张小明
前端开发工程师
在我们的日常开发中，经常遇到这样的需求：
客服每天重复回答同样的问题："我的订单怎么还没到？"
客服人手不够，高峰期响应慢
人工客服培训成本高，服务质量参差不齐
节假日人力成本高，但业务不能停
传统的人工客服不仅成本高，而且效率低下。现在有了大模型，我们能不能让AI来当客服呢？
今天我们要解决的，就是如何用LangChain4j + Ollama构建一个本地智能客服系统。
核心思路是：
本地部署：使用Ollama在本地运行大模型，保护数据安全
Java集成：通过LangChain4j框架集成大模型功能
对话管理：实现多轮对话和上下文管理
业务适配：结合具体业务场景进行定制
SpringBoot：快速搭建应用
LangChain4j：Java友好的大模型集成框架
Ollama：本地大模型运行环境
Llama 2/3 或者其他开源模型：大模型选择
业务规则配置的痛点 在我们的日常开发中，经常会遇到这样的场景： 产品经理："这个活动规则要支持多种条件组合，用户可以根据需要自己配置" 运营人员："我想要配置一个促销规则：购买满100元且是VIP用户，再加购任意商品就送优惠券" 技术人员："又…
李华
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