我想通过dify调整一个客服系统，但是总是不能很好的把知识库里的数据回复完整？

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供直观界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点： 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 提供功能丰富的提示词 IDE。 4. 拥有全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求。其开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。设计理念注重简单性、克制和快速迭代，能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力，还是技术爱好者探索 LLM 潜力，Dify 都提供相应支持和工具。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify；如果是企业级落地项目，推荐使用多种框架结合，效果更好。

以下是一些可以搜到 Dify 相关学习资料的途径： 1. 您可以通过以下链接获取相关学习资料：https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令通常在宝塔面板的终端安装，若想了解命令的含义，可直接询问 AI 。 2. 微信文章： ，该文章介绍了如何在几分钟内使用 Dify 平台快速定制网站的 AI 智能客服，即使是非技术人员也能操作。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下： 1. 搭建工作流框架： 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用 LLM 实现文本内容生成）、代码（支持编写简单脚本处理数据）。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能： 完成任何一个节点的配置后，都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一：点击「测试该节点」。 步骤二：按格式要求输入待测试的输入内容，如果是 array 等其他格式，请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三：点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。如果有误，请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误，以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期，就可以进入下一个子任务的配置。

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台： 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好描述。 配置索引方式：提供三种索引方式（高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式），根据实际需求选择，如追求高准确度可选高质量模式。 集成至应用：将数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式持续优化和迭代，定期更新增加新内容。 平台特点： 结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，提供功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求，开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 等提供支持和工具。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，个人研究推荐单独使用 Dify，企业级落地项目推荐多种框架结合。

以下是关于 Dify 的教程： Differential Diffusion 教程： 技术适用场景：特别适用于需要保持图像整体一致性和自然感的场景。 软填充技术：用于平滑填补图像空白或损坏部分，同时细微调整周围区域，确保新填充内容与原始图像无缝融合。 强度扇：一种可视化不同编辑强度效果的工具，帮助用户通过可视化方式理解不同编辑强度的效果。 无需训练或微调：操作仅在推理阶段进行，不需要对模型进行额外训练或微调。 与现有扩散模型兼容：可集成到任何现有的扩散模型中，增强编辑和生成能力，适用于 Stable Diffusion XL、Kandinsky 和 DeepFloyd IF 等不同的扩散模型。 主要功能特点： 精细的编辑控制：通过引入变化地图，可对图像每个像素或区域指定不同变化程度，支持离散和连续编辑。 文本驱动的图像修改：通过文本提示指导图像修改方向。 软填充技术：在填补图像空白或修复部分时，能细微调整周围区域确保无缝融合。 Dify 接入企业微信教程： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台： 理念：结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点：提供直观界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 部署选项：提供云服务和本地部署，满足不同用户需求。 开源特性：确保对数据的完全控制和快速产品迭代。 设计理念：注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 推荐使用方式：个人研究推荐单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans

以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。

以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。

构建知识库的方法主要有以下几种： 1. 使用 Flowith 构建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库（涉及 RAG 技术）： 了解 RAG 技术：大模型训练数据有截止日期，RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程： 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF、SQL 等。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器：将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。

搭建知识库的方法如下： 使用 flowith 搭建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：提供三种索引方式，根据需求选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建： 手动清洗数据： 在线知识库：点击创建知识库，创建 FAQ 知识库，选择飞书文档，输入区分问题和答案，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是搭建自己知识库的方法： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号，添加新的知识库，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后，可在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 此外，搭建本地知识库还需了解 RAG 技术： 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法，即先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 存储：将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。

以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议： 1. 选择合适的平台和工具：例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台（Aily）或扣子（https://www.coze.cn/home）等。 2. 数据分段储存：由于大模型的上下文长度有限制，需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段，如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索：当用户输入问题，大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段，再据此生成答案，这一技术称为 RAG（检索增强生成）。 4. 配置知识库： 在 Bot 内使用知识库： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 5. 注意使用限制：单用户最多创建 1000 个知识库，文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档，单用户每月最多新增 2GB 数据，累计上限是 10GB。 此外，知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题，提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，也可以在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。

