福客AI-客服系统 - 用Golang和开源大模型重构企业客服成本
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最近在折腾客服系统，发现一个挺有意思的现象：大部分企业花在客服上的钱，80%都在为重复问题和低效流程买单。这不，上周和做电商的朋友喝酒，他吐槽说双十一客服团队扩了3倍，结果70%的问题还是“物流到哪了”和“怎么退货”……这钱烧得，肉疼。
一、为什么我们又造了个轮子？
市面上客服系统不少，但要么是SaaS版按坐席收费（你懂的），要么就是对接API贵得离谱。我们团队用Golang重写了核心引擎，把对话管理、意图识别这些吃性能的模块全改成协程调度，单机QPS轻松上5000——这意味着同样配置的服务器，别人跑10个机器人的成本，我们1台就能搞定。
最骚的是接入了扣子API和FastGPT这些开源方案，训练自己的领域模型成本直接打骨折。比如给跨境电商用的版本，我们拿客服日志微调了个7B参数的小模型，准确率比通用API高了23%，但成本只有它们的1/5。
二、技术人最关心的几个点
全异步架构：用Go的channel做消息总线，对话状态全内存化。实测处理“查询订单”这种高频请求，响应时间能压到80ms以内（隔壁Java版平均200ms+）
热加载模型：不重启服务就能切换AI模型。今天用Dify跑通用问答，明天换成微调后的扣子API，改个配置文件的事
对话回溯：基于BadgerDB实现的对话存储引擎，存1TB聊天记录只要不到2G内存，查三个月前的对话记录比MySQL快8倍
Webhook狂魔：所有事件都能挂钩子。比如用户连续发送3条未匹配消息，自动触发工单系统+短信通知，代码量不超过20行
三、真实场景下的暴力测试
给某母婴品牌上线时，我们故意在晚高峰搞了波压力测试： - 模拟2000并发用户咨询 - 混合30%的图片消息识别 - 同时调用ERP系统查库存
结果： - 8核16G的云服务器，CPU峰值62% - 平均响应时间137ms - 最骚的是——全程没有一条消息丢失（感谢Go的channel和select机制）
四、开源版和商业版的平衡术
核心引擎代码全开放（毕竟Golang编译后也藏不住），但企业版多了几个杀手锏： - 分布式追踪：用OpenTelemetry实现跨多台机器的会话跟踪 - GPU加速：集成Triton推理服务器，把7B模型的推理速度提到50ms/请求 - 脏话过滤插件：基于规则+AI的双重过滤，误杀率只有0.3%
最近还在搞个好玩的功能——用WASM让用户自己写对话策略。比如检测到用户输入“投诉”关键词时，自动调高AI回复的谨慎系数，这比硬编码灵活多了。
五、踩坑实录
- 早期用Python做NLU模块时，goroutine调用CPython解释器居然有GIL问题，后来全改用Go重写了预处理逻辑
- 对接某国产大模型API时，发现他们的流式响应根本不规范，被迫写了个TCP层的数据缝合器…
- 最坑的是某次OOM调查，最后发现是BadgerDB的GC配置没调优，10亿条记录把磁盘写爆了
六、怎么薅羊毛
如果你公司正在被客服成本困扰，不妨试试我们的开源版本（Git搜“福客AI”）。想要商业版授权的话，提我名字不打折，但可以送你套定制的脏话过滤规则库（实战中攒了20多万条样本）。
最近在折腾用eBPF实现对话性能分析，等出成果了再来分享。有同样在用Go做AI工程化的老铁，欢迎评论区交流——毕竟，能帮企业省下真金白银的技术，才是好技术。