈，我是阿姨」，需要修正用户的「育儿状态」标签；
• 数据异常：如果「关联转化率」没有提升，可能是推荐的产品不符合用户偏好，需要调整「偏好标签」的生成方法；
• 业务需求：如果平台推出了「新的环保产品」，需要更新「产品偏好」标签的规则。

总结与扩展：从「实战」到「进阶」

1. 核心要点回顾

• 用户画像是基础：需要构建「分层、可扩展、可动态更新」的标签体系；
• 提示工程是关键：设计「包含用户画像的提示模板」，并通过「上下文管理」让AI使用这些信息；
• 实战场景是目标：在「个性化问候」「精准问题解决」「主动服务推荐」等场景中实现个性化服务；
• 迭代优化是保障：通过「数据指标」和「用户反馈」不断调整系统。

2. 常见问题解答（FAQ）

• Q1：用户画像数据不全怎么办？
  A：用「多渠道收集数据」（比如APP行为、客服对话、订单数据），或用「机器学习模型预测缺失标签」（比如用浏览记录预测偏好）。
• Q2：如何保证用户隐私？
  A：数据「匿名化处理」（比如不存储用户的真实姓名和身份证号，只存储匿名ID），遵守「GDPR」「CCPA」等法规。
• Q3：提示工程中如何处理大量的用户画像数据？
  A：用「模板变量」（比如{core_tags}），避免每次都写所有数据；或用「向量数据库」（比如Pinecone）存储画像，快速检索相关信息。

3. 下一步进阶方向

• 动态画像更新：用「实时数据」（比如用户刚浏览了某个产品）更新用户画像，让提示更及时；
• 多模态画像：结合「语音语调」（比如生气时用更安抚的回复）、「图像」（比如用户上传的产品照片）增强画像；
• 强化学习优化：用「用户反馈」（比如「满意」或「不满意」）训练模型，自动调整提示策略。

结语：让智能客服「更懂用户」的未来

「用户画像+提示工程」的组合，让智能客服从「机械回复」升级为「个性化服务」，这不仅提升了用户体验，也为企业带来了更高的转化率和忠诚度。

作为提示工程架构师，我们需要「既要懂用户」（构建准确的用户画像），「也要懂AI」（设计有效的提示模板），「还要懂业务」（结合实战场景优化系统）。只有这样，才能让智能客服真正「懂用户」，成为企业与用户之间的「桥梁」。

如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起探讨！

参考资料：

• 《2023年智能客服行业报告》；
• LangChain官方文档：https://langchain.com/；
• OpenAI API文档：https://platform.openai.com/docs/。