aliyun解决方案评测|主动式智能导购AI助手构建

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 《主动式智能导购AI助手构建》方案结合百炼大模型与函数计算,提供高效智能导购服务。然而,实际体验中发现官方教程的说明顺序有待优化,特别是关于百炼大模型服务开通及API-key的使用指引不够清晰,导致初次使用者需查阅额外资料。此外,架构设计和实践原理在部署过程中逐步展现,有助于理解,但针对生产环境的具体指导还需进一步完善以满足实际需求。为优化用户体验,建议调整文档中的步骤顺序,确保新手能更顺畅地完成部署和测试。

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:
file-20241224191414546.png

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。
file-20241224191506412.png

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
file-20241224191513772.png

file-20241224191521609.png

选择和填入必填信息到模板创建界面即可等待部署完成!
file-20241224191528571.png

file-20241224191538725.png

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。
file-20241224185502767.png

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。
file-20241224191640989.png

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。
file-20241224193317188.png

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:
file-20241224193308500.png

此时才算正式部署成功体验!

file-20241224193118931.png

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。

相关实践学习
【文生图】一键部署Stable Diffusion基于函数计算
本实验教你如何在函数计算FC上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。函数计算提供一定的免费额度供用户使用。本实验答疑钉钉群:29290019867
建立 Serverless 思维
本课程包括: Serverless 应用引擎的概念, 为开发者带来的实际价值, 以及让您了解常见的 Serverless 架构模式
相关文章
|
4天前
|
人工智能 Serverless
《AI 剧本生成与动画创作》解决方案体验及部署测评
该解决方案利用阿里云函数计算FC、百炼模型服务和ComfyUI工具,实现从剧本撰写到视频合成的一站式自动化流程。部署文档指引准确,逻辑合理,未遇明显报错。体验耗时约15分钟,内容创作优势显著,降低创作门槛,缩短周期,但非技术用户可能面临理解门槛,特定环节仍需专业知识。总体满足短视频创作者需求,建议优化技术细节,提高易用性和扩展性。
|
3天前
|
人工智能 边缘计算 自然语言处理
解决方案评测|AI 剧本生成与动画创作
随着影视、游戏、广告等内容产业的爆发式增长,剧本创作与动画制作的需求量和复杂度持续攀升。传统流程耗时耗力且成本高,平均需12-18个月完成一部中等规模3D动画项目。阿里云通过“AI+云计算”重构这一链路,提出从剧本到画面的端到端创作提效方案,涵盖智能生成剧本、自动化动画创作及云端协作,旨在降本50%、提速3倍。本文将从技术能力、创作自由度、商业化适配性三大维度解析该解决方案,并提出多项改进建议,助力内容团队实现高效创作。 [了解更多并在线部署](https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/animation-creation)
|
4天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
AI 剧本生成与动画创作解决方案体验报告
AI 剧本生成与动画创作解决方案体验报告
72 40
|
4天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
AI 剧本生成与动画创作解决方案评测
AI 剧本生成与动画创作解决方案评测
38 18
|
2天前
|
人工智能 弹性计算 自然语言处理
《AI剧本生成与动画创作》解决方案深度测评报告
该解决方案基于阿里云函数计算(FC)和百炼大模型平台,结合图像生成模型与语音合成技术,实现从剧本生成到动画渲染的自动化流程。核心步骤包括剧本生成、分镜设计和动画渲染,支持模块化扩展和低成本弹性伸缩。部署耗时约80分钟,首次部署需下载大模型文件。优势在于高效生成动画、低成本试错和丰富的动态效果,但也存在剧本逻辑跳跃、画面细节瑕疵等问题。综合评分为4/5,适用于短视频营销等场景。
|
1天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
AI 剧本生成与动画创作解决方案深度体验
阿里云推出的AI剧本生成与动画创作解决方案,大幅简化了从剧本撰写到视频合成的流程,提升了创作效率和专业性。该方案基于函数计算FC、百炼模型服务等技术,实现了自动化创作,降低了成本和技术门槛。尽管存在初始化耗时、模型定制化不足等缺点,但其高效性和灵活性为内容创作者提供了强大的支持,尤其适合快速响应市场热点。推荐尝试,以体验全新的创作方式。
17 1
|
13天前
|
人工智能 开发者 Python
Chainlit:一个开源的异步Python框架,快速构建生产级对话式 AI 应用
Chainlit 是一个开源的异步 Python 框架,帮助开发者在几分钟内构建可扩展的对话式 AI 或代理应用,支持多种工具和服务集成。
94 9
|
24天前
|
人工智能 运维 物联网
云大使 X 函数计算 FC 专属活动上线!享返佣,一键打造 AI 应用
如今,AI 技术已经成为推动业务创新和增长的重要力量。但对于许多企业和开发者来说,如何高效、便捷地部署和管理 AI 应用仍然是一个挑战。阿里云函数计算 FC 以其免运维的特点,大大降低了 AI 应用部署的复杂性。用户无需担心底层资源的管理和运维问题,可以专注于应用的创新和开发,并且用户可以通过一键部署功能,迅速将 AI 大模型部署到云端,实现快速上线和迭代。函数计算目前推出了多种规格的云资源优惠套餐,用户可以根据实际需求灵活选择。
|
21天前
|
人工智能 算法 前端开发
OmAgent:轻松构建在终端设备上运行的 AI 应用,赋能手机、穿戴设备、摄像头等多种设备
OmAgent 是 Om AI 与浙江大学联合开源的多模态语言代理框架,支持多设备连接、高效模型集成,助力开发者快速构建复杂的多模态代理应用。
169 72
OmAgent:轻松构建在终端设备上运行的 AI 应用,赋能手机、穿戴设备、摄像头等多种设备
|
7天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
【上篇】-分两篇步骤介绍-如何用topview生成和自定义数字人-关于AI的使用和应用-如何生成数字人-优雅草卓伊凡-如何生成AI数字人
【上篇】-分两篇步骤介绍-如何用topview生成和自定义数字人-关于AI的使用和应用-如何生成数字人-优雅草卓伊凡-如何生成AI数字人
73 23
【上篇】-分两篇步骤介绍-如何用topview生成和自定义数字人-关于AI的使用和应用-如何生成数字人-优雅草卓伊凡-如何生成AI数字人