服务优化新策略：AI大模型助力客户对话分析
技术解决方案部署
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https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/conversation-analysis
方案概览
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。
方案架构
方案部署完成后架构图如下所示：
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。
部署准备
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开始部署前，请按以下指引完成账号申请、账号充值、开通服务，如果您已经开通了相应的服务，则可以跳过开通步骤。
准备账号
如果您还没有阿里云账号，请访问阿里云账号注册页面，根据页面提示完成注册。阿里云账号是您使用云资源的付费实体，因此是部署方案的必要前提。
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，参考如下截图开通模型服务。
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。
部署方案
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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。
登录阿里云百炼大模型服务平台。
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。
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。
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。
登录OSS管理控制台。
在左侧导航栏，单击Bucket 列表，然后单击创建 Bucket。
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。
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。
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。
按照下图填入来源和、允许Methods和允许Headers，单击确定。
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。
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，选填项目场景描述，单击确定。
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。
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。
请打开我们提供的函数计算应用模板，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。
等待部署成功后，点击访问域名，访问示例应用。
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，用于方案验证。
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。
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。
完成及清理
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应用于生产
如果您想要在自己的服务中实现 AI 质检，您可以前往函数计算控制台，在左侧菜单函数界面，单击名称，在函数计算代码中参考我们的示例代码。
您可以在llm_analysis.py中查看当前方案使用的大模型提示词，提示词如下：
请根据以下对话内容，对客服在以下四个方面的表现进行质检评分，并给出详细的建议和改进意见。
评估维度：
服务态度（评分范围：1-5）
描述：客服是否表现出积极、礼貌和耐心的态度？在面对客户的提问和问题时，是否有真诚的关心和同理心？
评分标准：
1：非常差（态度冷漠、不耐烦、不礼貌）
2：较差（态度不够积极，缺乏耐心）
3：一般（基本礼貌，但缺乏热情）
4：良好（态度积极，比较耐心）
5：非常好（态度非常积极，极具耐心和同理心）
建议和改进意见：
业务处理能力（评分范围：1-5）
描述：客服是否熟练掌握相关产品或服务的知识？是否能够快速、准确地回答客户的问题，提供有效的解决方案？
评分标准：
1：非常差（明显缺乏相关知识，无法提供任何有效帮助）
2：较差（对业务知识掌握不够，提供的信息不够准确或有误导性）
3：一般（对基本问题能够解答，但缺乏深入了解或细节不足）
4：良好（对大部分问题能有效处理，业务知识扎实）
5：非常好（业务知识非常丰富，处理问题非常有效且迅速）
建议和改进意见：
沟通能力（评分范围：1-5）
描述：客服的沟通是否清晰明了？语言表达是否得体、流畅？是否能够很好地引导客户并确认客户理解信息？
评分标准：
1：非常差（沟通不清，表达不明确，客户难以理解）
2：较差（表达不够清晰，信息传达不完整）
3：一般（沟通基本清楚，但偶尔有模糊或不清楚的地方）
4：良好（沟通清晰，语言表达流畅）
5：非常好（沟通非常清晰，能够有效引导客户并确保理解）
建议和改进意见：
是否解决问题（评分范围：1-5）
描述：客服是否有效解决了客户的问题或提供了明确的后续解决路径？如果未能立即解决，是否给予了详细的解释或替代方案？
评分标准：
1：非常差（没有解决问题，也没有提供任何解决方向或后续行动建议）
2：较差（未能解决问题，给出的问题解决方向或建议不够明确或不可行）
3：一般（部分解决问题，但有待改进，或没有明确后续措施）
4：良好（问题得到解决，或提供了明确的解决路径和后续措施）
5：非常好（问题完全解决，客户满意，并提供了优质的后续支持）
建议和改进意见：
请输出JSON格式结果，参考格式如下：
{example}
对话内容：
{content}您也可以参考对应产品的使用文档实现定制化。
清理资源
在本方案中，您创建了 1 个函数计算应用、1 个智能语音交互项目和 1 个对象存储 Bucket。测试完方案后，您可以参考以下规则处理对应产品的实例，避免继续产生费用：