InsightX — AI 驅動的顧客意見洞察平台

1. 專案動機與痛點 (Motivation & Pain Points)

在現代商業環境中，管理者面臨以下挑戰：

• 平台碎片化： 顧客意見散佈在 Google、FB、LINE 各處，管理者難以全面收集並整合分析。

• 數據解讀困難： 面對成千上萬條評論，僅靠人力難以歸納出核心痛點，導致決策只能憑直覺。

• 回應效率低下： 針對負面評價，管理者常因壓力或缺乏經驗而回應不當，錯失挽回顧客的機會。

• 管理經驗斷層： 新任經理缺乏實戰經驗，難以在不影響生意的情況下練習應對各種經營危機。

2. 解決方案 (Solutions)

InsightX 透過 AI 技術將數據轉化為行動方針：

• 跨平台整合監測： 支援一鍵抓取主流社群與地圖平台評論，實現數據中心化。

• 深度戰略分析： 不只做情緒分析（Sentiment Analysis），更自動生成 SWOT 分析報告與具體的經營改進建議。

• AI 賦能文案： 自動生成專業的評論回覆範本與社群行銷貼文，大幅節省社群維運成本。

• 虛擬管理訓練： 獨創「管理者決策模擬遊戲」，利用真實數據訓練新任管理者的決策能力與情商。

3. 核心技術與特色 (Tech Stack & Features)

🚀 核心特色

• Gemini 2.0 核心驅動： 利用最新一代大型語言模型，提供極高精準度的語意理解與創意生成。

• 自動化爬蟲技術： 整合 Playwright 實現穩定且高效的網頁資料採集。

• 互動式決策模擬： 將真實經營場景與 AI 回饋機制結合，提供即時的決策績效評估。

• 現代化開發流： 使用 UV 進行極速依賴管理，並支援 Docker 一鍵部署。

🛠️ 技術棧

• Backend: FastAPI (Python 3.10+), Pydantic, Playwright (Scraping)

• Frontend: React, Vite, TypeScript, Tailwind CSS

• AI Engine: Google Gemini 2.0 Flash, Gemini Embedding

• Environment: UV (Package Manager), Docker & Docker Compose

• Development: Pytest, Black (Formatting), Pyright (Static Analysis)

4. 專案架構 (System Architecture)

InsightX 採用前後端分離的架構，並將 AI 分析與數據採集模組化：

流程圖解：

1. 資料採集層 (Data Collection)： 使用者輸入 URL ➔ Playwright 啟動無頭瀏覽器 ➔ 抓取多平台評論。

2. AI 分析引擎 (Intelligence Engine)： * 情緒過濾： 判斷評論正負向。

   • 特徵提取： 識別環境、服務、餐點等關鍵痛點。

   • 戰略生成： Gemini 根據收集到的數據產出 SWOT 與建議。

3. 應用表現層 (Application Layer)： * Dashboard： 視覺化呈現營運指標。

   • Response Generator： 一鍵產出回覆內容。

   • Sim Game： 前端 React 渲染決策情境，後端 AI 提供即時導師評語。

專案連結:

GitHub Repo:

https://github.com/Jacobyang0818/InsightX

簡報連結:

https://drive.google.com/file/d/19jHTsqZHNBRQnu-Da4r4mvrWw-TUfRMl/view