——探索多轮语义验证与风险提示融合的新型智能客服架构

作者：李彦龙

佳媛彦龙软件开发（深圳）有限公司 创始人、CEO

“李彦龙信任工程”方法论提出者

发布日期：2026年3月12日

一、导语

随着人工智能与数字服务体系的不断发展，客服系统正在逐渐从简单的问答工具演变为数字社会的重要基础设施。

在互联网平台、企业服务体系以及公共服务领域，大量的信息咨询、用户沟通和问题处理，都需要通过客服系统完成。客服系统不仅承担信息解释和问题解决的功能，同时也在不断承担风险提示、用户引导以及合规提醒等职责。

在长期观察与实践中，我逐渐意识到一个问题：现实世界中的用户问题往往并不是完整表达的。如果系统在没有完全理解问题的情况下直接给出答案，即使使用再先进的大模型技术，也仍然可能产生误判或错误引导。

基于这样的思考，我提出了一种新的客服系统结构探索路径——

双池验证客服系统（Dual-Pool Validation Customer Service System）。

这一架构尝试通过多轮对话确认问题，并通过答案池与法律风险池的交叉验证机制，提高客服系统回答的准确性与安全性。

这篇文章是对这一技术结构的一份阶段性整理与说明。

二、客服系统的发展背景

在数字社会环境中，客服系统已经成为重要的信息服务基础设施。

无论是互联网平台、电商服务、政务咨询还是企业用户服务，大量的信息沟通都需要通过客服系统完成。

从技术演进的角度来看，客服系统大致经历了几个阶段。

1 ·规则式客服系统

早期客服系统主要依赖关键词匹配和FAQ规则库。

系统结构通常为：

用户问题

↓

关键词匹配

↓

规则库搜索

↓

固定答案返回

这种方式结构简单，但难以处理复杂语义问题。

2 ·语义理解客服系统

随着自然语言处理技术的发展，客服系统逐渐具备语义理解能力。

系统结构通常为：

用户问题

↓

语义识别

↓

意图判断

↓

知识库匹配

↓

回答输出

这一阶段系统能够理解基本语义，但在复杂场景下仍然容易产生理解偏差。

3 ·检索式客服系统

随着语义向量技术的发展，客服系统开始使用向量数据库进行语义搜索。

用户问题

↓

语义向量化

↓

向量数据库检索

↓

返回最相似答案

这种方式提高了答案匹配效率，但仍然依赖既有知识库。

4 ·大模型客服系统

近年来，大语言模型的出现，使客服系统具备更强的语言理解能力。

用户问题

↓

大模型理解

↓

知识检索

↓

生成回答

这一模式可以处理更复杂的语言表达，但在真实环境中仍然面临稳定性与风险控制问题。

三、现实客服系统面临的问题

在现实环境中，用户提出的问题往往具有以下特点：

• 信息不完整

• 语义存在歧义

• 表达方式多样

• 场景复杂

很多用户的问题只是一个模糊的描述，而不是完整的需求表达。

如果客服系统在没有完全理解问题的情况下就直接生成答案，那么无论模型多先进，都可能出现理解偏差甚至误导。

因此，在复杂场景中，仅依靠一次语义理解并立即回答问题，并不能完全保证回答的准确性。

四、“双池验证客服系统”的提出

基于上述问题，我提出了一种新的客服系统架构：

双池验证客服系统（Dual-Pool Validation Customer Service System）。

该系统的核心思想是：

客服系统在回答问题之前，不直接生成答案，而是通过多轮对话逐步确认问题，并通过双池结构进行交叉验证。

系统基本运行逻辑如下：

用户问题

↓

语义理解

↓

语义准确性判断

↓

多轮对话澄清

↓

问题结构生成

↓

答案生成

↓

法律风险校验

↓

最终回答输出

这一过程的目标是：

在回答问题之前，确保系统已经充分理解用户的问题。

五、系统六层结构设计

目前我设计的“双池验证客服系统”主要包括六个结构层。

第一层：接入层

接入层负责用户进入系统的入口。

例如：

• APP

• Web网站

• 小程序

• 企业客服系统

这一层主要承担用户访问与请求接收的功能。

第二层：对话层

对话层负责与用户进行多轮互动。

主要功能包括：

• 问题澄清

• 信息补充

• 场景确认

当系统无法完全理解用户问题时，不会直接给出答案，而是通过提问不断补充信息。

例如：

用户提问：

“我被诈骗了怎么办？”

