Dify从入门到精通 第16天 工作流进阶 - 分支与判断：构建智能路由客服机器人

MarkHD2025-10-15 17:37

引言

在现代人工智能应用中，静态的线性流程已经无法满足复杂业务场景的需求。想象一下，一个客服系统能够像人类客服代表一样，根据用户问题的不同意图，智能地选择最适合的处理方式------这正是工作流中分支与判断技术的魅力所在。大家好，我是你们的AI技术向导，今天我们将深入探索工作流进阶中的核心概念：分支与判断，特别是IF/ELSE节点的应用，并实战构建一个"智能路由客服机器人"。

这个机器人将能够理解用户问题的意图（如"咨询价格"、"投诉"、"技术支持"等），并动态路由到不同的回答逻辑或知识库。无论你是企业开发者、产品经理还是AI爱好者，掌握这些技术都将为你构建更智能、更灵活的AI应用打开新的大门。本文将带你从理论到实践，详细解析分支判断的每个技术细节，并提供完整的实现方案。文章字数超过3000字，内容丰富而有深度，让我们开始这段技术探索之旅！

第一部分：分支与判断概念深度解析

1.1 为什么需要动态分支？

在传统的工作流设计中，流程往往是线性的、固定的。但在真实业务场景中，这种刚性设计存在明显局限性：

  • 场景多样性：用户问题千差万别，需要不同的处理策略
  • 资源优化：不同类型的问题需要调用不同的服务和知识库
  • 用户体验：精准路由能够提供更相关、更高效的解决方案
  • 系统扩展性：新增业务类型时，只需添加新的分支，无需重构整个系统

动态分支技术正是为了解决这些问题而生，它让工作流具备了"智能决策"的能力。

1.2 分支判断的基本原理

分支判断的核心是基于条件评估的结果来选择不同的执行路径。在工作流中，这通常通过以下要素实现：

  • 条件表达式：评估输入数据的逻辑表达式
  • 分支路径：基于条件结果的不同处理流程
  • 节点连接：条件节点与后续节点的动态连接关系

一个典型的分支判断流程可以表示为：

复制代码 
输入 → 条件评估 → (True路径 → 处理A | False路径 → 处理B) → 输出

1.3 分支判断在客服系统中的价值

在客服机器人场景中，分支判断技术能够带来显著的业务价值：

  • 精准路由：将技术问题路由给技术专家，价格问题路由给销售支持
  • 优先级管理：投诉类问题优先处理，咨询类问题标准处理
  • 个性化服务：基于用户历史和行为选择最合适的应答策略
  • 效率提升：减少不必要的转接和等待时间

第二部分：IF/ELSE节点技术详解

2.1 IF/ELSE节点的工作原理

IF/ELSE节点是工作流中实现条件分支的核心组件，其基本工作原理如下：

python 复制代码 
# IF/ELSE节点的逻辑等价代码
def if_else_node(condition, input_data):
    if condition(input_data):
        return process_true_branch(input_data)
    else:
        return process_false_branch(input_data)

在实际的工作流平台中，IF/ELSE节点通常提供可视化配置界面，让开发者能够直观地定义条件和分支。

2.2 条件表达式的设计

有效的条件表达式是IF/ELSE节点的灵魂。在设计条件时，我们需要考虑：

2.2.1 条件类型
  • 布尔条件：最简单的真/假判断
  • 比较条件：数值或字符串的比较（等于、大于、包含等）
  • 复合条件：多个条件的与/或组合
  • 函数条件：通过自定义函数进行复杂判断
2.2.2 条件设计最佳实践
python 复制代码 
# 良好的条件设计示例
conditions = {
    "is_price_query": lambda text: any(word in text for word in ["价格", "多少钱", "收费", "cost", "price"]),
    "is_complaint": lambda text: any(word in text for word in ["投诉", "不满", "问题", "complaint", "issue"]),
    "is_technical": lambda text: any(word in text for word in ["技术", "故障", "错误", "technical", "error"])
}

2.3 多分支判断的实现

除了基本的IF/ELSE，现实业务往往需要多分支判断。这可以通过以下方式实现：

2.3.1 嵌套IF/ELSE
python 复制代码 
# 嵌套IF/ELSE示例
if condition1(input_data):
    process_branch1(input_data)
elif condition2(input_data):
    process_branch2(input_data)
elif condition3(input_data):
    process_branch3(input_data)
else:
    process_default(input_data)
2.3.2 Switch-Case模式

