《AI大模型助力客户对话分析》解决方案

简介: 《AI大模型助力客户对话分析》解决方案

《AI大模型助力客户对话分析》解决方案清晰地描述了实现AI客服对话分析的实践原理与实施方法。它指出通过部署AI大模型,如通义千问,来自动化分析客户对话,识别客户意图、评估服务互动质量,从而提升用户体验。实施步骤涉及在线部署、架构与部署的具体环节,包括使用函数计算提供对话分析服务、对象存储保存音频文件、智能对话分析技术转换音频为文本,以及最终利用大模型进行内容分析和报告生成。{7CE61FC9-ABE3-4E70-A8CF-4A87449D9943}.png

在实际业务场景中,得出以下的关键结论:

  1. 智能化分析能力:通过部署AI大模型,如通义千问,方案能够从客户对话中精准识别意图、发现服务问题,有助于提升用户体验。这表明其在理解对话内容、挖掘潜在价值方面具有较高水平。

  2. 广泛的应用场景:方案适用于多种业务场景,包括用户体验提升、客服质量检测、电话销售优化等,显示了其灵活性和广泛适用性,能够根据不同业务需求进行定制化分析。

  3. 数据驱动的决策支持:AI大模型生成的分析报告和可视化数据,为企业提供决策依据,增强业务洞察力,实现更加精准的数据驱动决策过程<>。

  4. 低成本与快速部署:基于云服务的部署方式,企业只需为实际使用付费,无须承担高昂的硬件成本,同时支持快速部署,20分钟即可开始使用,成本效益显著

  5. 灵活的定制与调试:通过阿里云百炼平台,用户可以根据实际业务需求选择不同的创建应用方式,无论是基于预置的最佳实践还是自定义指令模板,都能进行细致的调试以达到最佳分析效果

  6. 弹性扩展与高并发支持:方案支持弹性扩缩容,能够应对高并发场景,确保在业务高峰期也能稳定提供服务,这对于大型企业或面临季节性波动的业务尤为重要

综上所述,该方案凭借其智能化分析、广泛适用性、数据驱动决策支持、成本效益、灵活性以及技术支撑能力,能够有效满足不同实际业务场景中的对话分析需求。

使用过程:
开通产品
路径:阿里云百炼-应用广场-通义晓蜜CCAI-对话分析AIO。

第一步:开通,点击查看详情按钮,跳转到介绍页,右上角点击免费开通。image.png
image.png
第二步:跳转到通义晓蜜购买页,勾选服务协议;通义晓蜜-CCAI对话分析AIO为阿里云百炼平台官方应用,相关协议内容同百炼平台服务协议,请仔细阅读协议知晓相关协议内容。

第三步:点击“立即开通”,跳转到开通成功页面。

image.png
创建应用
路径:阿里云百炼-应用广场-官方应用-通义晓蜜CCAI-对话分析AIO-查看详情

image.png
第二步:进入新建应用弹窗,编辑应用名称与应用创建方式。点击“确定”。进入调试窗口。

应用名称:根据实际业务需要修改应用名称。

应用创建方式:

基于对话分析Agent创建:通过预置最佳实践示例或上传对话数据,体验大模型生成式摘要、总结、服务质检等全场景应用能力。

自定义创建:自主使用指令创建应用,用户可使用内置或自定义指令模板进行测试,适合有一定经验的人员。image.png

第一步:首先点击“我的应用”按钮,再点击“创建应用”按钮;
基于对话分析Agent创建
在创建应用时,选择“基于对话分析Agent创建”的创建方式,可以选择对话分析Agent、预置指令模板两种方式进行选择。
image.png
选择对话分析Agent方式image
对话分析维度:可以根据实际业务需求通过选择Agent可以分析的全部维度。

标准指令:已预置标准prompt,可快速生成理想结果。可选值为【标题、摘要、关键词、Q&A、问题解决方案】,至少选择一个选项。

高级指令:服务质检、标签分类等高级指令有一定的业务属性,该部分指令在示例通话中已预置标准prompt,若自行上传通话数据且对结果有一定要求,建议在预置指令模板→专业模式中编辑自定义指令进行调试。可选值为【服务质检、关键信息、标签分类】。image.png

对话信息:需要按照以下格式编写对话信息,可以通过使用已经提供的行业对话示例。

对话信息建议按如下格式填写:

