AutoGLM-Phone-9B应用案例：智能客服系统从零搭建

随着移动设备算力的提升和边缘AI技术的发展，将大语言模型部署到终端侧已成为现实。在这一趋势下，AutoGLM-Phone-9B作为一款专为移动端优化的多模态大语言模型，正逐步成为构建轻量级、低延迟智能服务系统的理想选择。本文将以“搭建一个基于 AutoGLM-Phone-9B 的智能客服系统”为目标，手把手带你完成模型服务启动、接口调用与功能集成全过程，涵盖环境准备、服务部署、验证测试等关键环节，帮助开发者快速实现本地化 AI 客服能力。

1. AutoGLM-Phone-9B 简介

1.1 模型定位与核心能力

AutoGLM-Phone-9B 是一款专为移动端优化的多模态大语言模型，融合视觉、语音与文本处理能力，支持在资源受限设备上高效推理。该模型基于 GLM 架构进行轻量化设计，参数量压缩至 90 亿，并通过模块化结构实现跨模态信息对齐与融合。

其主要特点包括：

多模态输入支持：可同时处理文本指令、图像内容识别（如截图理解）、语音转录语义解析等多种输入形式。
端侧推理优化：采用量化压缩、算子融合与内存复用技术，在保持较高响应质量的同时降低显存占用。
低延迟交互体验：针对实时对话场景优化解码策略，平均响应时间控制在 300ms 以内（在双 NVIDIA 4090 环境下）。
开放 API 接口：兼容 OpenAI 格式接口，便于与 LangChain、LlamaIndex 等主流框架无缝对接。

1.2 典型应用场景

由于其高效的推理性能和多模态能力，AutoGLM-Phone-9B 特别适用于以下场景：

移动端智能助手
边缘设备上的客户咨询机器人
离线环境下的工单自动回复系统
视觉+文本联合分析的售后问题诊断

本案例聚焦于第三种典型用途——企业级智能客服系统，实现在无公网依赖或数据敏感场景下的本地化部署方案。

2. 启动模型服务

2.1 硬件与环境要求

在部署 AutoGLM-Phone-9B 前，请确保满足以下最低硬件配置：

组件	要求
GPU	2×NVIDIA RTX 4090（24GB 显存/卡），支持 CUDA 12.x
CPU	8 核以上 Intel/AMD 处理器
内存	≥64GB DDR4
存储	≥500GB SSD（用于缓存模型权重）
操作系统	Ubuntu 20.04 LTS 或更高版本

⚠️注意：AutoGLM-Phone-9B 启动模型需要 2 块以上英伟达 4090 显卡才能正常加载全量参数并启用并发推理。

2.2 切换到服务启动脚本目录

通常情况下，模型服务脚本已预置在系统路径中。我们首先进入脚本所在目录：

cd /usr/local/bin

该目录下应包含名为run_autoglm_server.sh的启动脚本，其内部封装了模型加载命令、GPU 分布式推理配置及 RESTful API 服务监听逻辑。

2.3 运行模型服务脚本

执行以下命令以启动模型服务：

sh run_autoglm_server.sh

成功运行后，终端将输出类似如下日志信息：

[INFO] Loading AutoGLM-Phone-9B model... [INFO] Using 2 GPUs for parallel inference. [INFO] Model loaded successfully in 47s. [INFO] FastAPI server started at http://0.0.0.0:8000 [INFO] OpenAI-compatible endpoint is available at /v1/chat/completions

此时，模型服务已在本地8000端口启动，并提供符合 OpenAI 协议的 API 接口。

✅ 图片说明：服务启动成功界面，显示模型加载完成且 API 服务正在监听。

3. 验证模型服务

为了确认模型服务已正确运行并可接收请求，我们将通过 Jupyter Lab 环境发起一次简单的对话测试。

3.1 打开 Jupyter Lab 界面

访问部署服务器提供的 Jupyter Lab 地址（通常为http://<server_ip>:8888），登录后创建一个新的 Python Notebook。

3.2 编写测试脚本调用模型

使用langchain_openai包装器模拟 OpenAI 接口调用方式，连接本地部署的 AutoGLM-Phone-9B 服务。

from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model = ChatOpenAI( model="autoglm-phone-9b", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1", # 替换为实际 Jupyter 可访问的服务地址，注意端口号为 8000 api_key="EMPTY", # 当前服务无需认证密钥 extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, ) # 发起询问 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

参数说明：

参数	作用
`base_url`	指向本地运行的模型服务地址
`api_key="EMPTY"`	表示不使用鉴权机制（部分本地服务默认关闭）
`extra_body`	扩展字段，启用“思维链”（CoT）推理模式
`streaming=True`	开启流式输出，提升用户体验感

3.3 测试结果分析

若返回结果如下所示，则表示模型服务调用成功：

我是 AutoGLM-Phone-9B，由智谱AI研发的轻量化多模态大模型，专为移动端和边缘设备优化，支持文本、语音和图像的混合理解与生成任务。

✅ 图片说明：Jupyter 中成功调用模型并获得响应，证明服务链路畅通。

4. 构建完整智能客服系统

在验证基础通信无误后，我们可以进一步将其整合为完整的智能客服系统。

4.1 系统架构设计

典型的本地化智能客服系统架构如下：

[用户输入] ↓ (Web/App/H5) [前端界面] ↓ (HTTP 请求) [API 网关] → [身份验证 & 日志记录] ↓ [LangChain 应用层] ←→ [AutoGLM-Phone-9B 推理服务] ↓ [知识库检索模块] (RAG 支持) [会话管理数据库] ↓ [响应返回给用户]

其中： -LangChain负责流程编排、提示工程与工具调用； -RAG 检索增强可接入企业 FAQ 文档库，提高回答准确性； -会话状态管理使用 Redis 存储上下文，支持多轮对话。

4.2 实现 RAG 增强问答功能

结合企业常见问题库（FAQ），我们可以构建一个基于检索增强的客服机器人。

from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.chains import RetrievalQA # 加载本地嵌入模型 embedding_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2") # 假设已将 FAQ 文档向量化存储 db = FAISS.load_local("faq_index", embedding_model, allow_dangerous_deserialization=True) # 创建检索器 retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) # 构建 RAG 链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=chat_model, chain_type="stuff", retriever=retriever, return_source_documents=True ) # 查询示例 query = "你们的产品支持退货吗？" result = qa_chain.invoke({"query": query}) print("答案：", result["result"]) print("来源文档：", result["source_documents"][0].page_content)

此方案显著提升了模型对企业专属知识的理解能力，避免“幻觉”式回答。

4.3 多模态输入处理（可选扩展）

借助 AutoGLM-Phone-9B 的多模态能力，还可实现：

用户上传产品故障图片 → 模型识别问题并推荐解决方案
语音留言转文字 + 语义理解 → 自动生成工单摘要

例如，接收图像输入时可通过 Base64 编码传递：

import base64 with open("fault_image.jpg", "rb") as f: img_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode() prompt = f"请分析以下图片中的设备问题：<img>{img_b64}</img>" chat_model.invoke(prompt)