news 2026/2/12 3:17:12

智能客服API接口开发实战：从架构设计到性能优化

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张小明

前端开发工程师

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智能客服API接口开发实战：从架构设计到性能优化

背景痛点：智能客服 API 的三座大山

去年“618”大促，我负责的智能客服接口在 3 k QPS 峰值下直接“躺平”：P99 延迟飙到 2.3 s，20% 意图识别结果前后矛盾，最惨的是用户连续追问“那运费呢？”——系统把上下文丢了，只能回复“亲，您想问什么？”。

复盘后把问题拆成三块：

  1. 并发请求处理：同步 Flask 架构，worker 打满后 CPU 空转，I/O 等待占 60%。
  2. 多轮对话状态维护：session 存在本地内存，横向扩容即丢失；用户刷新页面就“换了个脑子”。
  3. 意图识别歧义：关键词+规则模板，新品上线后同义词爆炸，准确率从 92% 跌到 74%。

技术选型：REST vs GraphQL vs gRPC 实测

先用 wrk 在 8C16G 容器里压测，场景均为“单轮 FAQ 查询”，网络 RTT 0.3 ms，三次握手：

  1. 空载回显：REST 22 k、GraphQL 19 k、gRPC 38 k QPS。
  2. P99 延迟（QPS 10 k）：REST 110 ms、GraphQL 125 ms、gRPC 55 ms。
  3. CPU 占满时吞吐量：gRPC 仍保持 32 k，REST 跌到 9 k。

结论：对话式场景请求包体小、往返多，gRPC 的 HTTP/2 多路复用 + Protobuf 序列化优势明显；但 REST 易读、前后端直接调试方便。最终采用“外部 REST 入口 + 内部 gRPC 微服务”双层架构，兼顾开发与性能。

核心实现：FastAPI + BERT + 状态机

1. FastAPI 异步端点

# main.py from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException, status from fastapi.responses import ORJSONResponse import aioredis import asyncio from限流 import RateLimiter # 自写模块 app = FastAPI(default_response_class=ORJSONResponse) limiter = RateLimiter(times=60, per=60) # 单 IP 60 次/分 redis = aioredis.from_url("redis://localhost:6379/1", decode_responses=True)

2. BERT 意图分类

# intent.py from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch MODEL_PATH = "./bert-faq-cls" tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH) model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_PATH) model.eval() def predict(text: str) -> tuple[str, float]: inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding="max_length", max_length=64) with torch.no_grad(): logits = model(**inputs).logits probs = torch.softmax(logits, dim=-1) idx = int(torch.argmax(probs)) label = model.config.id2label[idx] confidence = float(probs[0, idx]) return label, confidence

Attention Mask 已由 tokenizer 自动生成，无需手写。

3. 对话状态机（PlantUML）

@startuml [*] --> Idle: 新建 session Idle --> AwaitIntent: 收到首轮 query AwaitIntent --> AwaitIntent: 置信度<阈值\n请求澄清 AwaitIntent --> Answered: 置信度≥阈值\n返回答案 Answered --> AwaitIntent: 追问 Answered --> [*]: 会话超时 30min @enduml

状态持久化到 Redis Hash，key 格式cx:{uid}，field 包括state、last_intent、history_ids。

代码示例：带异常处理、日志、限流

# router.py import logging from datetime import datetime import json from fastapi import Depends from pydantic import BaseModel, Field class QueryIn(BaseModel): uid: str = Field(..., regex=r"^[A-Za-z0-9]{6,32}$") query: str = Field(..., min_length=1, max_length=256) logger = logging.getLogger("cx") @app.post("/v1/ask") async def ask(q: QueryIn, request: Request, _=Depends(limiter)): try: # 1. 限流已校验 # 2. 敏感词过滤 if await has_sensitive(q.query): logger.warning(f"Sensitive detected uid={q.uid}") raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid query") # 3. 意图识别 label, conf = predict(q.query) logger.info(f"uid={q.uid} query={q.query} label={label} conf={conf:.2f}") # 4. 状态机迁移 state = await redis.hget(f"cx:{q.uid}", "state") or "Idle" if conf < 0.65 and state != "AwaitIntent": await redis.hset(f"cx:{q.uid}", mapping={ "state": "AwaitIntent", "last_intent": label, "ts": datetime.now().isoformat() }) return {"reply": "抱歉，我没理解您的问题，能再具体点吗？", "confidence": conf} # 5. 返回答案 answer = fetch_answer(label) await redis.hset(f"cx:{q.uid}", mapping={ "state": "Answered", "last_intent": label, "ts": datetime.now().isoformat() }) return {"reply": answer, "confidence": conf} except asyncio.TimeoutError: logger.error("Redis timeout") raise HTTPException(status_code=503, detail="Cache unavailable") except Exception as e: logger.exception("Unhandled") raise HTTPException(status_code=500, detail="Internal error")
  • 异步上下文管理：统一用async/await，模型加载放在startup事件，避免每次请求重复torch.load。
  • 请求限流：基于 Redis + Token bucket，单 IP 超过阈值直接 429，保护后端 GPU 推理节点。
  • 敏感信息过滤：正则 + 敏感词库，命中即拒绝，日志脱敏打印前 16 位 UID。

生产建议：让接口扛住 10 k QPS

1. 冷启动优化

BERT 模型 420 M，首次推理 3 s。采用“预热脚本”+“进程保活”：

  • 容器启动后，同步执行warmup()对 100 条样本推理，CUDA kernel 编译完成后再注册 Consul。
  • 设置uvicorn --workers 1+preload，单进程多线程，避免多 worker 重复占显存。

2. 对话 session 的 Redis 策略

  • 写：每次状态变更HSET+EXPIRE 1800，30 min 无访问自动淘汰。
  • 读：使用redis.pipeline()批量拉取，减少 RTT。
  • 大促时启用 Redis on Flash，冷数据落 SSD，内存节省 45%。

3. 灰度发布 AB 测试

  • 在 Header 带上X-Canary=1的流量打入新模型，Prometheus 统计意图置信度分布。
  • 指标：平均置信度↑、拒识率↓、人工转接率↓，连续 24 h 无异常再全量。

安全合规：GDPR 数据擦除

欧盟用户行使“被遗忘权”时，系统需 30 天内删除可识别数据。实现方案：

  1. 数据分层：日志、Redis、MySQL、对象存储。
  2. 统一消息队列：GDPR 主题收到{"uid":"u123","action":"erase"}。
  3. 各组件监听消息：
    • 日志：按 UID 文件名滚动删除，或采用 Hash 分片后覆写。
    • Redis：执行DEL cx:u123。
    • MySQL：替换email、phone为NULL，UPDATE语句写入伪删除时间戳。
  4. 回执：所有组件上报 ACK，中心服务汇总后邮件通知用户。

结论与开放讨论

经过两轮压测，我们把 P99 延迟从 2.3 s 压到 78 ms，意图识别准确率回到 93%，服务器节省 30%。但线上仍有一个“灰色地带”：当用户意图置信度 0.5~0.65 之间，系统到底该给出默认兜底回复，还是直接转人工客服？不同业务团队立场各异——产品希望“零误杀”，运营则怕人力爆炸。

你的团队会怎么选？或者有没有更聪明的第三种策略？欢迎留言一起拆招。

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