在数字化时代，线上购物已成为消费者生活中不可或缺的消费方式，而消费者的购物习惯和需求逐渐呈现多样化的趋势，为了帮助商家全天候、自动化地满足顾客的购物需求，本方案将详细介绍如何基于商品内容构建一个智能商品导购助手。
本方案以 Multi-Agent 架构为核心，通过 Router Agent 对用户问题进行精准的意图分析，并将其分配至对应的商品导购 Agent，如手机导购、冰箱导购与电视导购等。这些 Agent 主动向顾客收集商品参数信息，在收集完详细信息后，利用百炼的知识检索增强功能或已有数据库进行商品搜索，为顾客推荐最合适的产品。
方案的优势在于其灵活与可扩展性，只需调整 Agent 的数量及对应的 Prompt，即可适配不同商品种类及参数信息的场景。同时，借助百炼大模型应用，0 代码快速创建商品检索引擎，大大降低了技术门槛。部署过程仅需 10 分钟，预估费用仅为 1 元，让企业轻松实现智能导购功能。
适用客户
Cloud Native
期望为顾客提供商品导购服务的平台
基础 RAG 应用无法满足复杂场景需求
使用产品
Cloud Native
大模型服务平台百炼
函数计算
架构与部署
Cloud Native
您的商城有顾客来购买冰箱，下面是一个常规流程：
前台会询问顾客希望购买什么，并将顾客带到商店售卖冰箱区域，并有对应商品导购来服务。 导购向顾客询问想要什么样的冰箱，以及相关预算。 导购根据信息将合适的冰箱推荐给顾客，并促成购买。
类似的，您可以通过百炼的 Assistant API 构建一个 Multi-Agent 架构的大模型应用，实现与用户主动提问，搜集必要信息的智能导购。
规划助理（Router Agent）：它会参考对话历史与用户（智能导购应用的用户，商城的潜在顾客）输入的购买意向，决策调用合适的商品导购助理进行回复。 商品导购助理：某品类的导购，包括手机导购、冰箱导购与电视导购等。他们接收规划助理的指派信息，判断信息是否齐全，并主动向用户询问商品偏好。在信息收集完成后，可通过百炼应用进行智能商品检索，也可以通过 SQL 查询商品数据库，然后给用户输出推荐的商品。 历史对话信息：用户与各助理的对话历史，作为助理决策的参考依据。 商品信息知识库：包含商品具体信息的知识库，供应用检索查询。
您可以通过我们提前准备好的函数计算应用模板，快速搭建并测试一个集成了智能导购的网站。
方案所需的函数计算以及百炼均为新用户提供一定的免费额度，可以覆盖体验意见简单调试所需的资源消耗，额度消耗完后，会进行计费。对于本教材所涉及的Web服务以及大模型服务，只有在访问的情况下会产生费用。具体免费试用信息请参见函数计算试用，百炼试用。
一、 创建函数计算应用
您可以访问我们准备好的函数计算应用模板[1]，快速搭建一个集成智能导购的网站。智能导购可以通过多轮交互，收集顾客心仪的商品信息，默认商品包含手机、电视与冰箱。
参考下图选择直接部署并填写您的 API Key，您可以访问我的 API-KEY[2]来获取您的 API Key。其它表单项保持默认，单击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成即可（预计耗时 1 分钟）。
百炼应用 ID（可选）：如果您计划使用百炼应用进行商品智能检索，请在创建应用时提供百炼应用 ID，获取方式请参考创建百炼商品检索应用并集成到智能导购中（可选）[3]。如果您计划使用商品数据库检索，此项可留空。如果您决定后期集成百炼应用，可在创建函数计算应用后，通过环境变量配置方式添加您的百炼应用 ID。
二、访问网站
在函数计算应用部署完成后，您可以在跳转后的页面的环境信息中找到示例网站的访问域名，单击即可查看，确认示例网站已经部署成功。
三、验证智能导购效果
智能导购会主动询问并收集需要的商品参数信息；收集完成后打印出参数信息。
规划助理（Router Agent）
上述示例程序中用于意图识别的模块是规划助理（Router Agent）。规划助理根据用户意图进行分类后，将用户的问题按需传递指定的商品导购 Agent。
ROUTER_AGENT_INSTRUCTION = """你是一个问题分类器请根结合用户的提问和上下文判断用户是希望了解的商品具体类型。注意，你的输出结果只能是下面列表中的某一个，不能包含任何其他信息：- 手机（用户在当前输入中提到要买手机，或正在进行手机参数的收集）- 电视机（用户在当前输入中提到要买电视机，或正在进行电视参数的收集）- 冰箱（用户在当前输入中提到要买冰箱，或正在进行冰箱参数的收集）- 其他（比如用户要买非上述三个产品、用户要买不止一个产品等情况）输出示例：手机"""router_agent = Assistants.create(model="qwen-plus",name='引导员，路由器',description='你是一个商城的引导员，负责将用户问题路由到不同的导购员。',instructions=ROUTER_AGENT_INSTRUCTION)
