空气小猪从创始人真人客服到 AI 客服数据飞轮

背景和目标

"空气小猪"是 SRC-BIZ-001 中 WMW 在自家站点上记录的产品实体，与空气检测相关的小产品。WMW 在亲自承担客服半年以上之后，搭建了 AI 客服系统，把真实对话、产品规则和无法回答的问题整理成知识库与人工复核流程。系统目标不是一次性回答所有问题，而是先自动处理重复咨询，并把不能回答的问题转人工、补入知识库。

输入与条件

• 上 AI 前每天约 2—3 小时人工客服（来源明确披露）。
• 半年以上真实对话积累的问法。
• 产品说明、价格、数据安全和功能边界。
• 用户故障记录与改进建议。
• 整理工具：飞书多维表格用于去重和人工审核。
• 主力与基准模型选择会考虑成本：Qwen-plus、GPT-4.1、Qwen3-max（来源点名）。

过程

1. 先列出机器人可以回答的事项和必须转人工的事项。
2. 从真实对话中按批次提取问答对，人工去重、审核后进入知识库。
3. 接入意图三分支路由：产品咨询 / 用户反馈 / 闲聊。
4. 对"它、这个"等代词做上下文消解与指代改写，再进入检索。
5. 产品咨询走向量 + BM25 混合检索 + 精排；故障与建议走结构化记录；闲聊走独立提示词。
6. 保存召回依据、问题改写、意图、回答、耗时和模型成本日志。
7. 把低置信度或无法回答的问题交给人工处理，再补入 FAQ。

产物或结果

• 知识库客服回答。
• 故障与建议结构化记录。
• 闲聊回复。
• 低置信度问题人工审核池。
• 调用日志（问题改写、意图、召回材料、回答、耗时、模型成本）。
• 来源自述：知识完善后可自动处理 80% 以上咨询——作者自述，无独立验证，不应被引用为通用准确率。

限制

• 测试集、总会话量、错误率、人工抽检方法均未公开。
• 总开发工时、服务器费、月 Token 账单、维护人时未披露。
• Dify 在本项目语境下因链路和检索延迟被放弃，并非对 Dify 的通用评价。
• 历史对话是否在提取前匿名化、用户是否被告知对话将用于模型和知识库——来源未说明。
• 上下文窗口过少会丢信息，过多会增加延迟、Token 和幻觉。
• 单纯向量检索会召回名称相近但实际不同的功能。

相关教程和工具

• 创作者：WMW
• 工具：Qwen（Qwen-plus / Qwen3-max 等通义千问系列模型）、GPT-4.1、飞书多维表格、Dify
• 方法：意图三分支路由（产品咨询 / 用户反馈 / 闲聊）、向量检索 + BM25 混合检索 + 精排、上下文消解与指代改写、混合 RAG 记忆分层（最近对话保留原文 + 较旧内容压缩成摘要）、低置信度问题转人工、数据飞轮（低置信度池 → 人工 → 知识库）
• 风险：历史客服对话中的 PII 与隐私风险、AI 客服自动裁决退款、补偿、封禁、合同承诺与付费权益的风险、AI 客服给出错误功能承诺与误召回的风险、AI 客服的上下文幻觉、延迟与 Token 成本权衡
• 任务：用历史客服对话搭建知识库客服系统、从历史客服对话中提取 FAQ 与问答对、把低置信度问题转人工审核并回灌知识库

来源

• SRC-BIZ-001：从0到1构建AI客服系统（空气小猪实践记录）