AI 智能客服 Agent 系统

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瓶子

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案例介绍

面向企业客户服务场景开发的 AI 智能客服系统，基于已有企业知识库 RAG 能力扩展 Agent 业务流程，整合知识问答、订单查询、用户信息查询和人工客服转接等功能，探索大模型在实际业务场景中的应用与系统工程化落地。
核心技术栈：
Python、FastAPI、LangChain / LangGraph（按实际代码确认）、SQLAlchemy 2.0、PostgreSQL、Redis、Milvus、Vue 3、TypeScript、Ant Design Vue。
主要工作：
1、AI 客服业务流程设计与开发：围绕客户咨询场景构建智能对话流程，整合知识库问答、订单查询、用户信息查询及人工坐席转接等业务能力，支持 AI 服务与人工服务的业务衔接。
2、RAG 与 Agent 能力整合：基于企业知识库 RAG 项目扩展客服应用，设计不同用户意图对应的业务处理流程，结合知识检索与业务工具调用，提升系统处理不同类型咨询的能力。
3、业务数据与后端接口开发：基于 FastAPI、SQLAlchemy 异步 ORM 实现后端业务接口，结合 PostgreSQL、Redis 等组件支撑业务数据管理与缓存；围绕订单、商品及会员数据实现相应查询和展示功能。
4、人工客服协同机制：开发坐席工作台及队列转接相关功能，支持 AI 客服向人工服务流转的业务场景，并围绕会话衔接完善客服处理流程。
5、前后端集成与系统验证：基于 Vue 3、TypeScript 和 Ant Design Vue 构建管理及交互界面，完成前后端联调、主要业务流程验证，并通过 Gitee 管理项目代码。
形成具有可视化交互界面的 AI 客服应用原型，覆盖智能问答、订单及商品信息查询、人工坐席协同等业务场景，可用于演示大模型应用开发与业务系统集成能力。