智能客服Agent工作流

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加菲猫

3 年经验· 中国烟草

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案例介绍

智能客服Agent工作流
实现了烟草行业的智能客服Agent。项目亮点包括：基于动态Prompt的意图识别模块搭建、从0到1的行业RAG知识库构建、基于MCP协议的复杂工作流搭建、基于FastGPT框架的Agent本地化部署。
●基于动态Prompt的意图识别模块搭建：
通过海量会话数据构建意图识别规则匹配库，实现Rule-based+Model-based混合驱动意图识别，极大提高识别速度与精度。
如何提高速度：用户问题优先采用Rule-based进行规则命中，若直接命中意图库中已存储表述，则可跳过大模型判断；
如何提高精度：用户问题先在表述库中进行向量检索，检索出相似问答对，动态构建大模型Prompt,提高大模型分类精度。
●从0到1的行业RAG知识库构建：
标准完整的文本数据清洗、QA对提取、文本聚类及分块等知识库搭建工作；
QA知识库+Content知识库双库机制，QA负责高频常见问答，Content负责低频罕见问答；
精细的RAG检索工作流，涉及多个知识库检索结果的复杂合并流程，和规范合理的Prompt编写。
●基于MCP协议的复杂工作流搭建
通过标准的MCP协议搭建工作流接口，除了内部业务插件，可接入外部服务，如高德地图、谷歌搜索等，可扩展性强。
●基于FastGPT框架的Agent本地化部署
在本地服务器搭建基于FastGPT框架的Agent服务，较第三方云服务保密程度更高、服务首包时间更短。