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开发AI客服建议:别从大模型开始,先从请求链路开始

当前时间： 2026-08-07 06:44:51 分类：办公文件 评论(0)
开发AI客服建议:别从大模型开始,先从请求链路开始

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：

TEXT

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：

TEXT

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：

顺序
文件
重点
1
client/src/hooks/useChat.js
前端发请求、读 SSE
2
server/src/app.js
后端路由挂载
3
server/src/routes/chat.js
聊天接口主入口
4
server/src/services/sessionService.js
会话创建和解析
5
server/src/services/customerServiceAgent.js
LangGraph 流程
6
server/src/services/intentService.js
意图识别
7
server/src/services/actionService.js
业务动作
8
server/src/services/knowledgeService.js
知识库搜索入口
9
server/src/services/deepseekService.js
大模型调用
10
server/src/services/contextService.js
历史消息保存

第一步：先看前端怎么发消息

文件：

TEXT

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：

TEXT

server/src/app.js

找到：

JS

app.use('/api/chat', chatRouter);

这表示：

TEXT

/api/chat 交给 chatRouter。

再打开：

TEXT

server/src/routes/chat.js

找到：

JS

router.post('/', optionalAuth, async (req, res) => {
  // ...
});

两者合起来就是：

TEXT

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：

TEXT

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：

TEXT

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：

TEXT

这 4 个节点就是客服处理流程。

第五步：看意图识别

文件：

TEXT

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：

TEXT

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：

TEXT

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：

TEXT

modelProvider.js
llmService.js
promptService.js
deepseekService.js

这条链是：

TEXT

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：

TEXT

adminService.js
vectorService.js
knowledgeService.js

你会看到：

TEXT

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：

TEXT

南屿 AirBuds 2 主动降噪耳机

输入：

TEXT

南屿 AirBuds 2 还有货吗？

然后按源码追：

TEXT

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：

TEXT

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。