目前,大部分企业还在使用人工客服处理客户的诉求,面对数量庞大的用户,使用人工客服意味着大量的人力和物力投入,特别是像中国移动这种拥有几亿用户的企业,如果能用机器代替人工来完成一些常规的、重复的客服工作,将极大节省企业的成本。基于此本文设计并实现了基于LSTM的智能客服系统。通过对企业业务流程的了解,并考虑到系统实际部署和应用,以及系统以后的升级改造,本文采用B/S三层应用体系架构来构造系统,前端使用Vue.js等技术,后端使用Django框架,数据库采用流行的MySQL。本文首先分析了智能客服系统开发的背景和意义,然后对智能客服系统进行了详细的需求分析,并设计了系统的功能模块,之后本文对每个功能模块进行了详细的设计和实现。企业用户可以使用本系统配置业务和对话流程并为业务指定少量人工客服,还可以根据实际情况自主训练语义匹配模型。本文核心工作是神经网络语义匹配模型的设计和训练,本文参照目前学术界比较流行的神经网络模型并根据业务实际情况设计了语义匹配模型,使用大量实际业务数据训练取得了非常好的效果。本文所设计和实现的智能客服系统具有可移植性、可扩展性等优点,经过反复的系统测试和实际使用的反馈,本文所设计和实现的智能客服系统运行稳定,基本符合预期的设计目标。