随着人工智能技术的飞速发展，智能服务在各行业中的应用日益广泛，成为企业降本增效的关键手段。然而，当前智能客服等系统的构建仍面临知识库维护困难、智能体回答质量不高等问题。本文旨在分享一种基于ModelEngine平台的创新方法论，通过代码驱动的方式实现从“原始文档”到“知识图谱”再到“高情商智能体”的全链路自动化。该方法利用NLP技术自动解析非结构化文档，构建动态更新的知识库，并结合意图识别与少样本

在2026年的今天，AI技术已不再是实验室里的稀客，而是企业降本增效的核心引擎。然而，许多企业在尝试构建智能客服时，往往面临一个尴尬的困境：技术很强大，但落地很骨感。知识库的构建往往依赖人工整理，耗时耗力且难以维护；智能体的回答要么过于死板，要么答非所问。本文旨在分享一套基于ModelEngine平台的智能客服构建方法论。我们将打破传统的手动配置模式，通过代码驱动的方式，实现从“原始文档”到“知识

在AI应用落地的大潮中，智能客服是实现企业服务效率的重要手段。但是从AI技术到部署落地，又存在知识库导入不易、智能体生成不简单等痛点。本文分享基于ModelEngine平台从知识库自动生成到智能体的全流程应用实战经验，包括技术原理、核心技术要点、优化技巧，供开发者快速熟悉、开发一个实用且高效的智能客服模型。通过ModelEngine的全流程工具支持，智能客服开发效率与质量显著提升。本文内容为原创技