需求分析
替代人工客服处理 80% 以上的重复性问题，通过自然语言处理和机器学习实现智能问答、工单流转，降低企业服务成本。核心功能包括：
- 智能问答：支持文本、语音提问，识别意图并返回答案。
- 多渠道接入：集成微信、官网、APP、电话等渠道。
- 工单系统：复杂问题自动转人工，生成工单跟踪处理进度。
- 知识管理：管理员维护知识库，支持自动学习用户问题。
技术选型
- 后端：Python（Flask）+ Elasticsearch + Redis，NLP 模块使用 Hugging Face 库。
- 语音处理：集成科大讯飞 ASR/TTS，实现语音识别与合成。
- 前端：Vue 3 + Element Plus 开发管理后台，WebSocket 实现消息实时推送。
- 机器学习：基于 BERT、GPT-3.5 训练问答模型，定期 Fine-tune 优化效果。
开发要点
- 意图识别：使用 BiLSTM + Attention 机制，意图识别准确率达 92%。
- 多轮对话：维护对话上下文，支持复杂问题追问。
- 数据监控：统计问题解决率、转人工率，优化知识库质量。
应用效益
某银行部署后，客服人力成本降低 40%，用户问题平均解决时间缩短至 30 秒。
)
工具)
