客服平台架构 客服平台设计

一、目标

       随着移动互联网发展，许多线下服务都搬到了网络平台上，人们也越来越习惯于通过互联网来获得服务，这大大节省了时间，提高了办事效率。但线上服务面向的用户群体大，同类问题多，这就要求互联网平台提高服务的效率。最入门的服务其实就是咨询服务。智能客服是提升互联网服务质量和效率的一个有效手段。通过智能客服可以很好的总结客户问题，为客户提供咨询、引导、推荐甚至业务服务等，大部分问题都可以由客服机器人来解决。在服务的过程中还能加深平台对客户的了解，提高互联网平台的运营水平。

       因此，设计一套具备灵活、智能、通用的智能客服平台，通过API为各类互联网渠道提供智能问答服务，具有十分广泛的应用基础。

二、设计原则

      1. 支持对话模型可定义

      2.具备自定义对话逻辑处理

      3.支持接入外部AI能力

      4.支持各类客户端接入

      5.具备知识管理能力

      6.支持人工客服坐席

三、设计思路

      系统采用Golang开发，主要提供了问答机器人、即时通讯、流程引擎、知识库、外部模型接入、语言服务接入等能力，这些能力通过http服务或者websocket服务为小程序、APP、H5等C端提供对话服务。同时系统还包括一个可以用于管理和配置的前端。

下图是系统整体架构设计：

 

2. 问答机器人
   系统包含了三种用户类型：客户、客服、问答机器人。其中问答机器人主要用于模拟人工客服，通过编排整合对话模型，根据多伦对话了解用户真实意图以及其他大数据渠道了解用户画像，能够解决大部分客户的问题，只有少部分机器人无法解决的问题才可能通过转人工进行处理。



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4. 即时通讯： 即时通讯模块主要用于客户、客服以及机器人三个类型的用户之间的通讯，是消息通讯的基础模式。系统的即时通讯主要基于Websocket实现，同时在系统设计上考虑即时通讯客户端连接的重连以及支持分布式运行环境下的对接，以确保集群中各个节点都能够为同一用户发送消息服务。
5. 知识库
         许多咨询类问题都可以归结为知识的问题，系统通过把常见只是整理成库，为问答机器人提供知识支撑。为了系统的独立和低耦合，并未整合知识图谱，但可以支持机器人通过外部对话模型利用知识图谱能力开发问答模型。
6. 流程引擎
         系统中的机器人除了可以访问外部对话模型以及知识库之外还可以通过流程引擎的设计实现对话服务的逻辑。

 

四、客户端设计

        智能客服支持各类客户端技术，客户端只需要通过http和websocket即可快速接入智能客服系统。接入流程为：（1）登录、认证；（2）获取配置信息；（3）建立WS通讯；（3）对话服务；