以下是零成本、零代码搭建一个智能微信客服的保姆级教程： 1. 起个好名字和给它头像 进入 Bot 主页并开始创建 Bot，网址：https://www.coze.cn/home 。 名字（Bot 名称）：善良有爱专业的幼师。 头像（图标）：AI 生成后，不喜欢可以重新生成，选择其中一个。 补充：创建 Bot 的方式有两种，点击创建 Bot 和 Coze Assistant。主页上包含这两种方式，示例中通过创建 Bot 创建。侧边导航栏一直有创建 Bot 的方式，仅主页有 Coze Assistant。两者区别在于： 创建 Bot 适合使用过 Bot 且想好名称和描述的人。 Coze Assistant 适合第一次创建 Bot 的人，从说“我想创建 bot”开始，Coze 助理会引导创建，自动生成名称、头像、人设与回复逻辑、开场白文案、开场白预设问题等。 2. 教她技能 如果通过 Coze Assistant 方式创建 Bot，Coze 助理已帮您教她技能，可按需修改完善。 起好名字和头像后进入教技能环节，先看整理布局，找到编排、预览与调试，在编排的人设与回复逻辑教她技能： 教她技能 1：认识自己。 教她技能 2：掌握专业技能。 教她技能 3：不能做什么。 3. 让她教别人 她学会技能后，使命及目标是通过互动方式教会请教的人。 找到高级下开场白，点击展开，填写开场白文案、开场白预置问题，设置 3 个问题。 勾选用户问题建议：在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 添加语音选择：让她不仅会写，还会通过语音交流。 点击“发布”，选择发布平台：Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号（服务号）、微信公众号（订阅号）、掘金。 Bot Store：Bot 会出现在 Coze Bot 商店中，获取更多曝光和流量。 豆包：一键发布到豆包 App，随时随地对话。 飞书：在飞书中直接@Bot 对话，提高工作生产力。 微信客服：微信沟通更高效，发布流程较复杂，下面是重新注册和解绑后重新配置的流程。 微信公众号（服务号）：针对企业，不支持个人注册，订阅号运营主体可为企业或个人。 微信公众号（订阅号）：托管公众号消息，助力微信运营。 掘金：在掘金社区 AI 聊天室圈子与 Bot 互动。

以下是关于搭建在线知识库和在线客服的相关内容： RAG 流程： 自顶向下，RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。 离线数据处理的目的是构建知识库，知识会按照某种格式及排列方式存储在其中等待使用。 在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 以构建智能问答客服为例，了解 RAG 流程中的“是什么”与“为什么”同等重要。 创建智能体： 手动清洗数据创建知识库： 点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以“”分割。 选择飞书文档、自定义，输入“”，可编辑修改和删除。 点击添加 Bot，可在调试区测试效果。 本地文档： 注意拆分内容以提高训练数据准确度。 以画小二课程为例，先放入大章节名称内容，再按固定方式细化处理每个章节。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。 开发：GLM 等大模型外接数据库： 项目启动：包括 web 启动（运行 web.py，显存不足调整模型参数，修改连接）、API 模式启动、命令行模式启动。 上传知识库：在左侧知识库问答中选择新建知识库，可传输 txt、pdf 等。可以调整 prompt，匹配不同的知识库，让 LLM 扮演不同的角色，如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服等。MOSS 同理。

以下是零成本、零代码搭建一个智能微信客服的保姆级教程： 1. 起个好名字和给它头像 进入 Bot 主页并开始创建 Bot，网址：https://www.coze.cn/home 。 名字（Bot 名称）：善良有爱专业的幼师。 头像（图标）：AI 生成后，不喜欢可以重新生成，选择其中一个。 补充：创建 Bot 的方式有两种，点击创建 Bot 和 Coze Assistant。主页上包含这两种方式，示例通过创建 Bot 创建。侧边导航栏一直有创建 Bot 方式，仅主页有 Coze Assistant。两者区别为： 创建 Bot 适合使用过 Bot 且想好名称和描述的人。 Coze Assistant 适合第一次创建 Bot 的人，从说“我想创建 bot”开始，Coze 助理会引导创建，自动生成名称、头像、人设与回复逻辑、开场白文案、开场白预设问题等。 2. 教她技能 如果通过 Coze Assistant 方式创建 Bot，Coze 助理已帮教技能，可按需修改完善。 起好名字和头像后进入教技能环节，先看整理布局，找到编排、预览与调试，在编排的人设与回复逻辑教她技能： 教她技能 1：认识自己。 教她技能 2：掌握专业技能。 教她技能 3：不能做什么。 3. 让她教别人 她学会技能后，使命及目标是通过互动方式教会请教的人。 找到高级下开场白，点击展开，填写开场白文案、开场白预置问题，设置 3 个问题。 勾选用户问题建议：在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 添加语音选择：让她不仅会写，还会通过语音交流。 点击“发布”，选择发布平台：Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号（服务号）、微信公众号（订阅号）、掘金。 Bot Store：Bot 会出现在 Coze Bot 商店中，获取更多曝光和流量。 豆包：一键发布到豆包 App，随时随地对话。 飞书：在飞书中直接@Bot 对话，提高工作生产力。 微信客服：微信沟通更高效，是本次分享重点，发布较复杂，下面是重新注册和解绑后重新配置微信客服的流程。 微信公众号（服务号）：针对企业，不支持个人注册，订阅号运营主体可为企业或个人。 微信公众号（订阅号）：托管公众号消息，助力微信运营无间断。 掘金：在掘金社区 AI 聊天室圈子与 Bot 互动。

