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。
- 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。
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。
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。
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。
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。
等待部署成功后，点击访问域名，访问示例应用。
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。
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。
在llm_analysis.py中查看当前方案使用的大模型提示词。
五、清理资源
1、删除函数计算应用。
2、删除智能语音交互项目。
3、删除对象存储OSS Bucket。
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。
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。
