RAG 知识库：用 ChatWiki 搭建自动推送商品链接的AI 客服

在私域流量与电商竞争日益激烈的今天，客服早已不再是简单的“回答问题”的岗位，而是直接关系到成交转化的重要环节。点此进入芝麻小客服官网

然而，许多企业正面临一个共同的尴尬：客户问完产品、聊完需求，却还得自己去翻找购买入口；人工客服精力有限，无法同时应对海量咨询；传统关键词匹配的自动回复又往往答非所问。

如何让客服机器人在专业解答的同时，自动把对应的商品链接推到客户面前？

ChatWiki，基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术构建的AI知识库问答系统，不仅能做智能客服，更能化身“AI销售员”，自动识别客户需求并精准推送商品链接。

一、搭建专属“商品大脑”，让AI真正认识每一件商品

让AI自动推荐商品的前提，是先为它构建一个结构清晰的“商品大脑”。ChatWiki内置独立的 「商品库」模块 ，企业可以通过可视化表单，录入商品ID、名称、类目、品牌、售价、库存、专属购买链接、实拍图及卖点描述等核心信息。

更贴心的是，系统支持对商品进行自定义分组管理，如“爆款”、“新品”、“活动商品”等，为后续精准推荐打下基础。无论是单条新建，还是批量导入导出海量商品数据，操作都十分便捷。这意味着，无论是几十款还是上千款商品，都能快速完成数字化入库，让AI彻底“认识”你的全部商品。

RAG 知识库：用 ChatWiki 搭建自动推送商品链接的AI 客服

二、一键开启Skill，AI秒变“自动导购员”

商品库建好了，如何让AI真正“学会”推荐？操作比你想象的更简单。进入Agent后台的 Skill（技能）功能面板 ，找到「从商品库推荐商品」工具，一键开启开关即可启用自动推送能力。你还可以自定义推荐范围，限定从特定商品分组中进行推荐。

RAG 知识库：用 ChatWiki 搭建自动推送商品链接的AI 客服

这套工具的核心逻辑在于 自动识别用户购买意向 。当客户提问“有什么补水面膜”“干皮适合用什么护肤品”时，AI会先调取通用知识库解答护肤干货，捕捉到客户的选购需求后，自动检索商品库匹配对应产品。最终输出的内容不仅包含产品适配特点、价格、使用建议，还会 自动拼接提前录入的商品购买链接 ——无需人工干预，客户一问产品就能直接看到下单入口。

整个过程彻底杜绝了大模型容易出现的“幻觉生成”问题——AI不会凭空编造商品信息，每一句话都有知识库中的真实商品资料作为支撑。

RAG 知识库：用 ChatWiki 搭建自动推送商品链接的AI 客服

三、全渠道部署：客户在哪问，链接就在哪推

AI学会了推荐，更要让它能“走到”客户面前。ChatWiki为AI机器人提供了多样化的使用渠道，支持通过 H5链接、嵌入官网、微信公众号、小程序、飞书、钉钉 等多种方式部署。

这意味着，无论客户在公众号留言咨询产品、在小程序里下单前犹豫不决，还是在钉钉群里询问售后问题，AI都能实时响应并推送对应的商品链接。真正做到 “一次搭建，多终端复用” ，无需为每个渠道重复建设客服系统。

尤其值得一提的是，ChatWiki在公众号、微信客服、小程序三大渠道中均可直接发送 小程序卡片 。用户点击卡片即可一键跳转至商品详情页，实现“即看即点即用”的无缝体验。从“回答问题”到“促成交易”的链路被极大缩短。

四、零代码上手，四步快速完成搭建

ChatWiki将复杂的技术流程简化为可视化操作，零代码即可快速上手：

接入AI大模型：已全面支持DeepSeek、豆包、通义千问、Claude、OpenAI等20多种主流大模型，简单配置API Key即可完成绑定；
创建商品知识库：一键创建专属商品库，批量导入商品数据，系统自动完成智能化处理；
创建AI机器人并开启Skill：新建机器人并关联商品库，在Skill面板一键开启「从商品库推荐商品」工具；

点此进入芝麻小客服官网

了解更多功能详情，

获取功能试用，请扫码联系