跳过正文
  1. AI 应用/

产品配件投诉分类工作流

·40 字·1 分钟
作者
jcone211
聚焦 Java 后端工程、AI Agent、工作流与可交付的应用能力。

项目定位
#

这是一个基于 Dify 编排的"产品配件投诉分类"工作流。它接收客户发送的投诉段落,先对内容做语义分类,映射为一级分类 + 二级分类,再归纳总结,最终将分类结果与总结发送到指定钉钉群,实现投诉从受理、分类到通知的自动闭环。

处理流程
#

  1. 语义分类:理解客户投诉段落的语义,自动判断所属品类;
  2. 二级映射:输出一级分类与二级分类两级结构,便于精细统计与追踪;
  3. 总结归纳:提炼投诉要点,生成简洁结论;
  4. 钉钉通知:将分类结果与总结推送到指定的钉钉群消息。

在线体验
#

快速上手
#

在下方对话中可直接粘贴以下投诉内容体验分类与通知流程:

这整机配置太坑!内存条贵得离谱,性价比极低,占去大半预算。机箱更是粗制滥造,接口少得可怜,连个Type-C都没有,板材薄、做工差。花高价买丐版配件,纯属花钱买罪受,谁买谁后悔!

当前能力
#

  • 语义分类:对客户投诉段落做语义理解,自动识别产品配件品类;
  • 两级分类:输出一级分类与二级分类,结构化呈现投诉归属;
  • 内容总结:提炼投诉核心要点,生成简明总结;
  • 钉钉推送:将分类与总结结果发送至指定钉钉群,自动流转通知。

工程说明
#

  • 基于 Dify 可视化工作流编排分类、总结与通知流程;
  • 通过钉钉机器人 Webhook 完成群消息推送;
  • 自托管部署,保留对数据与应用的控制权;
  • 通过 iframe 内嵌到作品集,提供可试用的工作流体验。

后续方向
#

体验入口已部署到公网可直接访问;后续将关注访问稳定性,并视需要补充鉴权与限流。