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Dify实现客服会话满意度智能质检与评分

雨涛酱_5848

雨涛酱_5848

发布时间:2026-10-22 12:44:17

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来源于php中文网

原创

用Dify搭建客服满意度智能质检系统,需准备含customer_message、agent_reply、session_id字段的JSON会话数据,上传至数据集并配置结构化提示词与工作流,支持批量或实时质检,最终导出CSV评分结果。

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dify实现客服会话满意度智能质检与评分

用Dify搭建客服会话满意度智能质检系统,需将原始对话文本输入模型,自动识别情绪倾向、服务规范性、问题解决完整性三类关键维度,并输出0~100分量化评分与可定位的扣分依据。

准备客服会话数据源

从企业客服系统导出近30天的JSON格式会话记录,确保每条记录包含【customer_message】、【agent_reply】、【session_id】三个必填字段,缺失任一字段会导致后续质检流程中断。

将所有JSON文件压缩为zip包,文件名不得含中文或空格,例如:cs_sessions_202405.zip。

登录Dify控制台→数据集→新建数据集→上传zip包→勾选“自动解析JSON结构”→点击“确认上传”。

构建满意度质检提示词模板

在Dify中新建应用→选择“文本生成”类型→进入“提示词编排”页签。

在系统提示词区域粘贴以下结构化指令:

你是一名资深客服质检员,严格依据《客户服务满意度评估标准V3.2》执行评分。输入为一段客户与客服的完整对话,按顺序输出:①情绪倾向(正向/中性/负向),②服务规范性(是否使用敬语、是否主动致歉、是否确认需求),③问题解决完整性(是否闭环、是否提供替代方案),④最终得分(0~100整数)。每项结论必须引用原文片段作为依据,禁止主观推测。

【必须严格遵循输出格式:JSON,仅含score、emotion、compliance、closure四个键,无额外字段、无注释、无换行】

配置质检工作流

方法一:单次批量质检

Dify
Dify

Dify AI应用开发平台指南。用于构建LLM应用、工作流、Agent和知识库。当用户需要(1)使用Dify创建AI应用 (2)设计LLM工作流 (3)配置知识库RAG (4)开发AI Agent (5)调用Dify API (6)自托管部署Dify时激活此技能。

下载

进入“工作流”模块→点击“+新建工作流”→拖入“HTTP请求”节点→配置URL为Dify应用API地址,Method选POST,Body填入JSON格式的会话数据数组。

添加“JSON解析”节点→设置提取路径为$.data[*]→连接至“大模型调用”节点→选择已配置好评分提示词的应用。

方法二:对接企业微信/钉钉机器人实时质检

在“插件”模块启用Webhook插件→复制生成的Webhook URL→在企业微信管理后台配置“消息回调”,事件类型勾选“群消息”和“私聊消息”。注意:必须将Dify应用的响应超时设为8秒以上,否则企业微信会判定为失败并停止推送

运行质检并导出结果

第一步:在工作流页面点击“测试运行”→上传一个含5条会话的JSON样本→等待状态变为“已完成”。

第二步:点击右侧“查看输出”→确认返回结果中每条记录均含score字段且值为整数,若出现null或小数则说明提示词未强制约束输出格式。

第三步:回到工作流编辑页→点击右上角“发布”→切换至“已发布”版本→点击“批量执行”→选择数据集→设定并发数为3→启动执行。

执行完成后,点击“导出结果”→选择CSV格式→下载文件名为satisfaction_qc_YYYYMMDD_HHMM.csv的表格。

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