钉钉 AI 客服：大模型调用优化技巧

钉钉 AI 客服：大模型调用优化技巧

大模型 API 是主要成本，优化调用很重要。

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一、成本分析

模型	输入价格	输出价格
DeepSeek	¥0.27/M	¥1.08/M
GPT-4	$10/M	$30/M
Claude	$3/M	$15/M

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二、调用优化

2.1 提示词压缩

// ❌ 冗长提示词
const prompt = `
你是一个专业的客服，需要礼貌、友好、专业地回答用户问题...
（500字）
`;

// ✅ 精简提示词
const prompt = `客服。简洁友好回答。`;

2.2 上下文管理

// 只保留最近 5 轮对话
function trimContext(messages) {
  return messages.slice(-5);
}

2.3 批量处理

// 批量处理多个问题
async function batchProcess(questions) {
  const prompt = questions.map((q, i) => `${i+1}. ${q}`).join('\n');
  const response = await ai.chat(prompt);
  return parseResponses(response);
}

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三、缓存策略

3.1 相同问题缓存

async function getResponse(question) {
  const key = `response:${hash(question)}`;
  const cached = await redis.get(key);
  
  if (cached) return cached;
  
  const response = await ai.chat(question);
  await redis.set(key, response, 'EX', 3600);
  
  return response;
}

3.2 语义缓存

async function getResponseWithSemanticCache(question) {
  // 找相似问题
  const similar = await findSimilar(question);
  
  if (similar && similar.similarity > 0.95) {
    return similar.response;
  }
  
  const response = await ai.chat(question);
  await saveToCache(question, response);
  
  return response;
}

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四、模型选择

4.1 简单问题用小模型

function selectModel(question) {
  if (question.length < 50 && isSimple(question)) {
    return 'deepseek-chat';  // 便宜
  }
  return 'deepseek-reasoner';  // 复杂问题
}

4.2 本地模型

// 简单问题用本地模型
if (isSimpleQuestion(question)) {
  return localModel.generate(question);
}

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五、流式响应

// 流式响应提升用户体验
const stream = await ai.chat.stream(question);

for await (const chunk of stream) {
  res.write(chunk);
}

res.end();

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六、成本监控

let totalTokens = 0;

async function chatWithTracking(question) {
  const response = await ai.chat(question);
  totalTokens += response.usage.total_tokens;
  
  // 告警
  if (totalTokens > DAILY_LIMIT) {
    await sendAlert('Token 使用量过高');
  }
  
  return response;
}

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七、优化效果

指标	优化前	优化后
日均 Token	10M	3M
月成本	¥3,000	¥900
响应时间	2s	0.8s

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项目地址：GitHub - dingtalk-connector-pro 有问题欢迎 Issue 或评论区交流