在某些工作流平台中，提供了类似编程语言中switch-case的多分支节点：

复制代码 
SWITCH (intent)
    CASE "price": route_to_price_bot()
    CASE "complaint": route_to_complaint_department()  
    CASE "technical": route_to_technical_support()
    DEFAULT: route_to_general_help()

2.4 条件节点的性能考虑

在设计分支判断时，性能是需要重点考虑的因素：

  • 条件评估顺序：将高频条件放在前面
  • 条件复杂度：避免过于复杂的条件函数影响响应速度
  • 缓存策略：对相同输入的条件结果进行缓存
  • 异步处理：对于耗时的条件评估采用异步方式

第三部分：智能路由客服机器人项目设计

3.1 项目需求分析

我们的目标是构建一个能够智能识别用户意图并路由到相应处理流程的客服机器人。具体需求包括：

  • 意图识别：准确识别用户问题中的意图类别
  • 动态路由：基于意图将问题路由到不同的处理分支
  • 分支处理：每个分支有独立的回答逻辑和知识库
  • 统一输出：最终提供一致的用户体验

3.2 系统架构设计

智能路由客服机器人的整体架构如下：

复制代码 
用户输入 → 意图识别节点 → IF/ELSE路由节点 → 
    ├─ 价格咨询分支 → 价格知识库 → 回答生成
    ├─ 投诉处理分支 → 投诉处理流程 → 回答生成  
    ├─ 技术支持分支 → 技术知识库 → 回答生成
    └─ 默认分支 → 通用知识库 → 回答生成

3.3 核心业务流程

3.3.1 意图识别流程
python 复制代码 
def intent_recognition(user_input):
    """识别用户输入中的意图"""
    intents = []
    
    # 价格相关意图
    price_keywords = ["价格", "多少钱", "收费", "费用", "price", "cost"]
    if any(keyword in user_input for keyword in price_keywords):
        intents.append("price_query")
    
    # 投诉相关意图
    complaint_keywords = ["投诉", "不满", "问题", "投诉", "complaint"]
    if any(keyword in user_input for keyword in complaint_keywords):
        intents.append("complaint")
    
    # 技术相关意图
    technical_keywords = ["技术", "故障", "错误", "怎么用", "technical"]
    if any(keyword in user_input for keyword in technical_keywords):
        intents.append("technical_support")
    
    return intents[0] if intents else "general_query"
3.3.2 路由决策逻辑

基于识别出的意图，系统将选择最合适的处理分支：

  • 价格咨询：路由到产品价格知识库和报价系统
  • 投诉处理：路由到客户服务专员或投诉处理流程
  • 技术支持：路由到技术文档库和技术支持团队
  • 一般咨询：路由到通用知识库和FAQ系统

第四部分：实现步骤详解

4.1 环境准备与工具选择

我们将使用Dify作为工作流平台，它提供了强大的IF/ELSE节点支持和可视化设计界面。同时，我们需要：

  • 语言模型：用于意图识别和回答生成（如GPT-4、文心一言等）
  • 知识库系统：存储各分支的专业知识
  • 对话管理：维护对话上下文和状态

4.2 意图识别节点实现

意图识别是路由决策的基础，我们采用基于规则和机器学习结合的方式：

python 复制代码 
class IntentRecognitionNode:
    def __init__(self):
        self.rules = self._initialize_rules()
        self.ml_model = self._load_ml_model()  # 可选的机器学习模型
    
    def _initialize_rules(self):
        """初始化规则库"""
        return {
            "price_query": {
                "keywords": ["价格", "多少钱", "收费", "费用", "price", "cost"],
                "patterns": [r".*多少.*钱", r".*价格.*多少"]
            },
            "complaint": {
                "keywords": ["投诉", "不满", "问题", "投诉", "complaint", "issue"],
                "patterns": [r".*投诉.*", r".*不满意.*"]
            },
            "technical_support": {
                "keywords": ["技术", "故障", "错误", "怎么用", "technical", "error"],
                "patterns": [r".*怎么.*用", r".*故障.*", r".*错误.*"]
            }
        }
    
    def recognize(self, user_input):
        """识别用户意图"""
        # 基于规则识别
        for intent, config in self.rules.items():
            # 关键词匹配
            if any(keyword in user_input for keyword in config["keywords"]):
                return intent
            
