在當今快速發(fā)展的科技時代，智能客服系統(tǒng)已經(jīng)成為提升客戶體驗和運營效率的重要工具。而通過搭建AI Agent，企業(yè)不僅能夠降低人力成本，還可以實現(xiàn)24小時不間斷服務。本文將詳細介紹如何從零開始搭建智能客服系統(tǒng)，

隨著大型語言模型（LLM）技術的迅猛發(fā)展，企業(yè)界正經(jīng)歷一場客戶服務體系的革命。下文是關于如何用coze平臺搭建AIent智能在線客服，案例是關于某心理培訓機構的培訓課程的客服咨詢。

一、需求定位與價值分析

1.1 場景痛點拆解

目標角色：心理學培訓課程咨詢顧問

服務渠道：官網(wǎng)、微信公眾號

現(xiàn)存痛點：

• 高峰期人工客服響應速度慢（平均等待時長>30分鐘）
• 重復性問題消耗60%人工時長

核心需求：實現(xiàn)7×24小時即時響應，準確率需達95%以上

主要任務：

• 解答課程咨詢（課程體系/師資/就業(yè)/價格/地點）
• 處理服務請求（退費/延期/投訴）
• 捕捉潛在用戶需求（價格優(yōu)惠、試聽邀約、報名促成）

1.2 LLM 解決方案矩陣

二、核心業(yè)務流程設計

三、詳細設計

1. 梳理場景

課程咨詢：課程大綱、課程費用、師資力量、培訓時長、上課時間、培訓教材、就業(yè)方向、考試條件、資格證書、上課地址、報名流程、試聽申請

做了8年产品经理后，我是这么看产品经理的

我个人是从非常初级的产品经理做起，再到负责一个大产品的项目管理，现在有幸跳出了日常基础的工作更多的去看产品的PMF，product strategy...

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服務請求：退費、延期、投訴、轉課

潛在需求：價格優(yōu)惠、試聽邀約、報名促成

2. 整理知識庫文檔

梳理現(xiàn)有資料：包括網(wǎng)站信息、政策文件、課程文檔、歷史咨詢數(shù)據(jù)等。

搭建知識庫，使用優(yōu)質對話樣例，比直接使用企業(yè)資料效果好，模型輸入出效果更可控。尤其是涉及到一些引導性場景，例如邀約試聽、報名促成，通過真實問答來訓練模型的主動營銷能力。

知識庫范圍

• 課程信息庫：課程類型、價格、師資、排課時間、適用人群、就業(yè)方向等結構化數(shù)據(jù)。
• 政策庫：退款規(guī)則、延課政策、投訴處理流程。
• FAQ 庫：高頻問題及標準化話術。

對話樣例可以是通過收集真實在線客服與顧客之間的對話數(shù)據(jù)，如果缺少數(shù)據(jù)怎么辦？一個是利用LLM的能力，基于企業(yè)資料讓模型生成問答對，另一個是是根據(jù)場景設想用戶可能會問的問題，撰寫優(yōu)質回復內容。

數(shù)據(jù)處理：同一個問題用多種不同的詢問方式；通過人工篩選找出同一個問題的不同回答中，比較好的回答。

打標簽：對話樣例對應場景標簽，并計算場景覆蓋比例，后期評估不同場景的回答效果，針對性提升。

3. 構建向量數(shù)據(jù)庫

知識切片處理：對話樣式以一個問答對為一個切片，企業(yè)資料以一個獨立主題為一個切片。

企業(yè)資料中涉及圖片、視頻可以通過關聯(lián)元數(shù)據(jù)來處理

測試優(yōu)化：測試用不同的問法問同一個問題，看模型回復能力如何，再不斷調優(yōu)。

4. 工作流設計

工作流目標：根據(jù)客戶所在城市和區(qū)域，推薦距離客戶最近的校區(qū)。

實現(xiàn)效果：