AI客服历史对话分析工具

Y fa9ed64023 corrent readme.md 3 månader sedan
temp_files 3d4378de55 add readme file 3 månader sedan
.dockerignore 221e9f6e6c create initial version 3 månader sedan
Dockerfile 221e9f6e6c create initial version 3 månader sedan
README.MD fa9ed64023 corrent readme.md 3 månader sedan
deploy.sh 221e9f6e6c create initial version 3 månader sedan
docker-compose.yml 221e9f6e6c create initial version 3 månader sedan
qa_content.py 221e9f6e6c create initial version 3 månader sedan
qa_info.py 221e9f6e6c create initial version 3 månader sedan
qa_ui.py 221e9f6e6c create initial version 3 månader sedan
requirements.txt 221e9f6e6c create initial version 3 månader sedan

README.MD

AI对话分析系统

这是一个基于Streamlit的AI对话分析系统,用于分析和可视化对话数据。

功能特点

  • 对话内容分析
  • 客户消息分析
  • 数据可视化
  • 交互式用户界面
  • Docker容器化部署

安装说明

  1. 克隆项目到本地:
git clone [项目地址]
cd [项目目录]
  1. 创建并激活虚拟环境(推荐):
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
.\venv\Scripts\activate  # Windows
  1. 安装依赖:
pip install -r requirements.txt

运行项目

  1. 本地运行:
streamlit run qa_ui.py
  1. Docker运行:
docker-compose up -d

项目结构

.
├── qa_ui.py          # 主界面应用
├── qa_content.py     # 对话内容分析模块
├── qa_info.py        # 数据分析模块
├── data/             # 数据目录
├── temp_files/       # 临时文件目录
├── Dockerfile        # Docker构建文件
├── docker-compose.yml # Docker编排配置
└── requirements.txt  # 项目依赖

使用说明

  1. 启动应用后,在浏览器中访问 http://localhost:8501
  2. 上传Excel格式的对话数据文件
  3. 使用界面上的各种分析工具进行数据分析
  4. 查看生成的分析报告和可视化图表

注意事项

  • 确保上传的数据文件格式正确
  • 建议使用Chrome或Firefox浏览器
  • 首次运行可能需要较长时间加载依赖