From 4b8f24d650033a7b50848ed64a9b110bb6d1baf0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: goder Date: Wed, 28 Jan 2026 22:37:15 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=B7=BB=E5=8A=A0=E5=AE=A2=E6=9C=8D=E7=B3=BB?= =?UTF-8?q?=E7=BB=9F=E6=96=B9=E6=A1=88=E8=AE=BE=E8=AE=A1?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- 客服系统/AI Assistant智能客服方案.md | 265 +++++++++++++++++++++++++++ 客服系统/智能客服MVP详细设计.md | 252 +++++++++++++++++++++++++ 客服系统/智能客服总体需求与方向.md | 195 ++++++++++++++++++++ 3 files changed, 712 insertions(+) create mode 100644 客服系统/AI Assistant智能客服方案.md create mode 100644 客服系统/智能客服MVP详细设计.md create mode 100644 客服系统/智能客服总体需求与方向.md diff --git a/客服系统/AI Assistant智能客服方案.md b/客服系统/AI Assistant智能客服方案.md new file mode 100644 index 0000000..81d1da4 --- /dev/null +++ b/客服系统/AI Assistant智能客服方案.md @@ -0,0 +1,265 @@ +## 1. 背景与目标 + +随着大模型(LLM)在自然语言理解与生成能力上的成熟,AI 智能客服已具备在真实业务中承担「**首轮接待、常见问题解答、用户情绪安抚**」等角色的能力。 + +**本方案目标:** + +- 在 **最短周期(1~2 周)内完成 AI 客服接入** +- **显著改善用户体验**(回答自然、连贯、有温度) +- **不引入复杂架构、不增加系统不稳定性** +- 为后续升级(RAG / 工具调用 / 私有化模型)保留演进空间 + +## 2. LLM 接入技术选型概览 + +## 2.1 常见 LLM 接入方案对比 + +| 方案类型 | 技术构成 | 优点 | 缺点 | 适用阶段 | 成熟框架 / 实际案例 | +| --- | --- | --- | --- | --- | --- | +| **规则型客服** | 关键词 / 状态机 | 稳定、可控、零成本 | 命中率低、体验生硬 | 传统客服 | **Chatwoot(未启用 AI)**Zammad | +| **RAG 架构** | 向量库 + 检索 + LLM | 准确性高、可扩展 | 架构复杂、交付慢 | 中后期 | **Dify**(知识库问答)\n**Haystack** | +| **Agent / Tool** | LLM + 函数 / API | 能执行操作、自动化 | 成本高、不稳定 | 成熟期 | **LangChain**(Agent)\n**AutoGPT** | +| **Prompt All-in-One** | Prompt + LLM | 上线最快、见效最快 | 知识规模受限 | 短期交付 | **Rasa**(早期 FAQ)\n**Botpress**(Prompt 技能) | + +### 2.2 技术选型结论 + +**基于当前阶段目标(短期交付 + 快速见效),本方案选择:** + +> **Prompt All-in-One 方式接入 LLM** + +即: + +- 不引入向量数据库 +- 不引入 Agent / Tool 体系 +- 不拆分复杂 AI 中台 +- 通过 **精心设计的 Prompt**,将角色、规则、知识与上下文统一注入模型 + +*** + +## 3. Prompt All-in-One 接入方案概述 + +### 3.1 核心思想 + +> **将“客服经验”而不是“系统复杂度”注入模型** + +模型只做一件事: +**在清晰约束下,用专业客服语言回答问题** + +*** + +### 3.2 整体交互流程 + +```javascript +用户提问 + ↓ +会话上下文拼装(最近 N 轮) + ↓ +业务规则判断(是否命中硬规则) + ↓ +Prompt 构建(角色 + 规则 + 知识 + 上下文) + ↓ +LLM API 调用 + ↓ +结果校验 / 兜底 + ↓ +返回用户 + +``` + +*** + +## 4. Prompt All-in-One 方案详细设计 + +### 4.1 Prompt 结构设计 + +Prompt 采用**分段式结构**,确保模型行为可控、稳定。 + +#### 4.1.1 角色定义(Role) + +```javascript +你是一个专业、克制、可靠的智能客服助手。 +你需要像人工客服一样回答问题,而不是聊天机器人。 + +``` + +*** + +#### 4.1.2 行为规则(Rules) + +```javascript +规则: +1. 不允许编造事实 +2. 如果无法确认答案,必须明确说明“需要人工客服介入” +3. 回答应简洁、直接、礼貌 +4. 不输出与问题无关的内容 + +``` + +*** + +#### 4.1.3 业务知识(Knowledge) + +> 采用 **FAQ / 固定问答** 形式,直接注入 Prompt + +```javascript +已知业务信息: + +Q: 如何修改账号密码? +A: 在【个人中心】→【安全设置】中进行修改。 + +Q: 会员是否支持退款? +A: 会员服务一经开通暂不支持退款。 + +Q: 视频无法播放怎么办? +A: 请先检查网络环境,若仍无法播放请联系客服。 + +``` + +> 初期建议 **10~50 条核心问题** 即可产生明显效果 + +*** + +#### 4.1.4 对话上下文(Context) + +```javascript +最近对话: +用户:我昨天开的会员 +客服:请问您遇到了什么问题? +用户:我想退款 + +``` + +*** + +#### 4.1.5 用户当前问题 + +```javascript +用户问题: +{{question}} + +``` + +*** + +### 4.2 Prompt 模板示例(完整版) + +```javascript +你是一个专业、克制的智能客服助手。 + +规则: +1. 只能基于已知信息回答 +2. 不允许编造事实 +3. 不确定时明确提示需要人工客服 +4. 回答要简洁、清晰、礼貌 + +已知信息: +{{faq_list}} + +最近对话: +{{context}} + +用户问题: +{{question}} + +``` + +*** + +## 5. 系统落地实现方案(工程视角) + +### 5.1 模块划分(最小可运行) + +```javascript +ai_customer_service/ +├── prompt.go // Prompt 构建 +├── context.go // 会话上下文管理 +├── rules.go // 硬规则与兜底 +├── llm_client.go // LLM API 封装 +└── handler.go // 对外接口 + +``` + +*** + +### 5.2 关键实现要点 + +#### 5.2.1 会话上下文控制 + +- 仅保留最近 **3~5 轮对话** +- 防止 Prompt 过长导致成本失控 +- 避免历史误导当前回答 + +*** + +#### 5.2.2 规则优先级设计 + +```javascript +硬规则(最高) +↓ +Prompt + LLM +↓ +兜底回复(最低) + +``` + +例如: + +- 退款、价格、政策 → 规则直出 +- 模糊咨询 → LLM +- 异常 / 空回复 → 人工 + +*** + +#### 5.2.3 风险控制与兜底 + +- LLM 返回空 / 非法 → 固定话术 +- 关键词触发(投诉 / 法律 / 情绪)→ 转人工 +- 可配置「最大连续 LLM 轮数」 + +*** + +## 6. 