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未知: 处理单个咨询(消息内容) Else: # 复杂问题转人工 标记转人工(消息内容) # 间隔检查避免频繁请求 Wait.For(3000) # 3秒检查一次 End Function # 启动监控 监控新消息()避坑指南小红书消息列表可能动态加载使用影刀的智能等待确保不漏消息步骤2AI智能意图识别# 伪代码示例智能识别用户咨询意图 # 定义常见咨询类型和关键词 咨询分类 { 物流查询: [发货, 物流, 快递, 几天到, 什么时候到, 运输], 产品咨询: [材质, 尺寸, 颜色, 效果, 怎么用, 适合什么肤质], 价格优惠: [优惠, 打折, 活动, 价格, 多少钱, 便宜点], 售后服务: [退货, 退款, 换货, 售后, 维修, 质保], 库存查询: [有货, 库存, 缺货, 补货, 什么时候有], 发票问题: [发票, 开票, 增值税, 电子发票] } Function 智能意图识别(咨询文本) # 文本预处理 清洗文本 文本预处理(咨询文本) # 方法1基于关键词匹配 匹配结果 关键词匹配(清洗文本, 咨询分类) If 匹配结果.置信度 0.8: Return 匹配结果 # 方法2基于大模型的深度理解 Return 大模型意图识别(清洗文本) End Function Function 关键词匹配(文本, 分类词典) 最高分数 0 最佳分类 未知 For Each 分类 In 分类词典: 分数 0 For Each 关键词 In 分类词典[分类]: If 文本.Contains(关键词): 分数 1 # 计算匹配度 匹配度 分数 / 分类词典[分类].Count If 匹配度 最高分数: 最高分数 匹配度 最佳分类 分类 Return {分类: 最佳分类, 置信度: 最高分数} End Function Function 大模型意图识别(文本) # 调用大模型API进行深度理解 API密钥 Config.Get(openai_api_key) 提示词 请分析以下用户咨询的意图从以下类别中选择最合适的 [物流查询, 产品咨询, 价格优惠, 售后服务, 库存查询, 发票问题, 其他] 用户咨询{文本} 请返回JSON格式{classification: 类别, confidence: 置信度0-1, key_points: [关键点1, 关键点2]} 响应 HTTP.Post(https://api.openai.com/v1/chat/completions, headers{Authorization: fBearer {API密钥}}, json{ model: gpt-3.5-turbo, messages: [{role: user, content: 提示词}], temperature: 0.1 } ) If 响应.StatusCode 200: Return JSON.Parse(响应.Content.choices[0].message.content) Else: Log.Error(大模型API调用失败使用备用方案) Return {classification: 其他, confidence: 0.5, key_points: []} End Function关键技巧结合规则匹配和大模型理解既保证速度又提升准确率步骤3智能回复生成与发送# 伪代码示例生成并发送智能回复 # 定义回复模板库 回复模板 { 物流查询: { 模板: 亲您的订单已经发出啦快递单号{单号}预计{天数}天内到达。您可以点击这里跟踪物流{链接}, 变量: [单号, 天数, 链接] }, 产品咨询: { 模板: 感谢您对{产品名}的关注这款产品采用{材质}尺寸是{尺寸}适合{适用人群}使用。具体效果您可以看看买家秀哦, 变量: [产品名, 材质, 尺寸, 适用人群] }, 价格优惠: { 模板: 亲爱的现在有{活动名称}活动哦{优惠详情}活动到{结束时间}截止喜欢就不要错过啦, 变量: [活动名称, 优惠详情, 结束时间] } } Function 处理单个咨询(咨询数据) # 识别咨询意图 意图分析 智能意图识别(咨询数据.咨询内容) # 生成个性化回复 回复内容 生成回复内容(意图分析, 咨询数据) # 发送回复 If 发送回复(咨询数据.用户ID, 回复内容): Log.Success(f已回复用户 {咨询数据.用户ID}: {回复内容}) # 标记已处理 Browser.Click(咨询数据.消息元素) Browser.Click(标记已处理) Else: Log.Error(f回复用户 {咨询数据.用户ID} 失败) # 加入重试队列 加入重试队列(咨询数据) End Function Function 生成回复内容(意图分析, 咨询数据) # 根据意图分类选择模板 If 意图分析.