華為云Flexus+DeepSeek征文｜利用華為云一鍵部署的Dify平臺構建高效智能電商客服系統實戰

前言

1 華為云快速搭建 Dify-LLM 應用平臺

1.1 一鍵部署簡介

1.2 設置管理員賬號登錄dify平臺

2 接入 DeepSeek 大模型與 Reranker 模型

2.1 接入自定義 LLM 模型

2.2 設置 Reranker 模型

3 構建電商知識庫

3.1 數據源選擇

3.2 分段設置與清洗

3.3 處理并完成

4 開發電商客服系統

4.1 開始節點

4.2 知識檢索節點

4.3 LLM 節點

4.4 直接回復節點

5 應用運行與接入方式

5.1 應用預覽

5.2 正式運行

5.3 嵌入網頁

5.4 API 集成

6 華為云部署使用體會

結語

前言

隨著大模型技術的迅猛發展，越來越多的企業開始尋求智能客服解決方案以提升用戶滿意度、降低人力成本。傳統的客服系統往往搭建復雜、響應緩慢、無法實現動態更新。而 Dify 平臺憑借其靈活的工作流引擎、知識庫增強功能以及對大模型的高度兼容性，成為快速構建智能客服系統的理想工具。

在本篇博客中，我們將介紹如何通過華為云一鍵部署 Dify 平臺，并接入基于 ModelArts Studio 的 DeepSeek 大模型，構建一個具備電商知識庫支持的智能客服系統。我們還將詳細講解部署過程、知識庫構建、工作流設計以及應用嵌入方式，助力你快速搭建高可用、可擴展的企業級客服解決方案。

1 華為云快速搭建 Dify-LLM 應用平臺

1.1 一鍵部署簡介

華為云為 Dify 提供了便捷的一鍵部署解決方案，用戶無需手動安裝依賴或配置復雜環境，即可快速上線一套完整的 LLM 應用平臺。

通過資源編排模板，部署過程僅需四個步驟：

a.選擇部署模板：登錄華為云資源編排服務，搜索并選擇 Dify 部署模板。

b. 填寫部署參數：包括服務器配置、數據庫信息、管理員賬號等。

c. 創建資源棧：確認配置后，點擊“部署”按鈕自動創建資源。

d. 部署完成訪問：幾分鐘內系統自動完成搭建，訪問分配的公網地址即可登錄。

1.2 設置管理員賬號登錄dify平臺

部署完成后首次登錄需設置管理員賬號，包括郵箱、用戶名和密碼。

設置成功后，即可進入 Dify 平臺的主控制臺，進行模型配置、知識庫管理、工作流創建等操作。

2 接入 DeepSeek 大模型與 Reranker 模型

2.1 接入自定義 LLM 模型

Dify 支持與兼容 OpenAI API 接口的大語言模型進行無縫集成。在本項目中，我們選擇接入部署于華為云 ModelArts Studio 的 DeepSeek 模型。

配置過程中，首先在 Dify 的模型管理頁面選擇“OpenAI-API-compatible”類型，然后填寫 ModelArts 推理服務提供的 Endpoint 地址。接著，將 ModelArts 平臺分配的 Token 復制到 Dify 所需的 API Key 欄中進行授權。為了便于管理與調用，我們為該模型自定義了名稱，例如設置為DeepSeek-V3，以便后續在工作流或應用中直接引用。

2.2 設置 Reranker 模型

為了提高知識檢索的質量，我們在系統中集成了硅基流動Reranker 模型（重排序模型），選用的是 BAAI/bge-reranker-v2-m3。該模型通過 Dify 提供的 Re-ranking 插件進行調用，用戶只需在插件配置頁面中填寫部署推理服務所需的 API Key 授權信息即可完成接入。引入重排序模型后，Dify 在知識檢索階段可以根據語義相關性對初步召回的文檔結果進行優化排序，從而為大模型生成更加精準的上下文輸入。這一優化顯著提升了整體問答的準確度和用戶體驗。

通過上述設置，Dify 的問答能力得到了顯著提升，能夠結合上下文和檢索文檔提供更符合語義的智能回復。

3 構建電商知識庫

為了讓客服系統具備更強的領域知識理解與回答能力，我們需要提前構建一個高質量的電商知識庫。Dify 平臺支持靈活多樣的數據導入方式，并通過自動化處理與配置，實現對文檔的分段、嵌入和索引。我們以電商領域的常見問題、商品政策說明、退換貨流程等資料為基礎，構建了一套完整的知識庫體系。

