06 RAG 系统 vs. 传统 FAQ / 检索式客服

      将 “证据驱动推理” 的 RAG 客服系统与传统 FAQ 式或纯检索式系统对比，可以看到显著差异，具体如表 1 所示。

      表 1 RAG 证据驱动客服与传统 FAQ / 检索客服的核心差异对比

      可以看出，RAG 型系统在能力上全面超越传统客服：它能够灵活调动知识并进行推理，使回答既准确又贴合语境；同时通过证据链实现可解释 AI，构建用户信任。当然，这种智能是以更高的计算开销为代价的，在实时性要求极高或简单固定问答场景下，传统方案仍有用武之地。因此，实际应用中常采用两类方案结合：简单问题走 FAQ 匹配，复杂问题交由 RAG 处理，以取得效率与效果的平衡。

07领先企业的模型应用与方案特点

      面对 RAG 这一变革性技术，各大领先企业纷纷布局，将其融入自家客服或知识管理系统中。下面列举几个典型厂商及其方案：

（一）阿里巴巴

      阿里将 RAG 应用于企业智能客服和知识库产品中。例如阿里云的 “百炼” 大模型服务平台提供了基于向量检索的私域知识接入方案，可将企业文档、工单等加载为知识库，结合通义千问大模型实现高精度问答。阿里的方案注重模块化 RAG 设计，支持离线构建索引、在线检索生成分离等，以便在企业私有环境部署。据报道，阿里系产品（如钉钉智能助手）已能利用 RAG 回答组织内部诸如制度、人事等查询，实现企业数据不出门的安全智能问答。

（二）华为

      华为不仅在自家客服中引入 RAG，还积极开展相关前沿研究。2025 年华为云发布了 QCG-RAG（Query-Centric Graph RAG）的论文，通过引入查询中心的图结构解决多跳检索难题，且问答准确率优于以往图谱 RAG 方法。这一研究凸显华为在图谱 + RAG 融合上的探索，强调构建可解释的查询粒度知识图来提升复杂问答性能。在产品层面，华为云 WeLink 智能助手、客服机器人等据称已集成企业知识中台和 RAG 技术，用以解析用户意图并检索内部知识库回答问题。华为解决方案的特色在于深度集成自有大模型和知识工程，并满足信创环境下的私有化部署和安全审计要求。 

（三）字节跳动

      字节在其协同办公与客服产品中同样应用了 RAG。其云服务品牌火山引擎推出了 RAG 检索增强解决方案和智能客服产品，支持将企业知识接入大模型，实现精准匹配 + 生成。据介绍字节已将 RAG 融入智能客服、智能写作助手，知识图谱构建等业务中，形成内部最佳实践。

      飞书（Feishu）作为字节的企业协作平台，内置的智能客服和文档问答也运用了 RAG 技术，可在用户咨询时即时检索企业知识库内容作答。字节方案侧重高可用性，通过基模 + RAG 的模式在简单场景快速上线，在复杂场景则探索 Agent 等更高级形式。总体来说，字节跳动借助 RAG 实现了其各业务线 AI 助手的统一底座，赋能客服和内容服务。

      飞书（Feishu）作为字节的企业协作平台，内置的智能客服和文档问答也运用了 RAG 技术，可在用户咨询时即时检索企业知识库内容作答。

      字节方案侧重高可用性，通过基模 + RAG 的模式在简单场景快速上线，在复杂场景则探索 Agent 等更高级形式。总体来说，字节跳动借助 RAG 实现了其各业务线 AI 助手的统一底座，赋能客服和内容服务。

（四）Salesforce

      作为全球 CRM 领导厂商，Salesforce 积极将 RAG 融入其 Einstein 系列 AI 功能中。Salesforce 的 Einstein Copilot（AI 数字助手）采用 RAG 模式连接到 Customer 360 平台的各类内部数据，使 Copilot 能够实时获取客户档案、工单历史、知识文章等来回答客服和销售问题。Salesforce 官方指出，RAG 帮助其 Einstein GPT 连接 LLM 与企业内部数据，提供更精确的答案并避免幻觉。

      例如，Copilot 可以回答 “这位客户上次投诉的处理进展如何”，因为它能检索到该客户相关 Case 记录并据此生成回复。Salesforce 还发布了开发者工具（如 Data Cloud Vector Database）供客户构建自有 RAG 知识库，强化定制 AI 客服。其方案特点是与 CRM 工作流深度耦合，如搜索公司内部 Support 文档为客服 Agent 赋能等，强调提升座席工作效率和客户自助服务体验同步进行。

