智能客服系统建设
从零开始构建智能客服系统的完整流程：数据准备、知识库构建、意图识别、对话管理、集成测试。
Key Points
- 五步建设流程：数据准备 → 知识库 → 意图识别 → 对话管理 → 集成测试
- 技术选型：LLM（ChatGLM/Qwen）、Embedding（Qwen3）、RAG（LangGraph）、向量库（Milvus/FAISS）
- 企业级部署：数据安全优先、混合架构（规则引擎+LLM）、灵活转人工机制
- 运营策略：重运营轻微调，通过 Few-Shot 示例和知识库更新纠错
Details
建设流程
- 数据准备：收集 FAQ、产品手册、历史工单，切分为 1000-2000 字符的文本块
- 知识库构建：Embedding 向量化 + 向量数据库存储 + 知识图谱（复杂实体关系）
- 意图识别：BERT 意图分类 + BiLSTM-CRF 实体抽取
- 对话管理：状态机或多智能体协作框架，LLM 动态规划工具调用
- 集成测试：FastAPI 接口 + 多渠道接入 + 自动化评测
技术选型
| 组件 | 推荐方案 |
|---|---|
| LLM | ChatGLM3-6B、Qwen-14b |
| Embedding | Qwen3 Embedding |
| RAG 框架 | LangGraph（复杂多轮）、n8n/Coze/Dify（快速原型） |
| 向量数据库 | Milvus/Chroma（持久化）、FAISS/Redis（轻量） |
| 图数据库 | Neo4j |
| 模型管理 | Ollama |
Context
智能客服专栏共18篇文章，覆盖v1（基于NotebookLM调研）和v2（基于联网对抗性研究）两个版本，涵盖系统架构、RAG实现、知识图谱、多智能体、技术选型、生产部署、架构演进、意图分类等完整内容。
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