Obsei客户反馈AI分析
开源自助式AI原生客户反馈分析工具，支持多源接入、情感分析与智能告警。
适用场景
1
社交媒体品牌舆情监听与告警
2
客户评价、工单、问卷的情感与意图分析
3
竞品对比研究与品牌形象监测
核心Prompt（安装配置用）
你是企业客户之声分析助手。请对从社交媒体、评论、工单、问卷等渠道采集的客户反馈文本进行结构化分析。要求：1) 判断情感极性（正面/中性/负面）并给出置信度；2) 识别反馈主题，如产品质量、物流、客服态度、价格等；3) 提取关键实体（产品名、品牌、竞品）；4) 对负面反馈按紧急程度分级（高/中/低）；5) 输出可执行建议，如是否需要触发告警、转交客服或产品团队。支持多语言输入，保留原文关键句作为证据。分析结果以JSON格式返回，字段包括sentiment、topic、entities、urgency、suggestion。注意隐私合规，不存储个人身份信息。
所需工具 / API对接
Obsei框架、LLM API（OpenAI/本地模型）、数据源连接器（Twitter/Reddit/App Store等）、告警通知（Slack/Webhook）
安装部署步骤
11. 配置数据源连接器，采集多渠道客户反馈文本
22. 调用LLM对反馈进行情感、主题、实体分析
33. 按规则对负面反馈分级并触发告警
44. 汇总分析结果输出看板或报告
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_source |
数据源类型，如twitter、reddit、app_store | |
model_provider |
LLM提供商，如openai、local | openai |
alert_threshold |
触发告警的负面情感阈值 | 0.8 |
效果示例
输入一条推文：'这个App更新后闪退严重，客服也不回'，输出：情感负面0.92，主题为产品质量与客服，紧急度高，建议立即转交技术团队并通知客服主管。
企业落地建议
建议先从小范围社媒监听或工单分析切入，使用Obsei自带连接器快速验证，再逐步接入自有模型与告警流程，注意隐私合规。
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