1小时用大模型打造智能客服原型

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   快速开发一个电商智能客服原型，功能包括：1. 自然语言理解用户问题；2. 从产品知识库检索答案；3. 处理退换货等常见流程；4. 支持多轮对话。使用预训练大模型作为核心，1小时内完成可演示的原型并部署到InsCode平台。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近想试试大模型在客服场景的应用，就用InsCode平台快速做了个电商智能客服原型。整个过程比想象中顺利，分享下具体实现思路和踩坑经验。

1. 明确需求与架构设计

先梳理了电商客服的典型场景：

• 60%问题是商品属性查询（尺寸、颜色、库存）
• 30%涉及退换货流程
• 10%需要人工介入的复杂问题

于是确定系统需要三个核心模块：

1. 意图识别：区分咨询、售后、投诉等类型
2. 知识检索：对接商品数据库和售后政策
3. 对话管理：维护多轮对话上下文

2. 选择合适的大模型

测试了不同规格的模型后发现：

• 7B参数的模型本地推理速度够快
• 对中文电商场景的语义理解较好
• 支持function calling实现结构化输出

关键技巧是用system prompt限定回答风格： "你是一个专业的电商客服，回答需简短友好，主动询问缺少的信息"

3. 构建知识库

遇到的最大挑战是如何让模型准确引用商品信息。最终方案：

• 将商品数据转为JSON格式
• 用向量数据库建立索引
• 通过模型生成的embedding进行语义搜索

测试时发现，直接问"红色连衣裙有货吗"比"查询SKU123库存"的准确率低15%，说明需要强化商品属性识别。

4. 多轮对话实现

用对话状态跟踪(DST)解决上下文问题：

1. 用户问"想退货"
2. 模型要求提供订单号
3. 下次回复自动关联退货流程

存储最近3轮对话作为context，并用redis做临时存储。

5. 部署与优化

在InsCode上一键部署时特别方便：

• 自动识别Python依赖
• 直接暴露HTTP端点
• 内置的Web界面测试对话

最终效果超出预期，能处理85%的常规咨询。如果要做生产级应用，还需要：

• 增加敏感词过滤
• 对接真实订单系统
• 设计fallback机制

整个过程在InsCode(快马)平台上完成，从空白项目到可演示原型只用了53分钟。特别适合快速验证AI创意，不用操心环境配置，写完代码点部署就能生成可分享的链接。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   快速开发一个电商智能客服原型，功能包括：1. 自然语言理解用户问题；2. 从产品知识库检索答案；3. 处理退换货等常见流程；4. 支持多轮对话。使用预训练大模型作为核心，1小时内完成可演示的原型并部署到InsCode平台。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果