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，这给收集使用数十种不同语言的用户群的有用反馈带来了巨大挑战。对于许多用户来说，输入评价很不方便，而且用泰米尔语撰写的评价对只会说印地语的巴士运营商来说几乎毫无价值。

为了提高用户反馈的质量和数量，redBus 的开发者使用了 Gemini Flash（一种低延迟的 Google AI 模型）来即时转写和翻译用户语音录音。为了将这一强大的 AI 连接到自己的应用，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，简化了审核流程，从而显著提高了用户互动度和反馈质量。

采用语音优先方法简化用户反馈流程

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。“对于我们这种规模的平台，可靠的用户评价至关重要：它们能赢得旅客的信任，并为运营商提供富有实用价值的分析洞见。虽然我们现有的基于文本的系统运行良好，但我们发现，客户往往难以充分表达自己的体验，导致我们的用户反馈缺乏必要的细节和数量，无法为旅客和运营商带来最大价值。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说另一种语言的用户或公交运营商没有帮助。redBus 移动工程高级技术主管 Abhi Muktheeswarar 表示：“我们的主要动机是利用语音的表达能力来克服语言障碍，从而收集更真实、更详细的用户反馈。”

开发者团队希望打造顺畅的语音优先体验，因此设计了一个新流程，让用户只需用自己的母语说出评价即可。为了鼓励用户采用此功能，该团队实现了一个醒目的动画麦克风按钮，并搭配了以下文字：“您的声音很重要，请用您自己的语言分享评价。”此文字会以用户的母语显示，与用户的应用语言设置保持一致。

使用 Gemini Flash，应用会处理用户的录音。它会先将语音转写为文字，然后将其翻译成英语，最后分析情感，根据评价内容自动生成星级评分并预测相关标签。然后，它会生成简明扼要的摘要，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，从而大幅缩短开发时间并降低开发复杂性。“Firebase AI SDK 是一项关键的差异化优势，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。”Abhi 解释道。这种方法使团队能够在短短 30 天内从概念阶段过渡到发布阶段。

在实现过程中，工程师使用了结构化输出，使 Gemini Flash 模型能够返回格式良好的 JSON 响应，包括转写、翻译、情感分析和星级评分，从而轻松填充界面。这样可确保提供顺畅的用户体验。然后，系统会向用户显示其自有语言的原始转写文本以及英语的翻译摘要版本。最重要的是，用户在提交评价之前，可以完全自主地检查和修改所有 AI 生成的文本，并更改星级评分。他们甚至可以再次说话来添加更多内容。

提高互动度并深入了解用户
借助 AI 赋能的语音评价功能，用户互动度显著提升。通过让用户使用自己的母语进行语音输入，redBus 发现评价长度增加了 57%，评价总数也显著增加。

新功能成功吸引了之前不愿撰写评价的部分用户。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 生成的摘要可以简洁地概括他们更长、更详细的评价。

Gemini Flash 虽然托管在云端，但提供了高度响应的用户体验。Abhi 表示：“我们的合作伙伴和利益相关者普遍认为，我们新推出的 AI 功能响应速度非常快，而且非常顺畅，感觉就像 AI 直接在设备上运行一样。”“这证明了 Gemini Flash 模型的低延迟特性，而这正是该模型取得成功的关键因素。”

更轻松地使用 AI 构建应用

对于 redBus 团队来说，该项目展示了 Firebase AI Logic 和 Gemini Flash 如何帮助移动应用开发者构建原本需要后端实现的功能。这样一来，开发者就不必依赖服务器端更改，可以快速独立地进行迭代。

在语音评价功能取得成功后，redBus 团队正在探索其他设备端生成式 AI 用例，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。对于 Abhi 来说，这个教训很明确：“现在不再需要复杂的后端设置了，”他说。“关键在于精心设计合适的提示，以打造可直接提升用户体验的下一代创新功能。”

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