智能客服系统是企业降本增效、升级服务体验的核心引擎。它借助AI技术，不仅能提供7x24小时的即时响应与精准解决方案，更能以始终如一的专业服务，极大的提升了用户体验。
一、前言
没错，在接下来的一段时间内，冰河要带着大家一起基于SpringAI再次手写一个AI智能客服系统，继续设计和开发AI大模型应用项目。
二、项目背景
在完成《AI智能问答系统》项目后，冰河总觉得还差点什么，因为AI智能问答系统的设计太简单，前端页面也比较简陋。也有不少星球的小伙伴问我能不能在开发一个AI智能客服系统，因为他们公司也在相关的开发。于是，本着尽量有求必应的原则，再次大家大家开发一个AI智能客服系统。
划重点：星球会陆续上20多个AI大模型应用项目，会涵盖各种常见的业务场景和主流AI大模型的应用，让大家在开发项目的过程中彻底吃透AI模型。
三、整体功能效果
AI智能客服系统整体功能包括：对话AI大模型、历史会话记录、实时监控与消息统计、系统健康检查、快捷提问等，整体页面效果：
四、技术选型
AI智能客服系统所使用的核心技术栈如下：
- 后端框架：采用Spring Boot 3.2.0作为核心开发框架，其自动配置与约定优于配置的特性，极大简化了应用构建与部署流程，使开发团队能更专注于业务逻辑创新。
- AI 集成：通过Spring AI 1.0.0 - M5框架无缝集成人工智能能力。该框架提供与 OpenAI 兼容的统一接口，支持灵活调用多种 AI 模型，赋能应用智能对话与决策功能。
- 数据持久化：使用MyBatis 3.0.3作为持久层框架，配合H2 内存数据库，在保障 SQL 灵活性与高级映射能力的同时，实现数据的高速存储与访问。
- 前端呈现：基于Thymeleaf模板引擎构建服务端渲染页面，结合Bootstrap 5.3与原生JavaScript，打造响应迅速、体验流畅的现代化交互界面。
- 智能引擎：接入DeepSeek Chat API作为核心 AI 模型，其卓越的自然语言理解与生成能力，为智能客服系统提供了可靠、精准的对话交互支持。
- 开发与部署：项目由Maven 3.x进行依赖管理与构建优化，并运行于JDK 17环境，充分利用其长期支持版本带来的性能提升与安全增强。
五、适用人群
毫无疑问，AI已经成为一种事实上的趋势，小到我们从事的互联网行业，大到各行各业以及生活的方方面面，都会涉及到AI，例如，AI教学、AI搜索、AI问诊、AI编程、AI数据分析等等。从广义上说，我们每个人多多少少都要学会一些AI相关的知识。
另外，大到头部互联网公司，小到中小型企业或者创业团队，都在向AI方向不断发力。
比如，冰河目前就在公司主导AI大模型基础建设、推进底层大模型训练和优化等，也在日常工作中，推进并落地了公司多个AI大模型相关的项目和产品。 可以这么说，掌握AI相关的知识已经成为我们日常工作和生活中必不可少的一部分。
从《AI智能客服系统》本身来说，会带着大家从零开始一起设计和落地开发。所以，主要面向的还是偏向于从实战开始、从零开始提升自身AI知识和技能的人群。
无论小伙伴们现在是在校大学生、还是在中小型企业或者创业团队，亦或是在大厂，如果平时受如下问题困扰，可以跟冰河一起学习下《AI智能客服系统》专栏，从根本上突破自己的技术瓶颈，积累更多处理AI大模型相关问题的经验。
- 在校大学生或者刚刚毕业，想快速提升自己，快速积累AI大模型项目相关的实战经验，但不知从何学起。
- 校招、社招没什么拿的出手的项目，简历上写的项目没啥含金量，投出的简历石沉大海。
- 一直在小公司做CRUD，数据量也不多，公司规范不健全，也根本接触不到AI大模型项目。
- 公司项目没什么并发，在线人数也不多，系统并发量不高，只是简单的CRUD就能满足需求。
- 学了一些AI基础相关的知识，也知道一些概念，能大致说出一些AI相关的基础知识，但是没实际项目经验。
- 自我感觉掌握了一些AI大模型相关的项目开发，但是在真正做项目时，还是不知道如何下手，面试时也是一脸懵逼。
- 想做一些AI大模型相关的中间件和业务项目，根本不知道怎么做，更别提架构设计和研发了。
- 简历上写了了解或熟悉AI大模型相关项目遇到问题的处理方案，在面试过程中，面试官一般会基于简历循序渐进深入发问，不知道怎么回答。
