电商智能客服系统
案例介绍
SmartGen这个项目源于之前在京东商城工作，每年618大促后，客服的工作成为瓶颈，太多的咨询的问题，人力不够用。那时有
大量的研发、测试等这些技术人员，申请去做客服的自愿者。作为一名自愿者，发现如下问题：
存在问题一：客服人员回复大量简单的重复的问题，许多棘手需要人工处理的问题未被及时回复；
存在问题二：客服人员回答大量需要查询多步的咨询，回复慢耗时多效率低的问题；
存在问题三：自愿者做客服回答不够专业及回答缓慢问题；
为了解决这些问题，这个Agent项目应运而生。
2. 技术栈：
前端开发：Vue3
后端开发: Python, FastAPI, Uvicorn, Pydantic
数据库与存储: MySQL, Redis, Neo4j, Qdrant
AI 应用开发: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, GraphRAG
电商智能客服系统
案例介绍
1. 项目背景:
SmartGen这个项目源于之前在京东商城工作，每年618大促后，客服的工作成为瓶颈，太多的咨询的问题，人力不够用。那时有
大量的研发、测试等这些技术人员，申请去做客服的自愿者。作为一名自愿者，发现如下问题：
存在问题一：客服人员回复大量简单的重复的问题，许多棘手需要人工处理的问题未被及时回复；
存在问题二：客服人员回答大量需要查询多步的咨询，回复慢耗时多效率低的问题；
存在问题三：自愿者做客服回答不够专业及回答缓慢问题；
为了解决这些问题，这个Agent项目应运而生。
2. 技术栈：
前端开发：Vue3
后端开发: Python, FastAPI, Uvicorn, Pydantic
数据库与存储: MySQL, Redis, Neo4j, Qdrant
AI 应用开发: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, GraphRAG
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