💡售后真正缺的往往不是知识，而是在包含历史工单、官方 SOP、现场图片与操作视频的资料查询中，找准、筛对并交给业务执行的能力。小 V 用 SearchCLI 把 1000 条售后资料接入 Viking AI 搜索，再通过 Agent 把检索能力装进自动化助手，快速构建专属于自己的售后 AI 助手：Agent 是入口，搜索才是底座。
一次普通客诉，为什么要翻四个系统？
小 V 是一家消费品牌的售后负责人。周一早上，一位 VIP 客户发来一张冲锋衣接缝处的照片，并留下一句话："刚买没多久就渗水了，我已经发到社交平台，马上给我处理。"
一句的问题，坐席要确认的事却不少：图片里究竟是压胶条开裂、面料破损，还是正常水痕？这个款号的冲锋衣适用哪一版售后政策？之前有没有相的似客诉？是否已经触发 15 分钟升级 SLA的流程？
答案散落在不同地方：相似案例在工单系统，处理边界在 SOP 文档，图片判断标准在培训资料，操作方法又藏在一段视频里。坐席开了四个页面，搜了三组关键词，十分钟后仍不敢确认：眼前这份"看起来相关"的答案，到底适不适用于当前商品和客户等级。
售后场景：一句客诉，坐席需要翻四个系统
这类问题并不只出现在服装售后场景中。在 3C 场景中，客户来一句"升级后充电图标一直闪"，坐席就得立刻理解自然语言，还要核对型号、系统版本和错误码。只做关键词搜索，容易漏掉统一表达；只做语义召回，又可能找到的是旧版本或不适用型号的方案。
因此，售后搜索面对的不是一个简单的"文档问答"问题，而是四个同时发生的技术挑战：
- 数据来源不同：工单是结构化记录，SOP 是长文本，排障资料还包含图片与视频。
- 表达方式不同：客户说的是口语和现象，知识库写的是问题码、根因与标准步骤。
- 业务约束不能丢：型号、版本、客户等级、紧急度和 SLA 等条件都会直接改变答案。
- 效果必须可验证："看起来相关"不等于"当前可执行"，Bad Case 需要能复现、能调优。
小 V 想做的，也不是再加一个聊天框，而是一套真正面向业务场景的 AI 搜索系统：客户给到一张现场图片、一句模糊描述，系统就能够同时找到相似的历史工单、当前生效的官方 SOP 和对应的图文视频指南；遇到高风险客诉，还能按业务规则把正确结论提交给人工坐席。
Viking AI 搜索 + SearchCLI：把"搭搜索系统"变成一条可复现路径
在经过一系列尝试后，小V最终选择了 Viking AI 搜索和 SearchCLI，并在本地 Trae 中完成全部搭建。Trae 是字节跳动推出的 AI 原生 IDE，内置 Builder 智能体，可直接在本地终端执行 Bash 命令、读写项目文件；作为搜索工程工具，SearchCLI 会被 Builder 自主调用；Viking AI 搜索则负责多模态数据理解、结构化与语义混合检索、结果控制和效果评测。
Viking AI 搜索 + SearchCLI 能力动线：
从散落数据到可查询服务
从历史资料中，小V梳理出了 1000 条高度还原真实售后场景的知识资产。这不是一份商品目录，而是一组覆盖工单、SOP 与多模态排障资料的结构化数据：
以上这些数据覆盖 3C 与服装两个领域。作为结构化字段，型号、版本、错误码、客户等级、紧急度和 SLA 会参与过滤与排序；症状、客户描述、根因、解决步骤和 search_text 将参与语义检索，多模态排障指南保留 image_url，用于多模态处理。
第一阶段：准备环境，让 Agent 获得搜索工具
先在本地安装并打开 Trae，新建一个项目文件夹作为工作目录。然后，在 Trae 中唤起 Builder 智能体，它可以直接调用本地终端执行命令、读写工作目录下的文件。接下来，让 Builder 安装 SearchCLI，完成鉴权并检查服务连通性。这里的目的不是记住一组命令，而是确认 Trae 中的 Builder 已经能够安全地调用 Viking AI 搜索控制面和查询能力。
💡复制这句话发给 Trae：
"帮我下载并安装 SearchCLI：github.com/volcengine/... vs -- help，告诉我是否运行成功。"
SearchCLI 装好之后，去火山引擎官网获取一组 AK/SK（鉴权凭据），按 Agent 的指示在填写到终端中，授权就自动配好了。
🔑如何获取 AK/SK：
前往火山引擎 · Viking AI 搜索 （复制链接至浏览器打开：szacq.cn/2UePf/）注册火山... AK/SK 体验产品功能，首月仅需 9.9 元，同时也支持按量付费。
第二阶段：读取数据，让 SearchCLI 理解售后 Schema
把统一导入的文件 support_search.jsonl，放到 Trae 项目工作目录中，让 Builder 调用 SearchCLI 读取数据。数据导入阶段识别字段类型、空值、数组、日期和多模态 URL；索引配置阶段结合售后坐席搜索的目标，给出字段映射、索引方式以及可用于业务控制的过滤字段。
数据导入和索引配置的结果，会以分步确认的方式呈现：先确认数据集基础信息，再确认核心检索字段，最后单独确认多模态字段（包括哪个字段存图片、哪个字段存视频）。确认后，SearchCLI 就能知道哪些字段参与语义检索、哪些字段作为结构化过滤条件。
