redBus 通过 Firebase AI Logic 使用 Gemini Flash，将客户评价长度增加了 57%

作为全球最大的在线巴士票务平台，redBus 为印度、东南亚和拉丁美洲的数百万旅客提供服务。该服务主要面向移动设备，超过 90% 的预订都是通过其应用完成的。不过，这也带来了一个重大挑战：如何从使用数十种不同语言的用户群中收集有用的反馈。对许多用户来说，输入评价很不方便，而且如果评价是用泰米尔语写的，对只会说印地语的巴士运营商来说几乎没有价值。

为了提高用户反馈的质量和数量，redBus 的开发者使用了 Gemini Flash，这是一款 Google AI 模型，可提供低延迟，即时转录和翻译用户录音。为了将这一强大的 AI 技术连接到其应用，同时避免处理复杂的后端工作，他们使用了 Firebase AI Logic。这项新功能消除了语言障碍，简化了评价流程，从而显著提升了用户互动度和反馈质量。

通过语音优先的方法简化用户反馈

redBus 之前的应用内评价体验是基于文本的，这带来了一些关键挑战。“在我们的规模下，可靠的用户评价至关重要：它们能为旅客建立信任，并为运营商提供富有实用价值的分析洞见。虽然我们现有的文本系统运行良好，但我们发现客户往往难以完整表达自己的体验，导致用户反馈缺乏必要的细节和数量，无法为旅客和运营商提供最大价值。此外，语言障碍也限制了评价的实用性，因为一种语言的评价对使用另一种语言的用户或公交运营商来说毫无帮助。redBus 移动工程部门的高级技术主管 Abhi Muktheeswarar 表示：“我们的主要动机是利用语音的表达能力，克服语言障碍，从而获取更真实、更详细的用户反馈。”

开发者团队希望打造一种顺畅无阻、语音优先的体验，因此他们设计了一种新流程，让用户只需用母语说出评价即可。为了鼓励用户使用该功能，团队设计了一个醒目的动画麦克风按钮，并配有文字提示：“您的声音很重要，请用您自己的语言分享评价。”此提示会根据用户的应用语言设置，以其母语显示。

应用会使用 Gemini Flash 处理用户的录音。它首先会将语音转写为文本，然后将其翻译成英语，最后分析情感，以自动生成星级评分并根据评价内容预测相关标签。然后，它会创建一个简明摘要，并使用生成的内容自动填充评价表单字段。

开发者之所以选择 Firebase AI Logic，是因为它让他们无需后端团队的帮助即可构建和发布该功能，从而大大缩短了开发时间并降低了复杂性。Abhi 解释道：“Firebase AI SDK 是一个关键的差异化因素，因为它是唯一能让我们的前端团队独立构建和发布该功能的解决方案。”得益于这种方法，团队仅用 30 天就完成了从概念到发布的全过程。

在实施过程中，工程师使用了结构化输出，使 Gemini Flash 模型能够返回格式正确的 JSON 响应，包括转写、翻译、情感分析和星级，从而轻松填充界面。这确保了顺畅的用户体验。然后，用户会看到以其自身语言显示的原始转写文本，以及英文版的翻译和总结版本。最重要的是，用户可以完全控制 AI 生成的所有文本，在提交评价之前，可以查看和修改这些文本，还可以更改星级。甚至可以再次说话，以添加更多内容。

提升互动度并获取更深入的用户洞察
AI 赋能的语音评价功能对用户互动度产生了显著的积极影响。通过让用户使用母语发表评价，redBus 的评价长度增加了 57%，评价总量也显著增加。

新功能成功吸引了之前不愿输入评价的用户群。自实施以来，用户反馈非常积极：客户对转写和翻译的准确性表示赞赏，并认为 AI 生成的摘要是对其更长、更详细评价的简明概述。

Gemini Flash 虽然托管在云端，但提供了响应速度极快的用户体验。“我们的合作伙伴和利益相关方普遍认为，新 AI 功能的响应速度非常快，而且非常顺畅，感觉就像 AI 直接在设备上运行一样，”Abhi 说道。“这证明了 Gemini Flash 模型的低延迟特性，这也是其成功的关键因素。”

更轻松地利用 AI 进行构建

对于 redBus 团队来说，该项目展示了 Firebase AI Logic 和 Gemini Flash 如何赋能移动开发者，让他们能够构建原本需要后端实现的功能。这减少了对服务器端更改的依赖，使开发者能够快速独立地进行迭代。

继语音评价功能取得成功后，redBus 团队正在探索设备端生成式 AI 的其他应用场景，以进一步增强其应用。他们还计划使用 Google AI Studio 来测试和迭代提示。对 Abhi 来说，经验很明确：“现在不再需要复杂的后端设置，”他说。“关键在于精心设计提示，打造出能直接提升用户体验的创新功能。”

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