企业微信智能客服系统

一、文档说明

本文档是《企业微信智能客服系统》的详细产品设计文档，作为开发实施的依据。包含功能需求详细说明、数据库设计、接口设计、界面原型、技术实现方案和开发排期。

二、需求概述

2.1 项目背景

客户需要一套企业微信智能客服系统，用于自动回答员工/客户的常见问题、减少人工客服工作量、提供7×24小时服务、沉淀企业知识库。

2.2 核心需求

必须实现：

• 企业微信机器人（私聊+群聊）
• 知识库管理（文档CRUD、分类、批量导入）
• RAG智能问答（语义检索+AI生成）
• 后台管理（机器人配置、对话记录、统计）
• 多机器人支持
• 定时消息推送

不需要实现：

• 前台网页展示
• 用户注册登录
• 评论互动功能

2.3 技术要求

• 后端：PHP 7.4+ / CodeIgniter 4
• 数据库：MySQL 5.7+
• AI服务：火山方舟 / 腾讯云混元
• 部署：Linux服务器，支持HTTPS

三、功能模块设计

3.1 企业微信机器人模块

功能编号	功能名称	优先级	说明
WX-001	机器人创建	P0	添加新机器人，配置企业微信参数
WX-002	机器人编辑	P0	修改机器人配置
WX-003	机器人删除	P0	删除机器人及相关数据
WX-004	机器人启用/禁用	P0	控制机器人是否工作
WX-005	消息接收	P0	接收企业微信推送的消息
WX-006	消息发送	P0	向企业微信发送回复
WX-007	私聊支持	P0	支持一对一私聊
WX-008	群聊支持	P0	支持群聊@回复
WX-009	上下文记忆	P1	记住最近N条对话
WX-010	定时推送	P1	定时发送消息

3.2 知识库管理模块

功能编号	功能名称	优先级	说明
KB-001	文档创建	P0	创建新文档
KB-002	文档编辑	P0	修改文档内容
KB-003	文档删除	P0	删除文档
KB-004	文档列表	P0	查看文档列表
KB-005	文档搜索	P0	搜索文档
KB-006	批量导入	P0	批量导入文档
KB-007	分类管理	P0	管理文档分类
KB-008	向量索引	P1	建立向量索引

3.3 RAG问答模块

功能编号	功能名称	优先级	说明
RAG-001	语义检索	P0	检索相关文档
RAG-002	AI生成回答	P0	调用AI生成答案
RAG-003	上下文管理	P1	管理对话上下文
RAG-004	置信度评估	P1	评估回答质量

3.4 后台管理模块

功能编号	功能名称	优先级	说明
ADMIN-001	管理员登录	P0	后台登录
ADMIN-002	机器人管理	P0	管理机器人
ADMIN-003	知识库管理	P0	管理知识库
ADMIN-004	对话记录	P0	查看对话记录
ADMIN-005	统计分析	P1	数据统计
ADMIN-006	系统配置	P0	系统参数配置
ADMIN-007	AI配置	P0	AI服务配置

四、数据库设计

4.1 数据库表清单

表名	说明	优先级
wework_bot	企业微信机器人配置	P0
wework_conversation	对话记录	P0
wework_user_history	用户对话历史	P1
wework_user_profile	用户画像	P1
wework_schedule	定时任务配置	P1
wework_global_config	全局配置	P1
kb_document	知识库文档	P0
kb_category	文档分类	P0
kb_embedding	向量索引	P1
cms_admin	管理员	P0
cms_config	系统配置	P0

4.2 核心表结构示例

wework_bot（企业微信机器人）

CREATE TABLE `wework_bot` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '机器人名称',
  `identifier` varchar(50) NOT NULL COMMENT '机器人标识',
  `corp_id` varchar(100) NOT NULL COMMENT '企业ID',
  `agent_id` varchar(50) NOT NULL COMMENT '应用ID',
  `secret` varchar(200) NOT NULL COMMENT '应用Secret',
  `token` varchar(100) NOT NULL COMMENT 'Token',
  `encoding_aes_key` varchar(100) NOT NULL COMMENT '加密密钥',
  `knowledge_spaces` text COMMENT '关联知识空间',
  `ai_model` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT 'AI模型',
  `system_prompt` text COMMENT '系统提示词',
  `status` tinyint(1) DEFAULT 1 COMMENT '状态',
  `created_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `identifier` (`identifier`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

wework_conversation（对话记录）

CREATE TABLE `wework_conversation` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `bot_id` int(11) NOT NULL COMMENT '机器人ID',
  `user_id` varchar(100) NOT NULL COMMENT '用户ID',
  `message_type` varchar(20) DEFAULT 'text' COMMENT '消息类型',
  `chat_type` varchar(20) DEFAULT 'single' COMMENT '聊天类型',
  `question` text NOT NULL COMMENT '用户问题',
  `answer` text COMMENT '机器人回答',
  `response_time` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '响应时间(ms)',
  `created_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `bot_id` (`bot_id`),
  KEY `user_id` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

kb_document（知识库文档）

CREATE TABLE `kb_document` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(200) NOT NULL COMMENT '标题',
  `category_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '分类ID',
  `content` longtext NOT NULL COMMENT '内容',
  `plain_text` longtext COMMENT '纯文本内容',
  `status` varchar(20) DEFAULT 'published' COMMENT '状态',
  `created_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `category_id` (`category_id`),
  FULLTEXT KEY `title_content` (`title`,`plain_text`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

