解决 AI “乱回答”难题，大模型AI客服系统搭建流程

传统AI客服多依赖“关键词匹配”模式，无法深度理解客户咨询的真实意图，遇到模糊提问、多场景咨询时，就会出现“答非所问”。

另一方面，多数大模型AI客服缺乏有效的检索约束，未绑定专属知识库或知识库未做结构化处理，导致AI只能依赖自身通用训练数据回答，无法精准匹配企业专属业务知识，进而出现“乱编乱造”的幻觉问题。点此进入芝麻小客服官网

而芝麻小客服与ChatWiki的组合，恰好针对性破解这两大痛点——ChatWiki的RAG检索增强生成技术，能让AI先检索企业专属知识库，再生成精准应答；芝麻小客服则提供零代码操作后台，实现全流程可视化搭建，让新手也能快速落地精准AI客服。

第一步：登录芝麻小客服，完成基础准备（搭建前提）

1. 打开芝麻小客服官网，登录企业账号（无账号可快速注册，完成企业认证即可，认证流程简单，1-2小时可完成）；

2. 登录后，进入后台首页，找到“渠道接入”模块，先完成企业所需咨询渠道的接入，完成后所有渠道的咨询消息将集中到统一工作台，为后续机器人服务做好准备；

解决 AI “乱回答”难题，大模型AI客服系统搭建流程

3. 接入渠道后，无需额外配置，直接进入“AI机器人”模块，准备创建ChatWiki机器人。

这一步是搭建AI客服的核心基础，直接决定机器人的基础服务体验，操作简单，全程可视化：

1. 在“AI机器人”模块中，点击“新增机器人”；

解决 AI “乱回答”难题，大模型AI客服系统搭建流程

2. 填写机器人基础信息，包括机器人名称（建议贴合业务场景，如“售前咨询机器人”“售后答疑机器人”）、欢迎语（可设置个性化欢迎语，贴合企业品牌调性）、应答语气（可选择亲切、专业、简洁等风格，适配企业客服场景）；

3. 填写完成后，点击“下一步”，进入知识库配置环节（这是杜绝AI乱回答的关键一步）。

解决 AI “乱回答”难题，大模型AI客服系统搭建流程

AI客服能否精准应答，核心取决于知识库的配置，ChatWiki会自动完成知识库的学习，无需人工干预，具体操作如下：

1. 进入“知识库配置”页面，点击“上传资料”，支持PDF、Word、TXT等多格式批量导入，建议优先上传企业核心知识资料，包括产品手册、FAQ高频问题库、售后政策、活动规则、优秀客服历史对话语料等（资料越全面，AI应答越精准）；

2. 上传完成后，无需手动处理，ChatWiki会自动通过RAG技术，对上传的资料进行文本切片、结构化处理、向量转化和索引构建，自动完成AI机器人的知识学习；

3. 知识学习完成后，可手动添加知识标签（如“产品功能”“售后流程”“价格咨询”），进一步提升AI检索的精准度，让AI能快速匹配客户的具体咨询需求，避免答非所问。

解决 AI “乱回答”难题，大模型AI客服系统搭建流程

搭建完成后，无需直接上线，做好权限分配和人机协同配置，才能确保AI客服高效运转，兼顾效率与客户体验：

1. 权限分配：在机器人配置页面，找到“渠道分配”选项，勾选该ChatWiki机器人需要负责的咨询渠道，实现场景化精准服务；

2. 人机协同配置：再智能的AI也无法解决所有复杂问题（如客户投诉、个性化定制需求、订单异常等），合理配置转人工规则，才能实现服务闭环：

关键词触发：设置“转人工”“投诉”“不满”等关键词，客户发送此类关键词时，立即自动转接人工客服；

应答失败触发：设置AI连续2次无法精准应答时，自动转接人工，避免客户反复咨询无果；

手动转人工：为机器人添加“手动转人工”按钮，客户可随时自主切换至人工客服，提升客户主动权；

解决 AI “乱回答”难题，大模型AI客服系统搭建流程

3. 测试优化：配置完成后，手动模拟客户咨询场景（如“这款产品多少钱”“售后怎么退换货”），测试AI应答的精准度，若出现应答不精准的情况，补充对应知识库资料，优化知识标签，反复测试直至满足需求，即可正式上线使用。

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