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大语言模型浪潮袭来，驱动客服行业发生变革。大模型的出现，让我们可以通过AI聊天，实现对话理解与问答能力，应对客户复杂指令，通过AI可以帮助企业解决成本、效率与业务增长问题，实现降本增效。
很多网站的客服本质是解决三种业务：
售前
售中
售后
针对这三种，会有很多的问题知识和用户问法，传统的人力客服，不容易做到24小时在线，而AI客服能够帮助我们解决一定的问题。
AI客服集成的能力是很多公司最容易落地的AI场景，可以看下这个报告结果：
在落地场景中，智能客服的占比也是相对较高的。
没有AI客服的时候，都是人工在告诉用户问题如何解决，有了AI客服之后，在一定程度上可以帮助企业提升解决时效和用户体验。
业界分享的AI客服的应用场景如下：
用于对话式交互业务场景，可帮助企业实现7X24小时全天候智能值守、全自动应答。本产品可与人工客服系统快速集成，实现智能服务与人工服务无缝衔接，保障服务体验与质量。
行业应用场景
知识应用场景
下面是网上的一张关于AI大模型客服的图片，可以看到AI倒序已经渗透到客服的不同阶段，每个阶段都可以和大模型进行对接：
具体可以看看：https://mp.weixin.qq.com/s/nCNPgmiXdrapCsw9ahNLmA
最近在研究AI客服的场景，本专题也记录下研究后的一些分享，AI客服的研究和尝试能够让我们学习到AI中很重要的两个概念：RAG、AI Agent，了解了RAG后，能够学习到AI知识库的经验，了解了AI Agent后，可以让我们使用低代码的方式思维来玩AI的交互。
本文分享下，关于AI客服的基石，知识库的搭建和体验。这里我选择的是FastGPT知识库软件，这个软件在我们之前的AI代码评审分享中有过分享，这里继续分享一下。
FastGPT是基于 LLM 大模型的开源 AI 知识库构建平台。提供了开箱即用的数据处理、模型调用、RAG 检索、可视化 AI 工作流编排等能力，帮助您轻松构建复杂的 AI 应用。
官网地址如下：https://tryfastgpt.ai/zh
本文梳理的时候，FastGPT的版本是4.8.17，2025年2月7日看了一下官网发布日志，版本已经更新到了4.8.20，支持了DeepSeek的效果渲染。
FastGPT的官网首页截图如下所示：
有了FastGPT后，可以帮助我们非常容易的搭建一个特定领域 AI 客服，我们可以通过导入文档或问答对来训练 AI 模型，使其能够基于特定领域知识库进行交互式对话，构建特定领域的 AI 智能客服。
优势如下：
知识库的架构如下所示：
1、首先我们来安装一下，安装之前我们需要准备好Docker环境和Docker-Compose环境，以及自己的大模型的Key信息（向量化模型、文本模型），可以申请通义千问或者智普，这里我用的是智普，也可以根据我之前分享的AutoDL平台部署免费的开源大模型。
Ollama部署AI大模型DeepSeekR1教程" data-itemshowtype="0" target="_blank" linktype="text" data-linktype="2">教你用AutoDL+Ollama部署AI大模型DeepSeekR1教程
总结一下需要准备的东西：
（1）、Docker环境
（2）、文本生成模型
（3）、向量模型
我们可以参考官网文档进行按照，写的是很清晰的：
https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/docker/
核心就是要准备好config.json文件和docker-compose.yml文件，然后修改config.json中的大模型的对接信息。
这里我使用的是4.8.17版本的docker-compose.yml文件，并更改了默认的数据库端口，如下所示：
# 数据库的默认账号和密码仅首次运行时设置有效# 如果修改了账号密码，记得改数据库和项目连接参数，别只改一处~# 该配置文件只是给快速启动，测试使用。正式使用，记得务必修改账号密码，以及调整合适的知识库参数，共享内存等。# 如何无法访问 dockerhub 和 git，可以用阿里云（阿里云没有arm包）version: '3.3'services: # db pg: image: pgvector/pgvector:0.7.0-pg15 # docker hub # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.7.0 # 阿里云 container_name: pg restart: always ports: # 生产环境建议不要暴露 - 25432:5432 networks: - fastgpt environment: # 这里的配置只有首次运行生效。修改后，重启镜像是不会生效的。需要把持久化数据删除再重启，才有效果 - POSTGRES_USER=username - POSTGRES_PASSWORD=password - POSTGRES_DB=postgres volumes: - ./pg/data:/var/lib/postgresql/data mongo: image: mongo:5.0.18 # dockerhub # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云 # image: mongo:4.4.29 # cpu不支持AVX时候使用 container_name: mongo restart: always ports: - 37017:27017 networks: - fastgpt command: mongod --keyFile /data/mongodb.key --replSet rs0 environment: - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=myusername - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mypassword volumes: - ./mongo/data:/data/db entrypoint: - bash - -c - | openssl rand -base64 128 > /data/mongodb.key chmod 400 /data/mongodb.key chown 999:999 /data/mongodb.key echo 'const isInited = rs.status().ok === 1 if(!isInited){ rs.initiate({ _id: "rs0", members: [ { _id: 0, host: "mongo:27017" } ] }) }' > /data/initReplicaSet.js # 启动MongoDB服务 exec docker-entrypoint.sh "$$@" & # 等待MongoDB服务启动 until mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin --eval "print('waited for connection')" > /dev/null 2>&1; do echo "Waiting for MongoDB to start..." sleep 2 done # 执行初始化副本集的脚本 mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin /data/initReplicaSet.js # 等待docker-entrypoint.sh脚本执行的MongoDB服务进程 wait $$! # fastgpt sandbox: container_name: sandbox image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.8.17 # git # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.8.17 # 阿里云 networks: - fastgpt restart: always fastgpt: container_name: fastgpt image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8.17 # git # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.17 # 阿里云 ports: - 3000:3000 networks: - fastgpt depends_on: - mongo - pg - sandbox restart: always environment: # 前端访问地址: http://localhost:3000 - FE_DOMAIN= # root 密码，用户名为: root。如果需要修改 root 密码，直接修改这个环境变量，并重启即可。 - DEFAULT_ROOT_PSW=1234 # AI模型的API地址哦。务必加 /v1。这里默认填写了OneApi的访问地址。 - OPENAI_BASE_URL=http://oneapi:3000/v1 # AI模型的API Key。（这里默认填写了OneAPI的快速默认key，测试通后，务必及时修改） - CHAT_API_KEY=sk-fastgpt # 数据库最大连接数 - DB_MAX_LINK=30 # 登录凭证密钥 - TOKEN_KEY=any # root的密钥，常用于升级时候的初始化请求 - ROOT_KEY=root_key # 文件阅读加密 - FILE_TOKEN_KEY=filetoken # MongoDB 连接参数. 用户名myusername,密码mypassword。 - MONGODB_URI=mongodb://myusername:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin # pg 连接参数 - PG_URL=postgresql://username:password@pg:5432/postgres # sandbox 地址 - SANDBOX_URL=http://sandbox:3000 # 日志等级: debug, info, warn, error - LOG_LEVEL=info - STORE_LOG_LEVEL=warn # 工作流最大运行次数 - WORKFLOW_MAX_RUN_TIMES=1000 # 批量执行节点，最大输入长度 - WORKFLOW_MAX_LOOP_TIMES=100 # 自定义跨域，不配置时，默认都允许跨域（多个域名通过逗号分割） - ALLOWED_ORIGINS= # 是否开启IP限制，默认不开启 - USE_IP_LIMIT=false volumes: - ./config.json:/app/data/config.json # oneapi mysql: # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mysql:8.0.36 # 阿里云 image: mysql:8.0.36 container_name: mysql restart: