方案测评 | AI大模型助力客户音频对话分析

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
对象存储OSS,敏感数据保护2.0 200GB 1年
对象存储 OSS,内容安全 1000 次 1年
简介: 该方案利用阿里云的函数计算、对象存储及智能对话分析技术,实现客户对话的自动化分析,精准识别客户意图,评估服务互动质量,提供数据驱动的决策支持。其特点包括智能化分析、数据驱动决策、低成本、自动化处理、精准识别、实时反馈及成本效益。方案适用于提升企业服务质量与客户体验,尤其在处理海量客户对话数据时表现突出。

一、引言

在数字化时代,企业与客户之间的交互方式正经历着前所未有的变革。随着社交媒体、在线聊天工具以及智能客服系统的普及,企业面临着海量客户对话数据的处理挑战。如何从这些数据中提取有价值的洞察,以提升服务质量、优化客户体验,成为众多企业亟待解决的问题。AI大模型的出现,为这一挑战提供了新的解决方案。

本测评方案通过集成先进的函数计算、对象存储以及智能对话分析技术,实现了对客户对话的自动化分析,精准识别客户意图,评估服务互动质量,进而为企业提供数据驱动的决策支持。

二、方案概述

2.1 方案优势
  • 智能化分析:通过通义千问大模型,从客户语音和聊天互动中识别客户意图、发现服务质量问题,进而提升用户体验。
  • 数据驱动决策:通过 AI 大模型生成分析报告和可视化数据,帮助企业高效地进行决策支持,增强业务洞察力。
  • 低成本:通过云上的 AI 服务,仅需要为实际使用付费,无需长期持有硬件资产,使企业能够根据实际使用情况灵活调整支出,降低运营成本。
2.2 服务架构与技术原理

本方案使用通义千问大模型和智能语音交互服务实现对客户对话的自动化分析,提取有价值的洞察以提升服务质量和客户体验。
image.png

  • 函数计算:负责接收并处理客户对话数据,包括音频文件的转换、文字内容的提取等。函数计算具有按需执行、弹性伸缩的特点,可以根据处理任务的大小和复杂度自动调整计算资源,确保处理效率和成本效益。
  • 对象存储:用于存储客户对话的原始音频文件以及处理后的文字内容。对象存储具有高性能、高可靠性的特点,可以确保数据的完整性和可用性。
  • 智能语音交互:利用先进的语音识别和自然语言处理技术,将音频文件转换为文字内容。
  • 百炼通义千问:通过AI大模型对对话内容进行分析。分析内容包括但不限于客户意图识别、情感分析、关键词提取等。
2.3 方案特点

本方案具有以下特点:

  • 自动化处理:通过函数计算和智能对话分析技术,实现了对客户对话数据的自动化处理和分析,大大提高了处理效率和准确性。
  • 精准识别:利用AI大模型对对话内容进行深度分析,可以精准识别客户意图和情感倾向,为服务优化提供有力依据。
  • 数据驱动决策:基于对话分析报告及评分,企业可以制定更加科学、合理的服务优化策略,实现数据驱动的决策支持。
  • 成本效益:所有云服务均采用按量计费模式,企业可以根据实际需求灵活调整资源投入,有效降低实施和维护成本。

三、方案部署

3.1 资源准备
3.2 创建百炼 API Key

登录阿里云百炼大模型服务平台,在右上角创建。

image.png

image.png

3.3 创建对象存储 Bucket

登录OSS管理控制台,在创建 Bucket面板,选择快捷创建,按下图配置各项参数。
image.png

image.png

进入Bucket详情页面,在左侧菜单数据安全列选择跨域设置,单击创建规则。
image.png
image.png

3.4 创建智能对话分析项目

登录智能语音交互控制台,在创建项目对话框中,填写项目名称,按照下图选择项目类型,选填项目场景描述,单击确定。

image.png

image.png

3.5 创建函数计算应用

点击函数计算应用模板,填写百炼 API Key、智能语音交互的 App Key 和 OSS Bucket。

image.png

等待部署成功后,点击访问域名,访问示例应用。

image.png

四、方案验证

在页面点击新建质检任务,在新建质检任务页面,点击上传刚刚下载的音频文件ai-customer-service.mp3。

image.png

点击开始AI质检,质检时间可能较长,请耐心等待,完成后查看质检结果。

image.png
image.png

在llm_analysis.py中查看当前方案使用的大模型提示词。
image.png

五、清理资源

1、删除函数计算应用
image.png

image.png

2、删除智能语音交互项目
image.png

3、删除对象存储OSS Bucket
image.png

image.png

image.png

六、测评反馈

1、此方案内容是否清晰描述了如何实现AI客服对话分析的实践原理和实施方法?

方案中对话分析是通过API调用通义千问模型来实现的,针对通义千问没有调整参数的地方,所以对这一步的原理不太清楚。

2、在部署体验过程中,部署方案是否存在让你感到困惑或需要进一步引导的地方?

方案的部署步骤比较清晰,不过需要配置四个产品,若能提供ROS一键部署就更完美了。

3、本解决方案中提供的示例代码是否能直接应用或作为修改模板?在使用函数计算部署方式中,是否遇到异常或报错?

在函数计算部署中遇到了部署失败,不知道什么原因重新部署下就好了。

image.png

4、根据本方案部署,你认为是否可以满足实际业务场景中对话分析需求?

