Bytedesk Blog https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog Bytedesk Blog Sun, 26 Apr 2026 00:00:00 GMT https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html https://github.com/jpmonette/feed zh-TW <![CDATA[微語已支援 DeepSeek-V4：接入 deepseek-v4-flash 與 deepseek-v4-pro]]> https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/deepseek-v4 https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/deepseek-v4 Sun, 26 Apr 2026 00:00:00 GMT DeepSeek 已於 2026 年 4 月發布 DeepSeek-V4 預覽版，正式推出 deepseek-v4-flash 與 deepseek-v4-pro 兩個新模型。微語目前版本已經支援這兩個最新模型，企業可以直接在微語管理後台完成切換與配置，無需改動集成方式。

DeepSeek-V4 帶來了什麼​

根據 DeepSeek 官方發布說明，DeepSeek-V4 預覽版重點帶來以下變化：

  • 支援 1M 超長上下文，更適合長文件問答、複雜知識庫和多輪業務對話
  • Agent 能力進一步增強，在程式碼生成、文件生成和工具調用場景中表現更強
  • 提供更清晰的產品分層：deepseek-v4-pro 面向高品質複雜任務，deepseek-v4-flash 面向高性價比與更快回應場景

對於客服、智慧問答、知識庫檢索和自動化流程這類業務來說，長上下文和 Agent 能力的提升都非常關鍵。尤其是在需要持續理解歷史會話、工具調用結果和業務文件時，DeepSeek-V4 會比舊模型更穩定。

微語目前已支援的 DeepSeek 新模型​

在微語的模型配置中，DeepSeek 供應商下已提供以下模型：

模型名說明適用場景
deepseek-v4-flash快速、經濟、回應延遲更低線上客服、常見問題、批量問答
deepseek-v4-pro能力更強，適合複雜推理與 Agent 任務複雜業務流程、知識庫深問、智慧助手
deepseek-chat舊模型名，將於 2026-07-24 停止使用僅用於相容舊配置
deepseek-reasoner舊模型名，將於 2026-07-24 停止使用僅用於相容舊配置

也就是說，如果你此前已經在微語中使用 DeepSeek，現在只需要在 AI 模型配置頁把模型切換為 deepseek-v4-flash 或 deepseek-v4-pro，即可開始使用最新能力。

舊模型名棄用說明​

DeepSeek 官方已明確說明：

  • deepseek-chat 將於 2026-07-24 停止使用
  • deepseek-reasoner 將於 2026-07-24 停止使用

在目前過渡階段，這兩個舊模型名仍然可用，但它們主要用於相容舊配置：

  • deepseek-chat 目前指向 deepseek-v4-flash 的非思考模式
  • deepseek-reasoner 目前指向 deepseek-v4-flash 的思考模式

如果你正在新建機器人、工作組或租戶級 AI 配置，建議直接使用 deepseek-v4-flash 或 deepseek-v4-pro，不再繼續依賴舊模型名。

微語中的建議遷移方式​

如果你已經在生產環境使用 DeepSeek，建議按下面方式遷移：

1. 優先從舊模型名切換到新模型名​

將預設模型從下列舊值替換為新值：

  • deepseek-chat -> deepseek-v4-flash
  • deepseek-reasoner -> deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash

如果你的場景更看重回應速度和成本，優先使用 deepseek-v4-flash；如果更看重複雜推理、長鏈路任務和 Agent 表現，優先使用 deepseek-v4-pro。

2. 保持 base URL 不變​

DeepSeek-V4 的 API 接入方式沒有改變，仍然使用原有 DeepSeek API 地址：

https://api.deepseek.com

遷移時主要修改的是 model 參數，而不是接入地址。

3. 在微語後台完成切換​

你可以直接在微語管理後台中完成以下操作：

  1. 登入管理後台
  2. 進入 AI 模型配置頁面
  3. 選擇 DeepSeek 作為模型供應商
  4. 將預設模型切換為 deepseek-v4-flash 或 deepseek-v4-pro
  5. 儲存並測試對話效果

