[Dify实战] 客服质检机器人:自动抽检、评分、给出改进建议

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1. 业务痛点:质检量大、主观性强

客服质检工作常见难题:对话量巨大、人工抽检覆盖率低、评分标准不统一、发现问题后难以形成可执行改进。Dify 质检机器人可以实现自动抽检、评分和改进建议输出,提升效率与一致性。
在这里插入图片描述

2. 工作流设计

推荐流程:

  1. 输入对话记录(文本或多轮聊天)
  2. 识别关键环节(问候、问题定位、解决方案、结束语)
  3. 按规则评分
  4. 输出问题点与改进建议

3. 质检规则体系

建议建立明确规则:

  • 服务态度:是否礼貌、语气得体
  • 问题解决:是否给出明确方案
  • 处理效率:响应时长、轮次
  • 合规性:是否触发敏感词或违规承诺

4. Prompt 示例

你是一名客服质检专家,请基于对话内容:
1. 按服务态度/问题解决效率/合规性评分
2. 指出问题点(条目化)
3. 给出改进建议(可执行)
输出 Markdown 格式。

评分规则可加:


                
### Dify 零代码 AI 导购机器人教程 Dify 是一款基于低代码/零代码理念的 AI 应用开发平台,能够帮助用户快速构建智能对话机器人。以下是一个详细的教程,介绍如何使用 Dify 创建一个零代码的 AI 导购机器人。 #### 1. 环境准备 在开始之前,确保已安装 Docker Desktop 并正确配置环境。如果尚未安装 Docker Desktop,请参考相关文档完成安装[^2]。 #### 2. 部署 Dify Dify 提供了私有化部署的方式,可以运行在本地或云服务器上。以下是部署步骤: - 克隆官方仓库: ```bash git clone https://github.com/dify-ai/dify.git ``` - 进入项目目录并启动容器: ```bash cd dify docker-compose up -d ``` - 访问 Dify 控制台,默认地址为 `http://localhost:3000`[^1]。 #### 3. 创建 AI 导购机器人 登录到 Dify 控制台后,按照以下步骤创建导购机器人: - **新建应用**:点击“新建应用”按钮,选择“对话机器人”类型。 - **配置模型**:选择支持的大型语言模型(LLM),例如 DeepSeek 或 Ollama。这些模型可以通过之前的教程完成安装和集成[^4]。 - **定义场景**:设置机器人的应用场景为“导购”,并上传相关的产品数据集。例如,将所有台式机的规格、价格等信息以 CSV 或 JSON 格式导入。 - **训练模型**:利用 Dify 的内置工具对模型进行微调,使其更符合导购需求。例如,优化产品推荐逻辑和用户意图识别能力。 #### 4. 测试与优化 - **模拟对话**:在控制台中测试机器人是否能正确理解用户提问,并返回合理的产品推荐。 - **收集反馈**:记录用户交互中的问题点,进一步调整模型参数或补充训练数据。 #### 5. 部署上线 完成测试后,可以将机器人部署到实际业务环境中。例如,嵌入到电商平台或独立网站中。Dify 提供了多种集成方式,包括 API 和前端组件[^3]。 ```python # 示例代码:通过 API 调用 Dify 导购机器人 import requests url = "http://localhost:8000/api/v1/chat" payload = { "message": "我想买一台高性能的游戏台式机,预算在 1000 美元以内。", "context": {} } headers = {"Content-Type": "application/json"} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.json()) ``` ### 注意事项 - 确保提供的产品数据质量高且结构清晰,以便模型更好地学习和推理[^1]。 - 定期更新模型和数据集,以适应市场变化和用户需求的变化[^4]。
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