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

点击开始创建后，进入教程界面。此界面包含众多链接，其优点在于为用户提供了丰富的信息资源，涵盖了从基础设置到高级配置的多方面指导，方便用户深入了解整个解决方案的构建流程。然而，对于初次接触该方案的新手来说，过多的链接容易造成信息过载，使得他们在众多信息中难以快速定位关键步骤，增加了理解和操作的难度。

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

其实在创建模板之前获取一个api,需要访问我的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

在等待部署期间，用户可以了解系统的架构设计原理。这一设计值得称赞，通过清晰的架构图展示，用户能够直观地把握系统各组件间的关系，如函数计算与百炼大模型之间的协同工作方式。这不仅有助于技术人员深入理解解决方案的运行机制，还为后续的故障排查和系统优化提供了有力的理论依据。

3.实践体验

部署成功后顺利获取测试域名，这一环节进展流畅，使测试工作能够及时展开，体现了系统在基础功能交付方面的高效性。

点击访问测试功能时，出现回复空白的情况。这暴露出官方教程的严重问题，即说明顺序不当。用户需查阅其他参考文章才发现，使用阿里云百炼大模型服务需要开通多个相关商品并创建模型调用 API - KEY，而这些关键步骤在初始教程中未得到明确提示。这种不连贯的指导严重影响了用户体验，浪费了用户的时间和精力，也凸显出文档在完整性和逻辑性方面的欠缺。

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。建议先说明需要开通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！
（一）优点
部署流程引导与文档支持相结合，提供了较为全面的操作指导，特别是在创建步骤中的详细截图和说明，为用户提供了直观的操作指引，降低了操作门槛。
架构设计原理的适时呈现，有助于用户深入理解系统的技术架构，对于技术爱好者和开发者来说，是一次很好的学习机会，同时也为系统的后续维护和优化提供了便利。
（二）缺点
文档说明顺序混乱，重点内容缺失，尤其是百炼大模型服务相关的关键步骤指引不清，给新手用户带来极大困扰，增加了用户的学习成本和操作难度，降低了用户对方案的初始好感度。
针对生产环境的指导不足，无法满足企业级用户在实际生产场景中的需求。在实际应用中，生产环境的复杂性远高于测试环境，缺乏详细的生产环境部署和优化指导，可能导致企业在应用该方案时面临诸多风险和挑战，限制了方案的大规模推广和应用。
综上所述，《主动式智能导购 AI 助手构建》方案具有一定的创新性和技术优势，但在用户体验和生产环境支持方面存在明显不足。希望开发者能够重视这些问题，优化文档说明，完善生产环境指导，以提升方案的整体竞争力，为智能导购领域的发展提供更强大的支持。