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AI实现智能客服第2节：借助RAG实现常见问题的同程旅行AI客服

发布日期：2025-06-12 13:53:00 浏览次数： 1560

作者：无处不在的技术

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前言

来看一段AI大模型对它的介绍

在上节分享中，我分享了AI大模型在AI客服领域的一些实践和介绍，也分享了基于FastGPT软件实现的AI客服Demo，上节中我分享的是基于FastGPT的简易应用的方式，本节我分享下基于FastGPT工作流的方式来完成一个基于同程旅行数据的AI客服效果，通过对用户问题的意图识别，来回答用户的问题，这种工作流的玩法也是有一些AI Agent的思路和思想，也会自己未来熟悉AI Agent领域的搭建和使用有一定的帮助。

传统客服系统往往依赖于预设脚本和有限的知识库，难以灵活应对复杂或新颖的问题。而基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的智能客服能更准确地理解用户意图和诉求，即使面对复杂的语境和多变的表达方式也能有不错的表现，帮助提升客户体验。

FastGPT这个软件就帮助了我们实现了RAG+AI Agent的一些能力。

分享之前，我们可以看看业界关于AI客服产品的相关介绍:

这个产品的介绍来自于：https://jyzk.lingj.net/index，感兴趣的可以了解。

通过这种客服产品的介绍，我们可以知道AI客服核心要解决的问题就是上面这些，FastGPT可以帮助我们前期非常快速的完成这样一个过程。

正文

1、本节，我通过同程旅行的问题数据作为AI客服的知识库，如下所示：

我们可以将这个网站的问题数据拿下来，然后存储到FastGPT库中。

我这里分享的手动制作数据的方式，我准备了会员服务和火车票这两类的问题，作为本次的知识，这里我准备了4个文件，后续我们可以提前爬取所有问题，然后上传到知识库中：

由于我们当前测试知识也是数据问答类的知识，对于AI客服来说，这种FAQ类的知识，AI不知道，我们也不想让AI自己创意，尽可能的返回原文准确的答案，所以我们要梳理成问答格式，每个人都可以根据自己的需求定制一份格式的数据，我这里每个文件的格式如下：

<L1>会员服务</L1><L2>找回密码</L2><Q>忘记密码了，如何找回？</Q><A>A、进入会员登录页面，点击登录按钮右侧的“忘记密码”链接，进入重置密码页面；</A>======<L1>会员服务</L1><L2>找回密码</L2><Q>系统显示已经向手机发送验证码，长时间没收到短信怎么办？</Q><A>请查看您输入的手机号码是否正确并保证手机账户没有欠费，如果还是没有收到同程的短信，可以通过邮箱找回密码，若无邮箱，可拨打同程热线4007-777-777（免长途费），由专员为您处理。</A>======

我通过L1和L2标签定义问题的一级分类和二级分类，然后通过Q标签作为问题，A标签作为答案，不同的问题使用6个等号字符串分割======。

2、准备好了这个文件后，我们在FastGPT中创建2个新的知识库：

创建一个：同程旅行-会员服务的知识库：

创建一个：同程旅行-火车票的知识库：

3、还是按照上文中的导入方式，进行上传：

这里的分段的处理方式，我们还是选择直接分段，然后处理参数为按照6个等于符号的方式分割：

处理完成后，我们在知识库中等待模型向量的索引处理完成：

这样我们的基础知识就索引完成了，接下来我们创建一个fastgpt的工作流的应用。

4、我们的工作台模块下，新建的时候，选择一个工作流，如下所示：

5、然后选择：问题分类+知识库，如下所示：

6、默认情况，它给我们初始化了一个基础的工作流程：

7、接下来我们首先修改下开场白：

8、然后我们修改问题分类节点，我们定义2个问题：火车票、会员服务，这个节点本质就是对用户问题的意图识别，通过意图识别缩小知识库数据的范围，避免噪声产生，也是知识范围控制，如下所示：

9、然后在当前画板中创建2个知识库，并和刚才的分类产生关系：

10、然后我们在创建2个AI对话组件，设置提示词、和对应的知识库引用：

然后再知识库引用的旁边的设置按钮上单击，设置引用提示词，这里我们设置的引用提示词如下所示：

这样我们的设置就完成了。

这里我给AI的提示词如下：

## Roles你是一个同程旅行的客服，能够根据当前提供的知识，准确回答用户的问题## 知识格式1、提供的知识中，L1标签中的内容代表问题的一级分类，L2标签中的内容代表问题的二级分类，Q标签代表问题，A标签代表该问题的答案## Rules1、你需要根据用户的提问的问题，从知识库返回匹配的答案2、如果未发现合适的知识，请回复：当前问题，正在学习中