  • 质检过程可能因音频的大小不同,处理时间有的可能较长,是否能展示处理进度或者预估一个时间。
  • 实际中有些客户对话是在线客服,属于文本型,是否可以支持文本类对话上传分析。用函数计算、通义千问和对象存储来实现是否可行。
  • 上传的音频大小是否有限制,若音频太大,处理性能如何。
  • 有大量的质检结果是否可以支持批量导出。
  • 调用的通义千问是否可以支持自选模型。
目录
打赏
0
1
2
1
453
分享
相关文章
MoE大模型迎来“原生战友”:昇腾超节点重构AI基础设施
大模型训练中,MoE架构逐渐成为主流,但也面临资源利用率低、系统稳定性差、通信带宽瓶颈三大挑战。传统AI集群难以满足其需求,而“昇腾超节点”通过自研高速互联协议、软硬件协同调度、全局内存统一编址及系统稳定性提升等创新,实现384张卡协同工作,大幅提升训练效率与推理性能。相比传统方案,昇腾超节点将训练效率提升3倍,推理吞吐提升6倍,助力MoE模型在工业、能源等领域的规模化应用。5月19日的鲲鹏昇腾创享周直播将深度解析相关技术细节。
72 15
Trae插件Builder模式深度测评:从编程助手到AI工程师的进化
Trae插件最新推出的Builder模式标志着AI辅助编程工具从简单的代码补全向“AI工程师”角色的转变。该模式允许开发者通过自然语言描述项目需求,自动生成完整的项目结构、代码文件和开发流程,支持VSCode、JetBrains IDE及在线Web版本。Builder模式的核心功能包括自然语言项目初始化、智能项目架构设计和多文件协调代码生成,显著提升了开发效率,降低了技术门槛。然而,它在处理复杂业务逻辑和高度定制化需求方面仍有局限。未来,Builder模式将集成云部署、测试套件生成和DevOps流水线等功能
300 1
一文了解,炎鹊YNQUE-Xo1行业垂直领域AI大模型。
炎鹊科技推出的YNQUE-Xo1垂直领域AI大模型集群,重新定义了AI与产业深度融合的范式。通过数据工程、模型架构和训练策略三大维度,Xo1突破通用模型瓶颈,在专业场景中实现性能与效率跃升。其MoE架构、动态路由机制及三阶段优化策略,大幅提升参数利用率与可解释性。YNQUE-Xo1不仅在医疗、金融等领域测试中精度提升显著,还适配边缘计算,成为推动产业智能化升级的核心引擎,从“工具赋能”迈向“认知基础设施”。
Spring AI Alibaba + Nacos 动态 MCP Server 代理方案
本文介绍如何通过 Spring AI Alibaba MCP 模块,基于 Nacos 的服务注册信息,实现将现有服务无缝转换为 MCP 协议的服务。方案无需修改原有业务代码,支持动态新增或删除 MCP 服务。
229 16
Spring AI Alibaba 发布企业级 MCP 分布式部署方案
本文介绍了Spring AI Alibaba MCP的开发与应用,旨在解决企业级AI Agent在分布式环境下的部署和动态更新问题。通过集成Nacos,Spring AI Alibaba实现了流量负载均衡及节点变更动态感知等功能。开发者可方便地将企业内部业务系统发布为MCP服务或开发自己的AI Agent。文章详细描述了如何通过代理应用接入存量业务系统,以及全新MCP服务的开发流程,并提供了完整的配置示例和源码链接。未来,Spring AI Alibaba计划结合Nacos3的mcp-registry与mcp-router能力,进一步优化Agent开发体验。
315 13
AI不只有大模型,小模型也蕴含着大生产力
近年来,AI大模型蓬勃发展,从ChatGPT掀起全球热潮,到国内“百模大战”爆发,再到DeepSeek打破算力壁垒,AI技术不断刷新认知。然而,在大模型备受关注的同时,许多小而精的细分模型却被忽视。这些轻量级模型无需依赖强大算力,可运行于手机、手持设备等边缘终端,广泛应用于物体识别、条码扫描、人体骨骼检测等领域。例如,通过人体识别模型衍生出的运动与姿态识别能力,已在AI体育、康复训练、线上赛事等场景中展现出巨大潜力,大幅提升了相关领域的效率与应用范围。本文将带您深入了解这些高效的小模型及其实际价值。
AI智能混剪视频大模型开发方案:从文字到视频的自动化生成·优雅草卓伊凡
AI智能混剪视频大模型开发方案:从文字到视频的自动化生成·优雅草卓伊凡
28 0
AI智能混剪视频大模型开发方案:从文字到视频的自动化生成·优雅草卓伊凡
长连接网关技术专题(十二):大模型时代多模型AI网关的架构设计与实现
随着 AI 技术快速发展,业务对 AI 能力的渴求日益增长。当 AI 服务面对处理大规模请求和高并发流量时,AI 网关从中扮演着至关重要的角色。AI 服务通常涉及大量的计算任务和设备资源占用,此时需要一个 AI 网关负责协调这些请求来确保系统的稳定性与高效性。因此,与传统微服务架构类似,我们将相关 API 管理的功能(如流量控制、用户鉴权、配额计费、负载均衡、API 路由等)集中放置在 AI 网关层,可以降低系统整体复杂度并提升可维护性。 本文要分享的是B站在大模型时代基于多模型AI的网关架构设计和实践总结,希望能带给你启发。
48 4
年终盘点AIGC:生成式AI一路生花,互联网开始步入大模型时代
本文探讨了自ChatGPT发布以来,生成式AI对互联网和人们生活带来的深刻影响。文章分析了从“移动互联网”到“智能互联网”的转变,强调AIGC如何通过自然语言交互提升信息获取效率,并在内容创作等领域展现巨大潜力。同时,作者指出当前AIGC应用开发存在的问题,如过度聚焦对话助手,建议开发者探索更深层次的场景结合。最后,文章展望了AIGC未来可能的法律监管及现象级产品的出现,并鼓励普通人善用AIGC工具提升效率,保持创造力以适应时代变化。
25 0
年终盘点AIGC:生成式AI一路生花,互联网开始步入大模型时代

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等