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Ecommerce-Agent

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Ecommerce Agent 是一个基于大语言模型的垂直电商客服智能助手系统，专门针对电商客服场景进行深度优化。项目通过 LoRA 微调、DPO 对齐和 ReAct 推理框架，构建了一个能够理解复杂业务逻辑、合规调用工具、并提供专业客服服务的智能助手。

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# Ecommerce Agent - 垂直电商客服智能助手

## 项目概述

Ecommerce Agent 是一个基于大语言模型的垂直电商客服智能助手系统，专门针对电商客服场景进行深度优化。项目通过 LoRA 微调、DPO 对齐和 ReAct 推理框架，构建了一个能够理解复杂业务逻辑、合规调用工具、并提供专业客服服务的智能助手。

## 核心特性

### 🚀 **智能推理能力**
- **ReAct 框架**：采用思考-行动-观察（Reasoning-Action-Observation）循环，实现多轮工具调用
- **业务逻辑深度理解**：基于《垂直电商客服 Agent 逻辑全梳理》文档，掌握6大核心场景的决策树
- **合规性校验**：严格遵守《工具调用合法性校验协议》，确保工具调用的合法性和安全性

### 🔧 **六大核心场景**
1. **query_order** - 查询订单/物流状态
2. **apply_refund** - 处理退款/退货/换货/补发
3. **transfer_human** - 智能转接人工客服
4. **update_address** - 更新收货地址
5. **query_product_info** - 查询商品信息/参数
6. **knowledge_retrieval** - 知识/促销/政策综合检索

### 🛠️ **工具调用系统**
- **模拟工具库**：包含7个核心工具函数，模拟真实电商后端API
- **参数完备性校验**：严格校验必填参数，防止盲目调用
- **序列合法性验证**：确保工具调用符合业务逻辑阶段顺序

## 技术架构

### 模型训练流程
```
基础模型 (Qwen1.5-7B-Chat)
    ↓
SFT 监督微调 (LoRA)
    ↓
DPO 直接偏好优化
    ↓
模型合并与部署
```

### 关键技术
- **LoRA 微调**：使用4-bit量化，在保持模型性能的同时大幅降低显存需求
- **DPO 对齐**：通过偏好数据优化模型输出，提升客服话术质量
- **ReAct 推理**：实现多轮工具调用和复杂问题解决能力

## 项目结构

```
Ecommerce_Agent/
├── data/                    # 训练数据
│   ├── agent_data.jsonl     # SFT训练数据
│   ├── agent_dpo_dataset.jsonl  # DPO偏好数据
│   └── raw_data.jsonl       # 原始数据
├── src/                    # 源代码
│   ├── train.py           # SFT训练脚本
│   ├── dpo_train.py       # DPO训练脚本
│   └── merge.py           # 模型合并脚本
├── scripts/               # 推理和测试脚本
│   ├── agent_inference.py # 单次推理演示
│   ├── agent_inference_test.py # 批量测试
│   └── agent_test_report.txt # 测试报告
├── evaluation/            # 评估系统
│   ├── 垂直电商客服 Agent 逻辑全梳理.md  # 业务逻辑文档
│   ├── 工具调用合法性校验协议.md        # 合规性协议
│   ├── evaluate.py        # 自动评估脚本
│   ├── clean.py          # 数据清洗
│   └── raw_outputs/      # 评估结果（99个测试案例）
└── README.md             # 项目说明文档
```
**
由于存储资源限制，本项目暂不提供预训练权重。开发者可以使用本项目提供的 src/train.py，配合 Hugging Face 上的 Qwen1.5-7B 基础模型和 data 数据格式，即可复现本实验的效果。**

## 快速开始

### 环境准备
```bash
# 安装依赖
pip install torch transformers peft trl datasets accelerate bitsandbytes
```

### 模型推理
```bash
# 运行单次推理演示
python scripts/agent_inference.py

# 运行批量测试
python scripts/agent_inference_test.py
```

### 模型训练
```bash
# SFT 监督微调
python src/train.py

# DPO 直接偏好优化
python src/dpo_train.py

# 模型合并
python src/merge.py
```

## 评估系统

项目包含完整的评估体系，通过99个测试案例对比微调模型与基础模型的性能：

### 评估维度
1. **格式与规范性**：是否严格遵循 Thought -> Action -> Action Input 结构
2. **逻辑深度与路径正确性**：是否满足"先查后动"原则和正确的分流逻辑
3. **工具调用合法性**：语义对齐和拦截意识
4. **参数完备性与逻辑边界**：必填参数校验和边界处理

### 评估结果
评估脚本会自动生成对比报告，统计模型胜率、缺陷分布和性能提升情况。

## 业务逻辑规范

### 核心原则
1. **先查后动**：在执行任何修改操作前必须先确认订单状态
2. **参数完备性**：用户未提供必要信息时必须引导补充，禁止盲目调用
3. **状态约束**：严格遵守订单状态对操作的限制
4. **安全隐私**：严禁跨越用户权限，保护用户隐私

### 场景示例
- **修改地址**：必须提供新地址，且订单必须在运输中或未发货状态
- **申请退款**：必须确认退款理由，且符合售后政策
- **转人工**：必须先尝试知识库拦截，满足特定条件才可转接

## 性能表现

根据测试报告，微调后的模型在以下方面表现优异：

1. **逻辑推理能力**：能够理解复杂业务场景，做出合理决策
2. **工具调用合规性**：严格遵守工具调用协议，避免非法调用
3. **客服话术质量**：输出亲和、专业的客服回复
4. **边界处理能力**：正确处理异常情况和边界条件

## 应用场景

- **电商平台客服系统**：作为智能客服助手，处理常见咨询
- **客服培训工具**：展示标准客服流程和话术
- **业务逻辑验证**：测试和验证客服业务规则的完整性
- **AI研究平台**：研究大语言模型在垂直领域的应用

## 未来规划

1. **工具扩展**：集成更多真实电商API，支持更复杂的业务场景
2. **多模态支持**：增加图片识别和处理能力
3. **实时学习**：支持在线学习和模型更新
4. **多语言支持**：扩展支持多语言客服场景

## 贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来改进项目。在提交代码前，请确保：

1. 代码符合项目编码规范
2. 添加相应的测试用例
3. 更新相关文档

## 致谢

感谢以下开源项目和技术：
- [Qwen](https://github.com/QwenLM/Qwen) - 基础语言模型
- [Hugging Face Transformers](https://github.com/huggingface/transformers) - 模型训练框架
- [PEFT](https://github.com/huggingface/peft) - 参数高效微调
- [TRL](https://github.com/huggingface/trl) - 强化学习训练库

---

**项目状态**：🚀 活跃开发中

**最后更新**：2026年3月

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