最后的工作流截图如下所示：

这样我们就创建完成了基于意图识别分类的AI客服工作流。

接下来，我们发布一下测试看看。

测试效果1：

我们在知识库中维护的原始知识为：

======<L1>会员服务</L1><L2>注册同程会员</L2><Q>提示手机号已被注册怎么办</Q><A>您可以拨打4007-777-777咨询。</A>======

可以看到它根据我们的提供的知识，回答出了用户的真实答案。

测试效果2：

可以看到也是没问题的。

测试效果3：

测试效果4：

可以看到提问一个和知识不相关的内容，也是按照我们的提示词回复的。有效地减少了非知识库问题的回答。

接下来我们再看看它的执行过程，我们在对话日志中，找到某一次的对话记录，然后看看：

这个图说明的就是先让AI对我们的问题进行分类，然后去会员知识库中搜索问题答案相似的：

然后构造如下提示词发送给大模型，截图如下所示：

通过日志可以看到相关的提示词如下所示：

记录预览(仅展示部分内容):System## Roles你是一个同程旅行的客服，能够根据当前提供的知识，准确回答用户的问题## 知识格式1、提供的知识中，L1标签中的内容代表问题的一级分类，L2标签中的内容代表问题的二级分类，Q标签代表问题，A标签代表该问题的答案## Rules1、你需要根据用户的提问的问题，从知识库返回匹配的答案2、如果未发现合适的知识，请回复：当前问题，正在学习中===---===---===使用 <QA></QA> 标记中的问答对进行回答。<QA><问题对><L1>会员服务</L1><L2>注册同程会员</L2><Q>提示手机号已被注册怎么办</Q><A>您可以拨打4007-777-777咨询。</A></问题对>------<问题对><L1>会员服务</L1><L2>找回密码</L2><Q>系统显示已经向手机发送验证码，长时间没收到短信怎么办？</Q><A>请查看您输入的手机号码是否正确并保证手机账户没有欠费，如果还是没有收到同程的短信，可以通过邮箱找回密码，若无邮箱，可拨打同程热线4007-777-777（免长途费），由专员为您处理。</A></问题对>------<问题对><L1>会员服务</L1><L2>找回密码</L2><Q>忘记密码了，如何找回？</Q><A>A、进入会员登录页面，点击登录按钮右侧的“忘记密码”链接，进入重置密码页面；B、进入找回密码页面，您可以通过手机、邮箱任何一种找回方式，输入您选择的手机或邮箱后，点击找回密码，系统会为您发送校验码到相应的手机或邮箱以验证有效性；C、当提示您手机号或邮箱号不存在时，则表示您注册时没有填写过该手机号/邮箱，请尝试其他找回方式；D、验证成功后即可重新设置登录密码。</A></问题对>------<问题对><L1>会员服务</L1><L2>找回密码</L2><Q>系统显示已发送验证邮件，长时间没收到邮件怎么办？</Q><A>请确认邮箱为您的注册时填写的邮箱，如果还是没有收到同程的邮件，可以尝试用手机号码找回，若还不成功，可拨打同程热线4007-777-777（免长途费），由专员为您处理。</A></问题对>------<问题对><L1>会员服务</L1><L2>注册同程会员</L2><Q>注册同程会员可以享受什么优惠</Q><A>  您可以通过以下方式成为同程会员：A、网站注册   进入www.ly.com，点击首页左上方“注册”或者在登录页面点击“快速注册”按钮，按提示填写信息即可。B、手机端注册   通过下载同程手机客户端或手机浏览器访问（http://m.ly.com），按提示填写相关信息，即可注册成功。C、第三方合作账号快捷注册      在登录页面中，可通过第三方合作账号授权快捷注册D、下单自动注册会员      成功预订同程旅游产品（机票、门票等）后，所填入的手机号会被自动注册为同程会员。届时，相关的注册信息会以短信的形式下发至手机。      如果没有收到短信，请通过找回密码页找回密码。 </A></问题对>------<问题对><L1>会员服务</L1><L2>注册同程会员</L2><Q>非同程会员是否可以直接预订产品</Q><A>可以的，但注册成为会员即有大礼包相送，并能享受更多优惠哦。</A></问题对>------<问题对><L1>会员服务</L1><L2>注册同程会员</L2><Q>注册同程会员可以享受什么优惠</Q><A> A、免费注册，不收取会员费；   B、快速预订，常用旅客信息自动填写；   C、快速查询及管理订单；   D、点评奖金、会员权益等多重优惠；   E、第一时间收到优惠信息。</A></问题对></QA>回答要求：- 选择其中一个或多个问答对进行回答。- 回答的内容应尽可能与 <答案></答案> 中的内容一致。- 如果没有相关的问答对，你需要澄清。- 避免提及你是从 QA 获取的知识，只需要回复答案。Human我注册会员的时候，提示了提示手机号已被注册，这个怎么办呢AI您可以拨打4007-777-777咨询。

