智能客服问答引擎开发与意图识别优化
智能体与自动化 / AI 客服与问答系统
任务详情
| 分类 | 智能体与自动化 / AI 客服与问答系统 |
|---|---|
| 任务描述 | 现有客服问答系统基于规则匹配，用户提问一多样就容易答非所问，或者识别不出意图。这次要做一个基于大语言模型的问答引擎，能理解用户问题并给出合适答案，同时把意图识别模块的覆盖面扩开。具体工作：梳理现有客服日志里的高频问题和意图类别；设计并实现基于LLM的问答流程，包括意图分类、答案检索与生成；针对多轮对话和模糊提问优化意图识别模型；提供可部署的API接口和测试报告。交付物包括源代码、模型文件、API文档、测试报告（含准确率、响应时间等指标）。另外，问答内容要符合业务规范，避免生成不当信息；系统需具备一定的并发处理能力；开发期间每周同步一次进展。 |
| 截止日期 | 2026/11/19 |
| 发包方 | Nina Brooks |
项目预算
| 结算方式 | 按里程碑结算 |
|---|---|
| 项目当前阶段 | 开发实施 |
| 预计投入周期 | 3 周 |
| 现金预算 | ¥17,000 |
验收标准
问答引擎在提供的测试集上意图识别准确率不低于85%，答案相关性人工评估通过率不低于80%。 API接口支持至少10QPS并发，平均响应时间不超过2秒。 交付物要完整：可运行源代码、模型文件、API文档（含请求/响应示例）、测试报告（准确率、响应时间、资源占用等指标）。 代码通过基本静态检查，无严重警告。 改动只限新增模块，不影响现有系统。 附部署说明和依赖清单，保证在标准环境下可复现。
发包方情况
