抖音 AI 获客助手
将项目知识和沟通上下文带入 LLM，让销售能够审核并使用回复建议。
业务问题
地产销售需要从分散的客户评论和沟通记录中整理线索，同时回答价格、户型等具体问题。直接让模型生成回复，容易出现数字错误、无依据承诺和上下文遗漏。
我的决策
我将线索整理、意向判断和回复生成拆成可核查的步骤，把项目知识与沟通历史纳入上下文，并保留人工审核和接管。针对价格、数字及高风险承诺设置校验规则，避免把模型建议直接当作业务结论。
技术实现
结合规则判断与 Prompt / Context Engineering 组织输入，通过 JSON Schema 约束回复、转人工及风险提示等输出，并校验来源引用与关键数字。
以浏览器插件连接云端客户管理系统，加入敏感信息脱敏、调用预算、任务状态及并发控制，衔接线索整理、建议生成和销售跟进。
交付成果
- 完成插件与云端系统建设，形成围绕客户上下文处理线索和审核 AI 建议的工作入口。
- 将知识引用、风险提示和人工接管嵌入回复流程，保留销售人员对关键沟通的决策权。