RAG实战：如何利用ChatWiki+DeepSeek构建智能AI客服？

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RAG实战：如何利用ChatWiki+DeepSeek构建智能AI客服？

在数字服务体验激烈竞争的当下，智能客服系统已成为企业提升效率、降低运营成本并优化用户体验的关键设施。点此进入芝麻小客服官网

传统的机器人客服系统常面临响应迟滞、知识库更新缓慢、多轮对话能力薄弱等困境。

ChatWiki作为强大的知识库管理工具，与DeepSeek-R1这类先进大语言模型结合，可以打造出新一代智能AI客服解决方案，高效解决上述痛点。

一、传统客服痛点

传统客服模式依赖人力支撑，在服务量激增时易出现响应延迟、等待队列过长的问题。

即使引入初级机器人客服，也常因知识库更新滞后或语义理解能力不足而提供错误答案。

用户反复追问却无法获得连贯解答，最终仍需人工介入，整体效率与体验难以保障。

二、AI智能客服优势

智能AI客服则依托自然语言处理与知识管理技术，可实现：

• 7×24小时即时响应：消除服务时间限制；

• 精准问题解析与解答：依托强大语义理解能力；

• 知识实时动态更新：确保答案时效性与准确性；

• 流畅多轮对话体验：深度理解上下文语境。

三、搭建AI智能客服

ChatWiki 是基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的开源知识库系统，在数据处理与知识管理方面表现卓越。它支持多格式文档解析，像日常常见的 PDF、Word、MD、CSV 等格式文件都能轻松处理，还具备自动化文本清洗、结构化分段以及自主学习等核心功能。

那么，如何利用 ChatWiki 与 DeepSeek 构建智能 AI 客服呢？具体可按以下步骤进行：

1.获取 DeepSeek API Key
前往 DeepSeek 官网，完成注册流程。成功注册后，在账号管理页面申请获取 API Key。

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2.注册与登录 ChatWiki
打开 ChatWiki 官网，使用邮箱进行注册。注册成功后顺利登录系统。ChatWiki 贴心提供了云端和本地部署两种方案，企业可按需选择。

若对数据安全和隐私保护有着严苛要求，本地部署无疑是更优之选；若期望快速搭建投入使用，云端方案则更为便捷，能助力企业迅速开启智能客服构建之旅 。

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3.添加 DeepSeek 大模型
登录 ChatWiki 后，在系统设置界面找到 “添加大模型” 选项，选中 DeepSeek，并将之前获取的 API Key 准确无误地填入相应位置，即可完成接入 。

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4.创建知识库

导入数据：点击 “知识库管理”，选择 “新增知识库”。ChatWiki 强大的兼容性支持多种格式文件上传，除了前面提到的常见格式，还能导入在线网页链接。

将精心整理的客服知识库资料批量上传至系统，如产品手册，常见问题解答（FAQ）等，资料上传完成后，ChatWiki 会自动启动对导入文本数据的预处理流程，对文本进行合理分段，以及向量化或 QA 分割等操作。

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5.设置机器人

将创建好的知识库与机器人进行关联，建立起紧密的联系，确保机器人在面对用户问题时，能够迅速、准确地从对应的知识来源中检索答案，为用户提供专业、贴切的解答 。

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6.多场景应用配置
在 “机器人管理 – 对外服务” 中，依据企业的业务需求，灵活将 AI 客服机器人配置到多种场景中。无论是企业官网、App、小程序，还是微信公众号、微信客服等社交平台渠道，都能实现全面覆盖。

如此一来，用户在各个渠道发起咨询时，智能 AI 客服机器人都能迅速响应，第一时间提供准确解答 。

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