在数字化转型的背景下，越来越多的企业希望在服务体系中引入人工智能，以提供更高效的客户服务。而 AI 客服小助手的构建不仅可以解答客户的常见问题，还能减轻客服人员的工作压力，提高客户满意度。本文将介绍如何使用 FastGPT 和 Ollama 在本地搭建一个高效的 AI 客服小助手系统，实现智能化、个性化的客户支持。

一、FastGPT 与 Ollama 简介

1. FastGPT

FastGPT 是一个开源的高性能 AI 对话平台，提供了用户友好的界面和丰富的定制化选项，可以快速训练和部署高质量的对话模型。它支持 GPT 模型架构，可以用于各类自然语言处理任务。FastGPT 的高效推理引擎适合需要快速响应的应用场景，尤其适合客服系统。

2. Ollama

Ollama 是一个开源的模型管理工具，支持多种语言模型的管理和调用。通过 Ollama，我们可以轻松地下载、管理和部署多个自然语言处理模型，同时支持本地 GPU 加速，减少云端依赖。借助 Ollama，我们可以快速切换或更新模型，灵活应对不同的业务需求。

二、搭建 AI 客服小助手的准备工作

1. 环境准备

在搭建本地客服助手前，我们需要确保以下软件已正确安装：

• Python 3.8 或以上版本：FastGPT 和 Ollama 都基于 Python 生态。
• CUDA（可选）：如需 GPU 加速，可安装相应版本的 CUDA 和 cuDNN。
• FastGPT 和 Ollama：可通过 GitHub 下载源码并安装。

2. 下载 FastGPT 和 Ollama

可以从各自的 GitHub 仓库下载源代码。安装过程中，可以参考官方文档的依赖说明，确保所有依赖包正确安装：

# 下载 FastGPT 和 Ollama 的代码
git clone https://github.com/fastgpt/fastgpt
git clone https://github.com/ollama/ollama

3. 配置 FastGPT 与 Ollama 环境

FastGPT 和 Ollama 都需要配置文件来指定模型路径、参数等。在项目根目录下，可以创建 .env 文件，并将必要的配置信息写入其中，例如 FastGPT 的 API 端口、Ollama 模型路径等：

# .env 文件示例
FASTGPT_API_PORT=8000
OLLAMA_MODEL_PATH=/path/to/your/models

三、构建客服小助手模型

1. 选择和训练模型

FastGPT 支持多个 GPT 预训练模型，可以选择合适的基础模型并微调以适应客服任务。我们可以借助 Ollama 下载并管理这些模型。具体来说，可以下载一个基于对话场景优化过的 GPT 模型，例如 gpt-customer-service，并进行微调：

# 使用 Ollama 下载模型
ollama download gpt-customer-service

使用 FastGPT 进行微调时，可以加载公司常见问题、服务条款等数据集，使模型更贴合实际业务需求。

2. 调整模型参数

为了获得更快的响应速度和准确率，可以通过 FastGPT 调整模型推理时的参数，例如响应阈值、输出格式等。一般来说，在客服场景下，可以适当降低生成文本的复杂性，使模型更简洁明了。

# 示例代码，调整模型参数
from fastgpt import Modelmodel = Model("gpt-customer-service")
model.set_params({"max_tokens": 150,     # 限制回答长度"temperature": 0.5,    # 控制回答随机性
})

四、搭建客服系统接口

1. 创建 API 接口

通过 FastGPT 提供的 API 接口，可以将客服助手系统集成到公司的客服系统中。可以创建一个 API 端点，接收用户的输入文本，并返回 AI 客服助手的响应。

from fastapi import FastAPI
from fastgpt import Modelapp = FastAPI()
model = Model("gpt-customer-service")@app.post("/customer-service/")
async def customer_service(query: str):response = model.generate(query)return {"response": response}

2. 连接 Ollama 管理的模型

在 Ollama 中加载并管理的模型可以通过调用 Ollama 的接口，动态更新或替换客服助手模型。例如，当有新服务推出时，可以切换至新模型，或在模型中加入新的知识。

from ollama import OllamaModel# 选择使用最新模型
ollama_model = OllamaModel("gpt-customer-service-v2")

五、测试与优化

在搭建完成后，可以对客服助手进行测试，检查模型的响应准确度和效率。可以通过以下方式进一步优化：

• 优化响应时间：通过 Ollama 的 GPU 加速功能，缩短模型推理时间。
• 收集用户反馈：分析用户问题和模型的回答效果，不断优化模型。
• 增加多轮对话功能：让 AI 客服助手能够进行多轮对话，提升用户体验。

六、部署与维护

在经过测试和优化后，可以将客服助手部署至生产环境，常用的方式有：

• 本地服务器：适合内部使用，可以利用企业内网进行部署。
• Docker 容器：通过容器化部署，简化维护和扩展。

维护工作包括定期更新 Ollama 中的模型，添加新的知识点，确保 AI 客服助手的回答与公司服务内容保持一致。

七、总结

通过 FastGPT 与 Ollama 的结合，我们可以快速构建一个智能化、可定制的 AI 客服小助手。该方案不仅操作简单，还能灵活应对各种客服场景，帮助企业提高服务效率和客户满意度。