整個過程不需要重新嵌入聊天程式碼，也不需要改動訪客端接入方式。

選擇建議​

如果你不確定該如何選擇，可以參考下面的實踐建議：

  • 線上客服機器人預設首選 deepseek-v4-flash
  • 複雜業務問答、知識庫深度問答、工作流助手優先選擇 deepseek-v4-pro
  • 對歷史配置做相容保留時，可暫時保留 deepseek-chat 與 deepseek-reasoner，但應盡快遷移

總結​

隨著 DeepSeek-V4 發布，微語已經同步支援最新的 deepseek-v4-flash 與 deepseek-v4-pro。對於需要長上下文、複雜推理、Agent 協作和更高品質自動化客服體驗的團隊來說，這是一輪值得儘快完成的升級。

如果你已經在使用微語對接 DeepSeek，建議盡快把預設模型從 deepseek-chat 或 deepseek-reasoner 遷移到新的 V4 模型名稱，以避免後續棄用帶來的影響。

相關資源​

]]> Bytedesk AI DeepSeek LLM Agent <![CDATA[從 SkillForge 看微語下一步：面向企業客服的自進化 Agent Skills]]> https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/skillforge-self-evolving-agent-skills https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/skillforge-self-evolving-agent-skills Sun, 26 Apr 2026 00:00:00 GMT 最近讀到一篇很值得做企業客服產品的人認真看的論文：SkillForge: Forging Domain-Specific, Self-Evolving Agent Skills in Cloud Technical Support。它討論的不是泛泛的「大模型更強了」，而是一個更落地的問題：當 Agent 真正進入企業技術支援、客服、工單、診斷這些高要求場景後，如何持續把「技能」做對、做穩、做深。

這篇論文給出的答案很直接：不要只盯著模型本身，而要把 Agent Skill 當成一個可版本化、可診斷、可優化的資產，圍繞它建立「建立 - 執行 - 評估 - 診斷 - 優化」的閉環。

對微語來說，這個方向非常有價值。因為微語本身已經具備多模型接入、知識庫檢索、機器人路由、工作流配置、人工接管這些基礎能力，下一步真正拉開差距的，不會只是「接了多少模型」，而是誰能先把客服機器人做成一個會自我沉澱、會利用失敗持續進化的系統。

這篇論文到底解決了什麼問題​

SkillForge 聚焦的是企業級雲端技術支援場景，但它的核心矛盾和客服系統高度相似。

論文認為，企業 Agent 往往會遇到兩個長期問題：

  • 初始技能寫得不夠貼近業務。通用的 Skill Creator 不理解企業內部知識、歷史工單、工具鏈和處理流程，所以生成出來的技能容易空泛。
  • 技能上線後不會真正成長。線上每天都會累積失敗樣本，但很多系統並沒有把這些失敗系統性地追溯到技能缺陷，再回寫到技能定義裡。

這也是很多 AI 客服專案「展示很好看，生產越跑越虛」的根源。模型能力也許夠強，但真正約束回答品質的，往往是領域知識、澄清策略、工具調用方式、回覆風格，以及這些能力有沒有隨著線上回饋持續修正。

SkillForge 的核心方法​

論文把 Agent Skill 當成一個可進化的軟體資產。它的核心流程可以概括為五步。

1. 用領域上下文生成初始技能​

不是拿一個通用模板直接寫 SKILL.md，而是先從三類材料中抽取上下文：

  • 歷史工單
  • 技術文件或知識庫
  • 人工專家常用工具與解決流程

然後再生成更貼近業務的初始技能。論文把這一層叫做 Domain-Contextualized Skill Creator。

2. 在線執行並持續收集壞樣本​

Agent 在真實任務中使用當前版本技能執行。只要發現輸出與專家參考答案不一致，或者人工沒有採用，就把這個 case 標記為 bad case。

這一步非常關鍵。因為自進化的起點不是「繼續調 prompt」，而是先持續穩定地定義和收集失敗。

3. 對失敗做多維歸因​

SkillForge 不是簡單地把失敗歸因為「模型答錯了」，而是拆成四個維度去分析：

  • Knowledge：知識缺失、知識錯誤、知識衝突
  • Tool：工具沒調、參數錯、結果理解錯
  • Clarification：該追問沒追問、不該追問卻追問、追問方向偏了
  • Style：語氣生硬、冗長、過冷、不符合客服場景

