客户凌晨 2 点刷到你的产品,兴冲冲来咨询——没人回。第二天他 already 找了竞品。你的客服下班了,但客户的购买欲不会等你。
客户同时问了 3 家,谁先回谁赢。人工客服同时接 5 个客户已经手忙脚乱,第 6 个客户等了 3 分钟——他已经走了。
刚培养出来的客服又提离职了。产品知识、话术技巧、客户跟进——全靠人脑记,人一走全白费。新人来了又得从头教,永远在「培训→离职→再培训」的死循环里。
一个客服月薪 5000-8000,还要社保、培训、管理。大促要临时加人,淡季又养着闲人。10 人客服团队一年成本 100 万+,还流动不止。
基于你企业的私有知识库训练——产品手册、尺码表、库存数据、FAQ、售后政策……
它不是泛泛而谈的 AI,它只说你企业的话,只答你产品的事。
你的知识库、客户数据、对话记录全部隔离存储。不共享、不训练公共模型。企业级安全合规。
上传产品手册、FAQ、尺码表、库存表……AI 自动学习。新品上架 10 分钟即可应答。不需要写代码,不需要技术团队。
7×24 小时在线,同时接待无限客户。不请假、不离职、不带情绪。凌晨 3 点的咨询,秒回。
人工会忘、会混淆、会凭感觉答。AI 客服精确引用你的产品资料,尺码推荐、面料成分、库存状态——零差错。
从客服开始,逐步覆盖销售辅助、内部知识管理、培训考核。LightAI 是企业 AI 化的第一步,也是最见效的一步。
官网嵌入、直播间弹幕自动回复、外贸独立站、企业微信、APP SDK——一个后台,全渠道覆盖。
不是简单的 ChatGPT 套壳。LightAI 基于 RAG(检索增强生成)架构,
让 AI 只基于你企业的真实数据回答,杜绝幻觉和编造。
多渠道接入客户咨询
LLM 实时分析客户意图
pgvector 毫秒级语义搜索
注入企业私有知识
大模型精准生成回答
SSE 实时推送零等待
传统 AI 靠训练数据"猜"答案,RAG 架构先从你的企业知识库中检索相关信息,再交给大模型基于真实数据生成回答。每条回答都可溯源,杜绝 AI 幻觉和编造。新品上架 10 分钟即可被 AI 精准应答。
基于 PostgreSQL + pgvector 插件,将企业知识转化为 1024 维向量嵌入。使用 DashScope embedding-v3 模型,支持语义级别的相似度搜索。客户问"有没有便宜的耳机",能精准匹配到"高性价比蓝牙耳机"——关键词搜索做不到,向量检索可以。
内置 6 大意图分类引擎:产品咨询、价格异议、竞品对比、技术支持、投诉安抚、日常寒暄。不同意图触发不同应答策略——价格异议时幽默化解,投诉场景收敛语气,产品咨询精准引用参数。比通用 AI 更懂业务。
全表 tenant_id 硬隔离,知识库、对话记录、客户数据分租户存储。支持完整私有化部署——代码、数据库、模型全部运行在企业自有服务器。不共享、不训练公共模型。满足金融、医疗、政务等行业数据安全合规要求。
客户问尺码,AI 秒回:「根据您的身高体重,建议选 M 码。这款面料含 95% 棉 + 5% 氨纶,有微弹,穿着舒适。」——人工客服还在翻尺码表的时候,AI 已经促成了下单。
直播间弹幕刷得飞起,主播根本看不过来。LightAI 自动识别客户问题,实时回复尺码、材质、发货时间、优惠活动。把「等等看」变成「马上下单」。
你的客户在纽约、伦敦、迪拜……时区不同,但期望一样:立刻得到回复。LightAI 支持多语言,自动根据客户语言回复,外贸接单不再受时差限制。
B2B 客户问的往往是专业问题:材料参数、MOQ、交期、认证……LightAI 接入你的产品库和技术文档,给出精准回答,销售效率提升 300%。
不需要技术团队,不需要改代码。注册账号 → 创建应用 → 复制一行代码到你的网站,搞定。
产品手册、FAQ、尺码表……拖拽上传,AI 自动学习,10 分钟完成训练。
在后台一键创建应用,系统自动生成专属 API Key,用于身份识别和数据隔离。
复制一行代码粘贴到你的网站,右下角立刻出现 AI 客服聊天窗。完事。
<!-- 在你的网站 </body> 前加入这一行 -->
<script src="https://lightai.wechatlight.cn/sdk/lightai.js"
data-key="lai_5ed816275c196aef1abd5f7a3a91aa54b98fca8ea7a943c93dee538ed1e9f222"
data-name="你的品牌名"
data-welcome="你好!我是XX品牌AI客服,有什么可以帮您?"
></script>
也支持 iOS / Android SDK 原生接入,以及直播间弹幕、企业微信等场景。
即将推出更多接入方式——帮助企业完成全链路 AI 化转型。
每一个没有及时回复的客户,都在流向竞品。
现在注册,10 分钟内让你的 AI 客服上岗。