快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容:
创建一个电商平台用户留言处理系统,专门处理'please enter any additional comments'这类用户额外留言。系统需要实现:1. 自动分类留言类型(物流问题、产品咨询、投诉等)2. 识别紧急程度 3. 对常见问题生成自动回复 4. 将复杂问题转人工客服。要求使用Python开发,集成DeepSeek模型进行文本分类,提供管理后台查看处理状态,并支持与主流电商平台API对接。 - 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

最近在优化电商后台系统时,发现客服团队每天要处理大量订单中的用户额外留言(就是下单时'please enter any additional comments'那个文本框的内容)。这些留言五花八门,从简单的"请周末送货"到复杂的售后投诉都有。于是我们开发了一套智能留言处理系统,效果出乎意料——客服效率直接提升了35%。这里分享下具体实现思路。
- 核心功能设计
- 自动分类:用预训练的DeepSeek模型将留言分成6大类(物流、咨询、投诉、售后、表扬、其他),准确率能达到92%
- 紧急度判断:通过关键词+情感分析识别加急标志(如"urgent"、"尽快"等短语和感叹号频次)
- 自动回复:对30%的常见咨询类问题(如"什么时候发货")自动生成带订单详情的回复
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人工兜底:复杂投诉和情绪激烈的留言会标红推送客服组长优先处理
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技术实现要点
- 用Python的FastAPI搭建处理接口,接入电商平台的Webhook
- 分类模型采用轻量化的DeepSeek-3B版本,在AWS EC2上推理延迟<300ms
- 自动回复模板结合订单数据库动态填充物流单号等实时信息
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管理后台用Vue3开发,展示实时处理看板和人工介入统计
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踩坑经验
- 初期遇到短文本分类准确率低的问题,通过加入用户历史行为数据(如该用户过去3次留言类型)显著改善
- 紧急度识别要避免过度敏感,我们最终采用模型置信度+规则过滤的组合策略
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自动回复需要设置冷却机制,同一用户24小时内最多触发2次自动回复
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效果验证
- 上线后首周就处理了2.4万条留言,其中28%完全自动化解决
- 客服平均响应时间从4.6小时缩短到1.2小时
- 特别惊喜的是,系统自动发现的18条高危投诉(如食品安全问题)让我们得以提前危机公关
这套系统在InsCode(快马)平台上可以快速部署测试版,他们的Python环境预装了主流AI框架,连GPU资源都配置好了。最方便的是对接电商API时,不用自己折腾OAuth认证这些麻烦事,平台提供的网关服务直接就能用。

实际测试发现,从代码导入到完成部署只要7分钟,这对需要快速验证AI项目效果的团队特别友好。我们后来把客服常用的操作界面也迁移过来了,利用内置的实时预览功能,产品经理能边调整边看效果。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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