            # 正则表达式匹配
            for pattern in config["patterns"]:
                if re.search(pattern, user_input):
                    return intent
        
        # 如果规则不匹配，使用机器学习模型（如果有）
        if self.ml_model:
            return self.ml_model.predict(user_input)
        
        return "general_query"

4.3 IF/ELSE路由节点配置

在Dify工作流中配置IF/ELSE路由节点：

4.3.1 条件设置
复制代码 
条件表达式：{{intent}} == "price_query"
True分支：价格咨询流程
False分支：继续下一个条件判断
4.3.2 多条件配置

我们需要配置多个IF/ELSE节点来实现完整的路由逻辑：

复制代码 
第一个IF/ELSE节点：
条件：intent == "price_query"
True → 价格分支
False → 第二个IF/ELSE节点

第二个IF/ELSE节点：
条件：intent == "complaint"  
True → 投诉分支
False → 第三个IF/ELSE节点

第三个IF/ELSE节点：
条件：intent == "technical_support"
True → 技术分支
False → 默认分支

4.4 分支处理逻辑实现

每个分支都有独立的处理逻辑和知识库：

4.4.1 价格咨询分支
python 复制代码 
class PriceQueryBranch:
    def __init__(self):
        self.price_knowledge_base = self._load_price_kb()
        self.promotion_rules = self._load_promotion_rules()
    
    def process(self, user_input, context):
        # 提取产品信息
        product = self._extract_product(user_input)
        
        # 查询价格信息
        price_info = self.price_knowledge_base.get(product, {})
        
        # 检查促销活动
        promotion = self._check_promotion(product)
        
        # 生成回答
        response = self._generate_response(product, price_info, promotion)
        return response
    
    def _extract_product(self, user_input):
        """从用户输入中提取产品名称"""
        # 实现产品名称提取逻辑
        pass
    
    def _check_promotion(self, product):
        """检查产品是否有促销活动"""
        # 实现促销检查逻辑
        pass
    
    def _generate_response(self, product, price_info, promotion):
        """生成价格回答"""
        # 实现回答生成逻辑
        pass
4.4.2 投诉处理分支
python 复制代码 
class ComplaintBranch:
    def __init__(self):
        self.complaint_procedures = self._load_procedures()
        self.escalation_rules = self._load_escalation_rules()
    
    def process(self, user_input, context):
        # 分析投诉严重程度
        severity = self._analyze_severity(user_input)
        
        # 根据严重程度选择处理流程
        if severity == "high":
            return self._escalate_to_human(user_input)
        else:
            return self._auto_resolve(user_input)
    
    def _analyze_severity(self, user_input):
        """分析投诉严重程度"""
        # 实现严重程度分析逻辑
        pass
    
    def _escalate_to_human(self, user_input):
        """转接人工客服"""
        return {
            "type": "escalation",
            "message": "您的问题已转接给人工客服，请稍等...",
            "priority": "high"
        }
    
    def _auto_resolve(self, user_input):
        """自动处理投诉"""
        # 实现自动处理逻辑
        pass

第五部分：完整代码实现

5.1 基于Python的完整工作流实现

以下是一个完整的智能路由客服机器人实现，展示了如何集成IF/ELSE逻辑：

python 复制代码 
import re
import json
from typing import Dict, Any, List
from enum import Enum

class IntentType(Enum):
    PRICE_QUERY = "price_query"
    COMPLAINT = "complaint"
    TECHNICAL_SUPPORT = "technical_support"
    GENERAL_QUERY = "general_query"

class IntentRecognizer:
    """意图识别器"""
    
    def __init__(self):
        self.patterns = {
            IntentType.PRICE_QUERY: {
                'keywords': ['价格', '多少钱', '收费', '费用', 'price', 'cost', '报价'],
                'patterns': [r'多少.*钱', r'价格.*多少', r'.*报价.*']
            },
            IntentType.COMPLAINT: {
                'keywords': ['投诉', '不满', '问题', '投诉', 'complaint', 'issue', '不满意'],
                'patterns': [r'.*投诉.*', r'.*不满意.*', r'.*问题.*解决']
            },
            IntentType.TECHNICAL_SUPPORT: {
                'keywords': ['技术', '故障', '错误', '怎么用', 'technical', 'error', '无法'],
                'patterns': [r'.*怎么.*用', r'.*故障.*', r'.*错误.*', r'.*无法.*']
            }
        }
    
    def recognize(self, text: str) -> IntentType:
        """识别用户意图"""
        text_lower = text.lower()
        
        for intent_type, config in self.patterns.items():
            # 关键词匹配
            if any(keyword in text_lower for keyword in config['keywords']):
                return intent_type
            
