电商
1 工作流1 响应格式2 后端步骤
商品评价洞察
把零散的商品评价提炼为清晰的主题、情感与行动建议,让你清楚下一步该优化什么。
数据如何流转
请求会在你的后端与 AI 工作流之间自动流转。以下是请求经过的完整路径。
收到客户请求
AI 工作流
product_review_insights_workflow
把评价提炼为主题与行动建议
后端事件
review_received
后端事件
insights_delivered
客户收到回复
你会得到什么
工作流
product_review_insights_workflow
把评价提炼为主题与行动建议
响应格式
review_insights_response
从一批商品评价中提炼出的洞察
overall_sentimentcommon_themesactionable_itemssummary
详细规格
每个工作流的完整规格说明。以下所有内容都已写入下载的文件中,导入后仍可随时修改。
product_review_insights_workflow
把评价提炼为主题与行动建议
模型与备用模型了解更多
openai · gpt-5.6-terra备用 1: anthropic · claude-haiku-4-5-20251001
主模型,以及在主模型不可用时自动启用的备用模型。
响应格式了解更多
review_insights_response返回结构化对象,而不是自由文本。
该工作流返回的结构化 JSON。字段由你定义,并由 ModelRiver 强制校验。
使用的客户数据了解更多
product_namereview_textrating
你在每次请求中传入的字段,工作流会据此给出个性化回答。
记忆窗口了解更多
15 分钟
在此时间窗口内,相同请求会直接使用缓存结果,更快也更省钱。
自动化流水线了解更多
review_receivedinsights_delivered
围绕该工作流按顺序自动运行的步骤。
运行模式了解更多
生产模式
调用你已连接的 AI 提供商实时运行。
如何使用
- 1
下载模板
文件是可移植的 JSON 包,方便分享,也易于阅读。
- 2
在 ModelRiver 中打开一个项目
登录后选择一个项目,并确保该模板用到的 AI 提供商已连接。你可以在「提供商」中完成连接。
- 3
导入模板
在项目中点击「导入」,粘贴或上传文件,确认预览后完成导入。所有内容以原子方式创建,不会覆盖任何已有数据。 导入与导出如何工作
模板文件
技术用户可以在下方查看原始模板文件。
查看完整模板 JSON
{
"version": 1,
"structures": [
{
"name": "review_insights_response",
"description": "从一批商品评价中提炼出的洞察",
"example": {
"overall_sentiment": "positive",
"common_themes": [
"包装质量",
"电池续航",
"物流速度"
],
"actionable_items": [
"在商品详情页补充电池续航说明"
],
"summary": "客户对电池续航很满意,但近期物流稍慢。"
},
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"overall_sentiment": {
"type": "string",
"enum": [
"positive",
"neutral",
"negative"
]
},
"common_themes": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"actionable_items": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"summary": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"overall_sentiment",
"common_themes",
"actionable_items",
"summary"
],
"additionalProperties": false
}
}
],
"workflows": [
{
"name": "product_review_insights_workflow",
"description": "把评价提炼为主题与行动建议",
"provider": "openai",
"model": "gpt-5.6-terra",
"backups": [
{
"provider": "anthropic",
"model": "claude-haiku-4-5-20251001"
}
],
"request_type": "chat",
"system_instructions": "分析商品评价:给出整体情感倾向,列出客户反复提及的主题,并为团队提出可执行的具体建议。总结控制在几句话以内。",
"structure": "review_insights_response",
"customer_fields": [
"product_name",
"review_text",
"rating"
],
"test_mode": false,
"cache_window_seconds": 900,
"backend_pipeline": {
"enabled": true,
"events": [
{
"name": "review_received"
},
{
"name": "insights_delivered"
}
]
}
}
]
}在找其他方案?
更多模板即将上线。在此之前,你可以在 ModelRiver 控制台中从零搭建自己的工作流。