AI 评论分析工具
尝试利用大模型分析评论与用户反馈，提取产品优化与用户需求线索。
项目封面图 (占位)
项目背景
无论是电商、内容产品还是用户社区，评论和反馈里都藏着大量真实需求。但这些内容通常分散、冗杂、难以快速归纳。所以我希望做一个 AI 评论分析工具，让评论不只是“被看见”，而是能被系统化整理成行动建议。
解决方案
这个项目的目标是把评论数据转化为可读的洞察。整体思路是：
- 导入评论数据
- 使用大模型进行分类、情绪识别和关键词提取
- 归纳用户最集中的需求与问题
- 输出产品优化建议或运营洞察
核心功能
评论自动分类
情绪分析
用户需求提取
高频问题总结
输出可读的洞察报告
技术实现
LLM
Prompt Engineering
数据清洗
可视化模块
自动化流程
项目收获
这个项目让我更清楚地理解了：
- AI 在文本分析和信息归纳上的产品价值
- 一个工具要从“模型能力”走向“用户可用性”，中间还需要界面、流程和输出设计
- 数据不是目的，洞察才是目的