            # 正则匹配
            for pattern in config['patterns']:
                if re.search(pattern, text_lower):
                    return intent_type
        
        return IntentType.GENERAL_QUERY

class KnowledgeBase:
    """知识库基类"""
    
    def query(self, question: str) -> str:
        raise NotImplementedError

class PriceKnowledgeBase(KnowledgeBase):
    """价格知识库"""
    
    def __init__(self):
        self.products = {
            "基础版": {"price": "199元/月", "features": ["基础功能", "5GB存储"]},
            "专业版": {"price": "399元/月", "features": ["全部功能", "50GB存储", "优先支持"]},
            "企业版": {"price": "999元/月", "features": ["定制功能", "无限存储", "专属客户经理"]}
        }
    
    def query(self, question: str) -> str:
        # 简单的产品匹配
        for product, info in self.products.items():
            if product in question:
                return f"{product}的价格是{info['price']}，包含以下功能：{', '.join(info['features'])}"
        
        return "我们提供基础版(199元/月)、专业版(399元/月)和企业版(999元/月)，请问您对哪个版本感兴趣？"

class TechnicalKnowledgeBase(KnowledgeBase):
    """技术知识库"""
    
    def __init__(self):
        self.solutions = {
            "登录问题": "请检查网络连接，清除浏览器缓存后重试。如仍无法登录，请联系技术支持。",
            "支付问题": "支付失败可能是由于银行卡余额不足或网络问题，请稍后重试或更换支付方式。",
            "功能问题": "请详细描述您遇到的功能问题，我们会尽快为您解决。"
        }
    
    def query(self, question: str) -> str:
        for issue, solution in self.solutions.items():
            if issue in question:
                return solution
        
        return "请详细描述您遇到的技术问题，我们的技术支持团队会尽快为您解决。"

class ComplaintHandler:
    """投诉处理器"""
    
    def handle(self, complaint: str) -> str:
        if any(word in complaint for word in ["紧急", "严重", "立刻"]):
            return "您的问题已标记为紧急，我们已通知客服经理，会尽快联系您解决。"
        else:
            return "感谢您的反馈，我们已记录您的问题，客服人员会在24小时内联系您。"

class GeneralKnowledgeBase(KnowledgeBase):
    """通用知识库"""
    
    def query(self, question: str) -> str:
        responses = {
            "工作时间": "我们的客服工作时间是周一至周五 9:00-18:00",
            "联系方式": "您可以通过电话 400-123-4567 或邮箱 support@company.com 联系我们",
            "公司地址": "公司地址：北京市海淀区某某路123号"
        }
        
        for topic, response in responses.items():
            if topic in question:
                return response
        
        return "请问您需要什么帮助？我可以为您解答关于产品价格、技术支持或公司信息的问题。"

class SmartRoutingChatbot:
    """智能路由客服机器人"""
    
    def __init__(self):
        self.intent_recognizer = IntentRecognizer()
        self.knowledge_bases = {
            IntentType.PRICE_QUERY: PriceKnowledgeBase(),
            IntentType.TECHNICAL_SUPPORT: TechnicalKnowledgeBase(),
            IntentType.GENERAL_QUERY: GeneralKnowledgeBase()
        }
        self.complaint_handler = ComplaintHandler()
    
    def process_message(self, user_input: str) -> str:
        """处理用户输入"""
        # 步骤1: 识别意图
        intent = self.intent_recognizer.recognize(user_input)
        print(f"识别到意图: {intent}")
        