以上就是一个客服的处理过程。

关联知识

3.1、搜索方式

AI的出现，让我们日常的数据搜索出现了新的搜索方式，而理解了这些搜索方式对于我们也是有帮助的，4种搜索方式如下：

1、精确搜索

2、模糊搜索

3、全文检索

4、基于向量实现的相似性搜索。

解释如下：

精确搜索 —— 像拿取快递的取件码

‌原理‌：必须100%匹配关键词，多一个字都不行

‌例子‌：

▫️ 快递站输入「5-2-3016」取快递

▫️ 在Excel筛选「销售额=5000」的记录

‌技术实现‌：=操作符、数据库精准查询

‌适用场景‌：身份证号搜索、订单号查询等需要绝对精准的场合

模糊搜索 —— 像相亲时的条件筛选

‌原理‌：允许部分匹配，支持通配符（* / ?）

‌例子‌：

▫️ 微信通讯录搜「张*」找所有姓张的朋友

▫️ 淘宝搜索「白色T恤*」出现各类白T变体款

‌技术实现‌：LIKE语句、正则表达式

‌典型特征‌：

✓ 容忍错别字（搜「苹杲」也能找到「苹果」）

✓ 支持部分记忆搜索（记得「2023报告」片段就能搜）

全文检索 —— 像图书馆的智能索引机

‌原理‌：拆分文本建立「关键词-位置」映射表

‌例子‌：

▫️ 在知乎搜索「健身食谱」时，系统自动拆解为「健身+食谱」组合搜索

▫️ 论文查重时快速比对重复段落

‌核心技术‌：倒排索引（如书籍末尾的术语索引表）

‌突出优势‌：

✓ 支持相关性排序（包含更多关键词的排在前面）

✓ 可处理百万级文档（Elasticsearch核心技术）

向量搜索 —— 像艺术品的灵魂匹配

‌原理‌：把内容转化为数学向量，计算相似度

‌神奇之处‌：

▫️ 能理解「电脑」和「计算机」是同类

▫️ 知道「猫」更接近「动物」而不是「汽车」

‌应用场景‌：

✓ 淘宝「以图搜物」找同款

✓ 音乐App推荐相似风格歌曲

✓ ChatGPT理解用户问题的语义

3.2、RAG业务

本节我们基于FastGPT知识库和AI的整合实现了一个基于已有知识的回答，这个过程其实是一个RAG的过程，因此在做客服的过程中，对于RAG的知识的理解也是需要的。

和本文分享的内容一样，RAG可以用到如下这几个场景中：

后续内容我们也会分享关于这个核心内容的知识.

3.3、问题分类

本文用到了关于问题分类的知识，问题分类在实际客服类中非常重要，场景如下：

电商行业垂直场景‌

‌售前咨询分流‌：将「商品参数」「促销规则」「库存查询」等高频问题自动归类到标准化知识库，实现秒级响应‌
‌售后诉求识别‌：通过语义分析区分「退货申请」「物流投诉」「价保索赔」等类型，触发不同处理流程‌
‌多平台统一管理‌：整合官网、APP、社媒等渠道的咨询，自动识别相同问题并统一回复策略‌
‌金融业务精细分类‌

‌风险等级判定‌：根据用户表述自动标记「信用卡盗刷」「异常登录」等高危事件，优先转人工处理‌
‌业务类型识别‌：区分「贷款申请」「理财产品咨询」「账户解冻」等场景，匹配对应服务模块‌

‌医疗健康智能分诊‌

‌急诊分级预警‌：通过症状关键词（如「胸痛持续3小时」）自动触发红色预警通道‌
‌咨询类型划分‌：将「用药指导」「检查报告解读」「复诊预约」分流至不同专科知识

问题分类节点作为AI客服的「智能路由器」‌，其价值不仅体现在即时服务优化，更通过持续积累的结构化问题数据库，为企业构建「用户需求热力图」‌，驱动产品迭代与商业决策。这种从被动应答到主动洞察的转变，正在重塑客户服务的价值链条‌。

总结

本文分享了基于FastGPT工作流的方式实现了基于同程旅行网的问题数据的AI客服，这种工作流的思想，本质也是AI Agent的一种使用，FastGPT还给我们提供了如下的组件：

感兴趣的小伙伴可以继续尝试哦，比如代码运行、判断器、变量更新、HTTP请求都是可以加入到当前的AI客服流程中的。

感兴趣的小伙伴可以一起交流沟通哦。

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