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官网承接 / 线索客户项目（脱敏）B2B 企业服务·MVP 交付
B2B 企业 AI 客服系统（RAG + 人工接管）
某 B2B 公司
显著提升
自动回答覆盖率
常见问题由 AI 直接接地回答，人工坐席介入比例明显下降
引用可溯源
回答可信度
每条 AI 回答均标注知识库来源，客户可自行核验
确定性策略
接管准确性
接管决策由规则引擎确定性计算，不依赖模型输出，避免误放敏感话题
业务挑战
客户的售前咨询与售后支持依赖人工坐席，高峰期响应慢、口径不一致；已有知识库内容分散，无法直接驱动自动回答；同时必须保证敏感话题由真人接管，不能完全自动化。
解决方案
交付一套生产级 AI 客服 MVP：访客端匿名对话，AI 基于知识库检索给出带引用来源的回答；置信度低或意图敏感时自动转人工工单；管理端提供对话记录、工单处理、知识库 CRUD 与分析面板，形成知识反馈闭环。
我们如何交付
- 1RAG 管道：意图分类 → 关键词/评分知识检索 → 带引用的接地回答（Grounded Reply），每条回答标注知识库来源条目
- 2置信度感知人工接管：引擎在回答前确定性计算接管策略，模型仅负责措辞，不参与接管决策，避免模型幻觉影响路由
- 3工单系统：接管触发后自动生成工单摘要，管理员在后台处理并关闭，全流程有状态追踪
- 4知识库反馈闭环：管理员在后台标注低质量回答，反向更新知识库权重，驱动下一轮检索改进
- 5DataStore 接口抽象：InMemoryStore（测试 / 离线）+ PrismaStore（Postgres 生产），同一套业务逻辑无需修改即可切换
技术栈
TypeScriptReactViteFastify大模型 APIPrismaPostgreSQLSQLiteJWTZod