Editing AI客服技术方案 (section)

== 系统架构设计 ==
系统整体架构采用'''分层分模块设计'''，包括前端用户界面、后端服务、中间件与数据库、以及 AI 模型部署等部分，实现松耦合和可伸缩性。

* '''前端（用户界面）'''：采用 Web 前端和移动端自适应相结合的方案。Web 前端通过浏览器提供客服聊天界面和管理后台，使用响应式设计适配桌面和移动设备；移动端可进一步提供专门的 App 或小程序。前端主要职责是展示聊天窗口、知识库管理界面等，与后端通过 API 通信。为提高实时交互体验，可在聊天界面使用 WebSocket 实现消息'''实时推送'''，或使用 AJAX 轮询作为备选。前端支持多租户品牌定制，如界面元素根据企业客户定制。
* '''后端（API 服务）'''：后端提供'''RESTful API'''（或 GraphQL）供前端调用，负责业务逻辑处理和与AI模型的交互。后端采用'''无状态服务'''设计，多个应用实例可通过负载均衡共同处理高并发请求。主要模块包括：用户管理、会话管理、知识库管理、以及与 GPT 模型交互的服务。为了提高吞吐，后端可采用'''微服务架构'''，将不同功能拆分为独立服务（如对话服务、知识库服务、分析服务等）通过内部接口或消息队列协作。这种微服务设计可将'''AI推理工作负载与核心业务功能解耦'''，分别独立扩展 (Chapter 13 - Multi-tenant Architecture | AI in Production Guide)。在部署上，可使用容器编排（如 Kubernetes）管理各服务，方便水平扩展和发布。
* '''数据库与存储'''：根据数据类型采用合适的存储方案：
** 关系型数据库（如 '''PostgreSQL'''）：存储'''用户账号、权限、租户信息'''以及'''知识库文章元数据、对话元信息'''等结构化数据，利用事务和关系约束保证一致性。多租户环境下，确保在数据库层面通过 '''Tenant ID''' 字段隔离各租户的数据，所有查询都附加租户条件，'''确保各企业数据相互隔离，互不可见''' (Chapter 13 - Multi-tenant Architecture | AI in Production Guide) (Let’s Architect! Building multi-tenant SaaS systems | AWS Architecture Blog)。在用户规模增长时，可采用读写分离（主从复制）或分库分表策略扩展存储能力。例如按租户或按数据类型拆分数据库，必要时为大客户使用独立库以减少资源争用。
** 文档/向量数据库：针对'''知识库文档内容'''和'''嵌入向量'''，可引入 NoSQL 或专门的向量数据库。例如使用 '''MongoDB''' 存储原始文档和解析后的知识条目，或使用 '''Qdrant、Pinecone''' 等向量库保存文档向量表示用于语义搜索。知识库查询时，先在本地知识库中根据向量相似度搜索相关内容，再将结果提供给 GPT 模型参考 (ChatGPT客服系统产品-利用chatgpt训练企业知识开发个性化客服系统-CSDN博客)。这种**“检索-提问 (Search-Ask)”**的方法由 OpenAI 官方推荐，可显著提高对企业专有知识的应答准确性 (ChatGPT客服系统产品-利用chatgpt训练企业知识开发个性化客服系统-CSDN博客)。实际案例中，“唯一客服”系统通过引入 '''Qdrant 向量数据库'''结合 OpenAI Embedding，实现企业个性化知识库的构建和查询 (ChatGPT客服系统产品-利用chatgpt训练企业知识开发个性化客服系统-CSDN博客)。
** 缓存数据库（如 '''Redis'''）：用于'''会话状态和近期对话内容的缓存'''，加速读取。Redis 可存储每个会话最近的若干条对话，用于快速拼接上下文，减少频繁查库开销 (GitHub - aws-samples/managing-chat-history-and-context-at-scale-in-generative-ai-chatbots)。另外，Redis还可用作'''Session存储'''或'''临时数据缓存'''（如短期的模型回答缓存、用户输入排队），帮助系统在高并发下保持响应速度 (Scaling an Express Application with Redis as a Session Store)。缓存层应设置合理过期策略，确保数据新鲜度和内存利用率。
** 对象存储：对于'''用户上传的文件'''（如知识库文档、图片等）使用对象存储服务（如 AWS S3 等）保存，并在数据库中记录路径。对象存储天然支持大规模文件存储和内容分发，可减轻应用服务器压力。
* '''AI 模型部署'''：提供两种模式：
*# '''API 调用模式'''：直接调用 OpenAI 等云端大模型服务。初期可集成 OpenAI GPT-3.5/4 API，利用其强大的自然语言理解能力。通过后端封装对 GPT API 的调用，并处理上下文、结果格式。此模式下模型由第三方托管，扩展简便，但需考虑调用延迟和费用，以及将用户数据发送给第三方的合规问题（可通过与OpenAI签订数据不留存协议并开启企业级隐私设置来缓解）。
*# '''本地化部署模式'''：针对有数据安全或成本考量的场景，可在后端部署开源大语言模型（如 '''LLaMA2, Bloom''' 等)或使用 Azure OpenAI 私有部署。可采用容器或专用GPU服务器部署模型服务，通过 gRPC/HTTP 调用。本地部署允许对模型进行一定程度的精调和优化，但需要准备GPU算力并维护模型版本。对于企业定制需求，可考虑为大型租户部署独立的模型实例。'''注意多租户模型策略'''：一般情况下采用统一的大模型服务供所有租户共享，确保各租户仅通过其上下文和知识库定制回答。如果有需要，也可以为特定租户微调专属模型，但这样会带来资源开销，需要权衡按租户分别训练模型或使用共享模型的利弊 (Chapter 13 - Multi-tenant Architecture | AI in Production Guide)。多数情况下，我们推荐使用共享基础模型+租户知识库的模式，以在各租户间取得性能和成本的平衡 (Chapter 13 - Multi-tenant Architecture | AI in Production Guide)。

上述架构确保了前端易用交互，后端灵活扩展，数据安全可靠，AI 模型调用方便替换。各层通过明确的API契约通信，方便后续独立扩展和优化。