GLM-4-9B-Chat-1M企业级应用：支持Function Call的智能客服中台，对接CRM/ERP系统

GLM-4-9B-Chat-1M企业级应用：支持Function Call的智能客服中台，对接CRM/ERP系统

想象一下这个场景：你的客服系统每天要处理成千上万条客户咨询，这些咨询记录、历史工单、产品手册、合同文档加起来，轻松超过几十万字。传统的AI客服助手，面对这么长的对话历史和背景资料，往往“记性不好”，要么只能看最近几轮对话，要么处理速度慢得像蜗牛。

现在，有一个模型能一次“吃下”200万字的资料，还能像程序员一样调用外部工具，直接帮你查库存、下订单、更新客户信息。这就是GLM-4-9B-Chat-1M，一个专为企业级长文本处理而生的对话模型。

它最大的特点就是“大肚量”和“好身手”：9B的参数量，单张消费级显卡就能跑起来；1M的上下文长度，意味着它能记住超长的对话历史和背景知识；内置的Function Call能力，让它能直接对接你的业务系统，成为真正的智能业务助手。

这篇文章，我就带你看看，怎么用这个模型搭建一个能对接CRM/ERP系统的智能客服中台，让AI不再只是“聊天”，而是能“办事”。

1. 为什么企业需要“长记性”且“能办事”的AI客服？

在深入技术细节之前，我们先搞清楚一个问题：传统的AI客服或者大模型应用，在企业场景下到底卡在哪里了？

痛点一：记性太短，服务不连贯。客户上次咨询的问题、提过的特殊要求、历史购买记录，这些信息可能分散在几十页的聊天记录或CRM系统里。普通模型可能只记得最近十几轮对话，一旦需要回溯更早的信息或者结合长篇文档（如产品说明书、服务协议）来回答，就显得力不从心。服务体验是割裂的。

痛点二：能力封闭，无法联动业务。很多AI模型很擅长理解和生成文本，但企业真正需要的是行动。比如客户问“我的订单到哪了？”或者“帮我查一下XX产品的库存，有的话下一单”。理想的AI应该能理解这个意图，然后自动调用订单查询接口或库存系统接口，把结果告诉客户。这就是Function Call（函数调用）的价值，让AI从“思想家”变成“实干家”。

痛点三：部署成本高，难以落地。动辄上百亿参数、需要多张高端显卡才能运行的模型，对很多企业来说门槛太高。我们需要一个在效果、成本、部署难度上取得平衡的方案。

GLM-4-9B-Chat-1M就是瞄准这些痛点设计的。它用相对较小的9B参数，实现了惊人的1M上下文长度，并且原生支持Function Call。这意味着，你可以用一张RTX 3090/4090这样的显卡，就部署一个能通读企业知识库、并能通过调用API来操作业务系统的智能中枢。

2. GLM-4-9B-Chat-1M核心能力解读

这个模型听起来很厉害，具体强在哪里？我们拆开看看。

2.1 “大肚量”：1M上下文长度意味着什么？

1M token，大约相当于200万汉字。这是什么概念？

• 一本《红楼梦》大约73万字，它能一次读完将近3本。
• 一份上百页的复杂商业合同或年度财报，可以轻松塞进去。
• 一个客户长达数月的所有邮件往来、聊天记录、工单历史，可以全部作为背景信息提供给模型。

对于智能客服场景，这个能力是革命性的。你可以把整个产品知识库、标准问答库、服务流程文档，以及当前客户的所有历史交互记录，一次性打包扔给模型。模型在回答问题时，就能基于最全面的信息做出判断，提供真正个性化、上下文连贯的服务。

官方测试显示，在经典的“大海捞针”测试中（在超长文本中隐藏一个关键信息，看模型能否准确找出），GLM-4-9B-Chat-1M在1M长度下做到了100%的准确率。这说明它的长文本理解能力不是噱头，是实打实的。

2.2 “好身手”：Function Call如何让AI“干活”？

Function Call，你可以理解为给AI模型装上了“手”和“脚”。你预先定义好一系列工具函数，比如：

• query_order_status(order_id): 查询订单状态
• check_inventory(product_id): 检查产品库存
• create_customer_ticket(user_id, issue): 创建客服工单
• update_crm_contact(contact_id, field, value): 更新CRM系统中的客户信息