這一步的價值在於，它把「壞回答」變成了結構化缺陷，而不是一句抽象的「效果不好」。

4. 把失敗映射回技能定義​

論文裡的 Skill Diagnostician 會讀取壞樣本聚合報告和當前 SKILL.md，把問題具體定位到技能內容本身。

例如：

  • 某類 FAQ 總是漏關鍵前置條件，說明故障排查步驟不完整
  • 某類工單總是少調一個內部工具，說明工具調用規則沒寫清楚
  • 某類場景下回覆太機械，說明風格要求或優先級不明確

這一步把線上效果問題，轉成了「應該修改技能的哪一段」。

5. 只做最小必要修改，生成下一版技能​

Skill Optimizer 根據診斷報告修改 SKILL.md 和 references，生成新版本技能，然後進入下一輪執行。

論文特別強調兩點：

  • 盡量只做最小修改，避免破壞已有正確行為
  • 整個技能資產要可追蹤、可版本化、可回滾

這其實已經非常接近現代軟體工程思路，而不只是提示詞工程。

為什麼這件事對微語尤其重要​

微語不是一個單點聊天機器人，而是一個同時覆蓋訪客端、客服端、知識庫、工單、工作流、音視訊和企業接入場景的客服系統。系統越複雜，AI 能力越不能只靠一個「大模型回答介面」來支撐。

從目前程式碼能力看，微語已經具備幾塊很重要的基礎。

1. 已有多模型與多供應商接入能力​

在模型供應商配置裡，微語已經支援 OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、通義、OpenRouter、Dify、n8n、Ragflow 等多個供應商。這意味著微語已經具備「技能運行時可切換模型底座」的基礎，不需要從零開始設計模型抽象。

2. 已有知識庫檢索與 LLM 拼接鏈路​

目前機器人回答鏈路已經支援知識庫搜尋結果聚合，並把 FAQ 檢索結果轉成上下文交給 LLM。也就是說，論文裡「Domain Context」最核心的一塊，微語並不缺，只是今天它主要還是停留在「回答時注入知識」，還沒有進一步沉澱成版本化的技能資產。

3. 已有機器人路由與人工兜底機制​

工作組側已經具備「是否轉機器人」「離線時是否優先備選人工／備選工作組」「強制轉人工」等路由邏輯。這意味著微語天然適合做論文裡的人機協同模式，而不是把 Agent 直接放到無人監管的全自動鏈路裡。

4. 已有工作流和服務設定入口​

服務設定裡已經能看到 workflow、faqKbUid、inputAssociation、showFaqs 等配置項。說明微語不是沒有編排入口，而是下一步可以把「技能」提升為與 workflow、knowledge base 並列的正式配置物件。

5. 已有回饋實體雛形，但還不夠厚​

訊息回饋實體目前已經存在，但欄位和處理鏈路還比較薄。它很適合作為 SkillForge 式閉環的起點，但距離「結構化失敗記錄 + 自動診斷 + 自動優化」還有明顯距離。

結合微語現狀，下一步最值得做的升級方向​

如果把這篇論文轉成微語的產品與架構路線，我認為最值得優先做的是下面五件事。

一，把技能從隱式 prompt 提升為顯式資產​

今天很多客服機器人系統雖然也有「提示詞」，但它往往分散在機器人設定、工作組設定、知識庫、FAQ、預設回覆等多個地方。長期看，這會導致能力難以沉澱。

更合適的做法是把 Skill 定義成一個一等公民物件，至少包含這些部分：

  • 指令層：適用場景、目標、邊界、澄清策略、回覆風格
  • 知識層：FAQ、文件切片、術語、示例工單、常見故障樹
  • 工具層：允許調用哪些工具、何時調用、輸入輸出約束
  • 流程層：不同場景的處理順序、升級條件、轉人工條件
  • 評估層：成功定義、失敗分類、人工回饋映射規則

這樣做之後，微語裡的 robot、workgroup、assistant、workflow 才能真正共享和複用同一套技能資產。

二，把失敗日誌升級成結構化 Failure Record​

如果沒有結構化失敗記錄，自進化就無從談起。微語下一步應該優先把以下訊號統一沉澱下來：

  • 使用者是否繼續追問同一問題
  • 使用者是否觸發「轉人工」
  • 客服是否重寫了 AI 建議
  • AI 回覆是否被坐席採納、部分採納或放棄
  • 使用者是否點踩、投訴、低滿意度
  • 工具調用是否失敗、超時或未命中

