1.基础设施层
基础设施主要包括以下几点：
1. 硬件设施：包括服务器、存储设备、网络设备等，这是整个系统运行的物理基础。
2. 软件设施：包括操作系统、数据库管理系统、自然语言处理(NLP)工具和机器学习算法等，这些是构建智能客服系统不可或缺的软件元素。
3. 数据设施：包括知识库和训练数据集等，基于海量数据的机器学习和深度学习技术，机器人可以自主学习并精准识别用户意图。
4. 人机协同设施：如呼入的智能路径规划、工单填写、客户数据与知识库查询辅助、批量外呼建议以及语音文字自动录入等多个维度的优化，以提升服务效率和用户体验。
2.数据存储层
智能客服每天产生的交互数据是非常庞大的，这些数据包括用户信息、聊天记录、服务请求等，对于企业来说是非常重要的资产。因此，需要一个强大的平台来保证这些数据的存储和备份，以避免数据丢失或损坏。
以下是一些建议的平台选择：
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数据库系统：可以选择关系型数据库如MySQL或Oracle，或者非关系型数据库如MongoDB或Cassandra。这些数据库可以存储大量的数据，并提供快速的数据访问和查询。同时，它们还提供了数据备份和恢复功能，以确保数据的安全性和可靠性。
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云存储服务：云存储服务如Amazon S3、Google Cloud Storage或Azure Blob Storage等可以提供可扩展的存储容量，并且可以轻松地备份和恢复数据。此外，云存储服务还提供了高可用性和容错性，确保数据的可靠性和完整性。（后续我们会提到包括SaaS在内的各种云服务类型）
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分布式文件系统：像Hadoop Distributed File System (HDFS)或Apache Cassandra等分布式文件系统可以提供高可用性、可扩展性和容错性，非常适合存储大量交互数据。分布式文件系统将数据分散到多个节点上，确保数据的可靠性和完整性，同时还提供了快速的数据访问和查询功能。
在选择平台时，需要考虑数据的规模、访问速度和数据安全性等因素，并根据实际需求进行选择。此外，还需要考虑平台的可扩展性、高可用性和容错性等因素，以确保数据的安全性和可靠性。同时，需要选择易于管理和维护的平台，以减少管理和维护成本。
另外还需要考虑以下因素：
- 高扩展性：由于数据量非常庞大，平台需要能够轻松地扩展存储容量和性能，以适应数据量的增长。
- 高可用性：平台需要具备高可用性，能够保证数据的可靠性和完整性，避免因硬件故障或其他问题导致的数据丢失。
- 快速访问和查询：平台需要提供快速的数据访问和查询功能，以便能够实时分析和处理交互数据。
- 数据备份和恢复：平台需要具备完善的数据备份和恢复功能，以防止数据意外丢失或损坏。
- 安全性：平台需要提供安全保障，确保数据的机密性和完整性，避免数据泄露和攻击。
- 可扩展性：平台需要支持各种数据源和应用程序的集成，并能够随着业务需求的变化而扩展。
- 自动化管理：平台需要提供自动化管理功能，以简化数据的管理和维护工作，包括数据的备份、恢复、归档等。
- 容错性：平台需要具备容错性，能够在硬件故障或其他问题发生时自动切换到备用系统，确保服务的连续性。
3.支撑层
智能客服系统运用了：自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、语音识别技术（ASR）、意图识别技术、语音合成（TTS）智能推荐、情感分析、数据分析与挖掘等等
4.服务支撑层
5.应用层
如果你对智能客服系统感兴趣，欢迎阅读我主页的其他文章，谢谢！
基础课17——智能客服系统-CSDN博客文章浏览阅读21次。近年来，实体客服机器人开始出现在银行办公厅、电信商务厅等场合，形成了网络智能客服、电话智能客服、实体客服机器人综合智能客服系统，这初步形成了一种新的产业形式。https://blog.csdn.net/2202_75469062/article/details/134170614?spm=1001.2014.3001.5502
