1. 环境准备和模型配置
在开始构建智能客服系统之前，环境准备和模型配置是基础且关键的步骤。通过安装必要的 Python 库（如 openai 和 python-dotenv），可以确保我们的代码能够顺利运行。配置模型时，需要从各个大模型厂家的开放平台获取 api_key 和 base_url，这些步骤虽然简单，但却是确保系统能够正常调用大模型的前提。
2. API 配置
API 配置是连接我们的应用和大模型的桥梁。每个大模型厂家都有自己的 api_key 和 base_url，这些配置信息必须准确无误。特别是 api_key，它关系到模型调用的权限和安全性，必须妥善保管，避免泄露。通过 .env 文件管理这些敏感信息，不仅方便，还能提高代码的安全性。
3. LangGPT 的强大功能
LangGPT 提供的结构化 Prompt 模板和变量功能，极大地简化了 Prompt 的编写过程。通过使用 Markdown 语法，我们可以像写文章一样编写 Prompt，这不仅提高了编写效率，还能使 Prompt 更加清晰和有条理。变量的使用使得 Prompt 的动态调整变得非常方便，例如可以轻松地引用和修改角色的属性和内容。
4. 智能客服系统的实现
通过定义 SmartAssistant 类，我们可以构建一个智能客服系统。这个系统能够根据用户输入，自动识别意图并调用相应的业务线。例如，用户输入注册信息时，系统会调用注册业务线；用户查询信息时，系统会调用查询业务线。这种设计不仅提高了系统的灵活性，还能根据不同的业务需求进行扩展。
5. 测试和迭代
在实际应用中，测试和迭代是不可或缺的环节。通过不断测试和优化 Prompt，可以提高系统的准确性和用户体验。例如，通过与 GPT 的交互，我们可以获取优化建议，调整 Prompt 的各个部分，强化有效因素，消除无效因素。这个过程需要耐心和细致，但最终会带来显著的改进。
