简介

文章介绍基于大模型的企业智能客服解决方案，通过中心路由Agent和专项Agent架构，结合RAG知识库和业务系统对接，解决传统客服人工压力大、知识管理混乱等问题。该方案已在企业微信群应用，准确率达80%以上，开发成本低，适合企业快速部署。同时提供大模型学习路线和资源，帮助读者从基础到进阶掌握大模型技术。

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最近参与了公司的AI智能客服的建设。业务部门提出需要管理全国上百个企微群，群里都是客户经理，会经常询问产品及业务相关问题。由于客服团队人数不多，无法服务这么多的客户经理。希望利用AI客服，智能回复用户提出问题。

目前传统客服面临的问题：

1、人工压力山大

大量用户规模带来井喷式的咨询增长，人工客服难以满足业务快速发展需求，并发处理能力有限还易延迟，人员素质参差不齐影响体验，新员工培训周期长、成本高。

2、 知识管理混乱

一个公司有大量的产品，涉及大量知识文档，但知识和技能依赖口口相传，缺乏有效传播手段。

3、数据安全堪忧

既要合法获取高质量数据，又要防止因操作不当导致的数据泄露。

4、 传统客服维护成本高

开发、部署和维护成本高，缺少即插即用的产品。

传统的智能客服，核心技术是关键词匹配、意图识别、决策树，回答僵硬。每增加一个新问题或新问法，都要人工配置规则，用户提问方式稍变就可能无法识别，维护成本极高。

一、AI智能客服业务流程图

结合公司业务，总体思路是：客户经理在企微群提问（后续可以在钉钉、APP、及其他应用），通过智能体平台分析和意图识，如果是企业知识库则走RAG知识文档文档；如果是业务系统，则对接系统查询工单。最终把结果返回给AI机器人进行回复。

以下是业务流程图：

二、AI智能客服功能架构图

三、AI智能客服技术方案

通过一个中心路由Agent统一接收并分发来自多渠道的用户意图，再由各专项Agent（如产品咨询、业务办理）通过调用工具（知识库、RPA）及业务MCP服务等，自动化完成任务闭环，实现对多渠道前端业务需求的解耦与端到端的自动化流程执行。

以上方案实现非常简单，不需要投入高成本开发，特别对于已经构建了知识库和智能问答系统的企业，开发成本较低。

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第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

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第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

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