# Refund-System

**Repository Path**: yancyxiaoxy/refund-system

## Basic Information

- **Project Name**: Refund-System
- **Description**: 基于 Spring AI 的自动退款客服系统

- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-02
- **Last Updated**: 2026-04-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 自动退款客服系统

> 基于 Spring AI 实现的智能电商客服系统，自动识别商品质量问题并为买家申请退款

[![Spring AI](https://img.shields.io/badge/Spring%20AI-1.0+-brightgreen)](https://spring.io/projects/spring-ai)
[![Java](https://img.shields.io/badge/Java-17+-orange)](https://openjdk.java.net/)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue)](LICENSE)

## 📖 项目简介

这是一个模拟自动退款客服系统的演示项目，基于 Spring AI 框架开发。系统能够智能识别用户对商品质量的严重不满，并在确认问题后自动为用户发起退款申请，最大化客户满意度和信任度。

### 核心功能

- 🤖 **智能对话** - 基于大语言模型的自然语言对话
- 🔍 **质量问题识别** - 自动识别用户对商品质量的严重不满
- 💬 **对话记忆** - 支持多轮对话，保持上下文连贯
- ⚡ **流式输出** - 实时显示 AI 回复内容
- 🛠️ **Function Call** - 自动调用退款工具处理问题
- 📱 **响应式前端** - 适配 PC 和移动端的对话界面

## 🏗️ 技术架构

### 后端技术栈

| 技术 | 版本 | 说明 |
|------|------|------|
| Spring Boot | 3.x | 基础框架 |
| Spring AI | 1.0+ | AI 对话框架 |
| DashScope | - | 通义千问大模型 |
| JDBC | - | 对话记忆存储 |

### 前端技术栈

- 原生 HTML5 + CSS3 + JavaScript
- 流式响应式布局
- Fetch API + ReadableStream 流式输出

### 项目结构

```
springai/
├── src/main/java/cn/hollis/llm/llmentor/
│   ├── controller/
│   │   └── PddRefundController.java    # 退款客服控制器
│   ├── model/
│   │   ├── OrderChat.java              # 订单对话模型
│   │   └── ChatStatus.java             # 对话状态枚举
│   ├── tools/
│   │   └── OrderTools.java             # 退款工具类
│   └── service/
│       └── OrderManageService.java     # 订单管理服务
├── src/main/resources/
│   ├── templates/
│   │   └── pdd_refund_system_prompt.pt # 系统提示词模板
│   └── static/
│       └── pdd-refund.html             # 前端对话页面
└── pom.xml
```

## 🚀 快速开始

### 环境要求

- JDK 17+
- Maven 3.6+
- MySQL 5.7+（可选，用于存储对话记忆）

### 配置说明

1. 编辑 `application.yml` 配置文件：

```yaml
spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: your-api-key-here  # 替换为你的通义千问 API Key
    chat:
      memory:
        repository:
          jdbc:
            platform: mysql
            initialization-mode: ALWAYS
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/spring_ai_db
    username: root
    password: root
```

2. 创建数据库（可选）:

```sql
CREATE DATABASE spring_ai_db DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
```

### 启动项目

```bash
cd springai
mvn clean install
mvn spring-boot:run
```

访问前端页面：http://localhost:8000/pdd-refund.html

## 📡 API 接口

### 1. 创建新对话

**请求**
```
GET /pdd/refund/newChat?userId={userId}&orderId={orderId}
```

**参数说明**
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| userId | String | 是 | 用户 ID |
| orderId | String | 是 | 订单号 |

**响应示例**
```json
{
  "orderId": "order_789012",
  "userId": "user_123456",
  "chatId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "CHAT_START"
}
```

### 2. 发送消息

**请求**
```
GET /pdd/refund/ask?question={question}&chatId={chatId}
```

**参数说明**
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| question | String | 是 | 用户问题 |
| chatId | String | 是 | 对话 ID |

**响应**
- 流式输出，返回文本内容

## 🧠 提示词工程

### 角色定义

```
你是一名专业的电商平台客户体验专家，你的核心职责是高效、准确地处理用户关于商品的反馈。
```

### 处理流程

#### 第一步：主动识别与确认

识别质量问题关键词：
- "根本没法用"、"是坏的"、"有瑕疵"、"质量太差了"
- "和描述完全不符"、"严重色差"、"尺寸根本不对"
- "一用就坏了"、"有安全隐患"
- "我要投诉"、"这简直是欺诈"

#### 第二步：判断与执行退款

当用户确认质量问题后，自动触发退款流程。

#### 第三步：后续安抚与闭环

表达歉意，告知用户后续流程。

### Limit 限制

- 仅处理质量问题
- 不索要额外信息（订单号、手机号等）

## 🛠️ Function Call

### 退款工具定义

```java
@Tool(name = "apply_refund", description = "根据用户传入的订单信息发起退款")
public String refund(
    @ToolParam(description = "订单编号，为数字类型") String orderId, 
    @ToolParam(description = "商品名称") String name, 
    @ToolParam(description = "退款原因") String reason
)
```

### 工具注册

```java
.chatClient
    .prompt()
    .user(question)
    .tools(orderTools)  // 注册工具
    .stream().content()
```

## 💡 使用示例

### 场景 1：质量问题退款

```
用户：你们这个衣服质量太差了，刚收到就发现袖口开线了！
客服：非常抱歉给您带来了不好的体验。您是说刚收到的这件衣服袖口已经完全开线了，对吗？
用户：对的，就是开线了
客服：我完全理解，这确实属于严重的质量问题。为了节约您的时间，我将立即为您发起退款申请。款项将按原路径在 1-7 个工作日内退回，请您注意查收。
```

### 场景 2：非质量问题

```
用户：这个颜色我不太喜欢
客服：理解您的感受。如果不喜欢商品，您可以申请七天无理由退换货。请问您需要我协助您办理换货吗？
```

## 📝 配置说明

### 对话记忆配置

系统支持多种对话记忆方式：

1. **JDBC 存储**（默认）
   - 使用 MySQL 存储对话历史
   - 支持持久化和跨会话记忆

2. **内存存储**（测试用）
   - 使用 `ConcurrentMapChatMemory`
   - 无需数据库，适合本地测试

### 修改为内存存储

如需使用内存存储（不依赖数据库），修改控制器：

```java
private final ConcurrentMapChatMemory chatMemory = new ConcurrentMapChatMemory();

@PostConstruct
public void init() {
    chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
            .defaultAdvisors(
                    MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build(),
                    new SimpleLoggerAdvisor()
            )
            .defaultSystem(systemText)
            .build();
}
```

## 🔧 常见问题

### Q1: 如何更换大模型？

修改 `application.yml` 中的模型配置：

```yaml
spring:
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        model: deepseek-r1:7b
```

### Q2: 对话记忆失效怎么办？

确保 `chatId` 在多次请求中保持一致，并检查数据库连接。

### Q3: 流式输出乱码？

确保响应编码设置为 UTF-8：

```java
httpServletResponse.setCharacterEncoding("UTF-8");
```

## 📄 License

MIT License

## 👨‍💻 作者

Hollis - LLMentor 项目

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