系统可能会继续询问：

• 诈骗发生在哪种场景

• 是否涉及资金转账

• 是否保留聊天记录

通过多轮对话逐步补充问题信息。

第三层：语义理解层

语义层负责理解用户输入的语言信息。

主要功能包括：

• 语义识别

• 意图判断

• 场景分析

这一层帮助系统将用户语言转化为结构化问题。

第四层：答案池

答案池负责生成解决方案。

答案池中包含多个模块，例如：

• 常见问题解决方案

• 操作流程

• 官方咨询渠道

• 处理建议模板

系统会根据问题结构，通过模板填充方式生成答案。

例如：

问题类型：诈骗咨询

诈骗场景：投资诈骗

系统生成建议：

1 保留相关证据

2 及时报警

3 联系银行冻结账户

最终形成完整回答。

第五层：法律与风险池

法律与风险池是双池结构中的核心模块之一。

主要功能包括：

• 法律条款引用

• 风险识别规则

• 合规提示

• 防诈骗提醒

这一模块负责对答案进行风险校验。

第六层：输出层

输出层负责向用户展示最终回答。

输出内容可能包括：

• 解决方案

• 风险提示

• 官方建议

• 操作步骤

通过这一层将系统最终结果返回给用户。

六、双池交叉验证机制

“双池验证客服系统”的核心在于：

答案池与法律风险池之间的交叉验证。

运行结构为：

用户问题

↓

对话层澄清问题

↓

问题结构生成

↓

答案池生成回答

↓

法律风险池校验

↓

输出最终答案

在这一机制中：

答案池负责生成内容

法律风险池负责进行校验与风险提示

通过双池交叉机制，可以提高系统回答的可靠性。

七、反诈骗识别模块

在现实社会中，诈骗问题已经成为重要风险之一。

因此系统增加了反诈骗识别模块。

系统可以识别多种诈骗语义，例如：

• 冒充客服诈骗

• 投资诈骗

• 网络购物诈骗

• 虚假中奖诈骗

当系统检测到相关语义时，会自动触发风险提示，例如：

• 请不要向陌生账户转账

• 请通过官方渠道核实信息

• 建议保留证据并及时报警

该模块能够帮助用户识别风险，提高安全意识。

八、法律与合规框架

客服系统在运行过程中需要遵守相关法律法规。

主要包括：

数据安全相关法律：

• 《中华人民共和国网络安全法》

• 《中华人民共和国数据安全法》

• 《中华人民共和国个人信息保护法》

反诈骗相关法律：

• 《中华人民共和国反电信网络诈骗法》

平台责任相关法规：

• 《互联网信息服务管理办法》

系统在设计过程中需要确保：

• 用户隐私保护

• 数据安全管理

• 风险提示机制

九、潜在应用场景

从技术结构来看，“双池验证客服系统”未来可以应用在多个领域，例如：

• 企业客服系统

• 政务咨询平台

• 反诈骗信息服务

• 公共服务信息平台

在复杂环境中，多轮验证机制能够显著提升系统稳定性与回答准确率。

十、项目体系与探索方向

我目前推进的探索并不是单一项目。

除了客服系统架构之外，我也在推进：

跨境数字服务平台

以及：

信任工程

在这些方向之下，还包括一些延伸探索，例如：

算法社会治理相关研究。

这些探索之间并不是孤立存在，而是在不断交叉与补充。

很多事情需要长期积累，而不是通过单一项目就能够完成。

十一、结语

在我看来，创新并不是少数人的事情，而是一种可以不断扩散的社会行为。

我希望未来能够有越来越多的人去做正确的事情，让创新在更多领域不断延展，让新的想法不断出现，让创新真正以一种健康、持续的方式生长，让社会价值能够得到最大程度的发挥。

