一、环境准备与基础配置
通过腾讯云控制台创建LKE应用时，需完成以下核心步骤：
- 选择生成模型：推荐DeepSeek-R1版本，其支持复杂场景下的意图识别和语义生成
- 配置提示词模板：定义客服角色特征与服务边界，支持AI优化提示词结构
- 设置对话欢迎语：建立用户首次交互的友好界面
建议同步配置意图识别模型高级版8K，增强多轮对话处理能力
二、构建知识库体系
知识库是智能客服的核心支撑，需遵循结构化构建原则：
- 数据源选择：支持文本导入、Notion同步、Web站点抓取三种方式
- 分段清洗策略：采用自动分段与bge-m3模型实现中文语义索引
- 行业知识融合：整合企业FAQ库、产品手册、运维文档等多模态数据
建议设置知识更新机制，通过RAG技术保持信息时效性
三、工作流设计与逻辑优化
基于LKE的工作流引擎实现智能决策：
- 条件判断模块：识别用户终止对话意图时自动生成总结报告
- 对话质量监控：实时检测无效沟通并触发话术优化建议
- 多引擎协同：组合联网搜索、知识库检索、插件调用等能力
典型场景需配置话术修正规则，避免机械式应答
四、测试与部署上线
完成配置后需进行全链路验证：
- 意图识别测试：覆盖90%以上高频业务场景
- 压力测试：模拟千人并发对话场景
- 多渠道发布：支持API对接网站/APP/社交媒体
建议建立AB测试机制持续优化对话模型
通过LKE+DeepSeek构建的智能客服系统，实现意图识别准确率提升40%、响应速度缩短至1.2秒。该系统支持动态知识更新与多引擎协同，有效解决传统客服机械应答、处理复杂问题能力弱等痛点
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