[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"ad-slot-floating-promo":3,"$fi23eZiy2TYETtbcHm-ysVmzfHWxLnTG32KrAiie9NYk":6,"ad-slot-course-detail-side":32},{"data":4,"_fetchedAt":5},[],1783500647450,{"id":7,"name":8,"icon":9,"description":10,"category":11,"price":12,"originalPrice":13,"content":14,"resources":15,"status":21,"tags":22,"type":29,"url":30,"orders":31},95,"AI 智能客服与工单处理系统","headset","基于RAG、意图识别和AI回复建议，实现知识库问答、客户会话、工单自动创建、优先级识别、人工处理、服务质检和统计分析，适合学习FAQ资料、客服业务闭环、满意度评价和过程追踪。","AI_PROJECT",14900,25900,"\u003Ch2>一、项目技术栈\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>前后端分离\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cstrong>后端\u003C\u002Fstrong>：SpringBoot3 + MyBatis + PageHelper + Hutool + JWT（Java 21 \u002F Maven）\u003Cbr>\u003Cstrong>前端\u003C\u002Fstrong>：Vue3 + Vite + Element-Plus + Vue-Router + Axios + Sass\u003Cbr>\u003Cstrong>AI 技术\u003C\u002Fstrong>：RAG 检索增强生成 + Embedding 向量化 + PGVector 相似度检索 + 多轮客服会话 + AI 工单自动分类与优先级识别 + AI 回复建议 + AI 服务质检 + 引用来源追踪\u003Cbr>\u003Cstrong>数据库\u003C\u002Fstrong>：MySQL（业务数据）+ PostgreSQL + PGVector（向量数据）\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>版本要求：\njdk 不低于 17，MySQL 5.7 或者 8，node.js 版本 18 以上，maven 版本建议 3.8 及以上，navicat 建议不低于 16\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>二、项目功能描述\u003C\u002Fh2>\n\u003Ch3>1. 管理员 \u002F 客服\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>登录、个人信息、修改密码\u003Cbr>用户信息：管理系统所有用户\u003Cbr>客服知识库分类与文档管理：维护客服知识库分类与 FAQ 文档\u003Cbr>FAQ 文档上传与文本解析：上传文档并解析为文本\u003Cbr>知识片段切分与管理：将文档切分为知识片段\u003Cbr>片段 Embedding 向量化：对片段执行向量化并写入 PGVector\u003Cbr>AI 客服聊天与 RAG 引用来源：基于知识库进行问答并展示引用来源\u003Cbr>客户会话记录与满意度评价：查看会话记录与满意度评价\u003Cbr>工单分类与工单管理：维护工单分类，处理人工工单\u003Cbr>AI 工单分类与优先级识别：由 AI 自动识别工单分类与优先级\u003Cbr>AI 回复建议与客服处理：AI 给出回复建议辅助客服处理工单\u003Cbr>AI 服务质检与统计分析：对客服服务进行 AI 质检与统计  \u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>2. 用户\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>登录、注册、个人信息、修改密码\u003Cbr>AI 客服问答：向智能客服提问，获取基于企业 FAQ 的回答\u003Cbr>提交工单：提交人工工单并查看处理进度\u003Cbr>满意度评价：对客服会话进行满意度评价  \u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>三、项目创新点\u003C\u002Fh2>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>"AI 客服 + 人工工单"双轨闭环\u003C\u002Fstrong>：常见问题走 RAG 智能客服自动回答，复杂问题转人工工单，AI 全程辅助，形成完整客服处理链路。\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>企业 FAQ 知识库 RAG\u003C\u002Fstrong>：FAQ 文档经解析、切片、Embedding、PGVector 检索后再生成回答，答案有据可依并可追踪引用来源。\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>AI 工单自动分类与优先级识别\u003C\u002Fstrong>：工单进入系统即由 AI 判定分类与优先级，减少人工分派成本，提升响应效率。\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>AI 回复建议辅助人工\u003C\u002Fstrong>：针对人工工单，AI 结合知识库给出回复建议，客服在建议基础上处理，兼顾效率与准确性。\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>AI 服务质检与统计分析\u003C\u002Fstrong>：对客服会话与工单处理进行 AI 质检并统计满意度，把服务质量从"凭感觉"变为"可量化"。\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>MySQL + PGVector 混合存储\u003C\u002Fstrong>：业务数据与向量数据分库存储，附 Windows 本地 PGVector 安装教程，工程可落地。\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003Ch2>六、关键页面截图\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>（等武哥补充关键页面截图）\u003C\u002Fp>\n",[16,17,18,19,20],"源码+SQL","喂饭学习教程","配套面试文档","环境安装文档","项目运行文档","上架",[23,24,25,26,27,28],"Springboot3","SpringAI","LLM","RAG","PGVector","Embedding","登峰造极",null,0,{"data":33,"_fetchedAt":34},[],1783500647465]