传统挑战
人力成本高，难以扩展
客户咨询高峰期需要大量排班与支持，人力成本随业务量线性上升，难以规模化复制。
响应不稳定，客户体验参差不齐
客服水平、熟悉度和状态不一致，导致相同问题回答质量和效率差异大，难以统一服务标准。
知识分散，培训和更新成本大
政策、产品、流程频繁变化，知识分散在文档、群聊和个人经验中，新人培训周期长且易出错。
数据闭环缺失，优化严重滞后
问题标签化程度低、分析依赖人工整理，难以及时洞察高频问题与缺口，服务优化多靠“感觉”驱动。
产品特性
智能客服全天侯实时应答
理解客户意图、自然回答问题，自动处理约 90% 的常见问题，复杂问题智能转接人工客服，为客户提供更高效自然的服务体验。
AI 知识库智能进化
自动生成问答对智能学习，自动优化回答，智能洞察知识缺口进行补充，实现持续进化的智能响应体系。
多板块与权限管理
为不同团队与业务打造独立板块，自由配置访问与可见范围。
支持多种主流认证方式
集成企业微信扫码、微信扫码和 OIDC 等多种国内外主流认证方式，满足不同场景的登录需求。
快速入门
安装 KoalaQA
本文档提供 KoalaQA 安装指南，包含 Linux 系统环境要求（x86_64架构、Docker 20.10.14+、Docker Compose 2.0.0+）、资源配置建议及一键安装命令，安装完成后可通过浏览器使用默认账号登录控制台。
接入 AI 模型
KoalaQA 需接入智能对话、向量和重排序三大必选模型（推荐 deepseek-chat、bge-m3、bge-reranker-v2-m3），可选文档/图像分析模型增强功能。支持百智云、DeepSeek、OpenAI 等平台 API，配置简单，新手推荐使用百智云在线模型。
🧠知识学习 - AI 知识库
本文档介绍了 AI 知识库的概念及在 KoalaQA 智能机器人中的应用，通过 RAG 技术实现精准回答。支持问答对、在线网页、通用文档和第三方知识库四种类型，并详细说明了各类型的导入与管理方式。
界面展示
