智能客服 Agent

项目背景

电商企业日常客服量大，订单查询、物流跟踪等重复问题占用大量人力，响应慢影响转化。

核心挑战

电商客服日常处理大量重复咨询（订单、物流、退款），人工响应慢、成本高，直接影响下单转化和用户满意度。

方案思路

LLM + RAG 架构：FAQ 和政策文档向量化索引，Agent 先检索再回答；对接订单系统实时查单；低置信度或复杂意图自动转人工，对话日志驱动持续优化。

我们做了什么

• ·搭建基于大模型的客服 Agent，覆盖订单、物流、售后等高频场景
• ·对接订单系统与 FAQ 知识库，支持实时查询与自动回复
• ·设计意图识别与人工转接策略，复杂问题无缝移交客服
• ·提供对话日志与分析后台，持续优化回答准确率

技术栈

项目成果

常见咨询自动解决率达 75%，人工客服工作量减少 50%，平均首次响应缩短至秒级。