AI客服问答系统开发：基于LangChain和向量数据库实现多轮对话
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 | 现有电商客服系统基于规则引擎，用户提问稍复杂就转人工，夜间无人值守时体验很差。需要基于LangChain和向量数据库搭一个能理解多轮上下文的AI客服问答系统，先覆盖订单查询、退换货政策、商品咨询三类高频问题。工作内容包括：收集整理这三类问题的历史对话与知识文档，构建知识库并实现向量检索；设计对话管理流程，支持用户补充信息时保持上下文；提供REST API供现有客服前端调用，并附带简单的管理界面用于知识库更新和对话日志查看。交付物：可部署的完整代码仓库（含README和部署脚本）、知识库构建与更新文档、API接口文档、测试用例集及测试报告。注意：系统需在Linux服务器运行，使用开源模型或已购买的API额度，不额外产生模型费用；对话响应延迟控制在2秒内；需提供至少7天的试运行支持。 |
| 截止日期 | 2026/11/27 |
| 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 | ¥21,000 |
验收标准
交付的代码仓库要包含可运行的后端服务、前端管理界面和部署脚本。；README写清环境依赖、启动步骤和配置项，按文档在干净的Linux服务器上能成功启动。；知识库构建文档说明数据来源、清洗规则、向量化模型选择和更新流程，附至少100条历史对话整理样例，覆盖订单查询、退换货政策、商品咨询三类场景。 API接口文档包含请求/响应示例和错误码说明，用Postman或curl提供可执行的测试集合。；测试报告展示三类高频问题至少30个测试用例的通过率，多轮对话场景（如用户分多次补充订单号）的上下文保持准确率不低于90%。；管理界面实现知识库条目增删改查，对话日志可按时间、用户ID筛选查看，操作有明确反馈。 系统在4核8G的Linux服务器上，单次问答响应时间（从收到请求到返回完整答案）不超过2秒，并发10请求时不超过3秒，并提供性能测试截图或日志。；试运行期间提供问题记录与修复清单，所有修复合并回主分支。；最终交付物清单包括：代码仓库压缩包、部署脚本、知识库构建与更新文档、API接口文档、测试用例集与测试报告、试运行问题修复记录，缺一不可。
发包方情况