预期效果与评估指标 + +### 6.1 短期可见效果 + +- 用户首次问题命中率明显提升 +- 客服话术更自然,减少追问 +- 人工客服接入压力下降 + +*** + +### 6.2 可量化指标(上线即可统计) + +| 指标 | 说明 | +| --- | --- | +| AI 命中率 | AI 独立解决的会话占比 | +| 转人工率 | 未解决会话比例 | +| 平均轮数 | 用户追问次数 | +| 成本 | 单会话 Token 消耗 | + +*** + +## 7. 后续演进路径(非本期实施) + +```javascript +Prompt All-in-One + ↓ +FAQ 规模扩大 + ↓ +向量检索(RAG) + ↓ +工具调用(查订单 / 查状态) + ↓ +私有化模型 / 成本优化 + +``` + +*** + +## 8. 方案总结 + +- 本方案 **以业务效果为第一优先级** +- 避免初期复杂架构导致的交付风险 +- 在 **最小投入下获取最大用户感知提升** +- 为后续智能客服能力升级保留清晰演进路径 + +> **结论:Prompt All-in-One 是当前阶段性最优解** diff --git a/客服系统/智能客服MVP详细设计.md b/客服系统/智能客服MVP详细设计.md new file mode 100644 index 0000000..0af7cec --- /dev/null +++ b/客服系统/智能客服MVP详细设计.md @@ -0,0 +1,252 @@ +# 客服平台 + +**MVP 阶段产品需求文档** + +*** + +## 1. 项目背景 + +随着业务发展,用户咨询量持续增长,现有客服处理方式逐渐暴露出以下问题: + +- 用户咨询入口分散,体验不统一 +- 客服接待依赖个人经验,处理效率不稳定 +- 会话结束后缺乏持续跟进机制 +- 客服运营数据分散,难以形成整体分析 + +为提升用户咨询体验并支撑后续业务增长,需要建设一套**统一、稳定、可扩展的客服平台**,作为客户服务体系的基础能力。 + +*** + +## 2. 产品目标 + +### 2.1 核心目标 + +- 支持用户随时发起咨询并获得响应 +- 支持客服高效接待与问题处理 +- 支持复杂问题持续跟进直至解决 +- 支持客服运营数据沉淀与管理 + +### 2.2 产品定位 + +> 面向日常业务场景的**基础客服平台**,聚焦会话与工单的稳定闭环。 + +*** + +## 3. 产品范围 + +### 3.1 本期包含能力 + +- Web / H5 客服接入 +- 实时人工会话管理 +- 会话转工单 +- 工单管理 +- FAQ / 基础知识库 +- 基础运营数据 +- 基础角色与权限管理 + +### 3.2 本期不包含能力 + +- 多渠道统一接入(IM / 社交平台) +- 自动化规则与流程编排 +- 高级数据分析与预测 + +*** + +## 4. 用户角色 + +| 角色 | 角色说明 | +| --- | --- | +| 终端用户 | 发起咨询的用户 | +| 客服人员 | 接待用户并处理问题 | +| 客服主管 | 管理客服与查看数据 | +| 管理员 | 系统配置与权限管理 | + +*** + +## 5. 核心功能需求 + +*** + +## 5.1 渠道接入 + +### 功能目标 + +为用户提供统一、便捷的客服咨询入口。 + +### 功能说明 + +- 支持在 Web 页面或 H5 场景中嵌入客服入口 +- 支持以浮窗或独立页面形式展示客服界面 +- 支持配置欢迎语、客服名称等基础展示信息 + +### 用户身份识别 + +- 支持匿名用户发起咨询 +- 支持登录用户发起咨询 +- 支持会话过程中用户身份升级 +- 身份变化不影响会话连续性 + +*** + +## 5.2 会话管理 + +### 功能目标 + +支撑用户与客服之间的实时沟通,并对会话过程进行管理。 + +### 会话生命周期 + +```javascript +创建 → 排队 → 接入 → 处理中 → 结束 + +``` + +### 功能说明 + +- 用户首次发言触发会话创建 +- 支持会话排队等待 +- 支持客服主动接入或释放会话 +- 支持会话超时自动结束 +- 支持客服同时处理多个会话 + +*** + +## 5.3 人工接待与并发控制 + +### 功能目标 + +保障客服接待能力可控,避免过载。 + +### 功能说明 + +- 支持为客服设置最大同时接待会话数 +- 当客服达到并发上限时,新会话进入排队 +- 支持客服之间转接会话 +- 支持客服主动接管排队会话 + +*** + +## 5.4 会话转工单 + +### 功能目标 + +确保未能即时解决的问题可以持续跟进。 + +### 转换场景 + +- 客服判断问题需要后续处理 +- 会话结束但问题未解决 +- 用户要求后续处理 + +### 功能说明 + +- 支持在会话过程中将问题转为工单 +- 会话历史内容自动关联至工单 +- 转工单后会话结束 + +*** + +## 5.5 工单管理 + +### 功能目标 + +对复杂问题进行持续处理,直至解决。 + +### 工单生命周期 + +```javascript +新建 → 已分配 → 处理中 → 已解决 → 已关闭 + +``` + +### 功能说明 + +- 支持工单创建、分配、处理、关闭 +- 支持工单优先级设置 +- 支持调整工单负责人 +- 支持记录工单处理过程与操作记录 +- 支持在工单中补充沟通信息 + +*** + +## 5.6 FAQ / 知识库 + +### 功能目标 + +提升客服解答效率,沉淀标准答案。 + +### 功能说明 + +**FAQ 管理** + +- 维护常见问题与标准答案 +- 支持分类与标签管理 +- 支持启用 / 停用控制 + +**知识库管理** + +- 维护知识文档内容 +- 支持分类、标签 +- 支持内部备注,仅客服可见 + +**搜索能力** + +- 支持按关键词搜索 FAQ +- 支持在知识内容中进行检索 + +*** + +## 5.7 基础运营数据 + +### 功能目标 + +为客服管理与优化提供数据支撑。 + +### 数据维度 + +**会话维度** + +- 会话总量 +- 首次响应时间 +- 平均会话时长 + +**工单维度** + +- 工单总量 +- 工单状态分布 +- 平均处理时长 + +*** + +## 5.8 角色与权限管理 + +### 功能目标 + +明确职责边界,保障系统操作安全。 + +### 角色定义 + +| 角色 | 权限范围 | +| --- | --- | +| 管理员 | 系统配置、权限管理 | +| 客服 | 会话接待、工单处理 | +| 客服主管 | 客服管理、数据查看 | +| 运营人员 | 数据查看 | + +*** + +## 6. MVP 阶段功能边界 + +### 本阶段暂不覆盖能力 + +- 自动化规则与流程引擎 +- 高级数据分析 +- 多渠道统一接入 + +*** + +## 7. 总结 + +> 本 PRD 聚焦客服平台 MVP 阶段, +> 以稳定、可用、可扩展为目标, +> 构建统一的会话与工单服务基础。 diff --git a/客服系统/智能客服总体需求与方向.md b/客服系统/智能客服总体需求与方向.md new file mode 100644 index 0000000..61b0afe --- /dev/null +++ b/客服系统/智能客服总体需求与方向.md @@ -0,0 +1,195 @@ +## 智能客服PRD + +# 一、业务总体分层(Overall Architecture) + +> 智能客服平台采用分层架构设计,将不同职责与能力进行解耦,确保系统在支持多渠道接入与稳定人工服务的基础上,能够逐步引入知识化与智能化能力,并支持长期平台化演进。 + +## 1.1 渠道接入层(Channel Layer) + +**定位说明** +用于承载来自不同用户触点的咨询请求,统一完成会话初始化、用户识别与上下文透传,为后续业务处理提供标准化入口。 + +**覆盖能力** + +- Web / H5 在线客服 +- App 内嵌客服 +- 企业微信 / 微信 +- 邮件 / 表单等异步渠道 + +**设计要点** + +- 统一接入协议与消息格式 +- 支持匿名用户与登录用户并存 +- 跨渠道用户身份识别与会话关联 +- 渠道级配置、启停与限流控制 + +**分层原则** + +- 新渠道接入不影响核心会话逻辑 +- 渠道差异仅存在于接入层,避免向下层渗透 + +*** + +## 1.2 会话与工单层(Conversation & Ticket Layer) + +**定位说明** +客服平台的核心业务处理层,负责实时会话调度、人工接待、问题流转与问题闭环管理。 + +**覆盖能力** + +- 实时会话与状态管理(排队 / 进行中 / 已结束) +- 会话转接(客服 ↔ 客服、机器人 ↔ 人工) +- 排队、分配与并发接待控制 +- 工单创建、流转、关闭与结果记录 + +**分层原则** + +- 会话与工单强关联,所有问题必须具备闭环路径 +- 业务处理逻辑集中于本层,对上承接渠道,对下对接知识与智能能力 + +*** + +## 1.3 知识层(Knowledge Layer) + +**定位说明** +用于沉淀业务知识与高频问题,是人工客服、机器人客服及 AI 能力的统一知识来源。 + +**覆盖能力** + +- FAQ(高频标准问题) +- 结构化知识条目 +- 非结构化文档(说明文档、操作指南) + +**分层原则** + +- 知识来源统一,避免多套口径 +- 支持版本管理、权限控制与持续迭代 + +*** + +## 1.4 智能层(Intelligence Layer) + +**定位说明** +在不影响核心业务稳定性的前提下,引入自动化与 AI 能力,用于提升客服效率与服务质量。 + +**覆盖能力** + +- 机器人客服 +- RAG 与大模型能力 +- AI 辅助客服 +- 智能质检 + +**分层原则** + +- 智能能力必须可控、可回退 +- AI 输出不直接替代人工决策 + +*** + +## 1.5 运营与平台层(Operation & Platform Layer) + +**定位说明** +为客服系统提供统一配置、运营分析及平台级能力支撑,确保系统在多业务、多组织场景下可持续运行。 + +**覆盖能力** + +- 接待策略与路由配置 +- 运营指标与数据看板 +- 权限体系、多租户、审计与配置中心 +- 高并发与消息可靠性保障 + +*** + +# 二、基础核心模块与 MVP 阶段拓展能力 + +> 在总体分层架构下,平台能力进一步拆分为**基础核心模块**与**MVP 阶段拓展能力**,以支持分阶段建设与风险可控的能力演进。 + +*** + +## 2.1 基础核心模块(MVP 必须交付) + +**目标** +保证“咨询可接、问题可解、数据可追”,在不依赖 AI 的情况下即可稳定运行。 + +### 核心模块清单 + +**渠道接入** + +- Web/H5 接入 +- 用户身份识别(匿名 / 登录) + +**会话与工单** + +- 实时会话管理 +- 会话状态流转 +- 人工接待与并发控制 +- 会话转工单 +- 工单状态流转与关闭 + +**知识基础** + +- FAQ 管理 +- 基础知识库维护 +- 关键词检索(人工使用) + +**基础运营** + +- 会话量、响应时长统计 +- 工单处理时长统计 +- 基础权限控制 + +> 核心模块构成客服平台最小可用闭环,是 MVP 阶段的交付重点。 + +*** + +## 2.2 MVP 阶段拓展能力(可选引入) + +**目标** +在不破坏核心稳定性的前提下,引入自动化与智能化能力,提升效率与服务质量。 + +### 拓展能力模块 + +**会话效率提升** + +- 自动分配策略 +- 技能组 +- 优先级队列 + +**知识能力增强** + +- 知识版本管理 +- 知识权限控制 +- 知识使用率统计 + +**智能能力(可灰度)** + +- FAQ 机器人自动问答 +- RAG 问答能力 +- AI 回复建议 +- 会话自动总结 +- 工单自动生成与补全 + +**智能质检** + +- 敏感内容识别 +- 风险提示 +- 服务质量辅助评估 + +> 所有拓展能力必须支持独立启停、灰度发布与回退,不影响核心业务运行。 + +*** + +## 2.3 核心功能 vs 拓展能力总结 + +### 基础核心模块特点 + +- 构成客服平台最小闭环 +- 不依赖 AI,稳定可靠 +- 是 MVP 阶段必须交付的能力 + +### 拓展能力模块特点 + +- 用于提升效率、降低成本、增强智能 +- 可按业务成熟度逐步引入 +- 必须支持关闭、回退与独立评估 +- AI介入缩减人工成本