智能客服的产品形态具有多样性，以下为您介绍： 1. 传统智能客服：但在 LLM 时代发展不佳，部分企业如 xxx 欠薪、解散团队或转向出海客服方向。这与智能客服行业的属性有关，其分为智能部分和客服部分，智能部分基于 NLP 技术进行 AI 对话管理，客服部分包括传统客服坐席、内部数据查询台、AI 与 IM 对接等。然而，企业对客服效果极为看重，且智能客服企业难以获取关键数据，导致很多采取本地部署，吃力不讨好且难有积累。 2. 基于 LLM 的智能客服：如 GPT 智能客服，通过将 FAQ 上传到知识库，让其具有客服应答能力。GPTs 作为 GPT 的一种 ID 账号形态，开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action），具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点，但不太擅长推理计算。 3. 特定功能的智能客服：例如帮助企业快速建立产品智能客服体系的方案，通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案等方式，提供全面的 AI 客服解决方案，提高回答准确率，降低企业商用 AI 客服门槛。还有如自动化处理和分析商品负面评论、为中小型消费品企业提供销售订单管理等特定功能的智能客服。

天猫店铺有可用的 AI 客服，例如阿里的“小蜜”。在去年双 11 购物节，小蜜累计服务 4.1 亿次咨询，占比 85%，仅复杂纠纷转人工，用户满意度并未因是 AI 而下降，反而因回复快提升。此外，电商领域还有其他类似的 AI 客服应用，如京东推出的智能客服“JIMI”，每天处理数百万咨询，问题解决率超过 90%，使得京东客服团队规模缩小，有效分流了工作量。亚马逊的“智能客服代理”能通过对话 API 访问客户订单等数据，帮助顾客查询物流、办理退货，在上季度独立处理了超过 50%的客户请求。抖音小店客服也引入了 AI 回复，提升了商家客服响应速度。

以下是关于智能客服的相关内容： 在开源 AI 社区中，通过 Coze 开发了社群运营机器人作为智能客服。 知识库问答方面：将社区长期积累的文章和资料喂给机器人学习，它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定答案。解决了如“AGI 是什么”“什么是 ChatGPT”等基础问题，提高了效率，保证了答案的准确性和一致性。此外，机器人还会基于问题给出相关延伸阅读链接，鼓励用户主动学习，影响用户学习方式。 定时推送方面：能将活动信息和社区动态定时推送给用户，避免用户因不在电脑前错过重要活动。提前设置好推送任务，就能精准送达。 关于 GPT 智能客服部署：GPTs 是 GPT 的一种 ID 账号形态，类似微信公众号，用户可开发自己垂类应用。开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action）。其实现目前最强的智能客服，具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点，不太擅长推理计算。实现原理是将 FAQ 上传到知识库，让 GPTs 具有客服应答能力。猜测类似检索增强生成技术（RAG），将知识库和问题一起做 embedding，扔给 LLM 作答。

要改变回复的语言风格，可以参考以下方法： 1. 对于风格类的 Bot，提示词中的 Fewshot 对输出风格影响较大，可先找预期相关人的风格示例并修改。 2. 在 Examples 里使用特定开头的词，如“Fword”，开头字符会显著影响输出内容。 3. 加星号的部分代表加粗，根据自注意力机制可提升提示词中的关键词效果。 4. 能力方面可使用自带的 Bing 搜索和图片识别，根据需求选择，如避免 Webpilot 以免语气变温和。 5. 可根据需求决定是否加入绘画功能。 6. 防护词可参考，但没有完美的防御提示词。 7. 回复风格可来自自己的群聊机器人的风格嫁接。 8. 最后加入一些小 Tips 进一步提升个性化效果。 在场景方面，可以问 Bot 对内容的看法，或让其帮忙分析事情以获得更接地气的表述。 另外，编写提示时： 简单任务场景： 设定人物，描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程，约定 Bot 在不同场景下的回答方式，强调调用工具以保证回复准确性，也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答。 复杂任务场景：推荐使用结构化格式编写提示，扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容，可直接使用或修改。

以下是一些能让您更好地进行提问，从而提高 AI 回复准确性的方法： 1. 明确角色和任务：例如，指定 AI 为某一特定领域的专业人士，并明确其需要完成的具体任务。 2. 清晰阐述任务目标：让 AI 清楚了解您期望得到的结果。 3. 提供详细的上下文和背景信息：包括相关的案例、事实等，帮助 AI 理解问题的来龙去脉。 4. 提出具体且详细的需求和细节性信息：使用清晰、具体的语言，避免模糊不清的表述。 5. 明确限制和不需要的内容：避免 AI 给出不必要或不符合要求的回答。 6. 确定回答的语言风格和形式：如简洁明了、逻辑严谨等。 7. 讲清楚背景和目的：在提问时，梳理清楚背景信息和提问目的，使 AI 更好地理解问题上下文。 8. 学会拆解环节、切分流程：将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。 9. 了解 AI 的工作原理和限制：有助于更好地设计问题，使其能提供有用答案。 在信息检索和回答生成过程中： 1. 系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，并对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除多个文档或数据源中的冗余内容，防止在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，构建结构化的知识框架，使信息在语义上更连贯。 4. 将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括排序、归类和整合。 5. 必要时进行语义融合，合并意义相近但表达不同的信息片段。 6. 最后，将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，传递给大语言模型，由其生成准确和连贯的答案。

