智能客服
部署在官网、聊天窗口、邮件或社媒私信中，识别语言、理解问题、收集信息并自然回复。
AI Agent 与 RAG 智能客服
让企业资料会被检索，让客户问题更快被接住。系统可以基于企业资料回答客户问题，支持售前咨询、售后排障、线索收集、资料检索和内部知识问答。
三层能力
智能客服负责客户接待入口，RAG 负责企业资料检索，AI Agent 负责在权限范围内推进任务。
RAG 知识库
从产品手册、服务说明、FAQ、售后政策、官网内容和内部流程中检索资料。
AI Agent
根据任务边界调用 CRM、工单、表格、邮箱或内部系统，完成登记、整理和后续动作。
能解决的真实问题
适合高频、重复、资料密集、流程清晰、可以被审核的问题。
多语言接待
识别客户语言，用客户熟悉的语言解释服务范围、资料和下一步合作方式。
7×24 第一响应
夜间、周末和海外时区先回答常见问题，收集客户国家、需求和联系方式。
资料检索
从授权企业资料中查找产品、服务、售后、合同模板和流程说明。
售前线索
在对话中整理客户行业、市场、需求、采购周期和偏好语言。
售后工单
按流程询问型号、现象、截图、环境和时间节点，生成清楚摘要。
内部助手
员工可以查询制度、报价规则、合同模板、项目资料和交付标准。
实施路径
先从一个可验证场景开始，再扩展到更多渠道、更多资料和更多系统。
资料盘点
整理官网、产品、FAQ、售后、合同和内部流程。
场景选择
选择官网咨询、多语言 FAQ、售后整理或内部问答。
知识库建设
清洗、分段、索引、权限、引用来源和测试问题。
流程设计
明确任务边界、工具调用、日志和人工审核机制。
上线优化
根据真实问题、错误类型和客户反馈持续更新。