redBus 透過 Firebase AI Logic 使用 Gemini Flash，將顧客評論長度提高 57%

redBus 是全球最大的線上巴士售票平台，為印度、東南亞和拉丁美洲數百萬名旅客提供服務。該服務主要以行動裝置為主，超過 90% 的預訂都是透過應用程式完成。不過，這也帶來一項重大挑戰：如何從使用數十種不同語言的使用者族群中，收集實用的意見回饋。對許多使用者來說，輸入評論並不方便，而且如果評論是以泰米爾文撰寫，對只會說北印度語的公車業者來說，就沒有什麼價值。

為了提高使用者意見回饋的品質和數量，redBus 的開發人員使用了 Gemini Flash，這是一種 Google AI 模型，可提供低延遲，即時轉錄和翻譯使用者的語音錄音。為了將這項強大的 AI 技術連結至應用程式，同時避免複雜的後端工作，他們使用了 Firebase AI Logic。這項新功能消除了語言障礙，並簡化評論流程，大幅提升使用者參與度和意見回饋品質。

以語音優先的方式簡化使用者意見回饋

redBus 先前的應用程式內評論體驗是以文字為主，因此面臨一些重大挑戰。「以我們的規模來說，可靠的使用者評論至關重要：這能建立旅客的信任，並為業者提供可做為行動依據的洞察資料。雖然現有的文字系統運作良好，但我們發現客戶往往難以完整表達自己的體驗，導致使用者意見回饋缺乏必要的細節和數量，無法為旅客和業者提供最大價值。此外，語言隔閡也限制了評論的實用性，因為某種語言的評論對使用其他語言的使用者或公車業者來說並無幫助。redBus 行動工程資深技術主管 Abhi Muktheeswarar 表示：「我們的主要動機是利用語音的表達能力，克服語言障礙，收集更真實、更詳細的使用者意見回饋。」

開發團隊希望打造流暢的語音優先體驗，因此設計了新的流程，讓使用者能直接用母語說出評論。為了鼓勵使用者採用，團隊在顯眼處加入動畫麥克風按鈕，並搭配文字「您的意見很重要，請用自己的語言分享評論」。這段文字會根據使用者的應用程式語言設定，以其母語顯示。

應用程式會使用 Gemini Flash 處理使用者的語音錄音，首先，系統會將語音轉錄成文字，然後翻譯成英文，最後分析情緒，根據評論內容自動產生星級評等並預測相關標記。接著，系統會建立簡潔的摘要，並使用生成的內容自動填入評論表單欄位。

開發人員選擇 Firebase AI Logic，是因為這項功能可讓他們在沒有後端團隊協助的情況下，建構及推出功能，大幅縮短開發時間並降低複雜度。Abhi 說明：「Firebase AI SDK 是關鍵的差異化因素，因為它是唯一能讓前端團隊獨立建構及推出功能的解決方案。這項做法讓團隊在短短 30 天內，就完成從構思到推出的過程。

在實作期間，工程師使用結構化輸出，讓 Gemini Flash 模型傳回格式正確的 JSON 回覆，包括轉錄稿、翻譯、情緒分析和星級評等，方便填入 UI。確保使用者體驗順暢。使用者會同時看到以自己語言顯示的原始轉錄文字，以及英文翻譯摘要版本。最重要的是，使用者可以完全掌控，在提交評論前，查看及編輯所有 AI 生成的文字，並變更星級評等。甚至可以再次說話，新增更多內容。

提高使用者參與度並深入瞭解使用者
AI 賦能的語音複習功能對使用者參與度產生了顯著的正面影響。redBus 讓使用者能以母語撰寫評論，結果評論長度增加了 57%，整體評論數量也大幅增加。

這項新功能成功吸引了先前不願輸入評論的使用者族群。自導入以來，使用者回饋非常正面：客戶很滿意語音轉錄和翻譯的準確度，並認為 AI 生成的摘要能簡明扼要地概述冗長、詳細的評論。

Gemini Flash 雖然託管於雲端，但能提供高度靈敏的使用者體驗。Abhi 表示：「我們的合作夥伴和利害關係人普遍認為，新 AI 功能的回應速度非常快且流暢，感覺就像 AI 直接在裝置上執行一樣。」「這證明 Gemini Flash 模型的低延遲特性，是其成功的關鍵因素。」

更輕鬆地運用 AI 建構功能

對 redBus 團隊來說，這項專案證明瞭 Firebase AI Logic 和 Gemini Flash 的強大功能，讓行動開發人員能建構原本需要後端實作的功能。這可減少對伺服器端變更的依賴，讓開發人員能快速獨立地疊代。

語音評論功能成功推出後，redBus 團隊正在探索裝置端生成式 AI 的其他用途，進一步強化應用程式。他們也計劃使用 Google AI Studio 測試及疊代提示。Abhi 認為，這項經驗帶來的啟示很明確：「重點不再是複雜的後端設定，「重點在於設計合適的提示，打造下一個創新功能，直接提升使用者體驗。」

開始使用

進一步瞭解如何使用 Gemini 和 Firebase AI Logic，為自己的應用程式建構生成式 AI 功能。