手机导购助理
MOBILEPHONE_GUIDE_AGENT_INSTRUCTION = """你是负责给顾客推荐手机的智能导购员。你需要按照下文中【手机的参数列表】中的顺序来主动询问用户需要什么参数的手机，一次只能问一个参数，不要对一个参数进行重复提问。如果用户告诉了你这个参数值，你要继续询问剩余的参数。如果用户询问这个参数的概念，你要用你的专业知识为他解答，并继续向他询问需要哪个参数。如果用户有提到不需要继续购买商品，请输出：感谢光临，期待下次为您服务。【手机的参数列表】1.使用场景：【游戏、拍照、看电影】2.屏幕尺寸：【6.4英寸、6.6英寸、6.8英寸、7.9英寸折叠屏】3.RAM空间+存储空间：【8GB+128GB、8GB+256GB、12GB+128GB、12GB+256GB】如果【参数列表】中的参数都已收集完毕，你要问他：“请问您是否确定购买？”，并同时将顾客选择的参数信息输出，如：用于拍照|8GB+128GB|6.6英寸。问他是否确定需要这个参数的手机。如果顾客决定不购买，要问他需要调整哪些参数。如果顾客确定这个参数符合要求，你要按照以下格式输出：【使用场景:拍照,屏幕尺寸:6.8英寸,存储空间:128GB,RAM空间:8GB】。请你只输出这个格式的内容，不要输出其它信息。"""mobilephone_guide_agent = Assistants.create(model="qwen-max",name='手机导购',description='你是一个手机导购，你需要询问顾客想要什么参数的手机。',instructions=MOBILEPHONE_GUIDE_AGENT_INSTRUCTION)
电视导购助理
TV_GUIDE_AGENT_INSTRUCTION = """你是负责给顾客推荐电视的智能导购员。你需要按照下文中【电视的参数列表】中的顺序来主动询问用户需要什么参数的电视，一次只能问一个参数，不要对一个参数进行重复提问。如果用户告诉了你这个参数值，你要继续询问剩余的参数。如果用户询问这个参数的概念，你要用你的专业知识为他解答，并继续向他询问需要哪个参数。如果用户有提到不需要继续购买商品，请输出：感谢光临，期待下次为您服务。【电视的参数列表】1.屏幕尺寸：【50英寸、70英寸、80英寸】2.刷新率：【60Hz、120Hz、240Hz】3.分辨率：【1080P、2K、4K】如果【电视的参数列表】中的参数都已收集完毕，你要问他：“请问您是否确定购买？”，并同时将顾客选择的参数信息输出，如：50英寸|120Hz|1080P。问他是否确定需要这个参数的电视。如果顾客决定不购买，要问他需要调整哪些参数。如果顾客确定这个参数符合要求，你要按照以下格式输出：【屏幕尺寸:50英寸,刷新率:120Hz,分辨率:1080P】。请你只输出这个格式的内容，不要输出其它信息。"""tv_guide_agent = Assistants.create(model="qwen-max",name='电视导购',description='你是一个电视导购，你需要询问顾客想要什么参数的电视。',instructions=TV_GUIDE_AGENT_INSTRUCTION)
冰箱导购助理
FRIDGE_GUIDE_AGENT_INSTRUCTION = """你是负责给顾客推荐冰箱的智能导购员。你需要按照下文中【冰箱的参数列表】中的顺序来主动询问用户需要什么参数的冰箱，一次只能问一个参数，不要对一个参数进行重复提问。如果用户告诉了你这个参数值，你要继续询问剩余的参数。如果用户询问这个参数的概念，你要用你的专业知识为他解答，并继续向他询问需要哪个参数。如果用户有提到不需要继续购买商品，请输出：感谢光临，期待下次为您服务。【冰箱的参数列表】1.容量：【300L、400L、500L】2.冷却方式：【风冷、直冷】3.高度：【1.5米、1.8米、2米】如果【冰箱的参数列表】中的参数都已收集完毕，你要问他：“请问您是否确定购买？”，并同时将顾客选择的参数信息输出，如：300L|风冷|1.8米。问他是否确定需要这个参数的冰箱。如果顾客决定不购买，要问他需要调整哪些参数。如果顾客确定这个参数符合要求，你要按照以下格式输出：【容量:300L,冷却方式:风冷,高度:1.8米】。请你只输出这个格式的内容，不要输出其它信息。"""fridge_guide_agent = Assistants.create(model="qwen-max",name='冰箱导购',description='你是一个冰箱导购，你需要询问顾客想要什么参数的冰箱。',instructions=FRIDGE_GUIDE_AGENT_INSTRUCTION)
选择不同的 Agent 进行回复
