DeepSeek 企业应用落地：智能客服如何助力科技企业

ZStack 作为有着深厚技术基因的公司，在 AI 时代来临的时候，除了给客户提供 AI 平台和 AI 解决方案，在内部也不断通过AI技术进行业务创新。SupportAI 就是在这样的背景下诞生，它是 ZStack 在客户服务领域的创新，目前已经探索并成功投入运行2年以上的时间。

SupportAI 主要能力有：

• 提炼内部数据（官网、工单、论坛、Jira、Confluence）以强化RAG能力

• 无缝对接钉钉、企业微信、微信客服等系统

• 为客户、销售、售前、技术团队提供卓越支持

• 通过智能体和 ChatRobot 确保信息流通无阻，协作高效流畅

这次 DeepSeek-R1 版本的发布，给 SupportAI 带来了新的契机，可以为它换上更加“聪明”的大脑。目前，在技术团队和业务团队的共同努力下，SupportAI 已经接入了最新的 DeepSeek-R1 模型。

本文将从2022年 SupportAI 开始设计搭建，到现在最新 DeepSeek 的接入的整个过程与大家分享，希望能通过我们的经验与分享帮助更多企业进行AI数智化转型。

★ 目录 ★

一、为什么搭建 SupportAI 二、版本进化：SupportAI 背后的技术突破 三、精准回答的实践路径 四、DeepSeek-R1来了  五、企业级 AI 应用落地启示

一、为什么搭建 SupportAI

ZStack 自2015年以来，目前已落地超过600朵信创云，助力超过4000家企业数字化转型。在这个过程中，积累了大量的实践经验和最佳实现。在业务持续发展的同时，技术支持部门的压力也在增加，过去的客户服务系统不断接受新的挑战。

2022年起随着以 OpenAI 为代表的大模型爆发，给了技术服务团队也带来一次创新的契机。公司迅速组织技术力量，搭建了 SupportAI应用。通过 SupportAI 把官网信息、企业工单、内部论坛、Jira、Confluence 进行信息整合，将信息经过处理后，通过模型微调将数据投喂给大模型，能把AI的客服能力带给技术支持部门。经过了最初的摸索，东拼西凑，到后面搬家到自家的AI平台智塔 AIOS，并不断优化大模型的部署与评估，提升技术支持效果和问题回答的准确率，目前 SupportAI 已经是技术服务部门的核心武器。

SupportAI 在解决 ZStack 自身业务问题的同时，也是一次通过大模型应用的实践来解决企业级 AI 应用落地的实践。本文将详细描述SupportAI 的搭建思路和步骤，希望对其他有类似问题的企业有所帮助。

二、版本进化：

SupportAI 背后的技术突破

（1）2022年 MVP 版本

2022年大模型热潮涌现之前 ZStack 已经在通过自动客服机器人，帮助技术工程师高效检索问题，并通过推荐系统链接与主题相关的文档和数据。随着 ChatGPT 和国内多个模型的发布，技术团队开始了基于大模型的方案，开始测评了包括海外模型在内的多个模型，最终选定 Qwen2 作为第一版 SupportAI 的模型底座，也是因为在实际使用中评估 Qwen 对中文语义有更好的理解和处理效果。

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