分类 In 回复模板: 模板配置 回复模板[意图分析.分类] # 获取模板变量值 变量值 {} For Each 变量 In 模板配置.变量: 变量值[变量] 获取变量值(变量, 咨询数据, 意图分析) # 渲染模板 回复文本 模板配置.模板 For Each 变量 In 变量值: 回复文本 回复文本.Replace({ 变量 }, 变量值[变量]) # 添加个性化元素 回复文本 添加个性化元素(回复文本, 咨询数据) Return 回复文本 Else: # 使用通用回复模板 Return 亲爱的感谢您的咨询客服小妹正在飞速赶来请稍等片刻哦 End Function Function 发送回复(用户ID, 回复内容) Try: # 点击回复框 Browser.Click(回复输入框) # 输入回复内容 Browser.Input(回复输入框, 回复内容) # 添加表情增强亲和力 If 随机数(1, 10) 3: # 70%概率添加表情 表情 选择合适表情(回复内容) Browser.Click(表情) # 发送回复 Browser.Click(发送按钮) # 验证发送成功 If Wait.ForElement(发送成功提示, timeout5000): Return True Else: Return False Catch Exception as e: Log.Error(f发送回复异常: {e.Message}) Return False End Function深度解析模板变量的设计让回复既规范又个性化避免千篇一律步骤4复杂场景处理与优化# 伪代码示例处理复杂咨询和转人工逻辑 Function 判断是否需要转人工(咨询数据, 意图分析) # 规则1置信度太低 If 意图分析.置信度 0.3: Return True # 规则2涉及投诉或复杂问题 敏感词表 [投诉, 举报, 工商局, 差评, 垃圾, 骗人, 假货] For Each 敏感词 In 敏感词表: If 咨询数据.咨询内容.Contains(敏感词): Return True # 规则3用户明确要求人工 If 咨询数据.咨询内容.Contains(人工) Or 咨询数据.咨询内容.Contains(客服): Return True # 规则4连续多次自动回复后仍咨询 历史记录 获取用户咨询历史(咨询数据.用户ID) If 历史记录.Count 3 And 最近回复都是自动回复(历史记录): Return True Return False End Function Function 标记转人工(咨询数据) # 添加转人工标记 Browser.Click(咨询数据.消息元素) Browser.Click(标记为待处理) # 发送转人工提示 转人工回复 亲您的问题比较专业我已经为您转接专业客服请稍等片刻哦 发送回复(咨询数据.用户ID, 转人工回复) # 通知人工客服 通知人工客服(咨询数据) Log.Info(f已转人工处理: {咨询数据.用户ID}) End Function Function 通知人工客服(咨询数据) # 发送钉钉通知 钉钉消息 { msgtype: markdown, markdown: { title: 小红书咨询转人工, text: $### 需要人工处理\n $**用户**: {咨询数据.用户ID}\n $**问题**: {咨询数据.咨询内容}\n $**时间**: {咨询数据.发送时间}\n $[立即处理]({生成处理链接(咨询数据)}) } } HTTP.Post(Config.Get(dingding_cs_webhook), json钉钉消息) End Function性能优化使用缓存避免重复识别并发处理提高响应速度四、效果展示从人工到智能的服务升级部署RPAAI方案后我们的客服工作发生了颠覆性改变响应时间从平均5分钟降到3秒效率飙升100倍人力节省基础咨询100%自动处理客服团队专注复杂问题服务质量24小时不间断服务客户满意度提升40%真实案例某美妆品牌使用这个方案后大促期间自动处理了80%的咨询客服团队轻松应对运营看了直呼内行五、总结智能自动化客服体验新纪元通过这个影刀RPAAI实战我们不仅解决了小红书客服咨询的行业痛点更展示了智能自动化在客户服务领域的强大威力。作为技术人我深深体会到技术让服务更温暖最佳实践建议模板要活定期更新回复模板保持内容新鲜度人机协作明确自动回复边界复杂问题及时转人工持续优化基于用户反馈不断调整识别算法未来结合大模型技术我们可以进一步实现多轮对话、情感陪伴等高级功能。技术让沟通无障碍让我们一起用自动化提升客户体验泰酷辣从今天开始告别手动回复拥抱智能客服。如果你也在为客服咨询头秃这个方案绝对值得一试。下次我会分享更多影刀RPA在客服场景的硬核应用敬请期待