基本信息

模板介绍

用户在提问时，常常因为上文的语境清晰，故省略后续提问中的主语、宾语的情况。在使用工作流时，需借助工作流记忆功能来完善对话的上下文信息。我们可以在用户提问后、生成回复前，用大模型补全用户的提问，还原用户问题的完整语义，从而提升拟人程度、生成更准确的回复。

补全完善用户提问效果示例

补全环节：
补全完善用户提问效果示例

智能客服 · 知识库

上传企业文档到知识库，即可搭建基于专有知识回答问题的 AI 客服，一键复制后替换为自己的知识库，可接入微信、企业微信、网页等渠道对外提供服务。

智能客服 · 工作流

在对话中实时把文本或文件写入知识库，文本会自动拆分为问答对，文件自动解析切分，可在网页、API 和各接入渠道中维护知识库内容。

智能客服 · 工作流

AI 客服识别到用户不满或投诉时，自动把问题、用户昵称、群聊名称和时间写入内置数据库，方便人工跟进，演示系统变量与数据库写入的用法。

智能客服 · 知识库

基于商品知识库的 AI 导购，能根据面试、约会、通勤等场景推荐服饰，支持多轮对话、拟人化回复、发送商品图片和智能转人工，适合私域电商销售参考。

智能客服 · 工作流

通过意图分支识别投诉、单个表情、质疑是否真人等不适合 AI 回答的消息，并用固定回复节点不回复，让智能客服在私域场景中表现更稳妥。

智能客服 · 工作流

用代码块判断当前时间，工作时间内正常转人工，非工作时间提醒客户稍后转接并继续由 AI 服务，演示将知识应用放入工作流并按时间分支处理。