Product Requirement Document

智客 AI 智能客服系统｜PRD 文档

1. 项目背景

中小电商商家在售前和售后场景中会遇到大量重复咨询，例如“什么时候发货”“可以退货吗”“有没有优惠券”“发什么快递”。这些问题高度标准化，但仍会占用客服大量时间。商家需要一个接入成本低、可持续维护知识库、能辅助人工客服的轻量级 AI 客服工具。

本项目以“客服主管和店长”为核心使用者，设计了一个覆盖知识库、会话、数据分析和 AI 推荐回复的 SaaS 产品原型。

2. 用户与问题

目标用户是日均咨询 100-500 条的中小商家，典型角色包括店长、客服主管和一线客服。

核心痛点：

3. 产品目标

本项目将目标拆成三个层次：

关键指标：

指标含义
AI 解决率AI 独立完成且未转人工的会话占比
知识库命中率用户问题能命中有效知识条目的比例
人工介入率从 AI 或自动流程转入人工的会话占比
平均响应时长从客户发问到系统/客服回复的平均时间
客户满意度会话结束后的评价结果

4. 方案设计

产品采用“AI 自动处理 + 人工兜底 + 数据复盘”的闭环：

flowchart LR
  A["客户咨询"] --> B["问题识别"]
  B --> C["知识库召回"]
  C --> D["AI 推荐回复"]
  D --> E{"是否高置信度"}
  E -->|是| F["自动回复"]
  E -->|否| G["转人工处理"]
  F --> H["会话结束"]
  G --> H
  H --> I["数据统计"]
  I --> J["优化知识库"]
  J --> C

5. 核心页面

Dashboard 数据概览

面向店长和客服主管，优先展示今日会话量、AI 解决率、客户满意度、平均响应时长、人工介入率和知识库命中率。这个页面用于回答“今天客服系统是否健康”。

会话管理

面向客服主管和一线客服，支持筛选会话、查看客户画像、查看消息记录、采用 AI 推荐回复和转人工。这个页面用于回答“当前哪些客户需要处理”。

知识库管理

面向店长和客服主管，支持管理 FAQ、分类、扩展问法和关键词。低命中率条目会被标记出来，方便持续优化。这个页面用于回答“AI 为什么答不上，以及应该补什么知识”。

数据分析

面向经营复盘，展示问题类型、渠道来源、时段分布、客服绩效和 AI 洞察。这个页面用于回答“哪里还有效率提升机会”。

6. 技术实现

后端使用 FastAPI 提供 RESTful API，PostgreSQL 存储用户、店铺、商品、知识库、会话和消息数据。

知识库搜索采用渐进式方案：

  1. 精确匹配用户常见问法
  2. 通过同义词表扩展关键词
  3. 使用 PostgreSQL pg_trgm 做中文友好的模糊匹配
  4. 使用 Qdrant 演示向量检索思路，为后续 embedding 升级预留空间

这种设计的好处是：MVP 阶段可以低成本启动，同时保留向量检索和 RAG 的升级路径。

7. 产品取舍

本项目没有一开始追求复杂的多模型 Agent，而是先把客服场景拆成更可控的产品能力：知识库管理、推荐回复、人工兜底和指标复盘。

MVP 保留：

MVP 暂不做：

8. 我的产出

9. 后续优化方向