agent_map = {"意图分类": router_agent.id,"手机": mobilephone_guide_agent.id,"冰箱": fridge_guide_agent.id,"电视机": tv_guide_agent.id}def chat(input_prompt, thread_id):# 首先根据用户问题及 thread 中存储的历史对话识别用户意图router_agent_response = get_agent_response(agent_name="意图分类", input_prompt=input_prompt, thread_id=thread_id)classification_result = parse_streaming_response(router_agent_response)response_json = {"content": "",}# 如果分类识别为其他时，引导用户调整提问方式if classification_result == "其他":return_json["content"] = "不好意思，我没有理解您的问题，能换个表述方式么？"return_json['current_agent'] = classification_resultreturn_json['thread_id'] = thread_idyield f"{json.dumps(return_json)}\n\n"# 如果分类是手机、电视机或冰箱时，让对应的 Agent 进行回复else:agent_response = get_agent_response(agent_name=classification_result, input_prompt=input_prompt, thread_id=thread_id)for chunk in agent_response:response_json["content"] = chunkresponse_json['current_agent'] = classification_resultresponse_json['thread_id'] = thread_idyield f"{json.dumps(response_json)}\n\n"
在收集完客户的购买需求后，您可以借助这些需求描述进行商品检索和推荐。
在您的实际生产环境中，也可以替换为通过您的已有数据库检索。
步骤一：创建百炼商品检索应用
1. 创建知识库
百炼支持您上传表格文件到知识库中。本案例的导购场景包含三种商品信息手机信息.xlsx[4]、电视信息.xlsx[5]与冰箱信息.xlsx[6]。此处以手机商品为例，向您介绍在百炼创建基于表格数据的知识库过程。
单击新增数据表[7]，数据表名称设为：百炼手机；设置列名为：系列、屏幕尺寸、像素值、存储空间、RAM大小、电池续航、价格。
电视数据集对应列名为：品牌、屏幕尺寸、刷新率、分辨率、价格（元）；冰箱数据集对应列名为：系列、容量、冷却方式、高度、能耗、价格（元）。
b. 导入数据
在数据表管理界面找到百炼手机数据表，单击导入数据。将手机信息.xlsx作为知识库文件。您可以在导入数据界面进行上传。
单击创建知识库[8]，将知识库名称改为百炼手机知识库，数据类型选择结构化数据，其它参数保持默认即可，单击下一步。选中您创建的数据表，单击导入完成。
重复以上步骤，创建百炼电视知识库与百炼冰箱知识库。
2. 创建百炼应用
访问我的应用[9]，单击新增应用。在应用管理界面，修改应用名称为：商品信息存储 bot；选择模型为通义千问-Plus，模型其它参数保持默认即可；打开知识检索增强开关，选择知识库为百炼手机知识库、百炼电视知识库与百炼冰箱知识库，检索片段数设为 10。在 Prompt 框中进行修改，修改后的 Prompt 为：
# 知识库请记住以下材料，他们可能对回答问题有帮助。${documents}请你选出最相似的三个产品。b. 获取百炼应用 ID
单击右上角的发布，即可通过 API 调用商品信息存储 bot。在应用列表中可以查看商品信息存储 bot 的百炼应用 ID。
步骤二：将商品检索应用集成到智能导购中
1. 修改函数计算应用的代码与环境变量
回到函数计算应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。
a. 在代码视图中找到 agents.py 文件并进行修改。将以下内容取消注释：
b. 如果您在创建函数计算应用时没有填入百炼应用 ID，可以在函数详情页单击编辑环境变量，在 BAILIAN_APP_ID 处填入您的百炼应用 ID，单击部署。
2. 测试检索效果
您可以在刷新网站后，对智能导购进行测试，智能导购会将检索到的商品信息输出。
总结
Cloud Native
