一、引言
随着智能应用开发的快速发展，传统的客服对话数据质检方式已无法满足企业对“高效审核+精准分析”的迫切需求。模型服务、数据库和业务逻辑的分散部署不仅延长了开发周期，还使环境配置复杂，增加了企业的运营成本。同时，数据多存储在云端，而模型开发却多在本地，导致数据安全风险和低效流转，严重影响了企业的响应速度和客户满意度。
本文将提出一种全新的解决方案：基于 dify 与数据管理服务 DMS 的深度集成，实现智能化的客服对话数据质检服务。通过强大的 AI 能力，Dify 能够实时分析大量客服对话数据，自动识别潜在问题并提供精准解决方案。借助阿里云百炼大模型服务，Dify 成功构建了从数据获取到质检分析的全链路闭环，推动质检流程从传统的“手动审核”转变为智能化的“自动化审核”。
二、方案优势
Dify on DMS 一站式服务
Dify on DMS 提供数据库、数据仓库、多模数据的一站式管理开发，包括全流程的数据开发、传统模型训练、大模型调优，及模型发布后的大小模型在 Dify 的编排，实现一站式操作。
DMS 全域数据资产管理
DMS 支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle 、Redis、MongoDB 等 40 多种主流数据库和数仓的全生命周期管理。通过数据库网关实现跨云/混合环境接入，提供数据迁移、元数据管控、分类归属管理和全局检索能力。
可靠的数据安全治理
DMS 提供全链路安全防护，支持五级细粒度权限管控和安全访问代理，实现权限精准隔离。自动同步域账号权限，杜绝人为泄露风险，敏感数据自动识别脱敏，全操作可审计，有效降低安全风险。
三、方案架构
本方案将基于数据管理服务 DMS ，深度集成云数据库 RDS 与阿里云百炼大模型服务，借助 Dify 快速构建客服对话数据质检服务。配置完成部署后，会在阿里云上搭建一个如下图所示的运行环境。
DMS 是一款支撑数据全生命周期的一站式数据管理平台。提供全域数据资产管理、数据治理、数据库设计开发、数据集成、数据开发和数据消费等功能，同时 DMS 内置的数据灾备还提供了低成本、高可靠的备份恢复能力，致力于帮助企业高效、安全地挖掘数据价值，助力企业数字化转型。
四、实践部署
1）部署资源
开通百炼模型服务[1]，创建 1 个专有网络 VPC 和交换机[2]、1 个安全组[3]和 1 个 DMS 数据管理服务[4]。
2）部署应用
登录云数据库 RDS 控制台[5]，将页面上方地域选择为之前创建资源的地域华东 1（杭州）。在列表中单击所创建的实例的 ID，记录数据库实例的内网地址并跟随手册完成记录表的创建。
登录阿里云百炼大模型服务平台[1]，在左侧导航栏单击密钥管理。找到 API-KEY 页签，点击创建并复制 API-Key。
登录DMS数据管理服务[4]，进入 Dify 并点击探索，再点击右上方的插件，随后点击探索 Marketplace 并找到通义千问和 DMS 插件，单击安装后根据提示完成插件的安装。
再次点击左侧的 Dify 并点击探索栏，找到客服对话质检 Agent 应用并点击添加到工作区，接着根据操作手册完成相关配置。
3）方案验证
在应用界面发布并运行示例应用，在输入框输入相关内容，进行文本内容和语音内容质检。
五、清理资源
在本方案中，会创建 1 个 Dify 工作空间和计算资源 、1 个交换机、1 个专有网络 VPC 和 1 个百炼 API Key。验证完方案后，您可以参考手册点击释放并按照提示完成删除操作。避免继续产生费用。
