资料内容：
⼀、智能客服系统整体架构设计
1.1 整体架构分层设计
AI+智能客服系统采⽤分层架构设计，⾃上⽽下分为5层，各层职责清晰、松耦合，便于后期扩展和维
护，同时实现前端交互、后端调度、模型计算、数据存储的全流程闭环，架构整体如下：⽤⼾接⼊层
→接⼊⽹关层→智能体核⼼层→数据存储层→外部服务层。各层核⼼功能如下：
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⽤⼾接⼊层：⽀持多渠道接⼊，包括⽹⻚聊天窗⼝、微信公众号、企业微信及REST API接⼝，满⾜
不同场景下⽤⼾的咨询需求，统⼀接收⽤⼾输⼊的⽂字、语⾳等咨询信息，并将处理后的响应结果
反馈给⽤⼾。
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接⼊⽹关层：承担请求路由、负载均衡、限流熔断和⽇志记录的核⼼职责，对⽤⼾接⼊层的请求进
⾏统⼀拦截和预处理，避免⾼并发请求对核⼼服务造成压⼒，同时记录请求详情⽤于后续排查和优
化。
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智能体核⼼层：系统的核⼼处理层，包含五⼤模块⸺意图识别模块、对话管理模块、知识检索模
块、⼯具调⽤模块、响应⽣成模块，负责完成⽤⼾意图理解、上下⽂管理、知识检索、外部⼯具调
⽤及⾃然语⾔响应⽣成。
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数据存储层：负责各类数据的持久化存储，按数据类型分别存储在不同数据库中，确保数据安全和
检索⾼效，包括⽤⼾数据、订单数据、会话缓存、知识库向量数据、对话⽇志等。
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外部服务层：集成各类外部接⼝，包括⼤模型API（如OpenAI、⽂⼼⼀⾔）、订单系统API、物流
系统API等，为核⼼层提供外部数据和功能⽀持，实现客服场景的业务闭环。
1.2 ⼤模型核⼼能⼒
系统选⽤适配客服场景的⼤模型（可选⽤开源模型如Llama 2、ChatGLM3，或API调⽤类模型如GPT-
3.5/4），其核⼼能⼒围绕客服问答场景优化，主要包括：
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⾃然语⾔理解（NLU）：精准识别⽤⼾咨询意图（如订单查询、售后退款、产品咨询、投诉建
议），提取⽤⼾输⼊中的核⼼实体（如订单号、产品ID、⼿机号），同时⽀持情感分析，识别⽤⼾
情绪（正⾯、负⾯、中性），为后续响应提供依据。
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多轮对话能⼒：⽀持连续多轮对话，能够理解上下⽂语义关联，避免重复询问⽤⼾信息，例如⽤⼾
先咨询“如何退货”，后续补充“退货需要多久到账”，模型可关联前序对话，⽆需⽤⼾再次说明
咨询场景。
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知识检索增强（RAG）：结合知识库内容⽣成响应，避免模型幻觉，确保回答的准确性和专业性，
当⽤⼾问题可通过知识库匹配解决时，优先基于知识库内容⽣成响应，⽆法匹配时再⽣成通⽤引导
性回答。•
响应⽣成与优化：⽣成简洁、易懂、贴合客服场景的⾃然语⾔响应，避免过于技术化的表述；同时
⽀持响应模板适配，针对⾼频问题（如订单查询、物流咨询）可快速调⽤模板⽣成标准化回答，提
升响应速度。
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⼯具调⽤能⼒：可集成外部业务系统API，实现订单查询、物流跟踪、退换货处理等业务操作，⽆
需⼈⼯介⼊即可完成⽤⼾的核⼼咨询需求。
