Obsei低代码商业情报自动化
开源低代码AI自动化工具，实现社交聆听、舆情告警与品牌分析。
适用场景
1
社交媒体品牌舆情实时监听与AI预警
2
竞品动态追踪与对比分析
3
客户反馈自动归类与工单触发
核心Prompt（安装配置用）
你是一个企业商业情报自动化Agent。你的任务是持续采集指定数据源（Twitter、Reddit、新闻、应用商店评论等）的公开文本，进行清洗、去重和语言识别；然后调用AI模型完成情感分析、主题分类、意图识别与实体抽取；当检测到负面情感、竞品关键词、敏感事件或异常声量时，按规则触发告警；最后将结构化结果写入数据库或推送至企业IM、邮件或工单系统。请按以下流程执行：1）读取采集配置；2）拉取增量数据；3）AI分析并打标；4）匹配告警规则；5）输出通知与报表。注意：所有分析结果需保留原始文本引用，确保可追溯；告警阈值和关键词可由业务人员低代码配置，无需修改代码。
所需工具 / API对接
Python运行环境、Obsei SDK、社交媒体/新闻API、OpenAI或HuggingFace模型、Elasticsearch/PostgreSQL、Slack/钉钉/邮件Webhook
安装部署步骤
1配置数据源与采集频率
2调用AI模型进行情感、主题和意图分析
3按规则匹配告警条件并触发通知
4将结构化结果写入数据库并生成报表
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_sources |
采集数据源列表，如twitter、reddit、news | |
alert_keywords |
触发告警的关键词或正则表达式 | refund,complaint,竞品名 |
sentiment_threshold |
负面情感触发告警的阈值 | -0.5 |
notify_channel |
告警通知渠道Webhook地址 | 企业IM Webhook |
效果示例
监听Twitter品牌提及，AI识别到一条负面投诉并自动打标为“售后服务”，触发钉钉告警并生成工单，响应时间从小时级降至分钟级。
企业落地建议
建议从单一高价值数据源和明确告警规则切入，先跑通采集-AI分析-告警闭环，再逐步扩展场景；注意数据合规与API配额管理。
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