工单智能路由

LLM可以实现工单的智能分类和自动分配。

核心原理

工单智能路由利用大语言模型的语义理解能力，将用户提交的工单自动分类到最合适的处理团队或流程。相比传统的关键词匹配规则，LLM能够理解上下文含义，处理模糊描述，显著提高分类准确率。

系统架构

1. 意图识别：分析工单内容，识别用户的核心问题和紧急程度
2. 自动分类：根据问题类型、技术领域、业务部门等维度进行分类
3. 优先级评估：结合影响范围、紧急程度、客户等级等因素确定优先级
4. 路由分配：将工单自动分配给最合适的处理人或团队

实现方式

from openai import OpenAI

def route_ticket(ticket_text, available_teams):
    """智能工单路由"""
    client = OpenAI()
    
    prompt = f"""分析以下工单内容，将其分类到最合适的团队。
可用团队：{', '.join(available_teams)}
工单内容：{ticket_text}

请按以下格式返回：
- team: 目标团队名称
- priority: P0/P1/P2/P3
- reason: 分类理由（一句话）"""
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.1
    )
    
    return parse_response(response.choices[0].message.content)

优势对比

维度	规则引擎	LLM路由
准确率	70-80%	90-95%
维护成本	高（规则膨胀）	低（持续学习）
模糊理解	差	强
多语言支持	需单独配置	原生支持

最佳实践

• 混合策略：简单场景用规则引擎，复杂场景用LLM
• 人工复核：低置信度工单转人工审核
• 持续优化：定期分析误分类案例，更新分类标准
• 隐私保护：敏感信息脱敏后再送入LLM