# Project Brief: 智能问题处理系统技术方案

## Executive Summary

**项目名称：** 智能问题处理系统

**产品概念：** 一个基于AI驱动的企业级问题处理平台，通过智能任务拆解、协作共创和决策投票机制，帮助企业高效解决复杂业务问题。

**解决的主要问题：**
- 企业复杂问题处理效率低下
- 传统客服系统无法处理多维度复杂问题
- 缺乏智能化的协作决策机制
- 企业知识库利用率低

**目标市场：**
- 500人以上的中大型企业
- 需要处理复杂客户问题的行业（电商、金融、教育等）
- 重视客户体验和问题解决效率的企业

**核心价值主张：** 通过AI+人工协作的模式，将复杂问题拆解为可管理的子任务，通过群体智慧快速生成高质量解决方案。

## Problem Statement

**当前状态和痛点：**

在企业问题处理场景中，特别是复杂业务问题，企业面临以下挑战：

1. **处理效率低下** - 复杂问题需要多部门协作，沟通成本高，处理周期长
2. **解决方案质量参差不齐** - 依赖个人经验，缺乏系统化的解决方案生成机制
3. **知识沉淀困难** - 优秀解决方案无法有效沉淀和复用
4. **客户体验不佳** - 问题响应慢，解决方案不全面，客户满意度低
5. **决策过程不透明** - 缺乏科学的决策机制，难以评估方案优劣

**问题影响：**
- 客户满意度下降，品牌声誉受损
- 问题处理成本居高不下
- 优秀经验无法有效传承
- 企业创新能力受限
- 员工工作负担重，效率低下

**现有解决方案的不足：**
- 传统客服系统只能处理简单重复性问题
- 工单系统缺乏智能分析和协作功能
- 知识库系统被动响应，无法主动解决问题
- 缺乏群体智慧的有效利用机制
- 没有完整的AI+人工协作流程

**紧迫性和重要性：**
随着客户期望不断提高和市场竞争加剧，企业需要更智能、更高效的问题处理系统来提升客户体验和运营效率。智能问题处理系统能够显著降低企业运营成本，提升客户满意度。

## Proposed Solution

**核心概念和方法：**
构建一个基于AI驱动的企业级问题处理平台，通过模块化架构实现从问题接收到方案输出的完整流程。系统采用Hono全栈框架，结合TypeORM数据库和现代前端技术栈。

**关键差异化因素：**
1. **AI+人工协作** - 结合大模型智能分析和群体智慧，生成高质量解决方案
2. **模块化流程设计** - 8个核心模块覆盖问题处理全生命周期
3. **企业级安全架构** - 内置等保三级合规要求的安全体系
4. **多形式输出** - 支持文字、图片、数字人视频等多种方案输出形式
5. **实时协作机制** - 任务群共创和匿名投票决策

**成功因素：**
- 解决企业实际问题处理效率痛点
- 提供完整的AI驱动协作流程
- 满足企业级安全和合规要求
- 支持私有化部署和系统集成

**产品愿景：**
成为企业问题处理的智能大脑，通过AI赋能提升企业问题解决能力和客户体验。

## Target Users

**Primary User Segment: 企业客户服务团队**
- **业务背景：** 负责处理客户投诉、咨询、售后等复杂问题
- **工作流程：** 接收问题→分析评估→协调资源→生成方案→跟踪反馈
- **核心需求：** 高效的问题处理流程、智能的解决方案生成、透明的决策机制
- **痛点：** 跨部门协调困难、解决方案质量不稳定、处理周期长

**Secondary User Segment: 企业决策管理层**
- **业务背景：** 关注客户体验、运营效率和成本控制
- **工作流程：** 监控问题处理数据→分析趋势→优化流程→制定策略
- **核心需求：** 数据驱动的决策支持、流程优化建议、ROI分析
- **痛点：** 缺乏有效的数据洞察、难以量化问题处理效果

**目标业务场景：**
- 电商平台的复杂售后问题处理
- 金融机构的客户投诉和纠纷解决
- 教育机构的课程和服务问题优化
- 制造企业的产品质量改进流程
- 服务行业的客户体验提升

## Goals & Success Metrics

### Business Objectives
- 建立AI驱动的企业问题处理自动化流程
- 通过智能协作机制提升问题解决效率
- 构建企业知识沉淀和复用体系
- 提供数据驱动的决策支持

### User Success Metrics
- **问题处理效率：** 复杂问题处理时间减少60%以上
- **解决方案质量：** 用户满意度评分提升至4.5/5以上
- **知识复用率：** 知识库匹配成功率提升至85%以上
- **协作参与度：** 任务群参与率达到80%以上

