电商 AI 客服 FAQ：从商品字段到人工审核的最小交付闭环

电商客服最容易反复回答的不是“聊天”，而是规格、发货、适配、售后和活动规则。先把这些信息整理成可检索的 FAQ，再接入人工审核，通常比直接上一个不可控的自动回复机器人更稳。

1. 先整理一份可维护的商品知识表

每个 SKU 至少保留以下字段：

2. 检索结果必须附带来源和置信度

下面是一个可直接作为 API 返回结构的最小示例：

{
  "answer": "该规格以商品详情页实时信息为准。",
  "sources": [{"sku": "tissue-6pack", "field": "specs"}],
  "confidence": 0.86,
  "need_human_review": false
}

低置信度、涉及价格/库存/优惠、退款争议、医疗或安全类问题，都应该进入人工审核队列；不要让模型猜测，也不要把测试内容自动发布到店铺。

3. 一个可验收的 MVP 应包含什么

• CSV/Excel 商品 FAQ 导入与字段校验
• 本地知识库或 RAG 检索接口
• FAQ 命中记录、未命中问题清单
• 人工审核开关与审核记录
• 商品字段多语言转换（仅基于已确认字段）
• 简单数据看板：命中率、转人工率、过期知识条数

4. 交付时的验收清单

1. 用 20 条真实但脱敏的问题测试，能回溯每条答案来源；
2. 价格、优惠、库存等动态字段不写死，明确提示以实时页面为准；
3. 无答案或风险问题转人工，不输出虚构承诺；
4. 提供导入模板、部署说明和接口示例。

可承接 FAQ 整理、CSV/Excel 清洗、RAG 检索、客服审核台、商品字段多语言和 Make.com × Claude 工作流等小型试单：1.9 元需求诊断、9.9 元方案/小修、19 元模块/脚本、39 元页面或 API 样例，智能体或 MVP 按范围详聊。