AI Customer Sentiment & Auto-Reply

เจ้าของผลงานเล่าไว้แบบนี้

AI Customer Sentiment & Auto-Reply for Niche Brands https://ai-customer-sentiment-auto-reply.vercel.app # 🤖 AI Customer Sentiment & Auto-Reply System ระบบวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าและร่างคำตอบอัตโนมัติที่คงบุคลิกของแบรนด์ (Brand Personality) โดยใช้พลังของ **Llama 3.3 (70B)** และระบบ **RAG (Retrieval-Augmented Generation)** ## 🚀 Key Features - **Llama 3.3 (70B) Engine:** วิเคราะห์ Sentiment และร่างคำตอบภาษาไทยที่สละสลวยผ่าน Groq API - **Dynamic RAG System:** ดึงตัวอย่างการตอบที่เคยมีอยู่แล้วของแต่ละแบรนด์มาสอน AI แบบ Real-time เพื่อคุมโทนเสียงให้แม่นยำ - **Multi-Brand Support:** รองรับการจัดการหลายร้านพร้อมกัน (เช่น คาเฟ่, ร้านอาหารเหนือ, ร้านอาหารทะเล) โดยมีบุคลิกที่แตกต่างกัน - **Knowledge Base Manager:** หน้าจอสำหรับ "สอนงาน AI" โดยการเพิ่ม/ลบ ตัวอย่างรีวิวและคำตอบได้โดยตรงจาก UI - **Staff Approval Workflow:** ระบบ Dashboard ให้พนักงานตรวจสอบ แก้ไข และอนุมัติคำตอบก่อนส่งจริง ## 🛠 Setup & Installation 1. **Install Dependencies:** ```bash npm install ``` 2. **Environment Variables:** สร้างไฟล์ `.env.local` และเพิ่ม Groq API Key: ```env GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here ``` 3. **Run Development Server:** ```bash npm run dev ``` เข้าใช้งานได้ที่ [http://localhost:3000](http://localhost:3000) ## 📁 Project Structure - `app/api/auto-reply`: หัวใจหลักของระบบ AI (Llama 3.3 + RAG) - `lib/brand-manager.ts`: ระบบจัดการข้อมูลร้านค้าและการจัดกลุ่มรีวิว - `data/brand-config.json`: คลังข้อมูล RAG (ตัวอย่างการตอบของแต่ละแบรนด์) - `data/brand-list.json`: รายชื่อแบรนด์และบุคลิก (Persona) - `app/page.tsx`: หน้า Dashboard หลักสำหรับจัดการทุกอย่าง

โดย truexproject2026 · ดูโพสต์ต้นทาง