clawdbot通过配置faq知识库、对接订单api、训练意图模型、设置多轮对话上下文及部署敏感信息过滤器，实现电商客服中常见问题自动回复与订单实时查询。
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Clawdbot作为一款智能客服工具，在电商客服场景中常用于处理高频重复性咨询。当用户提出关于发货状态、退货进度或商品参数等问题时，系统可能因知识库配置不全或意图识别偏差导致回复失败。以下是实现自动回复常见问题与订单查询功能的具体操作路径：
一、配置FAQ知识库
通过结构化录入高频问题与标准答案，使Clawdbot能基于关键词匹配或语义相似度返回预设响应。知识库需覆盖退换货政策、支付方式、配送时效等核心业务点。
1、登录Clawdbot管理后台，进入【知识库】模块。
2、点击【新增条目】，在“问题”栏输入用户常见问法，如“我的订单发货了吗”。
3、在“答案”栏填写标准化回复，包含可变字段占位符，例如“您的订单#{order_id}已于#{ship_date}发出。”
4、为该条目设置至少三个同义问法，如“快递发了没”“什么时候发货”“已付款但没物流信息”。
二、对接订单系统API
实现订单状态实时查询的关键在于建立Clawdbot与电商平台后端数据库的安全通信通道，确保用户仅能查询本人订单且不暴露敏感字段。
1、在【集成设置】中选择【订单查询接口】，启用HTTPS协议接入。
2、填入订单服务的RESTful端点地址，例如/api/v2/orders/status，并配置OAuth 2.0令牌刷新机制。
3、设定请求头参数，强制校验X-User-ID与X-Auth-Token字段有效性。
4、在响应解析规则中指定JSON路径，提取data.shipping_status与data.tracking_number字段映射至回复模板。
三、训练意图识别模型
提升Clawdbot对模糊表达的理解能力，使其能将“我那个蓝裙子还没到”准确归类为“物流查询”意图，而非“商品咨询”。
1、导出近30天客服对话日志，筛选含订单号、物流关键词的语句作为正样本。
2、在【AI训练中心】上传样本集，为“订单查询”意图标注不少于200条训练数据。
3、启用实体识别增强选项，强制模型学习识别12位数字组合、SF-开头的单号格式等典型订单标识。
4、完成训练后部署新模型版本，并在测试会话中输入“查一下SF123456789000的状态”验证意图命中率。
四、设置多轮对话上下文
避免用户重复提供订单号，系统需在单次会话中持久化关键参数，支撑连续追问如“那退货地址在哪”“能改收货电话吗”。
1、进入【对话流设计】界面，新建会话变量current_order_id，作用域限定为当前WebSocket连接。
2、在订单查询节点后添加赋值操作，将识别出的订单号写入该变量，格式为纯数字且长度≥12位。
3、配置后续节点的触发条件：若检测到用户未提供订单号但current_order_id非空，则跳过二次确认步骤。
4、设置超时清除策略，当会话静默超过15分钟时自动清空该变量值。
五、部署敏感信息过滤器
防止订单查询结果意外泄露手机号、身份证号等PII数据，需在响应生成前执行字段级脱敏处理。
1、在【安全策略】中启用【响应内容扫描】，加载默认正则规则集。
2、自定义手机号掩码规则：匹配1[3-9]\d{9}模式，并替换为1XXXXXXXXXX格式。
3、为身份证号字段添加拦截动作，当检测到18位数字+X组合时，直接返回“该信息受隐私保护，无法展示”。
4、对物流详情中的完整收货地址执行地理编码截断，仅保留省市区三级行政区划名称。