（五）ServiceNow

      ServiceNow 在 IT 服务和企业工作流领域也紧跟 RAG 潮流。其 Now Assist 虚拟代理结合了 RAG 技术，在用户提问时从 ServiceNow 知识库、工单数据库中检索相关条目，然后以生成式 AI 给出解决方案。ServiceNow 还推出 AI Search RAG 应用，用于增强其搜索功能准确度。

      一大亮点是 ServiceNow 的知识管理 GenAI 能力：可以自动从历史工单案例中生成知识文章（KCS 流程自动化），并利用 AI 识别知识库的缺口和过期内容。这些功能与前述场景三类似，使 ServiceNow 平台的知识库保持高质量演进。ServiceNow 方案的特色在于闭环集成：AI 不仅用于回答，还用于创造和优化知识，实现从问题到知识的循环。这使 ServiceNow 的客服系统不断积累组织智慧，降低人工维护成本，提升客户和员工自助率。

      综上，领先的互联网和企业服务公司都已不同程度地将 RAG 视为下一代智能客服 / 知识管理的关键。他们的方案各有侧重：有的偏重技术创新（如图谱 RAG、多模态 RAG），有的侧重业务集成（如与 CRM/ITSM 流程融合），但共同趋势是让 AI 客服系统具备 “实时获取知识、基于证据推理” 的能力。从阿里、华为等国内巨头到 Salesforce、ServiceNow 等海外厂商，均在论文发表或产品发布中体现了这一理念。这也印证了 RAG 在客服领域的定位转变 —— 从最初解决大模型私域知识不足的补丁，成长为引领客服 AI 进入可信推理时代的核心架构。

08结语

      作为 “证据驱动的推理通道”，RAG 赋予客服 AI 以逻辑推理力和知识适应力。通过本体对象链和证据链的支撑，AI 不再是死背答案的机器人，而是善于检索资料、严谨推理的专家助理。在动态问答场景，RAG 让 AI 时刻掌握每位客户的最新动态，在复杂故障场景，RAG 让 AI 可以抽丝剥茧找出根因；在知识更新场景，RAG 又让 AI 学会了与时俱进与自我充实。

      这种能力维度的跃升，使得客服系统正从回答问题的工具演进为连接人、知识和决策的服务中枢。当然，RAG 技术仍在发展，诸如提高多跳检索效率、保障生成内容安全合规、降低部署成本等都是下一阶段的挑战和研究方向。然而可以确定的是，在追求高可信度智能客服的道路上，“检索增强生成”是不可或缺。展望未来，随着大模型与知识系统融合的深化，既能言善道又能引经据典的客服 AI 将成为企业标配，为客户提供前所未有的高质量服务。

参考文献

[1] Palantir Blog. Building with AIP: Data Tools for RAG/OAG [EB/OL]. Palantir 官方博客，2025.

[2] Microsoft Research. OG-RAG: Ontology-grounded retrieval-augmented generation for large language models [C]//EMNLP 2025 Conference Proceedings, 2025.

[3] Gladly Documentation. AI-Powered Customer Service with Contextual Retrieval [EB/OL]. Gladly 官方文档，2025.

[4] 腾讯云专栏. 2025 主流 AI 智能客服技术对比分析 [EB/OL]. 腾讯云开发者社区，2025.

[5] 微软亚洲研究院. PIKE-RAG: Multi-hop Reasoning with Structured Evidence for Complex Queries [R]. 技术白皮书，2025.

[6] 53AI. LLM and RAG: Automated Knowledge Graph Update Mechanism [R]. 技术报告，2025.

[7] ServiceNow Knowledge Management Documentation. Now Assist GenAI Knowledge Generation [EB/OL]. ServiceNow 官方文档，2025.

[8] 字节跳动火山引擎. RAG 检索增强生成解决方案 [EB/OL]. 火山引擎官网，2025.

[9] Huawei Cloud Research. QCG-RAG: Query-Centric Graph Retrieval-Augmented Generation [EB/OL]. arXiv:2509.21237, 2025.

作者：陈震原

广州市服务贸易与服务外包协会呼叫中心专委会主任