产品价值 立即体验
AI + RAG + Agent + Human-in-the-Loop

让每一次客户咨询，都得到精准、可信、可追溯的回答

SAGE 将大模型能力、企业私域知识、意图识别、小模型检索、重排序与人工协同统一到一个服务入口中， 帮助企业构建真正回答精准、链路可控、适合复杂业务场景的下一代智能客服。

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SAGE AI Assistant
Online
Answer Mode 精准问答
Knowledge Engine 精准检索
Service Flow AI + 人工协同
我想确认退款申请需要哪些材料，大概多久处理完成？
SAGE 正在结合知识库生成答案

已匹配《退款政策》《售后服务规范》和当前工单规则。若商品符合 7 天无理由条件，请提交订单号、退款原因与商品照片，通常会在 1-3 个工作日内完成审核；若涉及质检或特殊商品，我可以继续帮你转人工跟进。

多轮上下文理解
企业知识检索
无缝转人工
文档与图片问答
Qwen logo Qwen
豆包 logo 豆包
DeepSeek logo DeepSeek
混元 logo 混元
Kimi logo Kimi
+ 更多模型
支持 Qwen、豆包、DeepSeek、混元、Kimi 等多模型统一接入，按业务场景灵活编排，兼顾准确率、稳定性与成本。
Visual Showcase

更直观地展示 SAGE 的 AI 客服、RAG 与协同服务能力

通过更丰富的产品视觉，向客户清晰传达 SAGE 不是单一聊天机器人，而是一套覆盖接待、 检索、生成、协同与运营的企业级智能客服系统。

Hero Visual

企业级 AI 客服主视觉

用一张完整产品主视觉，把 AI 问答、知识检索、服务状态、坐席协同与运营能力同时讲清楚， 让客户在进入页面后的第一屏就理解 SAGE 的产品成熟度与企业级能力。

AI Copilot Intent + Retrieval Agent Workspace
更像真实产品 同时展示接待端、知识层与服务运营状态，降低“概念感”，增强可信度。
更容易打动客户 把复杂能力浓缩进一张图里，适合首页展示、销售介绍和演示场景复用。
多模型接入 按场景灵活编排
小模型检索链路 意图识别 + 召回 + 重排序
坐席协同 复杂问题无缝接管
SAGE AI 客服主视觉示意图
RAG Visual

精准检索与生成链路

从多类型知识接入，到意图识别、候选召回、重排序与上下文拼装，再到最终生成回答，清晰展示 SAGE 的技术差异化。

SAGE RAG 问答流程示意图
Service Visual

全渠道协同服务中心

展示 Web、App、电话、工单、社媒等多个入口统一汇聚到 AI 中枢，并与坐席协同联动。

SAGE 全渠道协同服务示意图
Capability Matrix

不是单点模型接入，而是一整套面向企业客服的 AI 能力体系

SAGE 同时覆盖首问接待、精准问答、知识运营、人工坐席协同与后端服务编排， 让企业把“智能客服”真正落到解决率、满意度与服务效率上。

AI 首问接待

统一承接官网、App、门户等咨询入口，支持流式回复、多轮对话、历史消息、附件与多渠道接入。

检索增强问答

基于知识库、文档切片、意图识别、候选召回、重排序与结构化规则，显著提升业务问答准确率与稳定性。

人工坐席协同

支持排队、分配、转接、服务摘要、智能填单、工单流转与评价闭环，复杂问题高效转人工。

多模态互动服务

支持文本、图片、文件、音视频等多种交互方式，满足售前咨询、售后支持与高价值服务场景需求。

AI RAG Engine

把“会聊天的大模型”，升级为“懂知识、懂上下文、懂业务规则”的客服智能体

SAGE 的核心差异不只是接入大模型，而是把企业私域知识、业务文档、意图识别模型、 重排序模型与人工协同连接成一个可运营、可持续优化的精准问答体系。

企业知识沉淀

支持 FAQ、制度文档、产品资料、流程规范、PDF、Excel、Docx 等多类型知识接入，让私域知识成为 AI 回答基础。

意图识别与候选召回

先用意图识别模型理解用户问题，再结合关键词、向量与规则进行候选召回，减少通用模型带来的泛化偏差。

重排序与上下文拼装

通过重排序模型筛出最相关知识，再结合历史对话、业务规则与当前意图拼装上下文，让回答更稳定、更精准。

低置信度安全兜底

当问题超出知识覆盖、存在风险或需要人工判断时，SAGE 自动转入人工协同，而不是生成不确定答案。

Why It Matters

客服场景真正需要的，不是更长答案，而是更高准确率、更强解决率与更低转人工成本

  • 支持企业私域文档、多类型知识与标准问答统一沉淀
  • 支持多轮上下文问答，围绕同一主题连续追问也能准确响应
  • 大量使用意图识别与重排序等小模型能力，优先保障命中率与可控性
  • 把 AI 与人工服务流程打通，而不是把 AI 当孤立工具
SAGE RAG 线框架构示意图
Service Workflow

从咨询入口到服务闭环，构建真正可落地的智能客服链路

Step 01
全渠道接入

统一承接官网、App、公众号、小程序等咨询入口，建立一致的接待口径与访客识别能力。

多入口统一接待 会话归档 用户身份识别
Step 02
AI 精准作答

通过意图识别、小模型召回、重排序和答案生成，优先给出准确、可解释、贴近业务语境的回复。

意图识别 RAG 检索 重排序校准
Step 03
人工协同

在复杂场景下自动转人工，支持转接、分配、摘要、填单和工单协同，确保高风险问题被及时接管。

自动转人工 会话摘要 工单联动
Step 04
持续运营

基于服务记录、评价结果和未命中问题持续优化知识、训练策略与服务流程，让系统越用越准。

知识优化 训练回流 运营复盘
Business Value

为什么企业需要 SAGE

因为企业真正需要的不是一个“偶尔答得不错”的模型， 而是一个能稳定接待、能精准回答、能协同人工、能持续学习并沉淀服务资产的智能客服平台。

从接待工具升级为服务中枢 统一连接 AI 接待、人工服务、知识库、工单和运营后台，让客户服务不再分散在多个系统中。
从一次问答升级为持续运营能力 基于会话数据、未命中问题、评价结果与训练回流，不断优化知识覆盖、服务质量与业务响应效率。
更快响应 AI 首问接待，缩短等待时间并扩大服务覆盖范围。
7x24 接待 多渠道统一入口
更准回答 通过意图识别、召回与重排序，让回答更精准、更稳定、可控。
RAG 检索 重排序校准
更强协同 复杂问题无缝转人工，完整保留上下文并提升处理效率。
转人工协同 会话摘要
更易运营 知识库、机器人、模型、会话与训练统一运营，持续优化服务质量。
知识回流 运营分析
Platform Architecture

统一访客接待、坐席协同与运营管理的智能客服平台架构

以多渠道接待为入口，连接聊天窗、智能坐席、运营平台，以及知识库、工单、呼叫中心等底层能力，形成完整服务闭环。

SAGE 智能客服平台功能架构图