然後按照論文的四個主維度去歸因：Knowledge、Tool、Clarification、Style。這樣後面無論是做人工復盤、規則分析，還是做自動診斷，資料基礎才是統一的。

三，把知識庫升級成「技能知識庫」，而不只是 FAQ 檢索​

微語現在已經有 FAQ、向量檢索、來源引用，這是好基礎。但論文提醒了一個很關鍵的點：企業 Agent 的知識不只是「文件內容」，還有「怎麼處理事情」的經驗。

所以更值得做的是把知識源分成兩類：

  • 靜態知識：FAQ、產品文件、介面說明、制度規則
  • 動態經驗：歷史工單中的高品質解決路徑、澄清話術、升級判斷、常用工具組合

如果只做靜態 RAG，系統會回答「知道的內容」；如果把優秀工單和處置路徑也納入技能參考，系統才更接近「像資深客服一樣處理問題」。

四，引入技能診斷器與技能優化器​

這是論文最有啟發性的部分，也是微語現在最缺的一段。

微語完全可以在現有 AI 模組之上新增兩類背景任務：

  • Skill Diagnostician：週期性讀取失敗樣本，輸出「哪些技能段落有問題」的診斷報告
  • Skill Optimizer：在人工審核後，自動生成新的技能草案或 references 更新建議

注意這裡不一定要一步做到全自動上線。更現實的第一階段路徑是：

  1. 自動生成診斷報告
  2. 自動生成技能修訂草案
  3. 由營運、質檢或管理員審核
  4. 審核通過後發布新版本

這會比現在很多系統「人工看聊天紀錄，再手改 prompt」高效得多，也更可追蹤。

五，把技能營運做成後台可視化能力​

如果技能只是寫在文件裡，企業最終用不起來。微語更適合把它做成後台裡的營運物件：

  • 查看技能版本歷史
  • 對比兩個技能版本差異
  • 查看每個版本上線後的命中率、轉人工率、滿意度變化
  • 支援按租戶、工作組、機器人做 A/B 測試
  • 支援按行業導入行業技能模板

一旦走到這一步，微語的競爭力就不再只是「有機器人」，而是「有一套可持續營運的企業 Agent Skill 平台」。

一個更現實的微語落地順序​

如果按照投入產出比來排優先級，我更建議分三期推進。

第一期：先把資料閉環打通​

  • 補全訊息回饋實體與失敗記錄結構
  • 統一記錄 AI 建議、人工採納、轉人工、使用者追問、使用者評價
  • 建立基礎失敗分類看板

第二期：把技能變成正式配置物件​

  • 在 robot settings、workgroup settings、agent settings 中引入 skill 配置
  • 支援技能模板、技能版本、技能發布與回滾
  • 將優秀 FAQ、歷史工單摘要、工作流節點說明沉澱到技能 references

第三期：引入半自動進化能力​

  • 定期跑技能診斷任務
  • 自動生成優化建議與新版本草案
  • 審核後灰度發布
  • 對比上線前後的核心指標變化

這條路線最大的好處是，不要求一開始就相信「AI 自動改技能一定靠譜」。它允許微語先把證據鏈、診斷鏈、審核鏈做好，再逐步把優化自動化程度提高。

SkillForge 給微語的真正啟發​

這篇論文最有價值的地方，不是又提出了一個新框架名字，而是把一個常被忽視的問題講清楚了：企業 Agent 的核心資產，正在從「模型參數」轉向「技能系統」。

誰能把領域知識、工具規範、工作流、失敗回饋、人工經驗沉澱成可進化的技能，誰就更有機會把 AI 從「能聊天」做成「能穩定解決問題」。

微語已經具備了這條路線的多個基礎模組。下一步如果能把知識庫、機器人、工作流、訊息回饋、質檢和後台配置真正串成一個 SkillForge 式閉環，那麼微語做的就不再只是一個接入大模型的客服系統，而會更接近一個面向企業服務場景的自成長 Agent 平台。

