这套生鲜商城AI接待助手为什么不直接把所有问题交给大模型？
文章认为全量调用大模型成本高且存在幻觉风险，客服场景中的错误回答可能引发投诉。因此采用从低成本、高可控层逐级下沉的分层路由。
生鲜商城AI接待小助手，从意图识别到满意度（下）
资讯摘要
生鲜客服场景中，AI助手如何做到既省钱又可控？本文拆解一套五层分层路由架构：从FAQ精确匹配、业务API直调、RAG检索到大模型兜底，再到人工介入，层层过滤，让60%流量零成本秒回，成本直降90%。更有三级级联意图识别与真实对话案例，展示产品落地中的细节与智慧。
AI 摘要
文章以生鲜商城客服场景为例，拆解AI接待助手的五层分层路由架构，包括FAQ精确匹配、业务API直调、RAG检索、大模型兜底和人工介入，并介绍三级级联意图识别、置信度路由、真实对话案例及上线后的成本、响应效率改善。
AI 问答
五层分层路由分别处理哪些问题？
第一层用FAQ精确匹配高频稳定问题，第二层通过业务API查询订单物流等实时数据，第三层用RAG处理商品和政策咨询，第四层由大模型兜底长尾复合问题，第五层将客诉、食安和金额争议转人工。
文章提到上线后带来了哪些效果？
人工解决率从100%降到20%，单会话成本从3至5元降到3至5毛，首响从30至60秒缩短到1至2秒，夜间解决率提升到70%以上，大促峰值排队从约200人降为零排队。
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