创建群聊客服聊天系统（4）

第七篇：智能化客服——引入 AI 自动回复

在上一部分，我们实现了多客服的任务分配和状态管理功能。本篇将进一步扩展，整合 AI 自动回复功能，帮助客服系统更高效地处理简单问题，从而减少人工负担，提高响应速度。

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1. 为什么需要智能客服？

在实际客服场景中，大量问题是重复性、模板化的，例如：

• 常见问题解答（FAQ）
• 产品信息查询。
• 基础操作指导。

引入智能化客服的好处：

1. 节省人力：减少客服对简单问题的处理时间。
2. 提高效率：即时响应客户问题，提高客户满意度。
3. 提升用户体验：机器人可以 7x24 小时在线。

2. 智能客服设计思路

我们计划将 AI 自动回复功能集成到现有客服系统中，实现以下功能：

1. 问题分类：识别问题是否为简单问题。
2. 模板化回复：根据问题类型生成快速响应。
3. 人工介入：对于无法识别或复杂问题，转交人工客服。

2.1 实现问题分类

我们使用 关键词匹配 和 自然语言处理 (NLP) 技术来识别问题类型：

• 关键词匹配：快速实现，用于识别显式问题，如“价格是多少？”。
• NLP：通过 AI 模型分析问题语义，用于处理更复杂的用户表达。

实现代码：关键词匹配

// 简单问题关键词
private final Map<String, String> predefinedResponses = new HashMap<>() {{
    put("价格", "我们的产品价格范围是100-500元，具体请告知您需要的型号。");
    put("发货", "我们发货时间通常为2-3天，物流支持全国配送。");
    put("保修", "所有产品支持一年质保，详情请联系人工客服。");
}};

// 判断是否为简单问题
private String getPredefinedResponse(String question) {
    for (String keyword : predefinedResponses.keySet()) {
        if (question.contains(keyword)) {
            return predefinedResponses.get(keyword);
        }
    }
    return null; // 无匹配返回 null
}

当客户发送问题时，机器人先尝试使用关键词匹配自动回复：

private void handleCustomerMessage(Long customerChatId, String question) {
    String response = getPredefinedResponse(question);

    if (response != null) {
        // 自动回复
        sendReplyToCustomer(customerChatId, "自动回复：" + response);
    } else {
        // 无匹配则转交人工客服
        forwardToAllocatedCustomerService(customerChatId, question);
    }
}

2.2 高级实现：引入 NLP

关键词匹配的缺点是无法识别语义相近的问题。为此，可以引入 NLP 模型，例如使用 OpenAI 的 GPT 或 ChatGPT API。

集成 ChatGPT API 的代码示例：

import okhttp3.*;
import org.json.JSONObject;

private static final String OPENAI_API_KEY = "your-openai-api-key";
private static final String OPENAI_API_URL = "https://api.openai.com/v1/completions";

private String getAIResponse(String question) throws IOException {
    OkHttpClient client = new OkHttpClient();

    JSONObject requestBody = new JSONObject();
    requestBody.put("model", "text-davinci-003");
    requestBody.put("prompt", "客户问题：" + question + "\n请生成适当的回复：");
    requestBody.put("temperature", 0.7);
    requestBody.put("max_tokens", 150);

    Request request = new Request.Builder()
            .url(OPENAI_API_URL)
            .header("Authorization", "Bearer " + OPENAI_API_KEY)
            .post(RequestBody.create(
                    requestBody.toString(),
                    MediaType.parse("application/json")
            ))
            .build();

    try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
        if (response.isSuccessful() && response.body() != null) {
            JSONObject jsonResponse = new JSONObject(response.body().string());
            return jsonResponse.getJSONArray("choices").getJSONObject(0).getString("text").trim();
        }
    }

    return "抱歉，我无法理解您的问题，请联系人工客服。";
}

在 handleCustomerMessage 方法中集成：

private void handleCustomerMessage(Long customerChatId, String question) {
    String response;

    try {
        // 使用 AI 自动回复
        response = getAIResponse(question);
    } catch (IOException e) {
        // 如果 AI 服务不可用，回退到人工客服
        response = null;
    }

    if (response != null && !response.isEmpty()) {
        sendReplyToCustomer(customerChatId, "智能客服：" + response);
    } else {
        forwardToAllocatedCustomerService(customerChatId, question);
    }
}

3. 客服问题交接

如果机器人无法解决客户问题，需要无缝交接到人工客服，并标记该问题来源于机器人未解决的内容。

private void forwardToHumanService(Long customerChatId, String question) {
    Long allocatedCustomerServiceId = allocateCustomerService();

    if (allocatedCustomerServiceId != null) {
        String message = "【机器人未解决问题】\n客户 ID: " + customerChatId + "\n问题: " + question;
        sendMessageToCustomerService(allocatedCustomerServiceId, message);
    } else {
        sendReplyToCustomer(customerChatId, "当前没有在线客服，请稍后再试！");
    }
}

4. 数据记录与优化

4.1 数据记录

为优化智能客服的性能，我们需要记录以下信息：

问题分类：记录每种类型问题的处理数量。
解决率：统计机器人解决问题的比例。
未解决问题：分析未解决问题的类型，优化自动回复策略。
可以使用简单的数据库（如 MySQL）存储：

CREATE TABLE customer_questions (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    customer_id BIGINT NOT NULL,
    question TEXT NOT NULL,
    is_resolved BOOLEAN NOT NULL,
    resolved_by ENUM('robot', 'human') NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

在处理客户问题时，记录日志：

private void logCustomerQuestion(Long customerChatId, String question, boolean isResolved, String resolvedBy) {
    // 插入数据库逻辑略
}

4.2 性能优化

批量处理：如果客户问题量大，可以将请求批量发送到 AI 模型，提高效率。
缓存常见问题：对常见问题的自动回复结果进行缓存，减少调用次数。

总结

通过整合 AI 自动回复和多客服任务分配，我们的客服系统实现了：

1. 智能化客户问题响应。
2. 客服问题分类和高效分配。
3. 数据记录与分析，持续优化系统性能。

在下一篇中，我们将探索如何实现 客服系统的实时统计和监控，为管理员提供可视化管理工具，敬请期待！