參考資料​

]]> Bytedesk AI Agent SkillForge 客服 <![CDATA[從成本中心到成長引擎：微語客服如何用 AI 與大數據重塑服務價值]]> https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/ai-bigdata-customer-service https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/ai-bigdata-customer-service Sat, 18 Apr 2026 00:00:00 GMT 在數位化浪潮下，客戶服務正從「被動回應」的成本中心，轉向「主動創造」的價值樞紐。微語客服系統深度融合人工智慧（AI）與大數據技術，系統性解決了傳統客服「排隊久、應答機械、體驗割裂」的痛點，透過全渠道數據整合、智慧意圖識別、個性化服務匹配，構建起「預判—回應—優化」的閉環體系。

技術重構服務底層：AI 與大數據的核心應用​

AI 與大數據對客戶服務的革新，本質是透過數據驅動決策 + 智慧自動化執行，覆蓋服務全流程的關鍵節點，實現從「人力密集」到「技術密集」的轉型。

1. 大數據：構建客戶服務的「洞察引擎」​

大數據技術的核心價值在於打破數據孤島，實現用戶需求的精準預判與全生命週期管理。微語客服系統透過整合電話、網頁、APP、社群等多渠道數據，構建三維客戶畫像體系：

  • 基礎屬性：年齡、地域、消費能力
  • 行為偏好：瀏覽記錄、諮詢歷史、購買頻次
  • 需求特徵：高頻問題、潛在訴求、情緒傾向

這種全景式洞察讓客服從「被動等待諮詢」變為「主動預判需求」——當用戶連續查看某類產品售後政策時，系統可提前推送操作指南；當高價值客戶出現服務頻次下降時，自動觸發專屬客服跟進，實現流失預警。

同時，大數據的即時分析能力優化了服務資源配置。透過對歷史話務量、諮詢熱點的統計建模，微語客服可精準預測高峰期（如電商大促、政策調整期）的服務需求，動態調配 AI 機器人與人工座席的比例，避免用戶排隊等待。

2. AI：打造客戶服務的「智慧執行中樞」​

如果說大數據是「眼睛」，AI 就是客戶服務的「大腦與手腳」，微語系統的 AI 能力已滲透到服務全流程：

智慧回應層​

基於大型語言模型（LLM）的 AI 客服實現 7×24 小時秒級回應，支援多模態互動（語音、文字、圖片），解決「簡單問題反覆問」的痛點。透過上下文感知實現多輪對話，避免機械式重複提問。

人機協同層​

當問題超出 AI 能力範圍時，系統自動生成對話摘要、預填工單欄位，讓人工座席「接手即戰」。智慧輔助模組可在人工服務過程中即時推送話術建議與合規提醒，幫助新人快速上手，大幅縮短培訓週期。

智慧運營層​

微語透過知識圖譜技術實現答案的權威更新與動態學習。當企業調整售後政策時，管理員只需上傳新文件，AI 便自動解析變更點並同步應答策略；同時從未解決問題中提煉新知識點，形成「服務—優化」的自循環。

核心價值：三重突破​

AI 與大數據在微語客服系統中的應用，已實現三重核心價值突破：

效率革命​

AI 機器人承擔 70% 以上的高頻簡單諮詢，人工座席聚焦複雜問題與情感溝通。經實踐驗證，首次解決率可提升 50%，客服運營成本顯著下降。

體驗升級​

全渠道無縫對接、個性化應答、秒級回應，讓用戶徹底擺脫「排隊等待」「重複說明」的困擾，用戶滿意度大幅提升。

價值重構​

客服不再是單純的售後環節，而是成為需求挖掘、業務轉化、產品優化的關鍵觸點——透過用戶對話數據反哺前端產品設計與行銷決策，真正將「成本中心」升級為「成長引擎」。

適用行業場景​

微語客服系統的 AI 與大數據能力，已廣泛適用於多個行業：

行業核心訴求微語解決方案
政務熱線工單分派效率低、熱點事件回應慢智慧工單分類、熱點自動識別、即時運營分析
金融服務合規風險高、業務轉化率低即時話術推薦、情緒預警、個性化產品推薦
電商零售大促峰值壓力、退換貨問題集中彈性 AI 座席、自動化退換貨流程引導
製造/汽車產品知識複雜、售後服務鏈條長產品知識顧問機器人、24 小時智慧解答

