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47.87M · 2026-02-07
一、项目推进与合作中的三大核心痛点的解决
二、AI智能助手，如何改变现状？
三、为什么选择Dify？
四、dify智能助手搭建实现
五、已实现场景演示
六、效果已现，优化持续
售后系统长期以来像是企业内部的“黑盒”——流程复杂、信息分散、逻辑交叉，业务部门在项目推进中常面临三重阻力：
逻辑理解难：不同售后场景命中条件错综复杂，人工排查效率低下；
数据构造繁：测试验证时缺乏标准构造指引，依赖经验试错，周期冗长；
规则响应慢：跨部门协作中，规则解释依赖人工沟通，信息同步不及时。
这不仅拖慢了项目节奏，更让内部协作陷入“等人、问人、找人”的循环。
为此，我们推出基于Dify平台构建的售后业务智能助手，聚焦逻辑梳理、数据构造、规则同步三大场景，将“黑盒”变为“透明工作台”，为项目协作与测试验证提供智能支持。
系统可自动解析不同售后流程的命中规则与判定逻辑，为业务决策和项目对齐提供清晰依据。
提供常见测试场景的标准化数据构造方案，附示例参数与操作链接，提升测试效率与准确性。
业务规则与流程说明实时可查，支持自然语言提问，减少跨团队沟通成本与信息误差。
● 无法申请售后？【提供】一键排查原因
● 流程命中逻辑不清晰？【提供】自动说明规则
● 质检责任认定模糊？【提供】明确判定依据与流程选择
● 散货交接后去哪质检？【提供】智能推荐仓库与站点
● 提供各类订单构造方法与示例
● 实时查询售后类型与节点数据
● 数据构造后，自动给出下一步操作建议指向
● 内部团队：提升协作效率，释放人力
● 业务合作方：提供标准化、即时化的解答支持
在评估多种实现方案后，我们最终选用Dify平台，主要因为：
● 低门槛可视化搭建：无需代码即可配置工作流，快速迭代
● 内置AI核心模块：知识库、意图识别、对话管理开箱即用
● 灵活扩展性强：支持连接外部接口（MCP），获取实时业务数据
● dify可提供机器人会话工作流程搭建
整体设计思路：
智能助手并非简单问答机器人，而是通过多层AI节点协同工作，核心利用节点设计如下：
从用户问题中提取关键参数，例如售后单ID等。当用户提问涉及具体业务单据时，系统自动提取标识信息，供后续节点调用。
| dify配置 | 应用 |
|---|---|
 指令即是提示词 |  |
负责调用外部接口获取实时业务数据，并对返回结果进行结构化解析。例如，根据售后单ID查询详情，并提取状态、处理人、时间等关键字段，转化为自然语言描述。
| 配置 | 应用 |
|---|---|
 指令即是提示词 | 原有接口返回结构 提示词后返回结构 |
根据问题类型将用户输入分流至不同的处理流程。我们将问题分为以下几类：
● 业务规则类（需检索知识库）
● 流程指引类（需组合逻辑说明）
● 数据构造类（需推荐构造方案）
分类后，系统可调用相应的提示词模板与处理逻辑，提升回答准确性。
| 配置 | 应用 |
|---|---|
 |  |
用于存储业务文档、流程说明、常见问题等知识内容。便于。系统根据用户问题从知识库中检索匹配相关内容，作为生成回答的依据。
| 配置 | 应用 | |
|---|---|---|
| 知识库数据内容 | 知识库上传提供了很多文件格式、切片格式（切片：Dify知识库切片是指将上传到Dify平台的知识库文档按一定规则分割成更小、更易管理的内容块（称为“chunks”）的过程。这些切片是知识库检索和应用的基础单元，便于AI模型在生成回答时精准引用相关信息。） 文件： 切片格式：可有多个选择  | |
| RAG获取 |  通过预览可查看效果  方式一：直接获取 按切片匹配排序  方式二：大模型提示词匹配  由于大模型分析时间较长，且我们知识库信息也比较全面的情况下就采取匹配返回即可 |  |
知识库内容结构实现
● 数据构造知识库
| 结构 | 示例 |
|---|---|
场景 描述+链接 步骤对应状态：用来匹配数据构造 入参介绍：用来推荐参数取值 方式：统计目前常用数据构造场景整合输出  | 使用场景: 退货退款-揽收极速退 关键数据构造链接: 退货退款-揽收极速退 数据构造链接 此链接用于创建和管理退货案例  |
● 业务知识库
| 结构 | 示例 |
|---|---|
功能概述 逻辑整理 方式：可利用Cursor阅读技术方法，来分析逻辑输出  |  |
整合知识库内容、实时数据与用户问题，生成自然语言回答。我们根据场景选择合适的模型，并配置温度、惩罚参数等，以控制回答的准确性与创造性。
| 配置 | 应用 |
|---|---|
 模型选择和参数：模型参数控制响应生成。 温度范围从 0（确定性）到 1（创造性）。 核采样通过概率限制词汇选择。频率惩罚减少重复。存在惩罚鼓励新话题。你也可以使用预设：精确、平衡或创意。 提示词配置：你的界面根据模型类型自适应。聊天模型使用消息角色（系统用于行为，用户用于输入，助手用于示例），而完成模型使用简单的文本续写。  |  |
Tips：
为实现多轮对话支持，系统通过缓存记录当前会话的关键信息（如售后单ID），使得用户在后续提问中无需重复输入，提升交互连贯性。
| 配置 | 应用 |
|---|---|
  |  |
用户输入售后单号，系统自动拉取最新状态、处理人、时间节点，并给出业务解释。
例如：“为什么这个售后单不能走极速退？”系统结合单号数据与业务规则，给出明确原因。
针对测试场景，推荐数据构造方案，并附带示例链接与参数建议。
即使没有单号，也能回答诸如“什么情况下会触发质检？”等通用规则问题。
目前，智能助手已初步覆盖售后核心问答场景，响应速度提升至秒级，人力释放显著。接下来，我们将：
AI不是替代人力，而是增强人效、沉淀知识、标准化服务。售后智能助手正是这一理念的落地实践——让业务支持更智能，让团队协作更轻松。
未来，我们将继续探索AI在业务场景中的深度融合，让每一个流程节点都拥有“智慧支持”。智能售后，应答而来。
