智能客服想必大家并不陌生吧，一个可以007且全年无休的任劳任怨的牛马！

你也不曾想过自己有一天也能手搓、调教一个AI智能客服！

对于非技术人员，想要搭建一个AI智能客服，想都不敢想；那你们接着往下文看，不仅敢想，而且还想动手，等着老板给你升职加薪吧。

首先，本文会从以下几个方面进行介绍如何手搓AI智能客服

● 介绍coze（使用里面的DeepSeek模型）；

● AI智能客服工作流搭建过程；

● 如何应用落地（技术可行性分析）；

1. 介绍coze

coze（中文名称：扣子）是一个 AI 应用开发平台，字节跳动旗下的AI产品。coze提供了友好的可视化设计和编排工具，无论你是否具备编程能力，都可以通过低代码方式拖拖拽拽，然后基于自己业务或者需求快速搭建出基于大模型的各类AI项目；

同时支持将AI 应用发布到各个社交平台、通讯软件，也可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。

本文介绍的智能客服是采用智能体搭建的，AI大模型采用的是内置DeepSeek模型；

关于coze详细内容在这里不过多介绍，大家可以去官网查看；国内版https://www.coze.cn；国外版https://www.coze.com

两者在大模型是有差异的：国内版主要使用大厂自研的大模型（豆包、deepseek、KIMI等），国外版主要是GPT-4等大模型；

2. AI智能客服搭建过程

搭建过程大概分为四步骤：创建售前问答库、创建智能库、创建智能体、调试智能体；

2.1 创建售前问答库

首先，通过deepseek.com生成一份SaaS软件售前问答30条，表格展示，表头包含问题、答案、关键词，然后复制到excel上备用；

其次，进入coze后台中工作空间点击+资源后，我们会发现添加资源库支持多种格式，这里上传准备好的售后问答excel即可。

然后傻瓜式下一步下一步就搞定了，下图就是上传成功后的excel中数据；

2.2 创建智能体

（AI智能客服工作流）

在创建智能体后，选择单Agent的工作流模式，工作流模式是由多个节点构成的标准化步骤，用来完成特定的任务和达到预期的目标。

通过将复杂的任务拆成多个子任务，可以避免单个模型能力的限制，确保内容输出的准确性，同时整个流程会更加可控。

接下来详细介绍如何搭建AI智能客户工作流的过程

2.2.1 开始节点和结束节点

工作流这两个节点是无删除的，开始节点输入的是客户询问的问题，结束节点是Agent经过deepseek大模型处理后的答案；

2.2.2 意识识别节点

主要用于用户输入的意图识别，并将其与预设意图选项进行匹配。

在实际客服咨询业务过程，会存在大量的与售卖产品问题，为了防止Agent不知所措引入了“意识识别”节点，避免Agent回复一些牛头不对马嘴的答案。

2.2.3 问题处理节点

当意图识别为产品外的问题，通过DeepSeek模型进行智能回答，为了使得回答健康且始终围绕产品本身，需要填写对应的提示词。

当客户提出产品相关的问题，Agent也需要对问题应进行归纳总结且需要结合上下文，来充分理解用户的问题；这里DeepSeek模型也需要配置相关提示词；

2.2.4 知识库节点

将 “2.1创建售前问答库” 步骤创建好的文档，上传到知识库节点中，供Agent读取、调用；

2.2.5 回答处理阶段

当Agent根据“2.2.3 问题处理节点”步骤得到处理后的客户问题，就能在知识库中检索对应的回答；

得到答案后，需要通过DeepSeek模型将答案进行修饰再输出给客户；

2.3 调试AI智能客服

咨询非产品的问题，回答基本上比较靠谱、健康；

问了两个售前问题（不完全和售前问题一样），智能客服的回答与excel的答案基本符合我们的预期，相当nice！！

下面是问答库对应的问题，可以对比一下客服的回答差异点，效果还是不错的；

2.4 发布智能体

完成AI智能体可以点击页面右上角“发布”按钮，大家可根据业务情况选择不同的平台，比如抖音、微信的小程序/公众号、api方式等等；

3.如何应用落地或业务中

最近公司官网正在筹备，后期有计划把AI智能客服放到官网；

为了避免让技术调研AI智能客服如何应用到业务中而嗷嗷瞎叫，索性好人做到底帮技术做个可行性验证，这更能体现出你能力价值，够他们仰望半生了

零基础如何学习AI大模型

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为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

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