基于本地知识库的AI客服系统（支持转人工）

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执行摘要（Executive Summary）：基于知识库的AI客服系统

本报告概述了智能AI客服系统的成功开发与实施，该系统旨在显著提升用户体验和运营效率，尤其是在IT服务台领域。针对用户重复咨询的常见挑战，该系统提供7x24小时自动化支持，并无缝集成人工客服以处理复杂问题。

主要成就：

智能化问答：

系统以RAGFlow作为核心知识库引擎，能够快速准确地回答常见的内部问题，例如密码重置和账号申请，从而大大减轻IT和运维人员的负担。

无缝人机协作：

用户可以轻松地从AI对话切换到Rocket.Chat上的人工客服，确保所有问题最终都能得到解决。用户（通过Chainlit前端）与人工客服（通过Rocket.Chat）之间的实时、双向消息同步是核心功能。

稳健且可扩展的架构：

系统采用模块化设计，前端使用Chainlit，知识管理使用RAGFlow，人工支持使用Rocket.Chat，消息队列使用Redis，Web服务使用FastAPI，使其具有高度的可扩展性和可靠性。Keycloak提供安全的统一用户身份认证服务，并与现有企业LDAP对接。

聚焦问题解决：

项目成功克服了包括异步通信、多服务组件间的会话状态持久化以及安全的API交互等重大技术挑战，主要是通过利用Redis作为中央消息队列和状态管理工具。

战略影响：

该AI客服系统是一项战略资产，其应用范围不仅限于IT支持，还可以革新研发部门的知识获取方式，简化行政职能，并增强售前/售后支持。通过自动化常规查询并促进高效的人工干预，它提高了生产力，提升了用户满意度，并使宝贵的人力资源能够专注于更复杂的工作。

未来展望：

未来的增强功能包括基于用户意图分析的智能路由、更强大的人工客服工作台、多渠道接入（例如微信、钉钉、飞书、Microsoft teams、slack），以及对话历史的持久存储、用户反馈机制以及支持图片和各种类型文件的收发。此外，还计划进一步提高系统的高可用性和增强安全协议。该项目为企业内部智能客户支持的持续创新奠定了坚实基础。

项目概述

项目背景与目标

我在工作过程中，发现用户的咨询或提问，很多都是重复的，例如：怎么该办公系统或业务系统的密码、怎么申请sap的账号、用户入职后如何申请电脑以及使用电脑的注意事项等等，其实这些问题都有标准的解决方案（Q&A文档）的，但传统的办法就是不厌其烦的回答用户的提问。此方法效率低下，而且有时候用户在下班时间也会提问，往往回复不及时，影响用户体验。

为了提升用户体验，也为了提高运维人员的工作效率，我开发了一个智能AI客服系统，能很好地解决上述问题，本文是对此项目的总结报告，代码也已经开源。欢迎大家共同交流。

本项目旨在开发一个高效、智能的AI客服系统。系统以RAGFlow作为核心知识库引擎，为用户提供快速、精准的自动化问答服务。同时，为了处理复杂和个性化问题，系统无缝集成了Rocket.Chat人工客服，实现了AI与人工的协同工作。

项目的主要目标如下：

智能化问答: 基于企业内部知识库，提供7x24小时的自动化客户支持。当前主要是面向企业员工，解答常见的办公问题。

人机协作: 用户可随时从AI对话切换至人工客服，确保问题得到最终解决。当前主要是桌面运维工程师充当人工客服。

双向通信: 实现用户（通过Chainlit前端）与人工客服（通过Rocket.Chat）之间的实时、双向消息同步。

高可扩展性: 系统采用模块化设计，便于未来功能扩展和与其他系统集成。