快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
使用SpringAI开发一个智能客服系统，要求：1. 集成NLP服务处理用户输入；2. 实现多轮对话管理；3. 连接FAQ知识库；4. 提供WebSocket实时通信接口；5. 包含管理后台。AI需要生成对话引擎核心代码、API接口和前端交互示例，使用Spring WebFlux实现响应式编程。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在用SpringAI开发智能客服系统时，发现这个框架确实能大幅降低AI应用的开发门槛。记录下整个实战过程中的关键步骤和踩坑经验，给需要类似功能的开发者参考。
- NLP服务集成与意图识别智能客服的核心是理解用户意图。通过SpringAI的预置模块，可以快速对接主流NLP服务（如阿里云NLP或开源模型）。实际开发中发现，需要特别注意：
- 对用户输入的预处理（如去除特殊字符、繁体转简体）
- 意图分类的阈值设置（建议0.7以上才触发确定意图）
支持多意图的权重排序
多轮对话状态管理传统客服容易断对话上下文，这里用Redis存储对话状态。关键设计点：
- 每个会话分配唯一UUID
- 通过Spring WebFlux的Mono实现异步状态读写
设置15分钟自动过期的对话缓存 测试时发现，当并发请求量过大时，需要调整Redis连接池配置。
FAQ知识库对接将公司原有的Excel问答对导入MongoDB，并做了以下优化：
- 建立多级分类标签体系
- 支持语义相似度检索（用SpringAI的Embedding功能）
添加人工干预开关，当AI置信度低时转人工 实际运营后发现，需要每周更新知识库内容才能保证准确率。
实时通信接口设计用WebSocket实现比轮询更高效的交互：
- 前端建立长连接后发送心跳包
- 消息格式采用JSON Schema规范
错误处理包含重连机制 特别要注意WebSocket的跨域配置，我们最终采用Nginx反向代理解决。
管理后台开发用Vue3+Element Plus快速搭建的管理系统包含：
- 对话记录审计功能
- 知识库增删改查
- 客服绩效统计看板 通过Spring Security OAuth2实现RBAC权限控制。
整个项目从零到上线用了3周时间，比预期快很多。这里要特别提到InsCode(快马)平台的一键部署功能，测试阶段直接把SpringBoot应用打包部署到临时环境，省去了配服务器的麻烦。
几个值得分享的经验： - 对话日志一定要全量保存，后期优化模型需要这些数据 - 初期可以先用规则引擎兜底，再逐步增加AI能力 - 压力测试要模拟真实用户的不规范输入
这个架构目前每天处理2万+咨询，后续计划加入语音交互和情感分析模块。对于想尝试AI落地的团队，SpringAI确实是个不错的起点。
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使用SpringAI开发一个智能客服系统，要求：1. 集成NLP服务处理用户输入；2. 实现多轮对话管理；3. 连接FAQ知识库；4. 提供WebSocket实时通信接口；5. 包含管理后台。AI需要生成对话引擎核心代码、API接口和前端交互示例，使用Spring WebFlux实现响应式编程。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
