7.10 AI Fallback 策略（AI Fallback Strategy）

当访客向网站智能客服提出问题时，Pop 会优先尝试从 知识库（Knowledge Base） 中检索答案。如果知识库无法命中、片段不够相关或内容置信度不足，系统将自动进入 AI fallback（兜底策略）。

Fallback 策略用于确保在任何情况下都能给访客提供一个合理的、“不中断”的回答体验。

Pop 支持 三种 fallback 模式＋可配置的优先级规则。

🧩 1. Fallback 启动条件

Fallback 会在以下情况下触发：

情况	描述
知识库未命中	检索结果为空
命中但相关度低	片段低于相似度阈值（可在后台配置）
匹配到无有效内容	文档内容过短、片段不完整、格式损坏
KB 关闭	当前站点未启用知识库功能
用户问题不适合 KB 回答	如开放性问题、闲聊类问题

当上述任一条件成立，系统会自动进入 fallback 流程。

🧩 2. fallback 模式类型（可配置）

在后台可以选择以下三种模式中的一种：

模式 1：固定回复（Fixed Reply）

系统返回你预设的一条固定回答。

适用于：

暂未准备知识库内容
不希望 AI 自由回答
对内容审核要求严格的场景

示例固定回复：

抱歉，我暂时无法回答这个问题，您可以尝试联系管理员或查看帮助中心。

模式 2：AI 自动回答（AI Response）

系统将用户问题转交给 AI 模型，由模型直接生成答案。

适用于：

KB 只能覆盖部分内容
AI 功能已经稳定使用
希望在无法命中 KB 时仍能提供智能回答

AI 会使用：

当前站点绑定的模型配置
指定的角色人格（如有）
历史上下文（若开启）

模式 3：混合策略（Hybrid Priority）

结合固定回复与 AI 的双层策略：

优先使用固定回复 → 若开启 AI 则继续生成 AI 版本

也可反转顺序：

优先 AI → 若失败时返回固定回复作为最终兜底

后台允许选择优先级：

优先级模式	描述
固定回复 → AI	官方推荐，保证安全性
AI → 固定回复	更智能，确保始终有答案
仅固定回复	最保守
仅 AI	适合全部依赖模型

🧠 3. fallback 逻辑流程（系统内部）

系统处理顺序如下：

用户提问
   ↓
知识库检索（Hybrid）
   ↓
命中？
   ├─ 是 → 返回 KB 回答（含引用）
   └─ 否 → 进入 fallback

fallback 进入：
   ├─ 固定回复模式 → 返回固定内容
   ├─ AI 模式 → 调用 AI 模型生成答案
   └─ 混合策略 → 根据优先级继续尝试

此流程确保任何问题都有可返回的结果。

⚙ 4. 后台可配置项

在 网站助手 → 客服设置 中可配置：

配置项	说明
启用知识库	KB 未命中时才会触发 fallback
fallback 模式	固定回复 / AI / 混合策略
固定回复内容	当需要固定回复时发送的文本
AI 模型选择	fallback 触发时使用的模型
AI 温度参数	控制生成内容的稳定性
相似度阈值	决定 KB 是否算“命中”
高风险词过滤	避免 AI 输出敏感内容

🧪 5. 示例说明

示例 1：访问者问“你们价格多少？”

KB 无相关文档
fallback 模式：固定回复

系统返回：

“当前暂未提供价格信息，请联系管理员咨询。”

示例 2：访问者问“这个 API 怎么调用？”

KB 命中技术手册 → 返回片段
fallback 不触发

示例 3：开放性提问，如“你怎么看 AI 的未来？”

KB 无匹配
fallback 模式：AI 自动回答

系统返回 AI 生成的回答。

📝 6. 最佳实践建议

✔ 使用 Hybrid 检索，减少 fallback 触发频率

KB 命中越精准，客服越专业。

✔ 固定回复建议简洁明了

并提示用户可以尝试其他方式获得帮助。

✔ 对于强监管行业，建议优先使用“固定回复 → AI”

保证内容“可控优先，智能其次”。

✔ 定期检查 KB 命中率

命中率低说明文档需要优化。

📌 小结

AI fallback 策略的目标不是“代替知识库”，而是：

让用户永远不会得到空回答
提供连续一致的客服体验
在內容不确定时保持可控与安全

通过正确配置，你可以根据业务需求在“稳健”与“智能”之间找到平衡。