项目简介

这是一个基于深度学习和自然语言处理技术的智能客服系统，能够理解用户意图，提供准确的答复，大幅降低人工客服成本。

技术栈

AI模型

• BERT预训练模型
• TensorFlow 2.x
• Rasa对话管理框架
• Neo4j知识图谱

应用层

• Python FastAPI
• Vue.js 3 前端
• WebSocket实时通信
• MongoDB文档数据库

核心功能

1. 智能对话

• 意图识别与分类
• 实体抽取
• 多轮对话管理
• 上下文理解

2. 知识库问答

• 知识图谱构建
• 语义检索
• FAQ自动匹配
• 相似问题推荐

3. 情感分析

• 用户情绪识别
• 服务质量评估
• 自动工单升级

4. 管理后台

• 对话数据分析
• 模型训练与更新
• 知识库维护
• 性能监控

技术亮点

1. 高准确率：意图识别准确率达95%以上
2. 快速响应：平均响应时间<500ms
3. 持续学习：基于用户反馈自动优化模型
4. 多渠道接入：支持网页、微信、APP等多个渠道

AI模型架构

输入文本
  ↓
分词与预处理
  ↓
BERT编码
  ↓
意图分类 + 实体识别
  ↓
对话状态追踪
  ↓
策略决策
  ↓
回复生成

数据处理

• 收集了50万+真实对话数据
• 构建了10万+节点的知识图谱
• 标注了200+意图类别
• 训练数据增强技术

效果评估

• 问题解决率：85%
• 用户满意度：4.5/5.0
• 人工客服工作量减少：60%
• 平均处理时长缩短：70%

项目收获

深入学习了NLP技术和深度学习模型的实际应用，掌握了大规模对话系统的架构设计，以及如何将AI技术落地到实际业务场景。