AI 大模型+智能客服:自动识别客户意图,实现高效沟通

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎免费试用套餐包,4320000 CU,有效期3个月
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: 本方案旨在介绍如何部署 AI 大模型实现对客户对话的自动化分析,支持多人、多语言识别,精准识别客户意图、评估服务互动质量,实现数据驱动决策。

本方案旨在介绍如何部署 AI 大模型实现对客户对话的自动化分析,支持多人、多语言识别,精准识别客户意图、评估服务互动质量,实现数据驱动决策。


本方案将利用函数计算搭建对话分析服务及网站平台,以对象存储作为音频文件的存储载体。借助智能对话分析技术,将音频内容转化为文字形式。通义千问大模型将深度剖析文本内容,生成详尽的分析报告与评分。该过程中使用的所有云服务均采用按量计费模式,有效控制成本,降低方案的实施与维护费用。


本文已收录至电子书《零门槛AIGC应用实战——Serverless+AI 轻松玩转高频AIGC场景》中,20 余篇精选 AI 部署方案带你深入了解 Serverless+AI 最新趋势、AI 应用的架构设计与详细的部署教程等。您可以访问以下链接或在公众号后台回复 “8432”了解详情。

查看详情:https://developer.aliyun.com/ebook/8432

适用客户


  • 寻求通过分析对话数据来优化服务流程、提升客户体验的客服团队
  • 致力于利用对话分析来增强销售转化效率、精细化销售策略的电话销售团队


使用产品


  • 大模型服务平台百炼
  • 对象存储
  • 智能语音交互
  • 函数计算


架构与部署


方案概览


通过函数计算提供对话分析服务和网站。使用对象存储来存储音频文件,利用智能对话分析技术将音频转换为文字,最后通过通义千问大模型对对话内容进行分析,生成详细的分析报告及评分。所有云服务均使用按量计费,可以有效降低您的实施和维护成本。


方案部署完成后架构图如下所示:


image.png


本方案的技术架构包括以下基础设施和云服务:


  • 百炼:通过阿里云百炼调用通义千问大模型,分析对话内容。
  • 对象存储:存储音频文件。
  • 智能语音交互:使用智能语音交互将对话语音转为文字。
  • 函数计算:提供示例网站 Web 服务。


部署应用


创建百炼 API Key


您需要创建一个百炼服务的 API Key ,用于通过 API 调用通义千问大模型。


1. 登录阿里云百炼大模型服务平台(https://bailian.console.aliyun.com/#/home)。


2. 将鼠标悬停在页面顶部右上角的图标上,在其下拉列表中单击 API-KEY 。


image.png


3. 在我的 API-KEY 页面,在页面右上角,单击创建我的 API-KEY 按钮。在弹出框中选择业务空间,单击确定。


4. 创建完成后,在我的 API-KEY 页面,单击操作列中的查看,复制 API KEY 保存到本地,后续步骤中会使用。


创建对象存储 Bucket


您需要创建一个 OSS Bucket 用于存储上传的对话音频文件。


1. 登录 OSS 管理控制台(https://oss.console.aliyun.com/)。


2. 在左侧导航栏,单击 Bucket 列表,然后单击创建 Bucket 。


3. 在创建 Bucket 面板,选择快捷创建,按下图配置各项参数。将 Bucket 名称保存到本地,后续步骤会使用。


image.png


4. 接下来您需要配置 Bucket 的跨域设置,允许示例应用跨域上传文件。


a. 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


b. 照下图填入来源、允许 Methods 和允许 Headers,单击确定。


image.png


创建智能对话分析项目


接下来您需要创建一个智能对话分析的项目,用于让应用程序调用 API 将对话语音文件转为文字。


1. 登录智能语音交互控制台[1]


2. 在左侧导航栏单击全部项目。在我的所有项目页面,单击创建项目。


3. 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


4. 创建完成后,可以在我的所有项目页面查看已创建的项目,复制 Appkey 保存到本地,后续步骤会使用。


image.png


创建函数计算应用


您可以通过我们提前准备好的应用模板,快速部署方案的示例应用。


1. 请打开我们提供的函数计算应用模板[2],参考下图选择直接部署。填入之前保存的百炼 API Key、智能语音交互的 App Key 和刚刚创建的 OSS Bucket。请确认服务访问阿里云使用的角色权限是否已授权,如未授权请先单击前往授权,再完成创建。


