从0到1：手把手教你构建一个基于RAG的本地知识库客服系统

在企业客服场景中，重复性咨询占用大量人力、多渠道消息分散难管理、应答精准度不足等问题，一直是效率提升的痛点。而基于RAG（检索增强生成）技术的本地知识库客服系统，能实现“智能应答+数据安全+全渠道整合”的三重价值。点此进入芝麻小客服官网

一、芝麻小客服+ChatWiki

ChatWiki作为开源RAG工具，主打本地知识库构建与智能检索，支持多格式文档向量转化，本地化部署保障数据安全，搭配GraphRAG技术提升应答精准度。

芝麻小客服聚焦全渠道整合与流程管控，可接入公众号、小程序等多平台，实现消息统一管理，补齐智能路由、转人工等功能，二者协同形成闭环。

首先登录芝麻小客服后台，通过简单授权流程完成全渠道对接。系统支持微信公众号、小程序、H5、PC网站、APP、微信客服等主流平台，配置授权后即可将所有渠道的咨询消息集中到一个后台管理。

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渠道接入后，进入后台“AI机器人”模块，点击新增机器人并完成基础配置（如机器人名称、欢迎语）。

接着ChatWiki知识库：将企业产品手册、FAQ文档、售后政策、营销规则等资料批量上传，支持PDF、Word等多种格式。

ChatWiki会自动通过RAG技术对文档进行文本分块、向量化处理与索引构建，将非结构化文档转化为AI可检索的知识向量，无需人工逐一配置应答规则。

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为避免咨询混乱，需为AI机器人分配专属负责渠道，实现精细化服务。例如，将电商平台咨询分配给“产品咨询机器人”，售后问题对接“售后专属机器人”，不同机器人可绑定对应细分知识库，确保应答专业性。

同时，可根据渠道特性自定义话术风格（如电商渠道亲切活泼，企业服务渠道严谨专业），还能设置关键词触发规则，让咨询快速匹配到对应机器人，减少应答偏差。

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智能客服的核心是辅助人工而非替代人工，合理配置转人工规则能大幅提升客户满意度。

在芝麻小客服后台，可灵活设置转人工条件：当客户两次反馈问题未解决，或客户明确要求“转人工”时，系统自动转接至对应人工客服。

转人工时会同步之前的对话记录与AI检索轨迹，避免客户重复描述问题，经实测可提升人工客服效率50%以上。

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