📋 概述
过去，汽车出了问题，车主往往说不清症状，只能靠维修师傅“望闻问切”。这种依赖经验的模式，容易造成信息不对称、误判故障，甚至反复返修，既耗时又费心。
如今，一种新的尝试正在落地：通过AI辅助的故障排查流程，系统能根据车辆数据和用户描述，快速定位可能问题，并智能推荐附近评价可靠、服务匹配的维修门店。
本文将带您了解这套基于腾讯云ADP 构建的工作流如何在不取代人工的前提下，让修车这件事变得更清晰、高效、少踩坑。
体验链接：adp.cloud.tencent.com/webim_exp/#…
🎯 核心价值与创新点
智能化故障诊断
● 知识库驱动：集成专业汽车维修知识库，提供准确的故障诊断
● 图文并茂：支持图片展示，让故障说明更直观易懂
● 多场景覆盖：从雨刷器到方向盘，覆盖常见汽车故障
精准位置服务
● 地理位置智能：基于腾讯位置服务，精准定位附近维修店
● 个性化推荐：根据用户位置和故障类型，推荐最适合的维修店
● 实时数据：动态获取维修店信息，确保推荐的准确性
一站式服务体验
● 端到端流程：从故障诊断到预约维修的完整服务链
● 智能预约：自动化预约流程，减少用户操作步骤
● 服务跟踪：完整的服务记录和跟踪机制
🔧 技术架构深度解析
1. 知识检索与诊断层
汽车知识检索节点
{
"NodeType": "KNOWLEDGE_RETRIEVER",
"KnowledgeList": [{
"KnowledgeBizID": "2013150524845242944",
"KnowledgeType": "DEFAULT",
"Filter": "DOC_AND_QA"
}],
"SearchStrategy": {
"StrategyType": "MIXING",
"TableEnhancement": false
}
}
技术特点：
● 混合检索策略：结合文档和问答数据，提高检索准确性
● 置信度控制：文档置信度0.2，问答置信度0.7，确保结果质量
● 多源融合：整合多种类型的汽车维修知识
答案归一化处理
使用Deepseek V3模型进行智能答案生成：
# 核心Prompt设计
system_prompt = """
你是一个汽车助手,参考已知内容，按照如下要求输出你的答案：
1、若已知内容中有图片链接，答案中请尽量输出已知内容中和问题相关的图片链接
2、请以图文交错的结构输出你的回答，注意图片和文字的顺序
3、如果已知内容中没有图片链接，则不要输出图片链接
"""
创新亮点：
● 图文融合：智能识别相关图片，提供直观的故障说明
● 结构化输出：确保答案的逻辑性和可读性
● 上下文感知：基于对话历史提供个性化回答
2. 位置服务与推荐层
智能位置提取
{
"NodeType": "PARAMETER_EXTRACTOR",
"Parameters": [{
"RefParameterID": "bf2b445f-0815-45bf-b6d1-f4a37197740f",
"Required": true
}],
"UserConstraint": "将为您推荐位置附近的维修服务中心，请输入您的故障位置和所在城市"
}
腾讯位置服务集成
{
"PluginType": "THIRD_PARTY",
"PluginID": "529b9fb9-d0a2-4e9e-91ec-1158bc703200",
"ToolID": "d142b78c-3fed-4568-9837-594ef8301dae",
"Body": [
{
"ParamName": "keyword",
"ParamDesc": "关键词,地点名称",
"ParamType": "STRING",
"Input": {"UserInputValue": {"Values": ["汽车维修"]}}
},
{
"ParamName": "region",
"ParamDesc": "搜索城市",
"ParamType": "STRING"
}
]
}
技术优势：
● 精准定位：基于用户输入的城市和位置信息
● 智能筛选：自动过滤相关的汽车维修服务点
● 实时数据：获取最新的维修店信息和营业状态
3. 智能推荐与预约层
动态选项卡设计
{
"NodeType": "OPTION_CARD",
"Question": "已为您推荐地点为{{location}}附近的汽车维修店，请选择",
"CardFrom": "DYNAMIC",
"DynamicOptionsRefInputName": "result",
"DynamicOptionsRefNextNodeIDs": ["dd321c7e-75b0-4461-f06b-b8bf96bf1a0e"],
"DynamicOptionsElseNextNodeIDs": ["d132ed13-1784-c288-32c2-9c2c68113360"]
}
智能特性：
● 动态生成：根据搜索结果动态生成选项
● 条件分支：智能处理有/无维修店的不同情况
● 用户友好：提供清晰的选择界面
渐进式信息收集
工作流采用三阶段参数提取：
1. 故障位置提取：获取用户位置和故障描述
2. 预约时间提取：收集用户的时间偏好
3. 联系信息提取：获取预约必需的联系方式
{
"Parameters": [
{"RefParameterID": "bf2b445f-0815-45bf-b6d1-f4a37197740f"}, // 故障位置
{"RefParameterID": "8237040e-d8a4-4daa-afae-f482ad7a099d"}, // 预约时间
{"RefParameterID": "72adc4cd-5597-494a-98ae-0bbf571a078f"} // 联系信息
]
}
🚀 应用场景与用户体验
典型使用场景
场景1：雨刷器故障诊断
用户输入：雨刮器刮不干净如何检查？
系统响应：
1. 知识检索 → 提供雨刷器检查步骤和相关图片
2. 位置服务 → 推荐附近的汽车维修店
3. 预约服务 → 完成维修预约
场景2：方向盘异响问题
用户输入：方向盘转动时有异响
系统响应：
1. 故障分析 → 可能的原因和检查方法
2. 紧急程度评估 → 建议立即检修
3. 就近推荐 → 专业的转向系统维修店
🌟 结语
基于ADP 构建的汽车故障排查及推荐店铺维修工作流代表了AI技术在传统汽车服务行业的创新应用。通过智能化的故障诊断、精准的位置服务和一站式的预约体验，这个系统不仅解决了车主的实际痛点，也为维修行业的数字化转型提供了新的思路。
