用 ChatGPT API 做智能客服，不能只把用户问题转发给模型。可上线的最小闭环包括：识别问题、检索经过审核的知识、生成带来源的回答、在低置信或高风险场景转人工，并用固定对话集持续验收。模型负责组织语言，订单、退款和账号状态仍由业务系统提供真实数据。
先拆成四个模块
- 入口与身份：保存当前用户和会话 ID，限制输入长度和请求频率。
- 知识检索：只从已发布、带版本和权限的资料中找候选片段。
- 回答生成：要求依据检索内容回答，资料不足时明确转人工。
- 业务执行：查询订单或创建工单要走受控工具，服务端再次鉴权。
OpenAI File Search 指南可用于文档检索；如果使用自建向量库，也必须保留来源、文档版本和用户权限。不要把不同客户的私有知识放进同一个无隔离检索范围。
设计人工转接条件
| 触发条件 | 处理方式 |
|---|---|
| 没有命中可靠知识 | 说明依据不足，收集必要信息后建工单 |
| 退款、封号、付款争议 | 转有权限的人工，不让模型直接执行 |
| 用户连续两次表示未解决 | 携带对话摘要和已查来源转人工 |
| 接口或检索失败 | 明确显示暂时无法处理，不编造答案 |
用固定对话集验收
从真实工单中抽取并脱敏至少三类问题：有标准答案、需要追问、必须转人工。每条记录正确来源、必答字段和禁止动作。按OpenAI 评测最佳实践重复运行同一测试集，统计答案正确率、引用命中率、错误执行率和转人工准确率。
- 故意删除一份知识，确认系统会说依据不足。
- 用另一个用户请求订单，确认服务端拒绝越权。
- 让工具超时，确认不会显示“退款成功”。
- 更新知识版本后重新跑测试，旧答案不应继续出现。
常见问题
问：提示词写得很长能替代知识库吗？不能。经常变化的政策应来自可更新、可追溯的资料；提示词只规定回答方式和边界。
本文没有接入你的客服、订单或知识库，也未使用 API Key 实测。上线前必须用自家数据验证权限、来源和转人工流程。
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