AI智能客服系统
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案例介绍
基于Python和深度学习的智能客服系统，采用Rasa对话框架构建自然语言理解模块，结合FAISS向量检索实现知识库快速匹配。系统架构：Flask提供API服务，Redis缓存高频问答结果，MySQL存储对话日志和用户画像。功能涵盖意图识别、实体提取、多轮对话管理、知识库问答推荐等。日均处理8000+条用户咨询，自动解决率达到75%，剩余转人工。部署采用Docker容器化，支持弹性扩缩容。我在项目中负责后端架构设计、NLU模型训练优化和对话流编排。
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基于Python和深度学习的智能客服系统，采用Rasa对话框架构建自然语言理解模块，结合FAISS向量检索实现知识库快速匹配。系统架构：Flask提供API服务，Redis缓存高频问答结果，MySQL存储对话日志和用户画像。功能涵盖意图识别、实体提取、多轮对话管理、知识库问答推荐等。日均处理8000+条用户咨询，自动解决率达到75%，剩余转人工。部署采用Docker容器化，支持弹性扩缩容。我在项目中负责后端架构设计、NLU模型训练优化和对话流编排。
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