前段时间公司非让我搞个大模型应用，说要提升客服效率。我琢磨着这玩意儿应该不难？结果真上手才发现全是坑！今天就唠唠怎么把项目从“翻车边缘”拽回来的实战经历。

第一轮直接扑街

刚开始头铁得很，抓了个开源大模型就直接往里怼。好家伙，给客户的回答要么像醉酒胡说八道，要么跟说明书似的甩两页专业术语。用户直接投诉：“你们客服怎么神神叨叨的？”血泪教训：模型不是万金油！

• 问题1：模型根本不懂业务黑话
• 问题2：回答老跑题到外太空
• 问题3：响应慢得能泡碗面

救命三招

熬夜啃了两箱泡面后终于憋出方案。先是蹲在客服工位旁边死磕了三天对话记录，打印出来能铺满会议室地板。客户说“寄个备件”实际是换鼠标垫，说“亮红灯”没插电源——这些破事儿模型哪懂！

马上搞知识库补丁：把产品说明书、故障码表、甚至维修大哥的手写笔记全塞进向量数据库。关键操作是用产品截图做锚点，客户发张设备照片过来，直接定位到对应故障页，比让模型瞎猜靠谱十倍！

接着上规则引擎当刹车：训练了个微型模型专门盯梢回答质量，监测到危险词自动掐断。有次用户问笔记本进水怎么办，大模型居然建议“放微波炉烘干30秒”，这规则引擎直接弹窗报警，换成人工紧急介入才避免上社会新闻。

效果起死回生

砍掉所有花哨功能，界面就留个聊天框加传图按钮。结果上线当天客服投诉量暴跌70%！复盘发现最香的是规则引擎+人工兜底组合：简单问题模型秒回，疑难杂症自动转人工，客户不再听模型胡说八道，客服不用重复处理弱智问题。

现在这系统每天处理3000+咨询，人工工单减少四成。有次深夜服务器崩了，规则引擎直接触发语音报警，运维小哥从被窝爬出来修的时候嘟囔：“这玩意儿比老板电话还准时！”