95%
意图识别率
80%
问题解决率
10万+
日均对话量
<1s
平均响应时间
项目概述
基于大语言模型的智能客服系统，支持多轮对话、意图识别、知识库问答、情感分析等功能。覆盖电商、金融、教育等多个行业场景，帮助企业降低50%的人力客服成本。
作为技术负责人，我主导了整体技术架构的设计和落地。从自然语言处理、向量检索、RAG架构到对话管理，构建了完整的智能客服解决方案。
技术栈
- Python 3.11
- LangChain
- FastAPI
- 向量数据库 (Milvus)
- LLM (GPT-4 / Claude)
- Redis
- WebSocket
- Docker
核心功能
- 多轮对话 - 支持上下文理解的多轮会话，能够记忆用户历史信息和会话状态，提供连贯的对话体验
- 意图识别 - 基于深度学习的多分类模型，识别用户意图，支持100+细分意图类型
- 知识库问答 - RAG检索增强生成，结合向量数据库和LLM，提供精准的知识问答
- 情感分析 - 实时分析用户情感倾向，对负面情绪及时预警和人工介入
- 智能转人工 - 根据对话内容自动判断转人工时机，无缝衔接人工客服
- 数据分析 - 对话质量分析、热点问题挖掘、满意度追踪等运营功能
技术架构
RAG检索增强：采用HyDE查询增强、混合检索、语义重排序等技术，提升知识检索的准确性和召回率。文档处理支持PDF、Word、HTML等多种格式的智能解析。
对话管理：基于状态机的对话流程设计，支持条件跳转、外部API调用、变量提取等复杂逻辑。可视化对话流程设计器，让业务人员也能配置对话流程。
模型微调>：针对垂直领域进行模型微调，使用LoRA技术低成本实现领域适配，在专业问题上表现更精准。
流式输出：采用Server-Sent Events实现打字机效果的流式响应，提升用户体验。
性能与安全
- 高并发支持 - 异步架构设计，支持万级并发连接，单实例QPS达500+
- 敏感信息过滤 - 自动识别和过滤身份证、银行卡、手机号等敏感信息
- 内容安全审核 - 多层内容安全过滤，防止有害信息传播
- 对话加密 - 全链路TLS加密，对话数据支持AES加密存储