未來趨勢​

隨著技術的持續迭代，微語客服將持續演進，引領三大趨勢：

  1. 多模態互動普及：AI 透過圖片、影片等形式實現「看圖診斷」「遠端指導」，進一步降低用戶溝通成本。
  2. 隱私合規與數據安全並重：透過權限分級、數據加密等技術平衡服務體驗與用戶信任，滿足企業合規需求。
  3. 從「需求回應」到「需求預見」：透過更深度的數據分析，在用戶提出問題前主動提供解決方案，實現「服務未呼，體驗已至」。

AI 與大數據正在重塑客戶服務的核心邏輯。微語客服系統不僅讓服務更高效、更溫暖，更將客戶服務從企業的「成本負擔」，轉變為驅動成長的「隱形引擎」，為各行業數位升級注入持久動力。

歡迎體驗微語客服系統，開啟您的智慧客服升級之旅。

]]> Bytedesk AI 大數據 客服 LLM <![CDATA[微语多模态]]> https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/model_multi https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/model_multi Tue, 23 Sep 2025 00:00:00 GMT 微语系统支持多模态能力，可以理解和处理用户上传的图片、视频和音频内容，并结合知识库给出精准回答。本文档将介绍微语系统的多模态功能及其应用场景。

概述​

多模态集成是指系统能够处理文本、图像、视频、音频等多种形式的信息输入，并将其转化为统一的知识表示，从而实现跨模态的信息理解与响应。微语系统集成了先进的多模态模型，使客服机器人能够：

  • 读取并理解用户上传的图片内容
  • 提取视频中的关键信息和场景
  • 转录并理解音频内容
  • 结合企业知识库，对多模态内容进行专业解答

视觉理解能力​

微语系统的视觉理解模块可以处理多种类型的图像内容，为用户提供智能分析和解答。

图像处理场景​

能力类型具体场景功能描述
文字识别 (OCR)纯文本图像识别提取密集文本图片、文档截图等内容，并支持格式化输出
日常图像文字提取识别菜单、路标、证件等日常拍摄图片中的文字内容
表格内容提取识别图表、表格中的文字、数字等内容，并保持格式化输出
图像问答图片描述生成提供图片的详细或简短描述，并进行内容分类
图像内容问答针对图片中的具体内容回答用户提问

应用场景示例​

  • 智能客服场景：用户上传产品图片，系统自动识别产品型号并提供相关信息
  • 文档处理：将图像类文档解析为结构化文本，精准识别文字并提取表格信息
  • 图像问答：识别图像中的人物、物体、场景等，并进行分类标记
  • 数学题解答：识别并解答用户拍摄的数学题目，适用于各教育阶段
  • 物体定位：在图像中准确定位特定物体，返回坐标信息
  • 表单信息提取：从票据、证件、表单中提取关键信息并格式化输出

微语系统支持多语言文字识别，包括：中文、英语、日语、韩语、阿拉伯语、越南语、法语、德语、意大利语、西班牙语、俄语和葡萄牙语。

视频理解能力​

微语系统能够分析视频内容，提取关键信息，为用户提供更全面的服务支持。

视频处理功能​

  • 场景识别：自动识别视频中的关键场景和内容
  • 事件定位：定位视频中的特定事件并生成时间戳
  • 内容摘要：生成视频关键时间段的文字摘要
  • 视频问答：针对视频内容回答用户提问

视频应用场景示例​

  • 教学视频分析：从教学视频中提取关键知识点
  • 产品演示理解：分析产品演示视频，提取操作步骤和要点
  • 视频故障诊断：识别设备故障视频中的异常状况

音频理解能力​

微语系统集成了先进的音频语言模型，能够处理多种音频输入并提供智能理解和分析。

音频处理功能​

  • 语音转文字：将用户语音准确转录为文本
  • 音频语义理解：理解语音内容的深层含义
  • 情感分析：分析语音中的情感色彩和语气
  • 音频事件检测：识别特定音频事件和场景
  • 多语言支持：支持多种语言的语音识别和理解

音频应用场景示例​

  • 客服语音交互：理解用户语音问题并给出专业回答
  • 语音指令处理：执行用户通过语音发出的各类指令
  • 会议记录整理：自动转录会议内容并提取关键信息
  • 情感分析：分析客户语音反馈中的情感倾向

