项目背景：响应速度慢——尤其受时差影响，夜间回复滞后，导致用户等待时间长。重复性问题多——大量用户咨询充值、提现、保证金等基础问题，人工处理效率低。多语言需求——需支持英语和印地语，以确保不同用户群体的顺畅沟通。用户金融知识匮乏——印度期货市场75%的用户为散户，对金融概念理解有限，需提供更清晰易懂的解答。基于上述挑战，我们决定引入智能客服，以提升客服效率、优化用户体验，并有效降低人工客服的压力实现方案：模型选择：主要基于以下考虑：市场适配性：Llama 2-7B 具备英语+印地语混合优化能力，并专门针对印度金融市场进行微调，能够更好地满足印度用户的需求。语言支持：原生支持 Hinglish（印地语 + 英语混合语言）及本地单位换算，降低用户沟通成本。合规与安全性：可完全本地部署，数据无需出境，避免合规风险。成本优势：作为开源模型，Llama 2-7B 不需要支付 API 费用，大幅降低长期运营成本数据准备：数据采集：整合内部数据（历史客服对话、用户行为日志、投诉工单数据库）、外部数据（印度国家交易所NSE公告API、Economic Times金融新闻）及合成数据（基于GPT-4生成对抗性测试用例），构建高质量训练数据集。数据标注：建立问题分类体系（登录注册、充值提现、交易下单、系统类等），对历史客服数据进行分类标注，确保问题-答案映射的准确性；进行实体抽取（如用户信息、订单号、交易类型）提升模型理解能力。数据清洗与预处理：去除冗余信息、噪声数据，标准化文本格式，对非结构化数据进行分词、词性标注等NLP处理，并优化多模态数据（如工单图片OCR解析），确保数据高质量输入模型。技术架构：整体架构采用云函数+大模型+RAG的组合方案用户输入 → NLP 处理 → 知识库匹配 → AI 生成答案 → 返回结果项目成果：模型效果：知识点覆盖率>85%，意图识别率>86%，整体准确率>90%业务效果：成本：将每用户成本控制在 ≤ 0.1 美元，通过优化API调用和数据库查询降低成本。满意率：用户满意率 ≥ 85%，确保用户对客服系统的整体体验满意。