客户:xxx

客服:xxx

客户:xxx

客服:xxx

可以选择行业对话示例进行插入内置对话文本。
image.png
点击“测试”按钮,查看输出结果:测试出来的结果生成的指令与我选择的对话分析维度相对应。
image.png
image.png

相关文章
|
22天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
主动式智能导购AI助手构建解决方案测评
主动式智能导购AI助手构建解决方案测评
141 81
|
5天前
|
人工智能 Serverless API
《智能导购 AI 助手构建》解决方案评测:极具吸引力的产品,亟待完善的教程文档
《智能导购 AI 助手构建》解决方案评测:极具吸引力的产品,亟待完善的教程文档
64 8
《智能导购 AI 助手构建》解决方案评测:极具吸引力的产品,亟待完善的教程文档
|
8天前
|
人工智能 数据库连接 API
在部署《主动式智能导购 AI 助手构建》解决方案的过程中,整体体验还是相对顺畅的,但确实遇到了一些问题,文档提供的引导也有所不足,以下是详细的体验评估
在部署《主动式智能导购 AI 助手构建》解决方案的过程中,整体体验还是相对顺畅的,但确实遇到了一些问题,文档提供的引导也有所不足,以下是详细的体验评估
|
20天前
|
人工智能 安全 PyTorch
SPDL:Meta AI 推出的开源高性能AI模型数据加载解决方案,兼容主流 AI 框架 PyTorch
SPDL是Meta AI推出的开源高性能AI模型数据加载解决方案,基于多线程技术和异步事件循环,提供高吞吐量、低资源占用的数据加载功能,支持分布式系统和主流AI框架PyTorch。
50 10
SPDL:Meta AI 推出的开源高性能AI模型数据加载解决方案,兼容主流 AI 框架 PyTorch
|
12天前
|
人工智能 算法 搜索推荐
《主动式智能导购AI助手构建》解决方案评测
《主动式智能导购AI助手构建》解决方案评测
39 18
|
11天前
|
人工智能 自然语言处理 监控
解决方案评测:主动式智能导购AI助手构建
作为一名数据工程师,我体验了主动式智能导购AI助手构建解决方案,并进行了详细评测。该方案通过百炼大模型和函数计算实现智能推荐与高并发处理,部署文档详尽但部分细节如模型调优需改进。架构设计清晰,前端支持自然语言处理与语音识别,中间件确保实时数据同步。生产环境部署顺畅,但在系统监控方面可进一步优化。总体而言,该方案在零售行业具有显著应用潜力,值得尝试。
46 17
|
2天前
|
人工智能 安全 算法
PAI负责任的AI解决方案: 安全、可信、隐私增强的企业级AI
在《PAI可信AI解决方案》会议中,分享了安全、可信、隐私增强的企业级AI。会议围绕三方面展开:首先通过三个案例介绍生活和技术层面的挑战;其次阐述构建AI的关键要素;最后介绍阿里云PAI的安全功能及未来展望,确保数据、算法和模型的安全与合规,提供全方位的可信AI解决方案。
|
8天前
|
人工智能 安全 前端开发
《主动式智能导购 AI 助手构建》解决方案评测
在部署《主动式智能导购 AI 助手构建》解决方案时,需关注以下四方面: 1. **引导与文档支持**:官方应提供细致、易懂的引导步骤,涵盖环境搭建、模块配置及常见问题解答。遇到错误及时截图反馈。 2. **原理与架构理解**:深入探究智能导购的工作原理和系统架构,从前端到后端各层运作机制,明确模块职责与扩展性。 3. **关键技术洞察**:理解百炼大模型和函数计算的应用,确保其适配场景并高效运行,通过截图反馈技术难题。 4. **生产环境评估**:评估方案在实际业务中的适用性,如安全防护和数据接入指导,确保高并发下的稳定性和全面性。 认真评测这些要点,助力方案持续优化。
47 11
|
10天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
主动式智能导购 AI 助手解决方案实践与测评
主动式智能导购 AI 助手解决方案实践与测评
|
15天前
|
消息中间件 人工智能 搜索推荐
《主动式智能导购AI助手构建》解决方案评测
一文带你了解《主动式智能导购AI助手构建》解决方案的优与劣
86 16