领先的基于大模型的AI客服机器人解决方案 | 唯一客服系统（Golang高性能独立部署版）

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大家好，我是Tony，一个在客服系统领域摸爬滚打了8年的老码农。今天想和大家聊聊我们团队最近搞的一个大事情——基于大模型的AI客服机器人解决方案，用Golang重构的『唯一客服系统』独立部署版。

为什么我们要再造一个轮子？

5年前我参与过某云客服系统的开发，当时用Python+Redis架构，日均处理10万对话就频繁出现OOM。去年看到GPT-3.5的API时，我突然意识到：是时候用Go重写整个架构了。

技术栈的暴力美学

核心架构很简单粗暴： go type AICore struct { model *llama2.LocalModel // 本地化部署的大模型 cache *ristretto.Cache // 1ms响应的话术缓存 sockets map[string]*websocket.Conn // 万级并发连接 }

这个结构体撑起了我们单机8000QPS的压测成绩（4核8G云主机）。对比之前Python版本需要3台服务器才能达到2000QPS，Go的goroutine+channel机制确实给了我们惊喜。

大模型本地化的骚操作

市面上多数方案还在用OpenAI接口，我们直接搞定了Llama2-13B的本地部署方案。通过CGO调用CUDA加速，在T4显卡上能达到15token/s的生成速度。关键代码： go // #cgo LDFLAGS: -lstdc++ -L/usr/local/cuda/lib64 -lcuda -lcublas -lculibos func infer(prompt *C.char) *C.char { // 调用我们魔改的C++推理引擎 }

对话状态的魔法处理

传统客服系统用有限状态机，我们搞了个更骚的： 1. 用BoltDB存储对话上下文 2. 通过SIMD指令加速向量相似度计算 3. 动态加载业务知识图谱

实测比传统方案减少40%的无效转人工。

性能对比（单位：QPS）

场景	某Java方案	某Python方案	我们(Go)
简单问答	1200	800	6500
复杂业务查询	300	150	1800
带NLP处理	200	80	1200

部署方案比买咖啡还简单

我们打包好了Docker镜像，真正实现了一键部署： bash docker run -d –gpus all -p 8080:8080 -e MODEL_PATH=/models/llama2-13b-q4.gguf onlyai/only-service:latest

给技术人的特别福利

开源了核心通信模块的Go实现（MIT协议）： go func (s *Server) HandleWebSocket(c *gin.Context) { // 包含完整的熔断/降级逻辑 // 支持万级并发连接管理 }

最后说点人话

这套系统已经在3家电商平台稳定运行半年，最高单日处理87万次对话。如果你正在被这些问题困扰： - 现有客服系统响应慢 - 大模型API调用成本高 - 需要私有化部署

不妨试试我们的方案（文档里有性能测试视频）。用Go重构这套系统让我重新认识了编译型语言的优势，下次可以单独写篇Go在AI领域的优化实践。

项目地址：github.com/onlyai/only-service （Star一下不会怀孕）

PS：评论区前20名要Demo的兄弟，我直接发你编译好的二进制文件（含CUDA加速版）