人工智能技术的应用正在深刻改变各行业的业务模式和用户体验，《主动式智能导购AI助手构建》解决方案旨在通过结合百炼大模型和函数计算，提供高效、智能化的导购服务。在本次评测中，我将围绕解决方案的部署过程、文档支持、架构设计及实践体验展开分析。重点关注部署过程中是否得到充分引导、解决方案的实践原理是否清晰，以及其功能是否满足实际生产需求。通过详细记录和反馈，为该解决方案的优化和推广提供有价值的建议。

1.部署过程

在部署体验过程中我得到了足够的引导以及文档帮助，下图简述：

点击开始创建来到了教程界面10分钟构建能主动提问的智能导购_大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心，里面有很多链接，按照顺序点击阅读即可。

然后创建函数计算应用模板

在创建模板之前获取一个api,访问我的API-KEY来获取您的API Key

选择和填入必填信息到模板创建界面即可等待部署完成！

2.架构设计

在等待过程中，我们还可以了解到系统的架构设计原理

3.实践体验

成功后即可获取到一个测试域名

点击访问，测试功能，但是当下的内容只是回复空白

此时查阅其他参考文章《主动式智能导购AI助手构建》解决方案评测-阿里云开发者社区才发现，官方教程并没有说，或者说是说明顺序不对，要使用阿里云百炼大模型服务，需要开通【百炼大模型推理】【百炼大模型部署】【百炼大模型训练】商品，并创建模型调用API-KEY。勾选协议，点击确认开通。如下：

此时才算正式部署成功体验！

部署体验完了后，我们需要将体验的资源进行释放，避免产生不必要的扣费。前往函数计算FC控制台，在应用中找到刚才创建的应用，点击删除应用即可。
对于百炼应用，可以在我的应用中，进行删除应用。

总结

部署完成后，我对本解决方案的实践原理和架构完全理解
方案部署过程中，对百炼大模型和函数计算的应用已有理解
但是对于生产环境的步骤指导，不满足实际需求！需要改进顺序！

我的建议是，文档的说明顺序有些凌乱，顺序和详细步骤不够自然，让新手用户需要参考其他资料才能完成测试。建议先说使用百炼大模型获取API-key，然后再去说明创建模板填入API-key的事情！