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时，发现一个很有意思的现象：大部分企业80%的客服成本都消耗在重复性问题上。这让我开始思考——能不能用技术手段把这些机械劳动干掉？
于是就有了福客AI-客服系统。这不是又一个SaaS客服工具，而是一套可以独立部署的智能客服解决方案。核心思路很简单：用Golang构建高性能底座，通过对接扣子API、FastGPT、Dify等大模型平台实现智能问答，最终把客服成本压到原来的20%以下。
为什么选择Golang？
做过高并发服务的同学都懂，客服系统最怕的就是流量尖峰。传统PHP/Python架构在突发流量下要么疯狂扩容，要么直接躺平。我们选择用Golang重写核心模块，单机轻松扛住5000+并发会话。内存占用比Java方案少了40%，这意味着同样的服务器预算可以多部署一倍实例。
最骚的是协程模型——每个会话独立goroutine处理，配合channel做消息队列，连Redis都省了。实测在8核32G机器上，消息延迟能稳定控制在50ms以内。代码仓库里有完整的benchmark数据，欢迎来杠。
大模型对接的『套娃』架构
很多人觉得接OpenAI API就是智能客服了，其实掉坑里了。直接调API会遇到三个致命问题：1）响应慢 2）贵 3）数据不可控。我们的方案是三层架构：
- 本地知识库缓存（LevelDB实现）处理60%常见问题
- 自研的意图识别模块做问题分类
- 只有复杂问题才会走大模型API
这样既保证了响应速度，又把API调用成本压低了70%。系统预留了标准接口，可以无缝对接扣子、FastGPT、Dify等各种模型平台。昨天刚给某电商客户上线，原来每月3万的API账单直接降到8000。
让运维哭不出来的部署方案
最让我自豪的是部署体验。一个二进制文件+配置文件就能跑起来，依赖只有MySQL（SQLite模式开发环境也能跑）。Docker镜像不到30MB，k8s部署模板都给你们写好了。
知道你们要问数据安全——所有对话数据默认本地存储，敏感字段支持AES加密。我们还实现了动态加载插件系统，比如今天客户说要加个飞书对接，写个go插件热加载就行，不用重启服务。
开箱即用的管理后台
虽然面向开发者，但产品经理非要我们做个管理后台。现在真香了——实时监控会话、知识库可视化编辑、多机器人AB测试，这些功能客户都愿意额外付钱。后端用的Gin+Vue3，代码全开源，你们随便改。
最近在加了个狠功能：把客服对话自动生成知识图谱。用Neo4j存关系数据，前端用Echarts可视化，客户看到自己企业的问答拓扑图时都惊了。这套代码也在开源仓库里。
最后说点实在的
如果你正在被这些事困扰： - 客服团队天天喊人手不够 - 大模型API账单越来越肉疼 - 客户抱怨响应慢
建议试试我们的开源方案（文档在GitHub搜『唯一客服系统』）。用go mod replace就能把核心模块集成到现有系统，有技术问题可以直接提issue，我基本当天回。
最近在写基于Wasm的边缘计算方案，准备把部分推理逻辑放到CDN节点上。感兴趣的话，可以来社区一起搞事情。记住，好的技术应该让企业省钱，而不是让云厂商数钱。