{"repo":"SR88888888/zhiwei-ecommerce-cs-agent","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/SR88888888/zhiwei-ecommerce-cs-agent","clone":"git clone https://github.com/SR88888888/zhiwei-ecommerce-cs-agent.git","description":"项目描述：为解决电商客服在物流、售后等高频咨询场景下，人工重复查询、知识定位慢及信息需反复核对等痛点，搭建 Agent 智能客服系统。通过意图分流、业务工具调用与 RAG 知识库检索，完成订单物流查询、售后信息收集和商品问答，提升响应效率与回答准确性。","language":"Python","stars":12,"topics":["agent","chatbot","customer-service","docker","ecommerce","fastapi","multimodal","rag","sse","sse-client"],"license":"MIT","category":"ai-agents","readme_excerpt":"知微 Agent 电商客服系统 面向电商客服高频咨询、订单物流和售后处理场景，搭建 Agent 智能客服系统。系统通过意图分流、受控 ReAct、Function Calling 和 RAG 知识库检索，完成订单物流查询、售后信息收集、商品手册问答和自动化评测，解决人工重复查询、知识检索慢、上下文易丢失等问题，提升客服响应效率与回答准确性。 技术栈 Python / FastAPI / React / TypeScript / DeepSeek-V4-Flash / ReAct / Function Calling / PostgreSQL / pgvector / MinerU / BGE-small-zh / BGE-Reranker-Base / Docker Compose 核心指标 指标 当前结果 说明 ------ ---------: ------ 样本规模 100 条 覆盖订单、物流、售后、闲聊和手册知识问答 意图路由准确率 99% 99/100 通过 工具调用成功率 100% 20/20 通过 检索召回率 Recall@2 95% 57/60 通过 RAG 回答准确率 93% 56/60 通过 任务完成率 95% 95/100 通过 平均每题耗时 3612.81 ms 仅统计客服生成回答耗时 总耗时 655.03 秒 100 条评测总耗时 总成本 0.132998 CNY 按 DeepSeek-V4-Flash 输入输出 token 价格折算 系统流程 系统能力 1. 文档解析入库 系统支持在前端批量上传 Osmo Pocket 系列 PDF 手册。后端为每份文件创建异步入库任务，避免上传请求被长时间阻塞，并在前端实时展示解析状态、页数、父块数、子块数、更新时间和错误信息。 入库流程如下： 1. 使用 MinerU 将 PDF 解析为 Markdown，保留页码、章节、表格和图片说明等结构信息。 2. 根据文件名和内容识别产品型号，包括 Pocket、Pocket 2、Pocket 3、Pocket 4 和 Pocket 4 Pro。 3. 按“型号、章节、小节、页码”构建文档层级。 4. 以完整小节作为父块存入 PostgreSQL，保留原文内容和章节路径。 5. 将正文按 500 字符、重叠 80 字符切分为子块，使用 BGE-small-zh 向量化后写入 pgvector。 6. 为每个子块写入父块 ID、型号、章节路径和页码范围，便于检索后补充上下文。 父子块设计让检索阶段使用更细粒度的子块，提高命中率；回答阶段再补充父块上下文，减少片段化回答。 2. 意图识别与工具调用 系统采用规则优先、LLM 兜底的方式识别用户意图和槽位。规则层优先处理明显的订单、物流、售后和知识问答请求；规则无法稳定判断时，再由 DeepSeek-V4-Flash 输出结构化路由结果。 当前接入 3 类业务工具： - 订单查询：查询订单状态、商品信息和金额。 - 物流查询：查询物流公司、运单号和最新轨迹。 - 售后处理：生成售后预览，用户确认后再提交。 工具调用通过 Function Calling 进入受控执行层。执行前会校验必要参数，例如订单号、用户 ID 和售后原因；参数不足时先追问，不直接调用工具。读取类工具支持超时重试，异常结果会写入审计记录，并返回可控的失败提示。 3. RAG 知识问答 知识类问题会进入 RAG 检索链路。系统先根据用户问题识别可能涉及的型号，再对对应手册进行过滤检索，避免不同 Pocket 型号之间互相干扰。 检","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/SR88888888","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/SR88888888/zhiwei-ecommerce-cs-agent/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}