打造本地私有化AI客服系统

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2023-11-08 08:11:14

互联网时代，AI客服已经成为企业服务用户的利器

但是公共云上部署存在数据安全隐患，如何实现本地私有化部署？本文将为您详细介绍如何使用ChatGPT等开源工具，打造属于自己的私有化AI客服系统，确保数据安全之余，也能享受AI客服带来的服务升级！

FastGPT：开源的AI知识库问答系统

FastGPT是一款开源的AI知识库问答系统，专为客服场景设计，支持私有化部署。它具有可视化工作流等功能，可以通过配置实现各种客服需求，是构建私有化AI客服的理想选择。我们可以在GitHub上获取FastGPT的源代码，然后使用Docker等技术在本地部署。FastGPT支持通过OneAPI等方式接入各种AI模型，下面将详细介绍。

ChatGLM3：新一代开源对话模型

要让FastGPT发挥强大的AI能力，我们需要一个对话模型的支持。目前最强大的开源对话模型就是ChatGLM3了。ChatGLM3在保持流畅对话的同时，还原生支持代码执行、函数调用等复杂功能。这得益于其更强大的基础模型设计和丰富的预训练数据。目前ChatGLM3完全开源，可以免费用于商业用途。我们可以在GitHub上获取ChatGLM3的代码和模型，然后使用Docker在本地部署，无需GPU支持，CPU就可以运行。

一键部署：Sealos

要同时部署FastGPT和ChatGLM3无疑增加了部署难度。好在我们有Sealos这款云操作系统！Sealos具有应用商店和应用编排功能。我们可以在应用商店中一键部署FastGPT，然后使用应用编排功能部署ChatGLM3和OneAPI。整个过程不需要服务器和域名，所有网络都是内网，极大降低了部署门槛，也确保了数据安全。

连接一切：OneAPI

既然有了FastGPT和ChatGLM3，怎么将两者连接起来呢？这就需要OneAPI了。OneAPI提供了模型代理功能，可以将本地部署的ChatGLM3通过一个API接口提供服务。然后我们在FastGPT中指向这个接口，就实现了两者的对接。借助OneAPI，我们还可以进一步扩展更多本地AI模型，丰富FastGPT的能力。

构建属于自己的AI客服

通过上面的部署方案，我们就可以成功打造一个本地部署的私有化AI客服系统了。整个系统全面构建在开源技术之上，部署简单，同时解决了公有云的数据安全隐患。我们既可以享受AI客服带来的客户服务升级，也可以保证用户隐私。这种部署范例对于自定义AI客服系统有重要借鉴作用。相信未来会有更多企业采用这种方案，在保障数据安全的前提下，提升客户服务体验。

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