跨境电商客服智能体
把「查物流、答政策、判断该不该转人工」交给一个可核验的客服智能体:事实性回答只能来自工具返回或知识库原文,没有出处的答案不允许发给访客。
多语言售前咨询与售后物流查询智能体。用工具调用实时查订单,用 RAG 承载频繁变动的政策,对退款、投诉、账户安全四类话题强制转人工。
样板项目
在还没有真实客户授权案例的阶段,我们把自己做的演示项目公开:包括准备怎么验收、怎么测量、这类项目最容易踩的坑,以及方案在什么情况下不适用。评测尚未进行,所以只给口径,不给数字。
这是我们自建的演示项目,不是真实客户交付,也没有真实客户授权数据。公开它的目的有两个:一是验证我们自己的交付方法是否成立,二是让你在签约前就能看到我们怎么定义验收口径、怎么对待失败。 文中的方案取舍与坑位来自同类项目的共性经验,不是某个客户的实测记录; 评测尚未进行,因此页面只给口径与方法,不给结果数字——没有样本量的数字比留空更容易误导人,我们不做这种表述。
把「查物流、答政策、判断该不该转人工」交给一个可核验的客服智能体:事实性回答只能来自工具返回或知识库原文,没有出处的答案不允许发给访客。
多语言售前咨询与售后物流查询智能体。用工具调用实时查订单,用 RAG 承载频繁变动的政策,对退款、投诉、账户安全四类话题强制转人工。
把故障排查从「翻手册 + 问老师傅」变成「按现象问系统」:每次回答强制附手册章节号或工单编号,工程师自己就能核对原文。
面向设备售后工程师的故障排查助手:接入设备手册、维修工单历史与图纸目录,按故障现象检索排查步骤,并强制要求引用来源。
我们怎么看待「案例」
我们不打算用模糊的表述把它糊过去——比如「某知名制造企业」这种写法,读者无法核验,我们也不想让你在这种信息上做判断。
因为判断一家交付方是否靠谱,看的不是它服务过谁,而是它怎么定义成功、怎么对待失败。 样板项目能展示的正是这两件事:我们的验收线怎么划,以及我们愿不愿意把失败案例写出来。
在获得客户书面授权前,我们不会公开任何客户名称、logo 或可识别的业务细节。 授权后的案例会按同一套结构撰写,并保留「踩过的坑」与「已知局限」两节。