- 在大厂工作多年，参与了一些系统的建设与研发，但是也没机会参与AI大模型项目相关方案的整个建设过程，很难积累实际生产环境AI大模型项目问题的处理经验和相关知识。
- 其他问题。。。
从冰河自身角度来说，是为了解决公司实际场景问题，主导AI大模型基础建设并推进落地AI大模型相关项目和产品。从各位小伙伴们的反馈来看，小公司的小伙伴受限于业务，接触不到AI大模型的业务场景，也很少涉及AI大模型相关的项目。
大厂的小伙伴由于某些原因接触不到AI大模型项目或产品的整个建设过程，很难积累AI大模型项目问题的处理方案和相关知识。没有系统性落地成实际项目的经验，很难成体系的积累AI大模型项目相关的知识和经验。
所以，如果你正在被如上问题所困扰，不妨跟冰河一起学习下《AI智能客服系统》，向前迈出一小步，或许困扰你的问题就被迎刃而解。
六、专栏大纲
为了大家能够更好的学习和理解《AI智能客服系统》专栏，这里会将整体专栏分成几部分，大致的专栏提纲如下所示。
- 第01部分：需求与设计
- 第01节：开篇介绍
- 第02节：总体需求与方案设计
- 第03节：…
- 第02部分：后端系统实现
- 第01节：整体项目结构搭建与说明
- 第02节：整体交互与数据模型的设计与实现
- 第03节：数据存储层的设计与实现
- 第04节：业务逻辑与接口层的设计与实现
- 第05节：后端服务整体对接AI大模型的设计与实现
- 第06节：…
- 第03部分：前端页面实现
- 第01节：AI智能客服系统前端设计与实现
- 第02节：…
- 第04部分：…
- 第01节：…
注意：上述大纲在实际专栏推进过程中，由于专栏需要，可能会发生变化。
整体课程采用小册+源码+1v1问答形式，加入星球即可加入专属交流群，并且星球提供了简历优化服务，还为大家准备了1000+精美简历模板，助力小伙伴们升职加薪，让你在面试过程中更具竞争力。加入星球，猛戳如下链接获取1000+精美简历模板。
- 简历模板：https://t.zsxq.com/193DYfk3U
七、如何学习
1.加入冰河技术知识星球（文末有知识星球优惠券），才能查看星球专栏文章，学习专栏视频课程，查看星球置顶消息，申请加入项目，才能看到项目代码和技术小册，如果未申请加入项目，点击项目链接，你会发现是404页面。
2.专栏的每一章会对应一个代码分支，学习视频和专栏文章时，大家对照代码分支学习即可。
3.学习过程中最好按照章节顺序来学习，每一章前后都是比较连贯的，并且每一章的代码实现也有先后顺序，这样按照从前往后的顺序学习，最终你会实现一个完整的AI智能客服系统。
注意：学习的过程，不是复制粘贴代码的过程，赋值粘贴代码是没有任何意义的，最好的学习方式就是自己动手实现代码，然后思考、总结。
4.代码结构：master分支是最新的全量代码，专栏中每一个章节和视频都会对应一个代码分支，切换到章节对应的代码分支后，即可根据当前章节和视频学习对应的代码实现，不然，在master分支中看到的是全量的代码。
5.对应代码实现上的问题，可以在专栏对应的源码提issuse。
八、写在最后
在冰河的知识星球，《AI智能问答系统》已完结，AI智能客服项目已开启，还有其他十几个项目，像实战AI大模型、手写高性能敏组件、手写线程池、手写高性能SQL引擎、手写高性能Polaris网关、手写高性能熔断组件、手写通用指标上报组件、手写高性能数据库路由组件、手写分布式IM即时通讯系统、手写Seckill分布式秒杀系统、手写高性能RPC、实战高并发设计模式、简易商城系统等等。
这些项目的需求、方案、架构、落地等均来自互联网真实业务场景，让你真正学到互联网大厂的业务与技术落地方案，并将其有效转化为自己的知识储备。
学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
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学习路线:
✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！
我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～
