手把手拆解大厂AI客服核心方案！普通项目组根本玩不转

家人们，今天来给大家深度剖析大厂AI客服的核心方案，这可是普通项目组很难驾驭的哦！

方案一：微调开源模型

先说说微调开源模型这个方案。很多项目组觉得开源模型拿来微调一下就能用，成本低又方便。然而，这里面存在致命缺陷。开源模型在数据量小的情况下，就跟人脑子混乱一样，会胡言乱语。

有个项目组就吃了大亏。他们负责一个电商平台的客服，用微调开源模型做AI客服。因为训练数据量有限，客服回答问题完全不搭边。用户问商品尺码，它能扯到颜色上去。结果呢，客服答错价被投诉了500次，严重影响了平台的口碑和用户体验。这就是盲目使用微调开源模型，不考虑数据量的惨痛教训。

方案二：RAG检索增强

再看看RAG检索增强这个方案。它最近爆火，原因是它的工作原理就像人脑一样，能从资料库中调取信息。当用户提问时，它会在资料库中查找相关内容，然后生成回答。

但是，它也有翻车的时候。有个做水果销售平台的项目组用了RAG检索增强方案。有用户问“苹果总价”，结果AI客服直接宕机了。这是因为它虽然能检索信息，但对于一些需要综合计算和推理的问题，处理能力不足。就像人脑遇到复杂问题也会“短路”一样。

方案三：多工作流Agent（大厂秘笈）

接下来就是大厂秘笈——多工作流Agent方案。我们通过一个案例来拆解。假如用户问“5斤苹果 + 3斤苹果一共多少钱”。

核心流程

规划：多工作流Agent就像一个侦探，会把问题拆解成步骤。首先要查苹果的单价，然后再计算总价。它会有条不紊地规划好解决问题的路径。

调用：在这个过程中，它会双联动RAG查价和计算器工具。先通过RAG检索出苹果的单价，再利用计算器工具进行计算。这种灵活调用不同工具的能力，是它的一大优势。

生成：最后，它会把计算结果自动拼接成人话版的答案。比如它会回复“5斤苹果加上3斤苹果，按照当前单价，一共是XX元”，非常自然流畅。

优势

多工作流Agent方案的优势十分明显。它比人工客服快20倍，能在短时间内处理大量的用户咨询。而且错误率只有0.01%，几乎不会出现答错的情况。这对于提升客服效率和服务质量来说，简直是质的飞跃。

综上所述，大厂的AI客服核心方案各有优劣。普通项目组在选择方案时，一定要充分考虑自身的实际情况和技术能力。希望今天的拆解能让大家对大厂AI客服方案有更深入的了解。