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智能客服 AI 实践 ​

思路：引入 deepseek 大模型，然后通过 API 接口进行调用，实现智能客服功能。

智能客服 AI MVP 方案 ​

🎯 目标 ​

基于 DeepSeek 大模型，实现一个最小可用的 智能客服 AI，通过 API 接口 接收用户问题，并返回智能回答。

📌 MVP 实现步骤 ​

1️⃣ 部署 DeepSeek-Chat ​

✅ 方式 1：使用 Ollama ​

如果你能顺利安装 ollama，可以使用以下命令拉取并运行：

bash
ollama pull deepseek-chat
ollama run deepseek-chat

然后测试：

bash
ollama run deepseek-chat "你好，你是做什么的？"

如果返回正常说明模型部署成功。

✅ 方式 2：手动下载 DeepSeek-Chat ​

如果 ollama pull 失败，可以手动下载 .gguf 模型，并导入：

  1. 访问 Hugging Face 下载 .gguf 文件
  2. 放入 C:\Users\Administrator\.ollama\models
  3. 运行：
    bash
    ollama create deepseek-chat C:\Users\Administrator\.ollama\models\deepseek-chat.gguf
ollama run deepseek-chat

✅ 方式 3：使用 Docker 部署 ​

bash
docker run -d -p 11434:11434 ollama/ollama
ollama pull deepseek-chat
ollama run deepseek-chat

2️⃣ 搭建 API 接口 ​

使用 Node.js + Express 搭建 HTTP API，让前端可以调用。

安装 Express ​

bash
mkdir deepseek-chat-api && cd deepseek-chat-api
npm init -y
npm install express cors axios body-parser

创建 server.js ​

javascript
const express = require("express");
const axios = require("axios");
const cors = require("cors");

const app = express();
app.use(express.json());
app.use(cors());

const OLLAMA_API_URL = "http://localhost:11434/api/generate"; // Ollama API 地址

// 处理用户问题的 API
app.post("/ask", async (req, res) => {
  const { question } = req.body;
  if (!question) return res.status(400).json({ error: "请输入问题" });

  try {
    const response = await axios.post(OLLAMA_API_URL, {
      model: "deepseek-chat",
      prompt: question,
      stream: false,
    });

    res.json({ answer: response.data.response });
  } catch (error) {
    console.error("请求出错:", error.message);
    res.status(500).json({ error: "AI 服务器异常" });
  }
});

app.listen(3000, () => {
  console.log("智能客服 API 运行在 http://localhost:3000");
});

然后运行：

bash
node server.js

测试：

bash
curl -X POST http://localhost:3000/ask -H "Content-Type: application/json" -d '{"question":"你是谁？"}'

3️⃣ 搭建前端（可选） ​

可以使用 Vue.js / React，通过 fetch 请求 API：

javascript
fetch("http://localhost:3000/ask", {
  method: "POST",
  headers: { "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({ question: "你好！" }),
})
  .then((res) => res.json())
  .then((data) => console.log("回答:", data.answer));

🔧 技术细节 ​

功能技术方案
模型部署DeepSeek-Chat + Ollama
API 服务Node.js + Express
前端 (可选)Vue.js / React
数据库 (可选)MongoDB / SQLite（存储用户问答记录）

🚀 进阶优化 ​

  1. 多轮对话支持：让 AI 记住上下文，可以引入 Redis 存储对话历史
  2. 语音客服：结合 whisper 语音识别，实现语音输入
  3. 知识库增强：接入 FAQ 文档，提高回答准确性

👉 你可以先完成 MVP，然后再逐步扩展！如果有问题，欢迎交流！ 🎯