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AI 电话助手解决方案

让 AI 电话
像人一样智能

专为 AI 语音通话场景深度优化的知识库与长期记忆平台,提供 <500ms 超低延迟响应,支持 10,000+ 并发通话,让 AI 电话助手记住每一次对话,提供个性化服务体验。

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AI 电话助手

AI 电话场景的核心挑战

传统知识库无法满足实时语音交互的性能要求

响应延迟高

传统向量数据库 P95 延迟超过 2 秒,导致通话卡顿,用户体验差

无对话记忆

每次通话都是全新开始,无法记住用户历史,缺乏个性化服务能力

并发能力弱

自建方案难以应对高峰期并发,系统崩溃导致业务中断

DeepMaxDB 的 AI 电话解决方案

专为实时语音场景打造,毫秒级响应 + 长期记忆 + 海量并发

毫秒级超低延迟

针对实时场景深度优化的检索引擎,P95 响应时间 < 500ms,P99 < 800ms。通过智能缓存、预计算和分布式架构,确保每次通话都流畅自然,无感知延迟。

Redis 多层缓存,热点数据 < 50ms 返回
向量索引预加载,避免冷启动延迟
CDN 加速,全球节点就近响应

智能对话记忆

自动记录每次通话的完整上下文,包括用户问题、AI 回复、关键信息提取。下次通话时,AI 能立即回忆历史,提供连续性个性化服务。

按用户 ID 自动归档对话历史
语义检索历史对话,精准召回相关记忆
支持长期记忆,数据永久保存

实时知识库检索

上传企业知识库文档(产品手册、FAQ、话术脚本),自动向量化和分块。通话中 AI 实时检索相关知识,准确回答用户问题,无需人工干预。

支持多种文档格式(PDF、Word、Markdown)
智能分块算法,保证检索准确性
热更新知识库,无需重启服务

海量并发支持

分布式架构设计,支持 10,000+ 并发通话。弹性伸缩机制,自动应对流量高峰,确保 99.9% 可用性,不会因为并发过载导致服务中断。

微服务架构,独立扩展各个模块
负载均衡 + 熔断降级,保证服务稳定
实时监控告警,问题快速定位

典型应用场景

覆盖电销、客服、助手等多种 AI 电话场景

AI 智能外呼

营销外呼、客户回访、满意度调查等场景,AI 根据客户历史记录调整话术,提升转化率

语音客服热线

7×24 小时自动接听客户来电,基于企业知识库智能回答问题,复杂问题转人工客服

预约订单确认

医疗预约、餐厅订座、上门服务等,AI 自动确认订单信息,记录客户特殊需求

催收提醒通知

信用卡还款、物业费催缴、保险续费等,AI 礼貌提醒,记录客户反馈

语音个人助手

记住用户偏好和历史对话,提供日程管理、信息查询、智能提醒等个性化助手服务

企业内部热线

员工咨询 HR 政策、IT 报修、行政服务等,AI 基于内部知识库快速响应

核心技术能力

企业级可靠性 + 开发者友好 + 极致性能

<500ms

P95 响应时间

实时场景专属优化

10,000+

并发通话支持

弹性扩展架构

99.9%

服务可用性

企业级 SLA 保障

5 分钟

快速集成

RESTful API 开箱即用

简单集成,快速上线

3 步完成知识库搭建,5 分钟接入 AI 电话系统

1

上传知识库

通过控制台上传企业文档(产品手册、FAQ、话术),系统自动解析和向量化

2

获取 API 密钥

一键生成 API 密钥,配置访问权限,复制代码示例到你的项目

3

调用检索 API

在 AI 电话流程中调用检索和记忆 API,实时获取知识和历史对话

API 调用示例

Python
import requests

# 知识库检索
response = requests.post(
    "https://api.deepmaxdb.com/v1/search",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
    json={
        "dataset_id": "your_dataset_id",
        "query": "产品退换货政策是什么?",
        "top_k": 5
    }
)

results = response.json()
# 获取最相关的知识片段
knowledge = results["data"][0]["content"]

# 保存对话记忆
requests.post(
    "https://api.deepmaxdb.com/v1/memory/save",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
    json={
        "user_id": "customer_123",
        "message": "我想退货",
        "reply": knowledge
    }
)

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