重要:地域选择要和 OSS Bucke 一致,不一致会导致上传失败。


image.png


2. 等待部署成功后,点击访问域名,访问示例应用。


image.png


验证方案


打开示例应用后,您可以下载我们准备的好的音频文件:ai-customer-service.mp3[3],用于方案验证。

1. 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。


image.png

image.png


2. 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


总结


至此,您已基本了解如何通过函数计算使用 AI 大模型,实现客户对话分析,更多细节以及后续清理资源,欢迎您移步官网查看详情:https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/conversation-analysis


相关链接:


[1] 智能语音交互控制台

https://account.aliyun.com/login/login.htm?oauth_callback=https%3A%2F%2Fnls-portal.console.aliyun.com%2Foverview&clearRedirectCookie=1&lang=zh


[2] 函数计算应用模板

https://account.aliyun.com/login/login.htm?oauth_callback=https%3A%2F%2Ffcnext.console.aliyun.com%2Fapplications%2Fcreate%3Ftemplate%3Dai-customer-service-quality-inspection%26from%3Dsolution&lang=zh


[3] ai-customer-service.mp3

https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20240913/axzdrq/ai-customer-service.mp3

目录
打赏
0
13
14
1
12763
分享
相关文章
让AI看懂3小时长视频!Eagle 2.5:英伟达推出8B视觉语言模型,长视频理解能力碾压72B大模型
Eagle 2.5是英伟达推出的8B参数视觉语言模型,通过创新训练策略在长视频和高分辨率图像理解任务中超越更大规模模型,支持512帧视频输入和多样化多模态任务。
141 11
让AI看懂3小时长视频!Eagle 2.5:英伟达推出8B视觉语言模型,长视频理解能力碾压72B大模型
如何用大模型+RAG 给宠物做一个 AI 健康助手?——阿里云 AI 搜索开放平台
本文分享了如何利用阿里云 AI 搜索开放平台,基于 LLM+RAG 的系统框架,构建“宠物医院AI助手”的实践过程。
218 14
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”。
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——华东师范大学站圆满结营
4月24日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手阿里魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行大模型应用实战学生训练营——华东师范大学站圆满结营。
73 2
让AI看懂图像每个像素!英伟达推出多模态大模型 DAM-3B:图像视频局部描述精度提升300%
英伟达推出的DAM-3B多模态大语言模型,通过创新的焦点提示技术和局部视觉骨干网络,实现了对图像和视频中特定区域的精准描述生成,为内容创作和智能交互领域带来全新可能。
149 0
让AI看懂图像每个像素!英伟达推出多模态大模型 DAM-3B:图像视频局部描述精度提升300%
在AMD GPU上部署AI大模型:从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南
本文详细介绍了在AMD硬件上构建大型语言模型(LLM)推理环境的全流程。以RX 7900XT为例,通过配置ROCm平台、部署Ollama及Open WebUI,实现高效本地化AI推理。尽管面临技术挑战,但凭借高性价比(如700欧元的RX 7900XT性能接近2200欧元的RTX 5090),AMD方案成为经济实用的选择。测试显示,不同规模模型的推理速度从9到74 tokens/秒不等,满足交互需求。随着ROCm不断完善,AMD生态将推动AI硬件多元化发展,为个人与小型组织提供低成本、低依赖的AI实践路径。
131 1
在AMD GPU上部署AI大模型:从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南
2025年国内工单系统推荐:技术架构、场景适配与行业实践
分析了智能化升级、大数据驱动、云原生架构及全渠道融合四大技术趋势,从功能适配性、易用性、集成能力、安全性和性价比五个维度指导企业选型,并推荐合力亿捷等三家系统的优劣对比,结合电商和制造行业的实际案例,帮助企业提升客户服务水平与竞争力。
162 11
2025年国内工单系统推荐:技术架构、场景适配与行业实践
合力亿捷云客服系统:2025年大模型如何重塑全渠道对话体验
2025年,以DeepSeek等大模型为核心的智能客服系统,突破传统效率瓶颈,通过全渠道整合、多模态交互、个性化服务与情感智能,重构企业客户互动模式。从机械应答到认知共情,从单一文本到多维交互,大模型赋能客服系统成为企业价值创造的战略资产,推动客户服务迈向智能化新纪元。
95 2
AI技术如何重塑客服系统?解析合力亿捷AI智能客服系统实践案例
本文探讨了人工智能技术在客服系统中的应用,涵盖技术架构、关键技术和优化策略。通过感知层、认知层、决策层和执行层的协同工作,结合自然语言处理、知识库构建和多模态交互技术,合力亿捷客服系统实现了智能化服务。文章还提出了用户体验优化、服务质量提升和系统性能改进的方法,并展望了未来发展方向,强调其在客户服务领域的核心价值与潜力。
138 6