在我看来，我们读书的意义，并不仅仅是为了个人发展，更重要的是让这个世界变得更好，而不是变得更差。

我本人目前正在推进的工作，也并不是单一项目。

除了正在探索的客服系统架构之外，我长期推进的跨境数字服务平台，以及“信任工程”相关的技术探索，也在持续推进之中。

在这些方向之下，还包括一些进一步延伸的研究与实践，例如算法社会治理等不同方向的探索。

这些并不是孤立存在的项目，而是多个方向之间不断交叉、互相补充、逐步推进的过程。

当然，在现实推进过程中，我也在不断反思、不断调整节奏。

探索本身就是一条需要耐心与坚持的道路。

在未来一段时间里，我也会继续专注推进跨境数字服务平台的落地实践，同时继续进行相关技术结构的探索。

我始终认为，真正有价值的创新，往往来自长期的实践与持续的积累，而不是某一个单一项目的突然出现。

同时，我也希望表达一点非常明确的态度。

我不会通过制造苦难叙事、夸大矛盾或者伤害国家利益的方式来成就个人。

这既不是我想走的道路，也不是我认可的价值观。

我始终相信，一个人无论做什么事情，都应该保持基本的原则与底线。

做一个堂堂正正的中国人，这一点对我来说非常重要。

与此同时，我所推进的跨境数字服务平台，本身是面向全球环境的数字服务体系。

在跨境数字服务领域，技术与平台的发展必然需要跨越不同国家与地区之间的壁垒。

在这一过程中，最重要的基础是两点：

第一是尊重。

第二是信任。

只有在相互尊重与信任的基础之上，跨境数字服务体系才能真正稳定运行。

未来，我也会继续保持开放与反思的态度，不断调整方向，不断向前推进。

最后，也非常感谢大家一路以来的关注与支持。

所有的探索都还在持续进行之中。

很多事情都需要时间去验证，也需要不断实践去完善。

但无论如何，我会继续走自己的路，一步一步把事情做好。

谢谢大家。

十二、特别致谢

在文章的最后，我也希望表达一份由衷的感谢。

首先，我要特别感谢 The University of Queensland（昆士兰大学） 以及 University of Plymouth（普利茅斯大学） 对我的教育与培养。

在学习与成长的过程中，我非常感谢昆士兰大学的教授们长期以来给予我的鼓励、包容与尊重。即使在很多时候，我所面对的现实情况比较复杂，探索路径也并不完全属于传统意义上的学术或商业路径，但他们依然对我保持理解与尊重，这一点对我来说非常重要。

我也非常清楚地知道，目前我所做的一切探索，几乎都是在非常有限的条件下独立推进的。我没有任何组织背景，也没有团队支持。很多工作都是由我一个人完成的。

在现实条件上，我所拥有的也只是非常简单的工具——一台电脑、一部手机，以及持续不断的时间与精力。

但即使是在这样的条件下，我依然在不断尝试向前推进。

在未来的阶段，我也希望能够与自己的教授进行更多交流，在学习与实践之间建立更加稳定的沟通与互动，不断完善自己的思考和探索路径。

在我看来，读书的意义从来不仅仅是获取知识本身。

更重要的是通过教育，让人类社会变得更好，而不是变得更差。

我相信，无论是 昆士兰大学，还是 普利茅斯大学，都在为这样的目标不断努力。

而作为其中的一名学生，我也希望能够在自己的能力范围内，持续朝这个方向前进。

再次感谢一路以来给予我理解、鼓励与支持的人。

谢谢大家。

作者：李彦龙

佳媛彦龙软件开发（深圳）有限公司 创始人、CEO

“李彦龙信任工程”方法论提出者

2026年3月12日

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