这是解决方案评测的第十篇，也是开发者新版评测的第十篇。希望大家可以踊跃参加，把你最真实的体验感受和建议分享出来。可点击下方链接前往评测活动首页：
解决方案评测｜10 分钟构建 AI 客服并应用到网站、钉钉或微信中
每一期的解决方案评测我都有参与，以下是我往期的评测文章，欢迎各位前来打卡点评。
《10 分钟构建 AI 客服并应用到网站、钉钉或微信中》解决方案体验评测
方案速览
依旧是老惯例，先放上方案整体的一个预览全景图，可以非常直观展现方案的一个元素构成。
方案一开始就针对必要性进行了阐述，那就是为啥要实现 AI 客服对话分析？实际上展开来讲原因我这里概括为如下几点：
- 提升客户服务质量
- 通过AI对话分析，企业可以深入了解客户的需求、问题以及不满，从而针对性地改进服务流程和内容，提升客户满意度。
- AI能够实时捕捉和分析客户在对话中的情绪变化，帮助企业及时响应并处理负面情绪，避免客户流失。
- 优化客服效率
- AI对话分析可以自动识别并分类客户问题，将常见问题快速分配给相应的解决方案或自助服务渠道，减轻人工客服的负担。
- 通过分析对话数据，企业可以识别出客服团队中的优秀实践和问题所在，为培训提供数据支持，提升客服团队的整体效率。
- 挖掘客户需求与市场趋势
- AI对话分析能够挖掘出客户在对话中提到的潜在需求、产品偏好以及市场趋势，为企业制定产品策略、营销策略提供数据支持。
- 通过分析客户反馈，企业可以及时发现产品或服务中的问题，并快速进行迭代和优化。
- 降低运营成本
- AI客服可以24小时不间断地提供服务，减少人工客服的加班和轮班成本。
- 通过自动化处理常见问题，AI客服能够减少人工客服的介入次数，降低企业的人力成本。
- 增强客户体验
- AI对话分析能够为客户提供更加个性化、智能化的服务体验。例如，通过分析客户的对话历史，AI可以为客户提供定制化的推荐和服务。
- AI客服能够快速响应客户的问题，减少客户等待时间，提升客户体验。
- 提升数据安全与合规性
- AI对话分析可以实时监测对话内容，确保客户数据的安全性和合规性。例如，通过识别并过滤敏感信息，AI可以保护客户的隐私。
- 通过自动化处理对话数据，AI可以减少人为干预，降低数据泄露的风险。
在部署方案这块，已经不再区分手动方式和自动部署了，统一一套部署方式。
在应用场景这里，还是老问题，非常空洞，虽然有图文，但缺乏跳转链接内容，这块后期建议增加。
优惠购买和推荐方案还是老惯例，并没有什么新颖的点出现。各位按需进行选择即可。
部署体验
在正式开始部署之前，有必要对整个部署架构进行了解。如下架构图：
从架构图上可以非常直观清晰地看到，本次部署涉及如下产品和服务：
- 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。
由于涉及到多款产品，如果你是新用户，一定要先领取产品试用，方法和链接如下：
- 开通函数计算服务。访问函数计算控制台，根据页面提示单击领取试用套餐并开通，然后单击立即购买即可自动开通服务。
- 开通百炼服务。访问百炼模型广场开通模型服务。同意协议后，点击开通模型服务即可。
- 开通智能语音交互并创建项目。进入智能语音交互产品首页，单击开通并购买，然后在产品开通页面，全部选取试用后，单击立即开通。
- 开通对象存储服务。打开OSS开通页面，按照界面指引完成开通操作即可。
上面的产品服务均开通后，接下来开始正式部署，首先登录阿里云百炼大模型服务平台，获取API-KEY，如下：
如果是第一次使用，需要先创建一个，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。我这里因为经常使用所以直接复制即可。
紧接着登录OSS管理控制台，创建 Bucket。在创建 Bucket面板，选择快捷创建，如下：
这里我们会用到跨域上传文件，所以需要先配置一下，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。如下：
在来源、允许Methods和允许Headers处填入如下参数
接下来需要新建一个对话分析的项目，登录智能语音交互控制台，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。
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，单击确定。如下：
到这，服务的前提配置已经完成，接下来需要使用函数计算来部署服务了。打开函数计算应用模板，部署类型选择直接部署。填入上述配置的百炼 API Key、智能语音交互的 App Key 和刚刚创建的 OSS Bucket。如下：
核对参数无误后，点击同意并部署，耐心等待部署完成。如下：
部署耗时约1分钟后完成，会自动生成一个访问域名，点击访问域名，访问应用。如下：
为验证服务的可用性，这里需要新建质检任务，并上传一个待质检的文件。如下：
质检效果如下：
到这，整个方案部署部分就体验结束了，整体来看还是非常顺畅的，效果还不错。
如果你觉得方案部署还不错，想应用到生产怎么办，不用担心，部署方案也友好地编写了这部分内容。如下：
最后，还有一点非常必要且重要，就是释放资源。初来体验的小伙伴可千万不要忘记这点，避免后期不必要的扣费烦恼。释放步骤如下：
- 登录函数计算控制台，在应用页面，找到目标应用，在操作列单击删除应用。
- 登录智能语音交互控制台，在我的所有项目页面，找到目标项目，然后在操作列中选择删除项目。
- 登录OSS管理控制台，在左侧导航栏，选择Bucket列表，单击目标Bucket，在文件列表，选择目标文件，然后单击彻底删除。在左侧菜单栏，单击删除Bucket，根据页面提示删除Bucket。
体验总结
方案
本方案在内容描述上较为清晰地阐述了AI客服对话分析的实践原理和实施方法。具体来说，方案采用了函数计算来提供对话分析服务和网站，利用对象存储来存储音频文件，通过智能对话分析技术将音频转换为文字，最后借助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。这一流程设计逻辑很清晰，步骤明确，对于初学者而言也易于理解。但在实际体验中，有如下几点不足：
1、方案中有关应用场景介绍的部分，内容过于空，虽然有图文，但点到为止，没有详细介绍。建议添加图文和文字链接，补充这部分内容。
2、整个方案中并没有成本这块的内容，作为完整方案的一部分，成本说明是必不可少的，没有成本核算的方案放在当下，也许任何一家企业都不会考虑吧。
3、对于关键技术点，如智能对话分析技术的具体实现原理、通义千问大模型的训练和应用过程等，方案也未能进行深入的解释和阐述，这会极大限制用户对于方案整体性能的深入了解和优化。
部署
1、整个部署文档写的还是非常完善的，不仅有必要步骤和注意事项，还额外增加了正式环境该如何使用的内容，这点还是非常值得肯定的。
2、在验证环节，上传物料进行分析时会报出应用和Bucket所处地域不一致的异常，实际上这两者所处地域又是一致的，多刷新几遍页面再次上传又会正常，不晓得是哪里的问题，总觉得非常奇怪，应用的日志也查了，没发现啥异常信息。
3、整个服务的功能太简单，虽然基本能实现方案的效果，但对于有其他需求的用户来说，这块就缺乏多样性了，建议配置更多体验功能模块，比如增加物料上传方式，不局限于文件，还能直接录制音频；增加模型调优参数，让不同需求的用户能够得到体验。
4、对于可能出现的异常情况或错误提示，方案也未能提供足够的解决方案或排查步骤，这可能会延长用户的故障排查时间。
5、方案在对话分析的精度和深度方面仍有提升空间。对于某些复杂的对话内容或客户意图，该方案可能无法准确识别或给出有效的分析建议。
