芝麻小客服结合ChatWiki，四步就能搭建出适配企业业务的智能客服体系，还能实现全渠道覆盖、精准应答与无缝人机协同，彻底解决传统客服答非所问、效率低下、人力成本高的痛点。

今天就给大家带来超详细的实操教程，手把手教你用芝麻小客服搭建 RAG 智能客服，让企业服务效率直接拉满！

一、为什么选择芝麻小客服搭建 RAG 智能客服？

**零代码上手：**全可视化后台操作，流程指引清晰，可快速完成部署上线。

**告别AI幻觉：**对接 ChatWiki，先检索企业知识库再生成回复，复杂问题应答准确率超 90%，杜绝大模型 “瞎编乱造”。

**全渠道覆盖：**支持公众号、小程序、H5 等多平台接入，咨询消息统一管理，保障服务体验一致。

**灵活人机协同：**自定义转人工规则，转接同步对话与知识，人工效率提升 50% 以上。

**知识高效更新：**支持增量更新，5 分钟即可生效，自动识别过时信息并提醒，适配业务快速迭代。

二、核心四步！用芝麻小客服搭建 RAG 智能客服（实操全流程）

第一步：全渠道接入，实现咨询消息集中管理

RAG 智能客服的第一步，是打通企业所有的客户咨询渠道，实现消息的统一管理，这也是提升客服效率的基础。

若企业有多个小程序、公众号等账号，可都接入芝麻小客服，实现矩阵式管控，所有账号的咨询消息都会自动同步至芝麻小客服统一工作台，客服人员无需切换多个账号，一站式处理所有咨询。

第二步：创建 AI 机器人，上传知识库完成训练学习

这是搭建 RAG 智能客服的核心步骤，AI 机器人的应答精准度，直接取决于企业知识库的搭建与 RAG 训练的效果，芝麻小客服结合 ChatWiki，让知识库的搭建与训练变得超简单。

进入机器人配置页面，找到知识库入口，上传企业知识库资料，支持 PDF、Word、Excel 等多格式批量导入，建议优先上传产品手册、FAQ 高频问题库、售后政策、活动规则、行业知识库等核心资料，也可导入优秀客服的历史对话语料，让 AI 学习更贴近真人的表达风格。

上传完成后，ChatWiki 会自动通过 RAG 技术将文本内容转化为向量数据并建立索引，完成结构化处理与模型训练，整个过程无需人工干预。

第三步：渠道权限分配，精准定位机器人服务范围

不同渠道的客户群体与咨询需求存在明显差异，比如小程序的客户多为售前咨询产品功能、价格，而公众号的客户更偏向于售后问题、会员权益咨询，为 AI 机器人分配专属的服务渠道，能让应答更具针对性。

在芝麻小客服后台，进入机器人渠道分配模块，为已创建的 AI 机器人绑定对应的服务渠道，比如将 “售前机器人” 绑定至小程序、H5 商城，将 “售后机器人” 绑定至公众号、微信客服。

第四步：配置人机协同规则，复杂问题无缝转人工

再智能的 AI 也无法解决所有客户问题，比如订单物流异常、客户投诉、个性化定制需求等复杂场景，需要人工客服的专业处理，合理配置人机协同规则，是实现服务闭环的关键。

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✅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
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