当用户说“帮我看看订单12345发货没”时，模型不会只是回复一句“我可以帮你查订单”，而是会在其内部推理后，决定调用query_order_status这个函数，并自动提取出参数order_id=12345。然后，由你的后端系统执行这个函数调用真实的API，拿到结果后，再交给模型生成最终的自然语言回复给用户：“您的订单12345已于今天上午发货，物流单号是XYZ。”

这个过程完全自动化，用户感知到的就是一个能直接办成事的智能助手。GLM-4-9B-Chat-1M原生支持这种工具调用范式，开箱即用，大大降低了开发智能体（Agent）的门槛。

2.3 “高性价比”：单卡可跑的部署优势

模型参数只有90亿，采用流行的INT4量化后，显存占用可以降到9GB左右。这意味着什么？意味着你不需要斥巨资购买A100/H100集群。一张市面上常见的、拥有24GB显存的RTX 4090显卡，不仅能轻松运行它，还能留出充足的显存余量来处理超长的输入序列。

对于很多中小企业或业务部门来说，这个部署成本是完全可以接受的。你可以快速在本地或私有云环境中进行POC（概念验证）和部署，快速验证AI客服中台的价值。

3. 构建智能客服中台：从模型到业务系统对接

了解了模型的能力，我们来看看怎么把它用起来，搭建一个完整的智能客服中台。这个中台的核心任务就是：接收用户问题（来自网页、APP、微信等渠道），利用GLM-4-9B-Chat-1M进行理解和决策，必要时调用后端业务系统，最后生成回复。

3.1 系统架构设计

一个典型的架构可以分为三层：

1. 接入层：负责对接各个客服渠道（网站聊天插件、APP SDK、微信公众号等），统一接收和发送消息。
2. AI引擎层：这是核心，部署GLM-4-9B-Chat-1M模型。它负责：
   • 意图识别与对话管理：理解用户想干什么，管理多轮对话状态。
   • 长上下文管理：维护和更新与当前用户相关的超长对话历史和背景资料。
   • Function Call决策与参数提取：判断是否需要调用工具，并提取调用所需的精确参数。
3. 业务系统对接层：提供一系列封装好的API，对应不同的业务功能（CRM查询、ERP操作、库存查询等）。当AI引擎决定调用某个函数时，请求会发到这里，由这里去调用真实的、可能很复杂的内部系统接口。

用户提问 -> 接入层 -> AI引擎层 (GLM-4-9B-Chat-1M) -> [如需调用] -> 业务系统对接层 -> 获取结果 -> AI引擎层生成回复 -> 接入层 -> 用户

3.2 关键步骤：定义与注册工具函数

要让模型学会调用，第一步是清晰地告诉它有哪些工具可用，以及每个工具怎么用。这需要按照一定的格式来定义工具（函数）的“说明书”。

下面是一个简单的Python示例，展示如何定义两个工具，并传递给模型：

# 示例：工具函数定义与调用流程 import json # 1. 定义工具（函数）的schema，这就是给模型看的“说明书” tools = [ { "type": "function", "function": { "name": "get_order_details", "description": "根据订单号查询订单的详细信息，包括状态、金额、商品等。", "parameters": { "type": "object", "properties": { "order_id": { "type": "string", "description": "订单编号，通常是一串数字或字母组合。" } }, "required": ["order_id"] } } }, { "type": "function", "function": { "name": "search_knowledge_base", "description": "在公司知识库中搜索与用户问题相关的文章或解决方案。", "parameters": { "type": "object", "properties": { "query": { "type": "string", "description": "搜索关键词或完整的问题描述。" }, "category": { "type": "string", "description": "可选的分类，如‘退货政策’、‘安装指南’等。", "enum": ["退货政策", "安装指南", "故障排查", "价格资费"] } }, "required": ["query"] } } } ] # 2. 在实际业务系统中，你需要实现这些函数的具体逻辑 def actual_get_order_details(order_id): """这里会调用真实的订单系统API，比如HTTP请求到ERP系统""" # 模拟返回 return { "status": "已发货", "amount": 299.00, "products": ["智能音箱X1"], "tracking_number": "SF1234567890" } def actual_search_knowledge_base(query, category=None): """这里会调用知识库搜索API或直接查询数据库""" # 模拟返回 return [{"title": "如何申请退货", "content": "请在订单签收后7天内，在APP中提交申请..."}] # 3. 与模型交互的伪代码逻辑 def chat_with_ai(user_message, conversation_history): # 将工具schema、历史对话和当前问题一起发给模型 prompt = construct_prompt(tools, conversation_history, user_message) # 调用GLM-4-9B-Chat-1M API (例如通过vLLM或Transformers) response = call_glm_model(prompt) # 解析模型的响应，看它是否想调用工具 if response.get("tool_calls"): for tool_call in response["tool_calls"]: func_name = tool_call["function"]["name"] args = json.loads(tool_call["function"]["arguments"]) # 根据函数名，执行对应的真实函数 if func_name == "get_order_details": result = actual_get_order_details(**args) elif func_name == "search_knowledge_base": result = actual_search_knowledge_base(**args) # ... 其他工具 # 将执行结果作为新的上下文，再次发给模型，让它生成面向用户的回复 final_reply = call_glm_model_again(conversation_history, tool_call, result) return final_reply else: # 模型直接生成了回复，直接返回 return response["content"]

