全网最简单!3分钟用满血DeepSeek做微信客服,AI智能客服

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当相似问题海量涌入,客服团队疲于奔命却效率低下……

这些场景,已成为企业客户服务中挥之不去的痛点!

今天,我们要为大家介绍的,正是一套强强联合的解决方案 —— 利用 ChatWiki 与 DeepSeek 打造一个智能AI 客服机器人。

一、ChatWiki

ChatWiki 作为基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术的开源知识库系统,具备完善的数据处理与知识管理能力。

其核心功能包括多格式文档解析(支持 PDF、Word、MD、CSV 等)、自动化文本清洗、结构化分段及自主学习模块。通过标准化的数据处理流程,ChatWiki 可将非结构化企业资料转化为结构化知识图谱,为后续问答交互提供精准的知识支撑。

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二、准备工作

(一)获取 DeepSeek API Key

首先,需要前往 DeepSeek 官网注册账号,完成注册后,在账号管理页面中申请并获取 API Key。

这一密钥将作为连接 ChatWiki 与 DeepSeek 模型的关键凭证,务必妥善保管,防止泄露。

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(二)整理客服知识库资料

收集整理与业务相关的各类资料,如产品手册、常见问题解答(FAQ)、售后服务指南、法律文件等。

这些资料将构成 AI 客服机器人的知识来源,确保其能够准确回答用户的各类问题。资料的完整性和准确性直接影响客服机器人的服务质量。

三、搭建流程

(一)注册与登录 ChatWiki

打开 ChatWiki 官网,使用邮箱进行注册,注册成功后登录系统。ChatWiki 提供云端和本地部署两种方案,若企业对数据安全和隐私有严格要求,可选择本地部署;若希望快速搭建使用,云端方案更为便捷。

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(二)添加 DeepSeek 大模型

登录 ChatWiki 后,在系统设置界面中找到 “添加大模型” 选项。选择 DeepSeek,并将之前获取的 API Key 准确填入相应位置,按照系统提示完成其他相关信息的填写,即可成功将 DeepSeek 模型接入 ChatWiki。

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(三)创建知识库

1. 导入数据:点击 “知识库管理”,选择 “新增知识库”。ChatWiki 支持多种格式文件上传,如 PDF、Word、MD、CSV、TXT 等,还可导入在线网页链接。将整理好的客服知识库资料批量上传至系统。

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2. 数据预处理:上传完成后,ChatWiki 会自动对导入的文本数据进行预处理,包括清洗、分段以及向量化或 QA 分割。

(四)设置机器人

1. 系统提示词设置:在机器人设置界面,编写系统提示词。系统提示词用于引导机器人在回答问题时遵循特定的风格和规则,例如要求机器人回答简洁明了,或者在回答中引用相关资料来源等。

2. 关联知识库:将创建好的知识库与机器人进行关联,确保机器人在回答用户问题时,能够从正确的知识来源中检索答案。

3. 欢迎语与未知问题提示语设置:编写友好的欢迎语,当用户首次与机器人交互时给予热情问候,提升用户体验。同时,设置未知问题提示语,当机器人无法回答用户问题时,以恰当的方式告知用户,避免冷场。

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(五)多场景应用配置

在 “机器人管理 – 对外服务” 中,根据业务需求,将 AI 客服机器人配置到多种场景中,如企业官网、App、小程序、客服对话窗口、微信公众号、微信客服等。

用户在这些渠道发起咨询时,智能 AI 客服机器人能够迅速响应,提供准确解答。

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