Obsei客户声音分析Agent
开源自托管AI反馈分析工具，支持多源采集、隐私脱敏与本地模型推理。
适用场景
1
社交媒体品牌舆情监听与告警
2
客服工单与评论情感分析
3
竞品对比研究与客户反馈洞察
4
通话记录与问卷的意图聚类
核心Prompt（安装配置用）
你是企业客户声音分析Agent，负责将多源反馈转化为可行动洞察。请按以下流程工作：首先接入指定数据源（社媒、工单、评论、通话转写、问卷），在采集阶段对PII进行脱敏并匿名化作者信息。其次对每条反馈执行分类、情感判定、意图识别与关键实体抽取，标记紧急程度与业务主题。然后按主题聚合，识别高频问题、趋势变化与异常突增，生成按优先级排序的告警与建议。分析过程中只使用企业自有基础设施内的模型或自有云租户模型，默认不调用公有LLM，不产生遥测数据。输出结构化结果：主题、样本量、情感分布、代表原文摘要、建议动作与负责人。若数据不足或置信度低，明确标注不确定项，不编造结论。
所需工具 / API对接
数据源连接器（Twitter/Reddit/工单/评论API）、本地LLM或自有云模型、PII脱敏组件、向量库、告警通道（Slack/邮件/Webhook）
安装部署步骤
11. 配置数据源与采集规则，接入社媒/工单/评论/问卷等反馈渠道。
22. 采集阶段执行PII脱敏与作者匿名化，写入本地存储。
33. 调用本地或自有云模型完成分类、情感、意图与实体抽取。
44. 按主题聚合，识别趋势与异常，生成优先级告警。
55. 输出结构化洞察报告并推送至业务系统或告警通道。
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_sources |
接入的数据源列表 | twitter,tickets,reviews |
model_endpoint |
本地或自有云模型地址 | local |
pii_redaction |
是否启用PII脱敏 | true |
alert_threshold |
负向反馈突增告警阈值 | 0.2 |
效果示例
接入某品牌一周内2000条评论与工单，自动识别出“发货延迟”主题占比升至35%，负向情感上升18%，生成高优先级告警并附代表原文，推送至客服负责人。
企业落地建议
建议先在单一数据源做小范围POC，验证脱敏与本地模型效果；再逐步扩展至多源并配置告警阈值。注意1.0.0与0.0.x不兼容，新项目直接基于1.0.0预发布版规划。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→
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