输入形态杂
对话可能是复制的文本、聊天截图，也可能是一段语音，需要统一转成可分析的结构化内容。
企业服务 · 私域运营
AI 销售沟通助手
技术栈 Python · FastAPI · SQLAlchemy · React · TypeScript · Tailwind · WebGL · 微信小程序 · 微信支付 v3 · 大模型 API · ASR / OCR · Docker
把与客户的聊天文本、截图或语音交给 AI，几秒内返回客户意图、情绪判断、推荐话术与风险提醒，让一线销售和客服都能像销冠一样回复客户。
- 行业
- 企业服务 · 私域运营
- 形态
- AI 应用 · 小程序 + H5 + 管理后台
- 我们负责
- 产品设计、全栈开发、AI 工程、部署上线
3种输入方式文本 · 截图 · 语音
6类可插拔能力登录 · 支付 · 大模型 · ASR · OCR · 内容安全
4端协同H5 · 小程序 · 管理后台 · 服务端
01项目背景
客户是一家面向销售团队与私域运营的服务商。一线人员每天处理大量客户对话，回复质量高度依赖个人经验，新人上手慢，优秀话术也很难沉淀和复用。
他们希望有一个随手可用的工具：把对话丢进去，立刻知道客户在想什么、该怎么回、哪里有风险，并且能结合自家产品知识给出建议。
02关键挑战
结果要能直接用
不能只给泛泛的分析，要输出可以直接发送的话术和明确的下一步行动，并贴合客户自己的业务。
外部依赖多
微信登录与支付、大模型、语音转写、OCR、内容安全都依赖第三方，开发测试不能被外部条件卡住。
跨端账号体系
注册只允许在小程序内完成手机号验证，PC 端使用专属 ID 登录，需要一套跨端一致的账号模型。
03解决方案
- 01
可插拔适配器架构
登录、支付、大模型、ASR、OCR、内容安全全部抽象为适配器：开发测试用 mock，正式环境填入配置即切换真实服务；主模型故障时自动降级到备用渠道。
- 02
结构化分析结果
统一输出客户意图、情绪、多种风格的推荐话术、风险提醒与下一步行动，前端按卡片呈现，一键复制发送。
- 03
客户知识库检索
支持导入客户自己的产品与话术资料，分析时检索相关片段注入上下文，让建议贴合真实业务。
- 04
小程序壳 + H5 业务
小程序只承担登录、支付、录音等原生能力桥，业务全部在 H5 实现。一套代码同时服务小程序与 PC 浏览器，迭代无需反复提审。
- 05
运营管理后台
用户与套餐、订单、知识库、模型配置、内容审核与数据统计集中在一个后台里完成。
04系统架构
接入层
- 微信小程序壳
- PC H5
- 管理后台
服务层
- 业务 API
- 分析编排
- 知识库检索
- 账号与计费
能力适配
- 大模型（主 / 备）
- 语音转写
- 截图 OCR
- 内容安全
- 微信登录 / 支付 v3
数据层
- 关系型数据库
- 文件存储
05交付与技术
交付内容
- H5 用户端：对话分析、话术库、历史记录
- 微信小程序工程：登录 / 支付 / 录音能力桥
- Web 管理后台
- 服务端与接口文档
- 容器化部署脚本与运维手册
技术栈
本案例已脱敏，界面为示意插画，不代表真实产品界面。
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