给 B2B SaaS 客户成功团队用的自动化分析工具。上传客户经营数据，自动做风险评分、知识库检索、AI 分析，然后生成经营分析报告和 PPT。
原来手动做一套周报要 4-5 小时，点一下 30 秒出完。
git clone https://github.com/Rileymisha/AI-Customer-Success-Copilot.git
cd AI-Customer-Success-Copilot
python -m venv .venv
# Windows: .\.venv\Scripts\Activate.ps1
# Mac/Linux: source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env # 编辑填入 DeepSeek API Key
streamlit run app.py| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 风险评分 | 根据登录天数、功能使用率、续约天数、投诉数等维度打分，分高/中/低三档 |
| AI 深度分析 | DeepSeek 对高风险客户做归因和建议 |
| RAG 知识库 | 本地 FAISS 向量库，自动匹配客户问题到应对策略（低登录、投诉处理、续约挽留等） |
| 自动图表 | 4 张 matplotlib 图表：GMV 排名、风险分布、行业分布、地区分布 |
| 经营分析报告 | 8 个章节的 Markdown 报告，含执行摘要、风险分析、AI 洞察、行动方案 |
| PPT 生成 | 9 页幻灯片，图表自动嵌入 |
| 一键全自动 | AI Agent 串联上述所有步骤，一次点击出完整报告 + PPT + 图表 |
四个 Tab：
- 数据概览 — 客户数据表格，支持 CSV 上传下载
- 风险客户 — 按风险等级筛选
- AI 报告生成 — 三个入口：DeepSeek 文本分析 / 生成报告 & PPT / AI Agent 一键全自动
- 历史记录 — SQLite 存储的报告存档
├── app.py # Streamlit 入口
├── src/ai_cs_copilot/ # 业务逻辑
│ ├── config.py # 配置
│ ├── pipelines/ # 数据处理管线
│ └── services/ # LLM / RAG 服务
├── agents/ # AI 风险分析代理
├── tools/ # Multi-Tool Agent（5 个工具）
├── workflows/ # Pipeline 编排
├── knowledge_base/ # RAG 知识文档
├── services/ # 报告 / PPT 生成
└── visualizations/ # 图表引擎
| 变量 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
DEEPSEEK_API_KEY |
是 | DeepSeek API 密钥 |
DEEPSEEK_BASE_URL |
否 | 默认 https://api.deepseek.com |
CUSTOMER_DATA_CSV |
否 | 自定义 CSV 路径 |
- 前端: Streamlit, Pandas, matplotlib
- 后端: Python 3.10, LangChain, FAISS (CPU), SQLite, python-pptx
- AI: DeepSeek API, sentence-transformers（本地向量化）
核心思路是规则引擎做确定性的风险评分（可解释、可审计），AI 做洞察和建议，两套互相补充。
MIT © Rileymisha