生成式 AI 用例：针对客户支持问题生成解决方案

Last reviewed 2025-12-16 UTC

本文档提供了一个应用的高级架构，该应用使用 AI 为客户的支持问题生成解决方案。

本文档的目标受众群体包括在云端构建和管理生成式 AI 应用的架构师、开发者和管理员。本文档假定您对 生成式 AI有基本的了解。

本文档的 “部署” 部分提供了 AI 辅助客户支持 应用场景的代码示例。

架构

下图展示了中 AI 辅助支持服务台 应用的架构 Google Cloud。该应用接收客户提出的问题，从知识库中检索相关资源，然后为这些问题生成解决方案。该架构实现了 检索增强生成 (RAG) 方法。

使用 AI 生成客户支持请求的回复的应用的架构。 使用 AI 生成客户支持请求的回复的应用的架构。

此架构中的应用由部署在 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群中的容器化服务组成。该架构展示了以下流程：

  1. 客户向支持服务台应用提交问题。
  2. 支持服务台应用将客户的问题传递给知识检索器服务。
  3. 知识检索器服务构建提示并将其发送给 Gemini API，以检索与客户问题相关的资源。
  4. Gemini 从存储在 Cloud Storage 中的支持知识库中识别相关资源。
  5. Gemini 将相关资源的 ID 返回给知识检索器服务。
  6. 知识检索器服务从 Cloud Storage 中检索相关资源。
  7. 知识检索器服务将客户的问题和相关资源发送给解决方案生成器服务。
  8. 解决方案生成器服务将资源发送给 Gemini API，并提供提示，以针对客户的问题生成详细解决方案。
  9. Gemini 生成解决方案，例如分步说明或视频演示。
  10. 解决方案生成器服务通过支持服务台应用向客户提供解决方案。

使用的产品

此示例架构使用以下 Google Cloud 产品：

  • Google Kubernetes Engine (GKE)：一种 Kubernetes 服务，可用于使用 Google 的基础架构来大规模部署 和操作容器化应用。
  • Gemini Enterprise Agent Platform：一个综合性平台， 可让您构建、扩缩、治理和优化企业级 AI 智能体。
  • Cloud Storage：适用于各种数据类型的费用低廉且不受限制的对象存储区。数据可从 内部和外部访问 Google Cloud，并且 跨位置进行复制以实现冗余。

部署

如需在 Google Cloud中试用 AI 辅助客户支持应用，请使用以下代码示例：

后续步骤

贡献者

作者： Kumar Dhanagopal | 跨产品解决方案开发者

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