夜雨聆风源码拆解系列
如果你想把这篇文章和源码对着看，可以先留意文中出现的几个文件名。这个系列会继续按源码往后拆；如果这种拆解方式对你有帮助
很多人读 AI 项目源码，会一上来就找：
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大模型在哪里调用？
Prompt 在哪里？
LangChain 怎么写？这些当然重要。
但如果你是初学者，我建议不要从这里开始。
因为 AI 客服不是一个单独的大模型调用，而是一条完整业务链路。
推荐阅读顺序
建议按这个顺序看：
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1. 前端怎么发消息
2. 后端接口从哪里接住
3. 会话怎么确定
4. Agent 怎么编排
5. 意图怎么识别
6. 业务动作怎么执行
7. 知识库怎么检索
8. 大模型怎么生成回复
9. SSE 怎么返回前端
10. 消息怎么保存对应文件：
client/src/hooks/useChat.js | ||
server/src/app.js | ||
server/src/routes/chat.js | ||
server/src/services/sessionService.js | ||
server/src/services/customerServiceAgent.js | ||
server/src/services/intentService.js | ||
server/src/services/actionService.js | ||
server/src/services/knowledgeService.js | ||
server/src/services/deepseekService.js | ||
server/src/services/contextService.js |
第一步：先看前端怎么发消息
文件：
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client/src/hooks/useChat.js找到：
JS
const res = await fetch('/api/chat', {
method: 'POST',
headers,
body: JSON.stringify({ session_token: sessionToken, message: text }),
});先搞清楚：
请求 URL 是什么
请求方法是什么
请求体里有什么
JWT 放在哪里
返回结果怎么读取
前端还会读取 SSE：
JS
const reader = res.body.getReader();这说明后端不是普通 JSON 返回，而是流式返回。
第二步：看后端路由怎么挂载
文件：
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server/src/app.js找到：
JS
app.use('/api/chat', chatRouter);这表示：
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/api/chat 交给 chatRouter。再打开：
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server/src/routes/chat.js找到：
JS
router.post('/', optionalAuth, async (req, res) => {
// ...
});两者合起来就是：
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POST /api/chat第三步：看聊天接口做了哪些事
在 routes/chat.js 里，重点看这几段：
JS
const { session_token, message } = req.body;
const userId = req.user ? req.user.id : null;说明接口拿到了：
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用户消息
会话 token
登录用户 id然后设置 SSE：
JS
res.setHeader('Content-Type', 'text/event-stream');再解析会话：
JS
const sessionResult = await sessionService.resolveSession(session_token, userId);最后调用 Agent：
JS
const agentState = await customerServiceAgent.prepareReply({ message, session });读到这里，你就知道聊天接口的职责了。
第四步：看 Agent 流程
文件：
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server/src/services/customerServiceAgent.js先找：
JS
const graph = new StateGraph(AgentState)再看 4 个节点：
TEXT
recognizeIntent
runBusinessAction
retrieveKnowledge
generateReply不要一上来纠结 LangGraph 语法。
先理解：
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这 4 个节点就是客服处理流程。第五步：看意图识别
文件：
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server/src/services/intentService.js重点看：
JS
async function process(message, session) {
// ...
}它会：
读取历史
读取设置
读取意图上下文
调 DeepSeek 识别
用规则修正
处理实体
判断澄清
更新情绪历史
这里是 AI 客服“理解用户”的核心。
第六步：看业务动作
文件：
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server/src/services/actionService.js重点看：
JS
async function execute(intent, entities, userId, sessionId) {
switch (intent) {
case 'QUERY_ORDER':
return queryOrder(entities, userId);
case 'CANCEL_ORDER':
return cancelOrder(entities, userId);
case 'REFUND':
return createRefund(entities, userId);
case 'COMPLAINT':
return createComplaint(entities, sessionId, userId);
case 'PRODUCT_INQUIRY':
return queryProduct(entities);
}
}这一步能让你明白：
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AI 客服不是只会说话，它会真的查数据库、改订单、建退款、建投诉。第七步：看大模型调用
按顺序看：
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modelProvider.js
llmService.js
promptService.js
deepseekService.js这条链是：
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创建模型对象
-> 准备流式/非流式模型
-> 定义 Prompt
-> buildIntentChain / buildReplyChain
-> recognize / chat这时再看 LangChain，就不会抽象了。
第八步：看知识库
按顺序看：
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adminService.js
vectorService.js
knowledgeService.js你会看到：
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知识文档怎么切片
切片怎么写入 Qdrant
聊天时怎么检索
检索结果怎么放进 Prompt第九步：自己跑一个例子
可以用测试商品：
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南屿 AirBuds 2 主动降噪耳机输入：
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南屿 AirBuds 2 还有货吗？然后按源码追：
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useChat.js
-> routes/chat.js
-> sessionService.js
-> customerServiceAgent.js
-> intentService.js
-> actionService.js
-> knowledgeService.js
-> deepseekService.js
-> routes/chat.js SSE这比直接看全部文件更有效。
最后用一句话记住
读这个项目，不要从“AI”两个字开始。
从一条请求开始：
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用户在哪里输入？
前端怎么发？
后端哪里接？
中间经过哪些服务？
最后怎么回到页面？能把这条链路走通，再看 LangChain、LangGraph、Qdrant，都会容易很多。
