售前咨询
按已审核产品资料回答服务范围，把需求、渠道、客户身份和引用来源交给销售复核。
AI Service
AI 客服 / 企业知识库
先把渠道身份、知识版本、可查询数据、可执行动作和人工接管条件写清，再让 AI 处理标准咨询；涉及报价、投诉、退款、合同与敏感数据的事项进入受控接口或人工流程。
源码交付
私有化部署
权限审计
长期维护
客服知识助手
在线接待
网页客服
企业微信
钉钉
2015
成立于长沙
3000+
服务企业客户
源码
私有化与源码交付
长期
维护与迭代
场景方案
高频客服与知识库场景
先选择高频、可验收、能持续运营的场景，再组合模型、知识库、流程和系统接口。
售后问答
查询订单、物流、安装和使用资料；需要改状态或发起售后时进入受控工单。
企业内部问答
制度、流程和项目资料按部门、岗位、项目与有效期过滤，避免不同角色看到同一答案。
跨境多语言客服
多语言答案绑定原始知识版本、地区适用范围和人工接管规则，不把自动翻译当成已审核承诺。
核心能力
从回答到人工接管的交付与验收
围绕企业现有数据、组织权限、业务系统和交付目标做模块化组合。
渠道身份与会话绑定
记录渠道用户、登录主体、租户、角色、会话和追踪编号；切号、离职或撤权后重新校验，不信任模型传回的身份字段。
知识版本与回答证据
资料绑定来源、责任人、生效日期和停用条件，答案可返回引用片段；冲突或过期资料进入拒答或人工确认。
订单工单的受控工具层
查询与写入分开授权；创建工单、改状态、发消息等动作由后端二次鉴权，并配置幂等、超时回查和失败补偿。
人工转接与上下文移交
按投诉、价格承诺、低置信度、连续失败或客户要求转人工，同时移交问题、引用、已查数据、失败步骤和会话记录。
固定评测与质检闭环
问题集包含标准问答、拒答、越权、工具异常和转人工样例；Badcase 按知识、检索、权限、生成、接口和人工流程分类。
灰度、回退与运营交接
新知识和策略先在测试账号或小范围渠道验证，异常时能回退版本；交付管理员手册、评测记录、告警和日常复盘责任。
交付方法
从评估到上线，按阶段交付可验收结果
不只停留在演示效果，项目过程会沉淀需求、接口、部署、测试和维护文档。
01
场景评估
确认目标、数据条件、接入渠道、风险边界和验收方式。
02
知识与流程梳理
整理文档、FAQ、业务规则、权限分组和需要调用的系统接口。
03
原型验证
用小范围真实样本验证回答质量、工具调用和人工转接策略。
04
系统集成
接入企业微信、钉钉、网页、小程序、CRM、工单或内部系统。
05
上线试点
灰度运行、日志审计、人工复核和故障回退机制同步落地。
06
持续优化
基于真实问题更新知识库、流程策略和评测集，形成长期维护机制。
相关入口
继续了解相关 AI 能力
每个页面都按服务边界互相连接，方便选型、比较和后续内容沉淀。
FAQ
常见疑问
先给结论，再说明适用场景、边界和交付注意事项。
AI 客服能直接替代人工客服吗？
不建议把全部咨询交给 AI。高频标准问题可先由 AI 回答；投诉、价格与合同承诺、退款、身份异常和敏感事项应转人工，并保留上下文与处理记录。
建设 AI 客服前需要准备什么？
先准备高频问题、已审核产品与售后资料、渠道和用户角色、禁答范围、人工队列、可查询或写入的接口、测试账号及验收样例。无法确认责任人的资料不直接进入生产知识库。
能接企业微信、钉钉、网站和小程序吗？
可以按各渠道账号、平台接口和应用审核条件分别设计。还要明确同一客户跨渠道时怎样识别、会话怎样关联，以及哪些身份字段只能由业务后端签发。
AI 客服可以查询或修改订单吗？
可以通过受控工具层查询授权范围内的数据；修改状态、退款、补发等写入动作应由业务后端再次鉴权，并配置人工确认、幂等、超时回查和审计。
回答错误怎样控制风险？
引用溯源不能消除所有错误。还需用固定问题集验证知识版本、权限、拒答、工具调用和转人工，并把 Badcase 回收到资料、检索、策略或流程整改中。
转人工时要移交哪些信息？
至少移交客户身份与权限范围、原问题、AI 已给答案、引用资料、已查询数据、工具执行结果、失败原因和会话追踪号，避免人工重复询问或误判处理进度。
AI 客服怎样验收？
使用固定版本的知识库、策略、模型和接口，以不同权限测试账号运行标准问答、过期资料、越权请求、接口超时、重复提交和人工转接样例，逐条保存预期与实际证据。
哪些情况不适合直接全量上线？
知识资料冲突、用户身份无法可信传递、退款等高风险动作没有人工确认、接口缺少幂等与回查，或没有可复验问题集时，应先治理资料和接口，再做小范围灰度。
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