其實去年我就有做AI獲客的想法了。當(dāng)時幫一個外貿(mào)公司做過自動分析客戶級別以及自動生成郵件的項目，了解到他們對獲取客戶的需求非常迫切。他們通常從谷歌瀏覽器、會展名單以及海關(guān)數(shù)據(jù)中獲取客戶信息，但是整個過程非常耗時。

我就在想：能不能模擬這些銷售人員找客戶的過程，用AI來做個自動化工具？

特別是看到DeepSeek等大模型的出現(xiàn)后，我覺得不能再拖延了，這應(yīng)該是AI落地的絕佳機(jī)會了。

我一共實現(xiàn)了三個方案，分別是利用embeding模型和本地知識庫構(gòu)建的語義檢索的方案； 利用coze搭建的工作流方案，這個可以直接在公眾號里面測試；最后還有利用我之前開源的WebExtracto實現(xiàn)的本地方案。

語義檢索知識庫

首先是把提前跑好的數(shù)據(jù)，存進(jìn)milvus向量庫中，采用向量索引方法，如IVF（倒排文件索引）或HNSW（分層導(dǎo)航小世界圖索引）等，根據(jù)用戶問題的語義進(jìn)行檢索。

其實我去年的時候就已經(jīng)把這部分的demo搞好了，效果如下：

語義檢索之前

語義檢索之后

其實語義檢索的效果已經(jīng)很好了，但是這個的效果還是取決于原始數(shù)據(jù)量，目前的數(shù)據(jù)量太少所以就比較雞肋了。所以我就轉(zhuǎn)向了第二種思路上。

基于扣子工作流的智能體搜索

我的主要思路分為三步

第一步，把用戶的問題轉(zhuǎn)換成搜索引擎的搜索詞

然后用coze做了一個智能體，調(diào)用搜索引擎搜索內(nèi)容并返回相應(yīng)的公司名稱。

之所以用coze，主要是因為coze里面有個搜索引擎插件，調(diào)用速度比我本地用duckduckgo搜索快得多，但是目前發(fā)現(xiàn)扣子里面的必應(yīng)搜索似乎優(yōu)先返回頭條內(nèi)容，所以后面可能還是要換回本地的搜索引擎。

獲取公司名稱后再去檢索公司的詳情信息，coze的工作流如下：

這里面主要的思路是找公司官網(wǎng)并遍歷官網(wǎng)獲取詳細(xì)的公司介紹，產(chǎn)品介紹以及郵箱和電話等。

利用coze完成的這個功能，我已經(jīng)發(fā)布到了公眾號中，大家可以直接在我的公眾號聊天中即可觸發(fā)。

需要注意的是因為處理速度很慢，需要回復(fù)繼續(xù)來觸發(fā)他繼續(xù)回復(fù)的效果，有時候需要發(fā)送兩次繼續(xù)才能得到回復(fù)，所以體驗上還是差一點。

基于WebExtracto的客戶采集

但是因為扣子插件返回優(yōu)先是頭條內(nèi)容，效果其實還并不是很好，實際上，我之前還開源過一個爬蟲的采集工具WebExtracto。

系統(tǒng)架構(gòu)圖

利用這個項目，不僅僅可以獲取公司官網(wǎng)的信息，還可以獲取如領(lǐng)英里面公司的賬號等信息。因此我把獲取公司詳情的信息用WebExtracto重新實現(xiàn)了一道。

然后，再讓模型根據(jù)公司簡介判斷一下，并進(jìn)行打分，如果是潛在客戶再進(jìn)行推送。

不過本地運行的這個版本目前運行的速度太慢，沒辦法做成對話實時回復(fù)的效果，因此我的想法是把這個產(chǎn)品做成提供自己的需求 + 郵箱，然后通用一個定時任務(wù)，把發(fā)現(xiàn)的新客戶推送到郵箱里面的。

寫在最后

2020年時我加入了一家還算有點名氣AI公司，主要是做人臉識別，也參與過nlp的訓(xùn)練，那時候感覺到AI市場正在逐漸冷卻了，像海康、華為這些公司都開始自己去自研攝像頭算法了，并不需要再去采購專門做算法公司的產(chǎn)品。

但是當(dāng)時的老大也在說第三波AI浪潮馬上就要來臨，果然，2023年chatgpt橫空出世，當(dāng)時我們便覺得，5年內(nèi)，生活和工作將會有翻天覆地的大變化。

而今年2025年，感覺已經(jīng)步入一個AI爆發(fā)的年份。特別是本周，DeepSeek每天都在開源自己的工程技術(shù)，阿里也開源了最新的視頻生成模型，openai推出了gpt4.5， claude3.7也出來了，特別要說下這個claude效果真的非常好，不僅僅是寫代碼，小說寫的也很耐看。

感覺每天都有看不完的AI新聞。

我其實也想把這些項目下載下來好好研究，并分享成文章，但實在沒有這個精力?？吹胶芏郃I博主每天都在更新這些新技術(shù)，很佩服他們的"肝"的能力，但我決定還是專注自己想做的事情。

本來我就是基于興趣才寫技術(shù)博客的，如果追求熱點就太耗費能量了。所以我決定從今天正好也是我生日這天起完成更新100個大模型落地的想法及實現(xiàn)。

實際上，我做的第一個大模型落地項目是30秒發(fā)一篇圖文 小紅書AI自動化運營神器，同時這個項目我開源到了github中，到今年的3月份，已經(jīng)有400多star了。因此這個AI獲客工具應(yīng)該算是我做的第二個大模型落地實踐。

作為一個技術(shù)人員，我相信AI不是為了替代人類，而是為了讓我們從重復(fù)性工作中解放出來，專注于更有創(chuàng)造性的事情。

比如AI獲客，它不能替代銷售人員的判斷和溝通能力，但可以幫他們節(jié)省大量篩選客戶的時間。

如果你對這個工具感興趣，可以在公眾號菜單找到簡單版進(jìn)行體驗。對代碼版本感興趣的朋友，可以加微信并提供郵箱，我會設(shè)置定時任務(wù)定期給郵箱發(fā)送客戶信息。

關(guān)注我們，期待與大家一起探索大模型落地的更多可能！