如何搭建 AI 智能 RAG 客服系统？AI 智能 RAG 客服系统搭建简易教程

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种将信息检索与生成模型相结合的技术架构。点此进入芝麻小客服官网

传统客服机器人要么只能匹配预设问答，要么依赖大模型“凭空”生成答案，容易出现答非所问或信息过时的问题。

而RAG系统会先在你的知识库中检索最相关的内容，再将这些内容作为上下文提供给大模型生成答案，确保回复既有依据又自然流畅。

通过芝麻小客服与ChatWiki的集成，你无需编写复杂代码，即可拥有一个支持多平台、自动学习、可无缝转人工的RAG智能客服系统。

第一步：打通全渠道接入，一个后台管理所有客户

现代企业的客户触点分散在微信、网页、APP等多个平台，客服人员频繁切换后台不仅效率低下，还容易遗漏消息。芝麻小客服的核心优势之一，就是全渠道消息聚合。

你只需要在芝麻小客服后台完成一次配置，即可接入：微信小店、公众号、小程序、视频号、微信客服、H5网页、PC网站等。

所有渠道的对话都会汇集到芝麻小客服的统一工作台，客服人员可以在一处回复所有消息，系统还会自动打标签、记录客户画像，为后续的AI训练积累数据。

如何搭建 AI 智能 RAG 客服系统？AI 智能 RAG 客服系统搭建简易教程

有了多渠道接入的基础，接下来就是搭建RAG系统的“大脑”。在芝麻小客服后台，你可以一键创建ChatWiki机器人，整个过程可视化、无代码。

具体操作路径：

1.进入芝麻小客服后台的“智能机器人”模块，选择“ChatWiki机器人”类型；

2.为机器人命名，并设置欢迎语、对话风格等基础属性；

3.上传知识库文件：支持常见格式如PDF、Word、Excel、TXT，甚至可以直接导入网页链接或FAQ问答对；

4.系统会自动对知识库进行切片、向量化处理，并建立索引。

当用户提问时，系统会先检索最相关的知识片段，再调用大模型生成贴合语境的回复，确保答案既有依据又避免生硬照搬。

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知识库训练完成后，你需要指定这个AI机器人为哪些渠道提供服务。在芝麻小客服的机器人管理界面，你可以勾选该机器人需要负责的接待渠道。

例如：

系统支持精细化分流规则，你可以根据时间、客户标签、咨询入口等条件，灵活配置人工与机器人的协作模式。

机器人接待时，所有对话记录都会留存，便于后续分析优化。

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再智能的机器人也有无法覆盖的场景，比如情绪激动的投诉、涉及多轮确认的复杂订单等。芝麻小客服与ChatWiki的集成方案，为此设计了智能转人工机制。

你可以设置多种触发条件：

一旦触发转人工，系统会将完整的对话上下文同步转交给人工客服，并自动弹出客户历史订单、画像标签等信息，帮助客服快速接手，避免客户重复叙述。

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