第三阶段：预演并建库，把计划变成可查询服务
正式写入前先 Dry-run，检查将要创建的数据集、搜索应用和索引配置；确认无误后执行 Apply，等待索引 Ready，并用代表性问题完成第一轮试查。这样，建库不再是不可见的一次性操作，而是可审阅、可复现的变更过程。
Agent 售后助手：让搜索能力开始参与售后处理
索引建好后，在 Agent 中，小V配置了售后助手的系统提示词和业务工具，把它从搭建搜索的工程助手，变成可在售后流程中直接调用的业务助手，您也可以在自己的本地 Agent、企业 IM、业务 API 或其他 Agent 平台调用搜索助手。
售后助手收到客户问题后，先从文本、图片和会话上下文中抽取查询意图，再把型号、版本、客户等级、紧急度等条件一起交给 Viking AI 搜索。搜索结果按历史工单、官方 SOP 和多模态指南返回，Agent 再根据结果组织回复、创建工单或转交人工。
AI搜索助手：从分散资料到可执行答案
进入火山方舟，可以通过助手 Agent 完成 Agent 创建（或者手动创建 Agent），将 SearchCLI 作为 Agent 搜索工具：
接下来，我们将拆解三个案例，带您清楚了解 Agent x SearchCLI 这套组合的价值。
ShowCase 1：一张鞋头开胶图，召回案例、规范与操作指南
ShowCase 1：一张鞋头开胶图，召回三类可执行知识
客户上传鞋头边缘开胶的近照后，只说"刚穿几次就裂开了"。助手把图片与症状一起进行搜索，首屏优先返回相似历史工单、当前问题生效的取证与换修 SOP，以及多模态指南中的图片判断点。
ShowCase 2：型号 + 版本 + 错误码，把"相关"收敛为"可用"
ShowCase 2：型号+版本+错误码，把相关收敛为可用
客户描述："Phone X2，OS 6.1，充电图标一直闪，报 E101，换线也没有恢复。"接下来，系统既要理解"充电图标闪烁"的语义，也要把型号、系统版本和错误码作为硬约束条件。最终结果显示，同型号同版本的闭环历史工单置顶，当前 SOP 分支被高亮，不适用的旧版本方案被过滤或降权。
ShowCase 3：VIP 高风险客诉，15 分钟 SOP 命中并转人工
ShowCase 3：VIP高风险客诉，15分钟SOP命中并转人工
面对"VIP 客户 + 已在社交媒体投诉 + 要求立即处理"的高风险会话，Agent 会从 Session 中读取客户等级和上下文，将高紧急度、要求升级和 SLA 条件传入搜索。Viking AI 搜索优先返回 15 分钟处置 SOP、证据采集清单、话术边界与相似客诉结论；随后 Agent 创建升级工单，把检索依据一并交给人工坐席。
为什么这件事不能只靠"大模型 + 普通知识库"
把文档塞进知识库，再让大模型生成答案，足以完成很多轻量问答；但售后场景的难点不只在"回答得像不像"，而在"检索结果是否适用、是否可追溯、是否能持续优化"。Viking AI 搜索的核心优势，来自它对搜索全链路的控制。
Viking AI 搜索技术底座：适用、可追溯、可控制、可评测
SearchCLI 解决"怎么快速搭起来" 。它把数据理解、建库计划、变更预演、查询验证和效果调优，变成 Agent 可执行、团队可复现的流程。
Viking AI 搜索解决"怎么长期搜得准" 。它把多模态理解、混合检索、结构化约束、Serving Control 和评测调优，放进同一套搜索基础设施。
Agent 解决"怎么进入业务工作流" 。它承接会话、工具调用和人工接管，但不锁定搜索能力的使用入口。
小 V 梳理的这 1000 条样本，可用于快速跑通检索链路并验证效果。想要在真实场景中上线，还需要用业务流量建立测试集，持续观察 Top K 相关性、过滤正确率、检索耗时和人工采纳情况。AI 搜索的真实价值不在一句"效果很好"，而在每个 Bad Case 都能被定位、复现和继续优化。
现在，让散落的售后知识真正被用起来
如果你的团队也有大量历史工单、SOP、现场图片和培训视频等资料，与其先做一个庞大的智能客服项目，不如从一个高频产品线、1000 条样本和 20---50 个真实问题开始。
在Agent 中创建一个 Session，先用 SearchCLI 跑通数据理解、建库、试查和评测，再把 Viking AI 搜索接入坐席工作台、业务系统或你正在使用的其他 Agent 平台。入口可以变化，底层搜索资产可以持续积累。
让沉睡的数据，真正参与下一次回答
🚀立即体验
Viking AI 搜索产品页：www.volcengine.com/product/AI-...
SearchCLI GitHub 仓库：github.com/volcengine/...
进入控制台开始搭建：Viking AI 搜索控制台
console.volcengine.com/aisearch/pl...
Wake up the data you already have. 让过去沉在工单、SOP、图片和视频里的经验，成为每一次售后处理都能调用的搜索能力。
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