        # 步骤2: IF/ELSE 路由逻辑
        if intent == IntentType.PRICE_QUERY:
            # 价格咨询分支
            return self.knowledge_bases[IntentType.PRICE_QUERY].query(user_input)
        
        elif intent == IntentType.COMPLAINT:
            # 投诉处理分支
            return self.complaint_handler.handle(user_input)
        
        elif intent == IntentType.TECHNICAL_SUPPORT:
            # 技术支持分支
            return self.knowledge_bases[IntentType.TECHNICAL_SUPPORT].query(user_input)
        
        else:
            # 默认分支 - 通用咨询
            return self.knowledge_bases[IntentType.GENERAL_QUERY].query(user_input)

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    chatbot = SmartRoutingChatbot()
    
    test_cases = [
        "你们的产品多少钱？",
        "我要投诉，服务太差了！",
        "登录不了怎么办？",
        "你们公司地址在哪里？",
        "这个功能怎么用？"
    ]
    
    for case in test_cases:
        print(f"用户: {case}")
        response = chatbot.process_message(case)
        print(f"机器人: {response}")
        print("-" * 50)

5.2 Dify工作流配置示例

在Dify平台中，我们可以通过YAML配置来实现相同的工作流：

yaml 复制代码 
name: smart_routing_chatbot
description: 智能路由客服机器人

nodes:
  - id: start
    type: start
    output: user_input
    
  - id: intent_recognition
    type: function
    inputs:
      text: {{user_input}}
    function: |
      function(user_input) {
        // 意图识别逻辑
        if (user_input.includes('价格') || user_input.includes('多少钱')) {
          return 'price_query';
        } else if (user_input.includes('投诉') || user_input.includes('不满')) {
          return 'complaint';
        } else if (user_input.includes('技术') || user_input.includes('故障')) {
          return 'technical_support';
        } else {
          return 'general_query';
        }
      }
    output: intent
    
  - id: routing_decision
    type: if_else
    inputs:
      condition: {{intent}} == 'price_query'
    true_branch: price_branch
    false_branch: next_condition_1
    
  - id: next_condition_1
    type: if_else
    inputs:
      condition: {{intent}} == 'complaint'
    true_branch: complaint_branch
    false_branch: next_condition_2
    
  - id: next_condition_2
    type: if_else
    inputs:
      condition: {{intent}} == 'technical_support'
    true_branch: technical_branch
    false_branch: general_branch
    
  - id: price_branch
    type: knowledge_base_query
    inputs:
      query: {{user_input}}
      knowledge_base: price_kb
    output: price_response
    
  - id: complaint_branch
    type: function
    inputs:
      complaint: {{user_input}}
    function: |
      function(complaint) {
        if (complaint.includes('紧急')) {
          return '您的问题已标记为紧急，我们会优先处理。';
        } else {
          return '感谢您的反馈，我们已记录您的问题。';
        }
      }
    output: complaint_response
    
  - id: technical_branch
    type: knowledge_base_query
    inputs:
      query: {{user_input}}
      knowledge_base: technical_kb
    output: technical_response
    
  - id: general_branch
    type: knowledge_base_query
    inputs:
      query: {{user_input}}
      knowledge_base: general_kb
    output: general_response
    
  - id: response_aggregator
    type: function
    inputs:
      price_response: {{price_response}}
      complaint_response: {{complaint_response}}
      technical_response: {{technical_response}}
      general_response: {{general_response}}
      intent: {{intent}}
    function: |
      function(inputs) {
        switch(inputs.intent) {
          case 'price_query': return inputs.price_response;
          case 'complaint': return inputs.complaint_response;
          case 'technical_support': return inputs.technical_response;
          default: return inputs.general_response;
        }
      }
    output: final_response

knowledge_bases:
  price_kb:
    type: vector
    documents: ["价格文档1", "价格文档2"]
    
  technical_kb:
    type: vector  
    documents: ["技术文档1", "技术文档2"]
    
  general_kb:
    type: vector
    documents: ["通用文档1", "通用文档2"]

第六部分：测试与优化策略

6.1 测试用例设计

为了确保智能路由系统的可靠性，我们需要设计全面的测试用例：

python 复制代码 
test_cases = [
    {
        "input": "这个产品多少钱？",
        "expected_intent": "price_query",
        "expected_branch": "price_branch"
    },
    {
        "input": "我要投诉服务质量",
        "expected_intent": "complaint", 
        "expected_branch": "complaint_branch"
    },
    {
        "input": "系统登录不了怎么办？",
        "expected_intent": "technical_support",
        "expected_branch": "technical_branch"
    },
    {
        "input": "你们公司在哪里？",
        "expected_intent": "general_query",
        "expected_branch": "general_branch"
    }
]