五、技术实现方案

5.1 技术栈

后端

• 框架：CodeIgniter 4.x
• 语言：PHP 7.4+
• 数据库：MySQL 5.7+
• 缓存：文件缓存（可选Redis）

前端

• UI框架：Layui 2.x
• JavaScript：jQuery 3.x
• 编辑器：Markdown编辑器
• 图表：ECharts

第三方服务

• 企业微信API
• 火山方舟AI API
• 腾讯云混元API

5.2 RAG实现方案

方案A：使用Embedding（推荐）

1. 将用户问题向量化
2. 在向量数据库中检索相似文档
3. 计算相似度得分
4. 返回Top 5文档
5. 构建提示词
6. 调用AI生成回答

方案B：关键词匹配（备选）

1. 提取问题关键词
2. 在文档标题和内容中搜索
3. 计算匹配度得分
4. 返回Top 5文档
5. 构建提示词
6. 调用AI生成回答

5.3 性能优化

1. 数据库优化
   • 添加必要索引
   • 对话记录分表（按月）
   • 定期清理历史数据
2. 缓存策略
   • access_token缓存（2小时）
   • 知识库文档缓存
   • 向量检索结果缓存
3. 异步处理
   • 向量化异步处理
   • 批量导入异步处理
   • 统计分析异步计算

5.4 安全措施

1. 接口安全
   • 企业微信签名验证
   • 后台登录验证
   • CSRF防护
   • SQL注入防护
2. 数据安全
   • 敏感信息加密存储
   • 数据库备份
   • 操作日志记录

六、开发排期

阶段	工作内容	工期
第1阶段	数据库设计、基础框架搭建	2天
第2阶段	企业微信接入、消息收发	3天
第3阶段	知识库管理、RAG问答	4天
第4阶段	后台管理界面	4天
第5阶段	定时任务、统计分析	2天
第6阶段	联调测试、Bug修复	3天
第7阶段	部署上线、文档整理	2天
总工期		20个工作日（约4周）

七、验收标准

7.1 功能验收

企业微信机器人

• 能够创建、编辑、删除机器人
• 能够接收企业微信消息
• 能够发送回复消息
• 支持私聊对话
• 支持群聊@回复
• 能够记住上下文（最近5-10条）
• 支持多个机器人同时工作

知识库管理

• 能够创建、编辑、删除文档
• 能够管理文档分类
• 能够批量导入文档（txt/md/html）
• 能够搜索文档
• 能够建立向量索引（如启用）

RAG问答

• 能够检索相关文档
• 能够调用AI生成回答
• 回答准确率达到70%以上
• 响应时间小于3秒

后台管理

• 能够登录后台
• 能够查看对话记录
• 能够查看统计数据
• 能够配置AI服务
• 能够配置全局参数

7.2 性能验收

• 消息响应时间小于3秒
• 支持100+并发用户
• 数据库查询优化，无慢查询
• 页面加载时间小于2秒

7.3 安全验收

• 企业微信签名验证正常
• 后台登录验证正常
• 无SQL注入漏洞
• 无XSS漏洞
• 敏感信息加密存储

7.4 文档验收

• 部署安装文档
• 管理员使用手册
• 企业微信配置指南
• 故障排查指南
• API接口文档

八、风险评估

8.1 技术风险

风险	影响	概率	应对措施
企业微信API变更	高	低	关注官方文档，及时更新
AI服务不稳定	中	中	多服务商备选，降级方案
向量检索性能	中	中	优化算法，增加缓存
并发性能不足	高	低	压力测试，优化代码

8.2 业务风险

风险	影响	概率	应对措施
需求变更	中	中	预留扩展接口
知识库质量差	高	中	提供导入模板，培训
用户不会使用	中	中	详细文档，使用培训

九、参考文档

• 企业微信API文档：https://developer.work.weixin.qq.com/document/
• 火山方舟API文档：https://www.volcengine.com/docs/82379
• 腾讯云混元API文档：https://cloud.tencent.com/document/product/1729
• CodeIgniter 4文档：https://codeigniter.com/user_guide/

文档结束

如有疑问，微信：dingyanan2008