### Key Performance Indicators (KPIs)
- **问题响应时间：** 自动回复<10秒，人工响应<1小时
- **问题解决率：** 首次接触解决率达到75%以上
- **客户满意度：** NPS评分提升20个百分点
- **处理成本：** 单问题处理成本降低50%
- **知识库覆盖率：** 常见问题知识库覆盖率达到90%
- **协作效率：** 任务群方案生成时间<1小时
- **决策准确率：** 投票决策采纳率达到85%以上
- **系统可用性：** 99.9% SLA保障

## MVP Scope

### Core Features (Must Have)
- **问题入口与智能初筛模块**
  - 问题接收和知识库匹配
  - 场景复杂度自动判断
  - 动态调整触发机制

- **深度评估与任务拆解模块**
  - 风险等级评估
  - 客户属性适配
  - AI任务拆解Agent

- **任务群共创与方案收集模块**
  - 任务群匹配和通知
  - AI化身私聊系统
  - 任务群实时互动

- **方案筛选与决策终审模块**
  - 匿名打分系统
  - 决策群投票机制
  - 方案结果计算

### Out of Scope for MVP
- 高级企业级安全合规模块
- 复杂的数据分析BI系统
- 深度系统集成能力
- 私有化部署方案
- 多语言和国际化支持
- 高级缓存和性能优化

### MVP Success Criteria
- 能够处理80%的常见企业问题场景
- 问题处理效率提升50%以上
- 用户满意度评分达到4.0/5以上
- 系统稳定运行无重大故障

## Technical Considerations

### Platform Requirements
- **Target Platforms:** Web应用（H5小程序 + 管理后台），支持现代浏览器
- **Browser/OS Support:** Node.js 20.19.2+ 环境，支持Docker容器化部署
- **Performance Requirements:** API响应时间<200ms (p95)，并发支持500+用户，复杂AI处理<5s

### Technology Preferences (基于当前项目技术栈)
- **Frontend:** React + TypeScript，Taro小程序框架，shadcn/ui组件库，Vite构建工具
- **Backend:** Node.js + TypeScript，Hono框架，TypeORM数据库
- **Database:** PostgreSQL 17，Redis 7缓存，MinIO对象存储
- **Hosting/Infrastructure:** Docker容器化，多八多云端开发环境

### Architecture Considerations
- **Repository Structure:** 单体仓库(monorepo)设计，多包管理（web + mini + server）
- **Service Architecture:** 模块化设计，基于Hono的API路由，前后端分离架构
- **Integration Requirements:** RESTful API设计，OpenAPI文档，WebSocket实时通信
- **Security/Compliance:** JWT认证，RBAC权限控制，数据加密，审计日志

## Constraints & Assumptions

### Constraints
- **Budget:** 基于现有云端开发环境，无额外基础设施成本
- **Timeline:** 3个月实现核心MVP，6个月达到生产就绪
- **Resources:** 现有开发团队，基于多八多云端容器环境
- **Technical:** 必须兼容Node.js 20.19.2，PostgreSQL 17，Redis 7，MinIO存储

### Key Assumptions
- 开发环境和生产环境配置一致性能够简化部署
- 现有技术栈能够满足智能问题处理系统的技术需求
- AI大模型接口能够稳定调用（通义千问等）
- 团队具备足够的TypeScript和全栈开发经验
- 云端容器环境稳定可用
- 数据库和存储服务性能满足需求
- 企业级安全要求能够通过现有架构满足
- 实时通信（WebSocket）性能满足协作需求

## Risks & Open Questions

### Key Risks
- **AI集成风险：** 大模型API调用稳定性、成本控制和响应时间
- **性能风险：** 实时协作场景下的WebSocket并发处理能力
- **安全风险：** 企业级数据安全和隐私保护要求
- **架构风险：** 复杂业务流程下的系统稳定性和可扩展性

### Open Questions
- AI任务拆解Agent的准确性和可靠性验证
- 任务群匹配算法的优化策略
- 匿名投票机制的安全性和防作弊
- 多形式输出（数字人视频）的技术实现方案

### Areas Needing Further Research
- 大模型在问题拆解和方案生成中的最佳实践
- 实时协作系统的性能优化策略
- 企业级安全合规的具体实现方案
- 知识库向量化搜索的技术选型和优化

## Next Steps

### Immediate Actions
1. 详细技术方案设计和架构验证
2. AI大模型接口选型和集成方案
3. 核心业务流程原型设计
4. 开发团队分工和任务分配
5. 制定详细的开发里程碑

### PM Handoff

This Project Brief provides the full context for 智能问题处理系统技术方案. The project is based on the detailed technical requirements from qiwen.md and aligns with the current technology stack (Hono + TypeORM + React + Taro).

**项目已就绪，可以开始详细技术设计和开发实施。**