3.1 數據源選擇

在知識庫構建過程中，首先需要選擇合適的數據來源。Dify 支持多種格式的文檔上傳，包括 .docx、.pdf、.txt 等，適用于大多數企業內部已有的知識整理材料。用戶只需在平臺中創建新的知識庫，并點擊“導入數據”，即可上傳本地文檔或填寫網頁鏈接進行內容采集。在電商場景中，我們建議優先整理 FAQ 問答文件、客戶服務手冊、售后說明等高頻使用內容。

3.2 分段設置與清洗

數據導入后，Dify 會自動識別文檔結構，并提供分段規則設置選項。常見的分段方式包括“按標點斷句”、“按標題分節”或“自定義規則”。為了提高后續檢索質量，我們選擇按標點符號進行分段，同時開啟“清除空行”和“合并短句”功能，以提升文本的連續性和語義完整度。在這個階段，系統還會自動清理格式冗余信息，確保每個段落都適合作為獨立的知識塊參與后續檢索。

在配置檢索策略時，我們選擇了“高質量索引”模式，并設定嵌入模型為 BAAI/bge-large-zh-v1.5，該模型在中文語義理解方面表現優異。檢索方式采用“混合檢索”，結合稠密向量匹配與稀疏關鍵字匹配，提高召回率。為進一步優化結果排序，我們接入了重排序模型 BAAI/bge-reranker-v2-m3，使得最終返回的文檔更貼近用戶提問意圖。

參數項	配置值
索引質量	高質量
Embedding 模型	BAAI/bge-large-zh-v1.5
檢索方式	混合檢索（稠密 + 稀疏）
Reranker 模型	BAAI/bge-reranker-v2-m3

3.3 處理并完成

配置完成后，用戶只需點擊“下一步，系統便會啟動自動化處理流程，完成文本向量化和索引構建。

通過以上三個步驟，我們順利完成了一個結構清晰、語義豐富的電商知識庫，為后續智能客服系統的知識檢索能力打下了堅實基礎。

4 開發電商客服系統

基于 Dify 工作流機制，我們設計了一個包含四個節點的客服流程：開始、知識檢索、調用LLM、直接回復。

該流程不僅邏輯清晰，還能自動利用知識庫內容進行輔助問答。

4.1 開始節點

該節點作為入口，接收用戶的輸入問題，系統自動轉交至后續知識檢索環節。

4.2 知識檢索節點

該節點引入前文構建的電商知識庫，在接收到用戶提問后，通過向量匹配、重排序方式檢索出最相關的知識片段，作為上下文輸入傳遞給后續大模型處理。

4.3 LLM 節點

在此節點，系統調用 DeepSeek 模型進行響應生成。提示詞中可加入如下結構：

這是一套電商客服系統，請使用溫柔且專業的語氣進行回復。若用戶有情緒性的發言，請盡量安撫情緒，并給予適當的協助，避免讓用戶覺得你是一個冷漠的 AI 機器人。在回答問題時，請結合上下文內容，以專業客服的口吻進行回應；若提問內容與上下文無關，請用和緩的語氣與用戶進行寒暄，并引導用戶聯系專業客服人員處理。

4.4 直接回復節點

將 LLM 的響應內容直接輸出，展示給用戶。可配置響應樣式，如 Markdown 渲染、引文附注等，提升可讀性與專業度。

5 應用運行與接入方式

5.1 應用預覽

開發完成后，可在 Dify 控制臺中直接預覽應用效果。用戶提問后，系統展示檢索片段、模型回復以及引用來源，便于調試與優化。

5.2 正式運行

點擊“運行應用”后，系統將以生產模式提供服務。每次用戶訪問均為獨立會話，并支持對話記錄查看。

5.3 嵌入網頁

Dify 支持將智能客服靈活嵌入至任意網頁場景中，用戶可以根據業務需求選擇懸浮按鈕、對話框或內嵌模塊等不同形式進行集成。

接入方式非常簡單，只需在 Dify 應用配置頁面中復制生成的 HTML 代碼片段，然后粘貼到目標網頁的對應位置，即可實現客服組件的嵌入。

5.4 API 集成

企業用戶還可以通過 Dify 提供的 API 與自身業務系統進行集成，實現更高級的自動化能力。平臺開放了包括 Chat 對話、Completion 補全、Embedding 向量生成等多種接口類型，便于不同場景的調用需求。在安全方面，所有 API 請求均需通過 Token 進行身份驗證，確保訪問安全可控。