按技术实现方式分类客服

规则型智能客服 原理：基于预定义的规则库和关键词匹配（如 if-then 逻辑）。 特点：回答固定、准确性高但灵活性差，无法理解复杂语义。 典型应用：简单FAQ问答、表单填写引导。 检索型对话系统 原理：从预设问答库中匹配最接近用户问题的答案（如向量相似度计算）。 特点：依赖知识库质量，适合标准问题，无法生成新答案。 典型应用：电商售后咨询、政策解答。 生成型对话系统（AI大模型驱动） 原理：基于大语言模型（如GPT、Claude、通义千问）动态生成回答。 特点：理解自然语言能力强，可处理开放性问题，但需警惕“幻觉”错误。 典型应用：复杂业务咨询、情感化沟通、创意类对话。 任务型对话系统 原理：通过多轮对话明确用户意图，执行特定任务（如订票、退货）。 特点：需结合意图识别、槽位填充、业务流程集成。 典型应用：银行转账、酒店预订、快递查询。