STRIDE Assistant — 智能、政策感知的投诉解决系统
Source: Dev.to
在鞋类零售中管理客户投诉是相当复杂的。订单、保修、产品缺陷以及各门店的特定政策相互交叉，形成了一个充满挑战的决策空间。STRIDE Assistant 是一个由 AI 驱动的系统，能够在确保政策合规、责任明确以及人工监督的前提下，实现投诉处理的自动化。
本文将向您介绍 STRIDE Assistant 存在的原因、其工作原理，以及它如何将 AI 与确定性的政策逻辑相结合，提供可靠且可审计的决策。
问题
客户给客服发消息：
“我的鞋子在购买后4天就撕裂了。”
如果没有自动化，工作人员必须手动检查订单日期、保修、政策和库存。每天有数百个工单，这会变得缓慢且容易出错。
解决方案
STRIDE Assistant 通过以下方式实现：
- AI‑驱动的语义分析 – 解释客户投诉。
- 确定性策略执行 – 根据规则、订单和库存验证操作。
- 人工在环的升级 – 处理模糊情况。
- 不可变审计日志 – 提供合规性和可追溯性。
结果：快速、准确且负责任的客户服务。
端到端流程
Customer Message
|
Session Verification (Order + Phone + JWT)
|
Semantic Analysis (Intent Detection)
|
Clarification Step (if needed)
|
Policy Retrieval
|
Decision Engine (Policy + Order Data + Inventory)
|
+----------------------+
| FINAL DECISION / TICKET |
+----------------------+
|
OR Manual Review -> Ticket CreatedSource: …
组件
| 组件 | 工具 / 模型 | 目的 |
|---|---|---|
| 语义分析 & RAG 检索器 | Mistral-7B-Instruct | 主 LLM，用于意图检测和生成可读的响应。因其出色的指令遵循能力和适中的计算需求而被选中。 |
| 嵌入模型 | SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2") | 将政策片段和消息转换为向量，以实现语义搜索。能够高效、准确地检索相关政策段落。 |
| API 层 | FastAPI | 为客户、员工和管理员提供带 JWT 认证的端点。 |
| 数据库 | PostgreSQL | 存储订单、工单、员工操作和审计日志。支持事务和版本控制。 |
| 日志记录 | Python logging with structured configuration | 捕获所有 AI 决策、系统错误和员工操作。 |
为什么选择这些模型？
- Mistral‑7B‑Instruct – 强大的指令遵循能力，可提供安全、专业的响应。
- all‑MiniLM‑L6‑v2 – 轻量级嵌入模型，能够高效检索相关政策内容，确保决策遵守公司规则。
决策逻辑
STRIDE Assistant 结合了两个互补的逻辑层：
-
Policy Retriever – 解释投诉内容，将其映射到相关的政策规则，并生成初步的建议行动。
-
Decision Engine – 使用订单历史、保修期限、库存以及过去的交互来验证建议的行动。它会给出权威的推荐，可实现以下操作：
- 批准更换/维修。
- 建议免费维修。
- 在以下情况下拒绝投诉：
- 损坏是故意的或产品已使用时间过长。
- 客户反复请求退款/更换，超出政策限制。
- 订单未满足政策规则。
RAG 流程
- 收集两个逻辑层的输出。
- 当信号模糊时向客户请求澄清。
- 跨多轮对话聚合信号，以生成最终工单。
- 必要时升级至人工检查。
示例代码
# Combine outputs from policy retriever and decision engine
policy_signal = retriever.get_policy_signal(user_text, order)
decision_signal = engine.make_decision(user_text, order, inventory_available)
# Aggregate signals
signals = [policy_signal, decision_signal]
final_ticket = resolve_final_ticket(signals)此聚合确保在创建工单之前，已综合考虑政策合规性、历史数据以及客户行为。
身份验证（基于 JWT）
| 用户类型 | 凭证 | JWT 用途 |
|---|---|---|
| 客户 | order_id + phone | 提交投诉，检查状态 |
| 员工 | user_id + password | 处理工单，记录操作 |
| 管理员 | user_id + password + role | 审查日志，管理工单 |
- 无状态且可跨服务扩展。
- 基于角色的强制执行，以确保安全和问责。
- 每个操作都被记录且可追溯。
员工端点
- 安全地处理工单操作（批准、拒绝、升级）。
- 允许员工关闭工单或添加延迟/问题备注。
log_staff_action(staff.id, ticket_id, action, remarks)所有操作都存储在 staff_action_log 中；管理员拥有只读访问权限。
端到端示例
-
Customer: “我的鞋子在购买后4天就撕裂了。”
-
Policy Retriever 建议 REPLACEMENT。
-
Decision Engine 验证该建议。
-
RAG 如有需要会请求澄清。
Customer replies: “鞋底完全剥离了。”
-
信号被聚合。
-
resolve_final_ticket()确定最终工单类型：RETURNPAID REPAIRREPLACEMENTREPAIRINSPECTIONREJECT（如果投诉违反政策）
-
库存检查确保可以进行更换；否则，案件升级为检查。
-
自动在每个生成的工单中添加备注，以便工作人员了解系统在未审查聊天数据的情况下创建该工单的原因。
-
所有手动干预都会被记录，以便审计。
操作保证
- Thread‑safe model access for concurrent requests. → 线程安全的模型访问，用于并发请求。
- Database transactions for ticket creation and logging. → 数据库事务，用于工单创建和日志记录。
- JWT authentication for all users. → JWT 身份验证，适用于所有用户。
- Role‑based access control (staff vs. admin). → 基于角色的访问控制（员工 vs. 管理员）。
- Structured logs & metrics for monitoring. → 结构化日志和指标，用于监控。
- Multi‑model ensembles for higher signal accuracy. → 多模型集成，提升信号准确性。
- Dashboard for analytics and staff performance. → 仪表盘，用于分析和员工绩效。
- Automated policy ingestion with versioning. → 自动化策略摄取，并带有版本控制。
- Predictive ticket prioritization. → 预测性工单优先级排序。
- GPU‑backed inference endpoints for scalability. → GPU 支持的推理端点，实现可扩展性。
结论
STRIDE Assistant 展示了 AI 如何在鞋类零售投诉处理方面协助人类决策 而不取代 人类因素。它提供了速度、一致性和可审计性，同时保留了对复杂、政策驱动决策所需的必要监督。
STRIDE Assistant 概览
STRIDE Assistant 提供 符合政策、可审计且可解释的投诉处理。通过结合语义分析、确定性逻辑和结构化的人类监督，STRIDE Assistant 能够 安全地批准、修复、拒绝或升级 投诉，使其成为鞋类客户支持的可靠工具。
作者： Shushant Rishav
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