always ports: - 23306:3306 networks: - fastgpt command: --default-authentication-plugin=mysql_native_password environment: # 默认root密码，仅首次运行有效 MYSQL_ROOT_PASSWORD: oneapimmysql MYSQL_DATABASE: oneapi volumes: - ./mysql:/var/lib/mysql oneapi: container_name: oneapi image: ghcr.io/songquanpeng/one-api:v0.6.7 # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/one-api:v0.6.6 # 阿里云 ports: - 3001:3000 depends_on: - mysql networks: - fastgpt restart: always environment: # mysql 连接参数 - SQL_DSN=root:oneapimmysql@tcp(mysql:3306)/oneapi # 登录凭证加密密钥 - SESSION_SECRET=oneapikey # 内存缓存 - MEMORY_CACHE_ENABLED=true # 启动聚合更新，减少数据交互频率 - BATCH_UPDATE_ENABLED=true # 聚合更新时长 - BATCH_UPDATE_INTERVAL=10 # 初始化的 root 密钥（建议部署完后更改，否则容易泄露） - INITIAL_ROOT_TOKEN=fastgpt volumes: - ./oneapi:/datanetworks: fastgpt:如果是公网部署访问，一定要更改默认参数，避免被攻击。
我们准备好了以后，可以在yml的文件夹下执行如下命令，官网也是这个步骤：
# 启动容器docker-compose up -d# 等待10s，OneAPI第一次总是要重启几次才能连上Mysqlsleep 10# 重启一次oneapi(由于OneAPI的默认Key有点问题，不重启的话会提示找不到渠道，临时手动重启一次解决，等待作者修复)docker restart oneapi
安装容器的截图如下所示：
操作完成后，可以看到它会出现如下一些需要的容器实例，这里我用的是Mac版本的Docker，这里我安装的是最新版本的FastGPT，如下所示：
然后我们访问：http://localhost:3001/，可以看到One API的地址主页，然后我们单击登录，输入密码即可。默认账号为root密码为123456，FastGPT是采用OneAPI作为作为大模型的统一对对接，登录后如下：
然后我们选择渠道，填写上我们的智普AI的信息，或者Ollama的渠道信息：
然后我们添加一个令牌，其中模型范围需要自己添加上文本生成模型和向量模型：
OneAPI中我们添加好模型后，FastGPT好像是看不见的，我们需要提前更改config.json文件中的对外可见的模型，将我们的文本生成模型的名称、向量模型的名称配置到config.json文件中，这样FastGPT能够找到引用了哪些模型。
然后我们访问下FastGPT，浏览器输入：http://localhost:3000，看到主界面如下所示：
首次运行，会自动初始化 root 用户，密码为 1234，我们进行登录，登录后的主界面如下所示：
这样就部署完了。接下来我们开始搭建并实现一个我们的第一个AI客服。
1、首先我们选择知识库中的：通用知识库，来创建:
2、然后我们创建个数据集，这里我手动的准备了几个日常回答的问题对，这里我准备的是一种问答对的数据结构，通常用于FAQ类的问题的客服业务场景中：
格式如下：
Q:问题描述
A:答案
======
Q:问题描述
A:答案
然后点击下一步，这里我们选择自定义分段，然后设置自定义的分割符的格式为6个等号：
继续点击下一步，选择开始上传：
然后可以看到准备去索引了，右侧可以看到使用的索引的向量模型和文本生成模型是什么：
稍等一下，他就可以基于我们配置的向量模型实现知识的RAG的存储过程了。
如果这里一直是索引中的状态，说明没有索引完成，是不能被搜索到的。
索引完成后，可以看到我们的分片结果数据：
这样我们就基于一个问答对的方式，索引完成了相关的知识，同时这里的知识分成了2个片，每个知识片都是按照======分隔符分割的。
1、接下来我们创建个简易应用：
2、取个名字，然后选择这个知识库+引导会话的模板，如下所示：
3、设置下基本信息和提示词，以及勾选对应的知识库。
然后我们问他一个问题，就可以看到从知识库中读取了：
最后，我们在右上角选择应用发布即可，就可以给其他人使用了。首先我们切换到发布渠道页面：
在这个界面中，我们尝试选择下免登录窗口的设置，如果想通过API的方式给其他人使用，可以选择API访问的方式给其他人使用。
创建完成后，选择开始使用，然后提示选择：
这里有三种展示效果，我们选择第一种的连接地址，在浏览器中打开即可：
可以看到，他可以根据我们提供的知识，回答出我们想要的问题，而我们在知识库维护的知识问题是如下这个样子：
问题中，我们维护的问题是：leader让评估开发工作量，目前工作年限较低，没什么经验不知道怎么评估。
然后我们在AI客服中，提问的问题是：请问一下，在公司怎么做工时评估的，分享下经验呗。
可以看到两边的问题，从意思上是一致，这也是AI时代大模型和向量给我提供的：相似性搜索。
AI的出现，让我们日常的搜索出现了新的名词，这样对于我们日常可以看到的搜索大概会有如下几种：
1、精确搜索
2、模糊搜索
3、全文检索
4、基于向量实现的相似性搜索。