在上面的代码里，最关键的是tools列表。我们用一种结构化的方式（遵循OpenAI的Function Calling格式，这是一种通用标准）描述了每个函数是干什么的、需要什么参数。模型在理解了用户问题后，会参考这些描述，决定是否调用以及如何调用。

3.3 长上下文的管理策略

拥有1M的能力，也要善用。我们不能每次都把200万字的历史全塞进去，那样效率太低。需要一些策略：

• 增量更新：每次对话后，将本轮有意义的QA对，摘要后追加到该用户的“长期记忆”向量库或数据库中。
• 动态检索：当用户发起新咨询时，先从“长期记忆”和知识库中，检索出最相关的历史片段和文档（比如通过向量相似度搜索），再将这“相关片段”作为上下文，连同最近的几轮对话一起发给模型。这样既利用了长文本理解能力，又控制了每次推理的实际输入长度，保证速度。
• 总结提炼：对于非常长的文档（如整本产品手册），可以先利用模型自身的长文本总结能力，生成一个摘要或结构化索引，日常对话时优先使用这个摘要，需要细节时再按需检索原文。

4. 实战效果：一个简单的客服场景演示

让我们构想一个简单的场景，看看这个中台如何工作。

背景：用户小明之前咨询过智能音箱的配置问题，历史对话有5轮。产品手册有50页。他现在问：“我上次问的那个音箱，现在有货吗？有的话我想用上次的地址下单。”

中台处理流程：

1. 检索：系统根据用户ID，检索出小明最近的5轮对话历史（关于音箱配置），并从产品库中检索出“智能音箱”的库存查询API说明和产品手册摘要。
2. 组装上下文：将这些信息（历史对话+产品摘要+工具schema）组装成一段较长的提示词，发给GLM-4-9B-Chat-1M。
3. 模型推理：模型理解到用户意图是“查询库存”和“创建订单”。它发现需要调用两个工具：check_inventory和create_order。它从历史对话中提取出产品型号（比如“音箱X1”），并从当前对话中确认用户想用“上次的地址”。
4. 函数调用：中台依次执行库存查询和订单创建。库存查询返回“有货”，订单创建API需要用户ID、产品ID、地址等参数，其中地址从用户档案中获取。
5. 生成回复：模型收到两个API调用的成功结果后，组织语言生成最终回复：“您好，小明！智能音箱X1目前有库存。已经为您使用默认收货地址创建了新订单，订单号是67890，支付后即可安排发货。”

整个过程，用户感觉是在和一个记忆力超好、办事效率超高的客服对话，而背后是AI模型与多个业务系统的无缝协同。

5. 总结

GLM-4-9B-Chat-1M为企业级AI应用，特别是智能客服、智能办公助手等场景，提供了一个非常理想的底层模型选择。它完美地平衡了三个关键维度：

1. 强大的能力：1M的长上下文使其具备深厚的“记忆力”，能处理复杂的、信息量大的业务场景；原生的Function Call支持则赋予了它“执行力”，能真正融入业务流程。
2. 可接受的成本：9B参数、INT4量化后9GB显存的需求，使得单卡部署成为现实，大幅降低了企业尝试和部署AI的门槛。
3. 良好的生态：提供多种推理后端（vLLM, Transformers）和量化格式，并且有友好的开源协议，企业可以放心地进行二次开发和商用。

构建一个智能客服中台，技术核心就是利用好模型的“记忆”和“执行”能力，设计好工具系统，并巧妙地管理长上下文。这不仅仅是技术升级，更是对客户服务模式和效率的一次重塑。当你的客服AI不仅能对答如流，还能直接查订单、退货款、预约服务时，用户体验和运营效率的提升将是显而易见的。

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