【AI Agent】智能客服搭建实操

随着大型语言模型（LLM）技术的迅猛发展，企业界正经历一场客户服务体系的革命。下文是关于如何用coze平台搭建AIent智能在线客服，案例是关于某心理培训机构的培训课程的客服咨询。

一、需求定位与价值分析

1.1 场景痛点拆解

目标角色：心理学培训课程咨询顾问

服务渠道：官网、微信公众号

现存痛点：

• 高峰期人工客服响应速度慢（平均等待时长>30分钟）
• 重复性问题消耗60%人工时长

核心需求：实现7×24小时即时响应，准确率需达95%以上

主要任务：

• 解答课程咨询（课程体系/师资/就业/价格/地点）
• 处理服务请求（退费/延期/投诉）
• 捕捉潜在用户需求（价格优惠、试听邀约、报名促成）

1.2 LLM 解决方案矩阵

二、核心业务流程设计

三、详细设计

1. 梳理场景

课程咨询：课程大纲、课程费用、师资力量、培训时长、上课时间、培训教材、就业方向、考试条件、资格证书、上课地址、报名流程、试听申请

服务请求：退费、延期、投诉、转课

潜在需求：价格优惠、试听邀约、报名促成

2. 整理知识库文档

梳理现有资料：包括网站信息、政策文件、课程文档、历史咨询数据等。

搭建知识库，使用优质对话样例，比直接使用企业资料效果好，模型输入出效果更可控。尤其是涉及到一些引导性场景，例如邀约试听、报名促成，通过真实问答来训练模型的主动营销能力。

知识库范围

• 课程信息库：课程类型、价格、师资、排课时间、适用人群、就业方向等结构化数据。
• 政策库：退款规则、延课政策、投诉处理流程。
• FAQ 库：高频问题及标准化话术。

案例库：历史投诉案例及解决方案。
对话样例可以是通过收集真实在线客服与顾客之间的对话数据，如果缺少数据怎么办？一个是利用LLM的能力，基于企业资料让模型生成问答对，另一个是是根据场景设想用户可能会问的问题，撰写优质回复内容。

数据处理：同一个问题用多种不同的询问方式；通过人工筛选找出同一个问题的不同回答中，比较好的回答。

打标签：对话样例对应场景标签，并计算场景覆盖比例，后期评估不同场景的回答效果，针对性提升。

3. 构建向量数据库

知识切片处理：对话样式以一个问答对为一个切片，企业资料以一个独立主题为一个切片。

企业资料中涉及图片、视频可以通过关联元数据来处理

测试优化：测试用不同的问法问同一个问题，看模型回复能力如何，再不断调优。

4. 工作流设计

工作流目标：根据客户所在城市和区域，推荐距离客户最近的校区。

实现效果：

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