6.2 性能优化策略

6.2.1 意图识别优化
python 复制代码 
class OptimizedIntentRecognizer(IntentRecognizer):
    """优化后的意图识别器"""
    
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.cache = {}  # 缓存常见查询的结果
        self.ml_model = self._load_ml_model()  # 机器学习模型
        
    def recognize(self, text: str) -> IntentType:
        # 缓存检查
        if text in self.cache:
            return self.cache[text]
        
        # 快速规则匹配
        intent = self._fast_rule_match(text)
        if intent != IntentType.GENERAL_QUERY:
            self.cache[text] = intent
            return intent
        
        # 机器学习模型匹配
        ml_intent = self._ml_predict(text)
        self.cache[text] = ml_intent
        return ml_intent
    
    def _fast_rule_match(self, text: str) -> IntentType:
        """快速规则匹配"""
        text_lower = text.lower()
        
        # 使用更高效的关键词匹配算法
        for intent_type, config in self.patterns.items():
            if any(keyword in text_lower for keyword in config['keywords']):
                return intent_type
        
        return IntentType.GENERAL_QUERY
6.2.2 分支处理优化
  • 异步处理：对于耗时的分支处理使用异步方式
  • 资源预加载：预先加载常用的知识库数据
  • 结果缓存：缓存常见问题的处理结果

第七部分：挑战与解决方案

7.1 意图识别准确性挑战

挑战：用户表达方式多样，简单的关键词匹配准确率有限。

解决方案：

python 复制代码 
class AdvancedIntentRecognizer:
    """高级意图识别器，结合多种技术"""
    
    def __init__(self):
        self.rule_matcher = RuleBasedMatcher()
        self.ml_classifier = MLIntentClassifier()
        self.similarity_checker = SemanticSimilarityChecker()
    
    def recognize(self, text: str) -> IntentType:
        # 多技术融合
        rule_result = self.rule_matcher.match(text)
        ml_result = self.ml_classifier.predict(text)
        similarity_result = self.similarity_checker.find_similar(text)
        
        # 投票机制
        results = [rule_result, ml_result, similarity_result]
        final_intent = max(set(results), key=results.count)
        
        return final_intent

7.2 分支维护复杂性挑战

挑战：随着业务增长，分支数量增加，维护变得复杂。

解决方案：

  • 使用配置化的分支管理
  • 实现分支的热更新
  • 建立分支性能监控体系

7.3 上下文保持挑战

挑战：在多轮对话中保持上下文一致性。

解决方案：

python 复制代码 
class ConversationManager:
    """对话管理器，维护对话上下文"""
    
    def __init__(self):
        self.conversations = {}
    
    def get_context(self, session_id: str) -> Dict:
        return self.conversations.get(session_id, {})
    
    def update_context(self, session_id: str, intent: IntentType, user_input: str, response: str):
        if session_id not in self.conversations:
            self.conversations[session_id] = {
                "history": [],
                "current_intent": intent,
                "start_time": datetime.now()
            }
        
        self.conversations[session_id]["history"].append({
            "user": user_input,
            "bot": response,
            "timestamp": datetime.now(),
            "intent": intent
        })
        
        self.conversations[session_id]["current_intent"] = intent

第八部分：总结与展望

8.1 技术收获总结

通过本项目的实践，我们深入掌握了：

  1. IF/ELSE节点原理：理解了条件分支在工作流中的核心作用
  2. 意图识别技术：学会了多种意图识别方法的结合使用
  3. 动态路由设计：掌握了基于业务逻辑的智能路由策略
  4. 系统架构思维：学会了设计可扩展、易维护的对话系统

8.2 业务价值体现

智能路由客服机器人为企业带来了显著的业务价值：

  • 客服效率提升：自动路由减少人工干预
  • 用户体验改善：精准匹配用户需求
  • 运营成本降低：自动化处理常见问题
  • 服务质量标准化：确保回答的一致性和准确性

8.3 未来发展方向

基于当前实现，我们可以进一步探索：

  • 多模态交互：支持语音、图像等多模态输入
  • 情感分析：结合用户情感调整应答策略
  • 个性化推荐：基于用户历史提供个性化服务
  • 跨渠道集成：支持网站、APP、社交媒体等多渠道
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