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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


这产品经理:基于DeepSeek手搓AI智能客服(附案例)

发布日期:2025-03-16 15:52:47 浏览次数: 1858 来源:鄙人道三
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无需编程技能,也能打造高效智能客服系统!本文带你了解如何利用DeepSeek模型,从零开始搭建AI智能客服。

核心内容:
1. coze平台介绍及DeepSeek模型应用
2. AI智能客服搭建流程详解
3. 技术可行性分析及实际应用案例

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

智能客服想必大家并不陌生吧,一个可以007且全年无休的任劳任怨的牛马!



你也不曾想过自己有一天也能手搓、调教一个AI智能客服!



对于非技术人员,想要搭建一个AI智能客服,想都不敢想;那你们接着往下文看,不仅敢想,而且还想动手,等着老板给你升职加薪吧



首先,本文会从以下几个方面进行介绍如何手搓AI智能客服

 介绍coze(使用里面的DeepSeek模型);



 AI智能客服工作流搭建过程;



 如何应用落地(技术可行性分析);



1.  介绍coze



coze(中文名称:扣子是一个 AI 应用开发平台,字节跳动旗下的AI产品。coze提供了友好的可视化设计和编排工具,无论你是否具备编程能力,都可以通过低代码方式拖拖拽拽,然后基于自己业务或者需求快速搭建出基于大模型的各类AI项目;



同时支持将AI 应用发布到各个社交平台、通讯软件,也可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。



本文介绍的智能客服是采用智能体搭建的,AI大模型采用的是内置DeepSeek模型



关于coze详细内容在这里不过多介绍,大家可以去官网查看;国内版https://www.coze.cn;国外版https://www.coze.com



两者在大模型是有差异的:国内版主要使用大厂自研的大模型(豆包、deepseek、KIMI等),国外版主要是GPT-4等大模型;



2.  AI智能客服搭建过程



搭建过程大概分为四步骤:创建售前问答库、创建智能库、创建智能体、调试智能体



2.1 创建售前问答库



首先,通过deepseek.com生成一份SaaS软件售前问答30条,表格展示,表头包含问题、答案、关键词,然后复制到excel上备用;



其次,进入coze后台中工作空间点击+资源后,我们会发现添加资源库支持多种格式,这里上传准备好的售后问答excel即可。



然后傻瓜式下一步下一步就搞定了,下图就是上传成功后的excel中数据;

2.2 创建智能体



(AI智能客服工作流)


在创建智能体后,选择单Agent的工作流模式,工作流模式是由多个节点构成的标准化步骤,用来完成特定的任务和达到预期的目标。

通过将复杂的任务拆成多个子任务,可以避免单个模型能力的限制,确保内容输出的准确性,同时整个流程会更加可控。

接下来详细介绍如何搭建AI智能客户工作流的过程

2.2.1 开始节点和结束节点



工作流这两个节点是无删除的,开始节点输入的是客户询问的问题,结束节点是Agent经过deepseek大模型处理后的答案;



2.2.2 意识识别节点



主要用于用户输入的意图识别,并将其与预设意图选项进行匹配。



在实际客服咨询业务过程,会存在大量的与售卖产品问题,为了防止Agent不知所措引入了“意识识别”节点,避免Agent回复一些牛头不对马嘴的答案。

2.2.3 问题处理节点



当意图识别为产品外的问题,通过DeepSeek模型进行智能回答,为了使得回答健康且始终围绕产品本身,需要填写对应的提示词。

当客户提出产品相关的问题,Agent也需要对问题应进行归纳总结且需要结合上下文,来充分理解用户的问题;这里DeepSeek模型也需要配置相关提示词;

2.2.4 知识库节点



将 “2.1创建售前问答库” 步骤创建好的文档,上传到知识库节点中,供Agent读取、调用;



2.2.5 回答处理阶段



当Agent根据“2.2.3 问题处理节点”步骤得到处理后的客户问题,就能在知识库中检索对应的回答;



得到答案后,需要通过DeepSeek模型将答案进行修饰再输出给客户;



2.3 调试AI智能客服

咨询非产品的问题,回答基本上比较靠谱、健康;



问了两个售前问题(不完全和售前问题一样),智能客服的回答与excel的答案基本符合我们的预期,相当nice!!



下面是问答库对应的问题,可以对比一下客服的回答差异点,效果还是不错的;

2.4 发布智能体



完成AI智能体可以点击页面右上角“发布”按钮,大家可根据业务情况选择不同的平台,比如抖音、微信的小程序/公众号、api方式等等;



3.如何应用落地或业务中

最近公司官网正在筹备,后期有计划把AI智能客服放到官网;



为了避免让技术调研AI智能客服如何应用到业务中而嗷嗷瞎叫,索性好人做到底帮技术做个可行性验证,这更能体现出你能力价值,够他们仰望半生了

官方文档:https://www.coze.cn/docs/developer_guides/chat_v3#70a1d1bd



接口地址:https://api.coze.cn/v3/chat



在线postman:https://www.sojson.com/http/test.html

请求头Content-Type:"application/json;charset=UTF-8"Authorization:"Bearer pat_fYhFov*****KO86aE****MbiPbz5MWY"
请求参数{    "bot_id": "744235748****337",    "user_id": "111", // 这里可以上传设备ID    "stream": true,    "auto_save_history":true,    "additional_messages":[        {            "role":"user",            "content":"SaaS 软件能解决什么痛点?",            "content_type":"text"        }    ]}
返回的回答数据,很完美,技术会给你举起大大的?event: conversation.message.completeddata: {    "id": "7446483412615217202",    "conversation_id": "7446483406814232585",    "bot_id": "7442357489300963337",    "role": "assistant",    "type": "answer",    "content": "SaaS 软件能解决以下痛点:优化业务流程,通过自动化数据处理减少人工操作失误;提升团队协作效率,打破部门信息壁垒;提供精准数据分析,助力决策制定。",    "content_type": "text",    "chat_id": "7446483406814248969",    "section_id": "7446483406814232585",    "created_at": 1733769528---回答时间戳单位秒}

好了,最后接口调用没问题,证明技术上完全可行.


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