与知识库结合​

微语系统的多模态能力与企业知识库深度结合，实现了更加智能的用户服务体验：

  1. 多模态输入理解：系统首先理解用户上传的图片、视频或音频内容
  2. 知识库联动查询：将理解的内容与企业知识库进行关联查询
  3. 专业解答生成：结合多模态理解与知识库信息，生成专业、准确的回答

这种结合使客服系统能够：

  • 对用户上传的产品照片进行型号识别并提供相应的使用指南
  • 分析用户提交的故障视频并给出针对性的解决方案
  • 理解用户的语音描述并匹配知识库中的相关信息

总结​

微语系统的多模态集成能力大大拓展了智能客服的服务边界，使系统能够处理更加丰富的用户输入形式，提供更加全面、精准的服务。通过结合企业知识库，微语系统不仅能够"看懂"和"听懂"用户问题，还能给出专业的解答，真正实现智能化的客户服务体验。

]]> Developer Bytedesk AI Qwen3 LLM <![CDATA[MCP在微语系统中的应用]]> https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/mcp https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/mcp Fri, 20 Jun 2025 00:00:00 GMT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

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]]> Developer Bytedesk AI Qwen3 LLM <![CDATA[微语多模态]]> https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/multimodel https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/multimodel Fri, 20 Jun 2025 00:00:00 GMT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

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]]> Developer Bytedesk AI Qwen3 LLM <![CDATA[微语对接大模型Qwen3指南]]> https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/qwen3 https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/qwen3 Wed, 30 Apr 2025 00:00:00 GMT 在本篇博客中，我们将介绍如何将微语客服系统对接通义千问Qwen3大模型，使您的客服系统拥有强大的AI能力。通过这个集成，您可以为用户提供更智能、更高效的自动化客服体验。

Qwen3大模型介绍​

通义千问Qwen3是阿里云推出的大型语言模型，具有强大的理解能力和生成能力。Qwen3系列模型在多轮对话、文本生成、问答解析等方面表现出色，非常适合客服场景应用。

一、Ollama安装Qwen3​

Ollama是一个开源的大模型运行框架，可以在本地部署运行多种大型语言模型，包括Qwen3。下面是安装和配置步骤：

1. 安装Ollama​

根据您的操作系统，选择相应的安装方法：

MacOS:

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

Linux:

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

Windows: 从Ollama官网下载并安装Windows版本。

2. 拉取Qwen3模型​

安装完成后，通过命令行拉取Qwen3模型：

# 拉取Qwen3 5B模型
ollama pull qwen3:5b

# 如果需要更大参数的模型，也可以选择其他版本
# ollama pull qwen3:7b
# ollama pull qwen3:14b

3. 验证模型安装​

通过以下命令验证Qwen3模型是否安装成功：

ollama list

您应该能看到已下载的qwen3模型列表。

4. 启动Ollama服务​

确保Ollama服务正在运行：

# 在某些系统上，安装后会自动启动服务
# 如果没有自动启动，请使用以下命令
ollama serve

默认情况下，Ollama服务会在http://localhost:11434端口运行。

二、在微语管理后台设置Qwen3对话模型​

完成Ollama和Qwen3模型的安装后，我们需要在微语管理后台进行配置：

1. 登录微语管理后台​

访问您的微语管理后台，输入账号和密码登录系统。

2. 导航到AI设置​

在左侧导航栏中，找到并点击"AI助手"或"大模型设置"选项。

3. 添加Qwen3模型配置​

在AI设置页面中：

  1. 点击"添加新模型"或"新建配置"按钮

  2. 选择模型类型为"Qwen3"

  3. 填写配置信息：

    • 模型名称：自定义一个便于识别的名称，如"Qwen3助手"
    • 接口地址：填写http://localhost:11434/api/chat（如果Ollama在远程服务器上，请替换localhost为相应IP）
    • 模型标识：输入qwen3:5b（或您安装的其他版本）
    • 温度参数：建议设置为0.7（可根据需要调整，较低值更精确，较高值更创造性）
    • 系统提示词：可以设置默认的AI人设，例如"你是微语客服系统的智能助手，请用专业、友善的口吻回答用户问题。"