以下是关于企业微信 AI 自动化回复的相关内容： 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 1. 在复制的 dockercompose.yml 文件中，需修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考官方来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。主要配置解释如下：配置里面的每个参考名称的全大写描述，如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL 等。最新的容器编排模板配置参数中，若有'{{中文描述}}'需替换为预留对应值。 2. 私聊或群交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，私聊或群里发消息包含 bot 或@bot 才会触发回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。还有参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复。 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： 微信有多种功能，包括个人微信/微信群、微信公众号、微信服务号、微信客服。微信公众号、微信服务号、微信客服均可与 Coze AI 平台对接，而此前 Coze 平台不支持直接与个人微信和微信群对接。但现在 Coze 的国内版正式发布 API 接口功能，直接对接个人微信甚至微信群已成为可能。 张梦飞：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 1. 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@你，可看到机器人正常回复。 2. 若想为 AI 赋予提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”，其中的中文部分可进行更改。 3. 此后任何更改，都需“返回首页 右上角 点击重启，重启服务器”。 4. 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入 nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录。 5. 再往后添加插件，可参考 。

目前可以通过 Coze 平台来实现让 AI 机器人自动回复您的抖音新消息。以下是相关信息： 微信的不同功能与 Coze 平台对接情况： 个人微信/微信群：之前 Coze 平台不支持直接对接，但国内版已正式发布 API 接口功能，直接对接成为可能。 微信公众号：Coze 平台支持对接，AI 机器人可自动回复用户消息。 微信服务号：Coze 平台支持对接，能提升服务效率。 微信客服：Coze 平台支持对接，可自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 配置 AI 微信聊天机器人的步骤： 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，能看到机器人正常回复。 若想为 AI 赋予提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”进行更改。 此后进行任何更改，都需“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。 然后，在“文件”的【终端】里，输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录”。 关于添加插件，可参考。 疑问解答： 放行端口：类似于给房子安装门铃，通过放行特定端口（如 8888 端口）可通过互联网访问宝塔面板，管理和配置服务器上的服务。 Bot ID：是在 Coze 平台上创建的 AI 机器人的唯一标识，用于将微信号与特定机器人关联。 微信账号被封：若因使用机器人被封，可尝试联系客服说明情况。建议使用专门微信号作为机器人账号，并遵守微信使用规范。 服务器：需要一直开着，以保证机器人随时在线响应请求。 不懂编程：完全可以配置，按照教程一步一步操作即可。 配置问题：检查每步是否按教程操作，特别是 API 令牌和 Bot ID 是否正确。无法解决可到 Coze 平台的论坛或微信群求助。

以下是一些与自动在邮件 app 或网页上生成回复内容的工具相关的信息： 1. GPTs 可以与 Zapier 结合实现相关功能。例如，假设您是项目经理，可从长篇工作邮件中提取关键信息和摘要；若您是客服代表或独立开发者，能根据邮件内容自动分类（如投诉、感谢信等）并生成相对合适的回复内容，再发送给对应的发件人。具体操作步骤请移步文档： 2. Apple Intelligence 里面各种智能应用的提示词已被曝光，其中包括帮您回复邮件中问题的 Smart Reply 功能的提示词。但关于此功能的更多详细信息暂未明确。

目前已知以下智能客服算法： 天猫小蜜智能客服算法：由浙江天猫网络有限公司提供，应用于手机天猫（APP）的在线智能客服场景，能识别文字或语音问题，结合智能客服知识库生成回答。 钉钉智能客服算法：由钉钉科技有限公司提供，应用于钉钉（APP）的在线智能客服场景，能根据用户咨询内容结合知识库生成多种形式的回答。 淘票票小蜜智能客服算法：由上海淘票票影视文化有限公司提供，应用于淘票票（APP）的在线智能客服场景，能根据用户咨询生成文本或语音智能回答。 1688 阿牛智能客服算法：由杭州阿里巴巴广告有限公司提供，应用于 1688 工业品（APP）、阿里巴巴（APP、网站）的在线智能客服场景，能结合知识库生成多种形式的回答。 但尚未有一款明确表明能同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台售前售后咨询问题，并根据客户关键字自动回复的智能客服软件。