  4. 点击"测试连接"按钮，验证配置是否正确

  5. 确认无误后，点击"保存"按钮

4. 设置为默认模型（可选）​

如果您希望将Qwen3设置为系统默认的AI对话模型：

  1. 在模型列表中找到刚刚创建的Qwen3配置
  2. 点击"设为默认"按钮或切换相应的开关

三、开始使用Qwen3进行智能对话​

配置完成后，您可以开始体验Qwen3赋能的智能客服功能：

1. 创建知识库（可选）​

为了让AI回答更加准确，您可以创建和维护特定领域的知识库：

  1. 导航到"知识库"或"AI训练"模块
  2. 点击"新建知识库"，输入名称和描述
  3. 上传文档或手动添加Q&A对，丰富AI的专业知识

2. 测试对话效果​

您可以通过以下方式测试Qwen3的对话能力：

  1. 在管理后台的"对话测试"功能中，输入问题进行测试
  2. 通过客服端应用，模拟用户提问，验证AI回复效果
  3. 通过访客端，体验实际用户视角下的AI交互

3. 对话效果展示​

以下是一些使用Qwen3进行智能对话的演示截图：

Qwen3对话示例1 图1：用户咨询产品功能，Qwen3给出详细解答

Qwen3对话示例2 图2：处理复杂问题时，Qwen3展现出强大的理解和推理能力

Qwen3对话示例3 图3：Qwen3能够根据上下文提供连贯的多轮对话

四、优化和调整​

为了获得最佳的Qwen3对话效果，您可以进行以下优化：

1. 调整模型参数​

根据实际需求调整模型参数，如温度值、最大token数等，以平衡回答的创造性和精确性。

2. 优化系统提示词​

系统提示词对AI的行为有重要影响，您可以根据业务场景定制专业的提示词，引导AI表现出理想的对话风格。

3. 结合人工审核​

设置人工干预机制，对AI无法准确回答的问题进行人工接管，并将这些案例记录下来用于进一步训练和优化。

总结​

通过将微语客服系统与通义千问Qwen3大模型对接，您可以显著提升客服自动化水平和用户体验。本指南详细介绍了从安装Ollama、配置Qwen3模型到实际应用的完整流程。

随着您不断优化提示词和积累领域知识库，AI助手的表现会越来越符合您的业务需求，为客户提供更加专业、高效的服务体验。

如有任何问题或需要进一步的技术支持，请随时联系我们的技术团队。

希望本指南对您成功部署和使用微语+Qwen3智能客服系统有所帮助！

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  • 桌面客户端生成唯一设备uid：deviceUid
  • 将此deviceUid发送给服务端，服务端返回随机码：randomCode
  • 桌面客户端使用randomCode和deviceUid生成二维码
  • 手机端扫描此二维码，获取到deviceUid，将deviceUid发送给服务端，服务端更新状态为已扫描SCANED
  • 手机端点击确认登录，将手机号mobile和deviceUid发送给服务端，服务端保存手机号并更新状态为已登录CONFIRMED
  • 桌面客户端通过轮询获取到手机号mobile和状态为已登录CONFIRMED，利用手机号和随机码randomCode，调用登录接口
  • 如果桌面客户端拉取到的状态为EXPIRED，则需要重新拉取随机码randomCode，并重新生成二维码
  • 登录成功，返回accessToken，桌面客户端将此accessToken保存到本地，跳转到首页

    • 扫码登录实现流程

    ]]>     Developer Bytedesk     <![CDATA[Welcome]]> https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/welcome https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/welcome Thu, 26 Aug 2021 00:00:00 GMT Docusaurus blogging features are powered by the blog plugin.

    Here are a few tips you might find useful.

    Simply add Markdown files (or folders) to the blog directory.

    Regular blog authors can be added to authors.yml.

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    • 2019-05-30-welcome.md
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    A blog post folder can be convenient to co-locate blog post images:

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    提示

    Use the power of React to create interactive blog posts.

    For example, use JSX to create an interactive button:

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    ]]>     Docusaurus     <![CDATA[Long Blog Post]]> https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/long-blog-post https://www.weiyuai.cn/docs/zh-TW/blog/long-blog-post Wed, 29 May 2019 00:00:00 GMT This is the summary of a very long blog post,

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