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。這項服務主要以行動裝置為優先，超過 90% 的預訂都是透過應用程式完成。然而，這也帶來重大挑戰，因為使用者族群說著數十種不同的語言，要收集有用的意見回饋並不容易。對許多使用者來說，打字撰寫評論很不方便，而且如果評論是以泰米爾文撰寫，對只會說印地文的巴士營運商來說，價值不大。

為了提升使用者意見回饋的品質和數量，redBus 的開發人員使用 Gemini Flash (Google AI 模型，可提供低延遲服務)，即時轉錄及翻譯使用者語音錄音。為了將這項強大 AI 技術整合至應用程式，同時避免處理複雜的後端工作，他們使用了 Firebase AI Logic。這項新功能消除了語言障礙，簡化了審查程序，因此使用者參與度和意見回饋品質大幅提升。

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功能是以文字為基礎，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，因為這能建立旅客的信任感，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，但我們發現顧客往往難以完整表達體驗，導致使用者意見回饋缺乏必要的詳細資訊和數量，無法為旅客和業者提供最大價值。此外，語言隔閡也降低了評論的實用性，因為使用者或巴士業者如果說的是其他語言，就無法理解評論內容。redBus 行動工程資深技術主管 Abhi Muktheeswarar 表示：「我們的主要動機是運用語音的表達能力，克服語言障礙，收集更真實詳細的使用者意見回饋。」

開發人員團隊希望打造流暢的語音優先體驗，因此設計了新流程，讓使用者只要以母語說出評論即可。為鼓勵使用者採用這項功能，團隊實作了醒目的麥克風動畫按鈕，並搭配文字提及：「你的聲音很重要，請以自己的語言分享評論」。這段文字會以使用者母語顯示，與應用程式語言設定一致。

應用程式會使用 Gemini Flash 處理使用者的錄音內容。系統會先將語音轉錄為文字，然後翻譯成英文，最後分析情緒，根據評論內容自動生成星等評分，並預測相關標籤。接著，系統會生成簡要摘要，並自動填入評論表單欄位。

開發人員選擇 Firebase AI Logic，是因為他們不必尋求後端團隊協助，就能建構及發布這項功能，大幅縮短開發時間並降低複雜度。「Firebase AI SDK 是我們與眾不同的關鍵，因為這是唯一能讓前端團隊獨立建構及發布這項功能的解決方案。」Abhi 說明道。這個方法讓團隊在短短 30 天內，就從概念發想階段進入產品發布階段。

在實作過程中，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、情緒分析和星等，方便填入 UI。確保使用者體驗流暢。使用者會看到以自己語言轉錄的原文，以及以英文翻譯和摘要的版本。最重要的是，使用者可以完全掌控權限，在提交評論前檢查及編輯所有 AI 生成的文字，並變更星級評分。他們甚至可以再次說話，新增更多內容。

提高參與度並深入瞭解使用者洞察
：AI 輔助語音評論功能對使用者參與度有顯著的正面影響。讓使用者以母語撰寫評論後，redBus 的評論長度增加了 57%，整體評論量也顯著提升。

這項新功能成功吸引了先前不願撰寫評論的使用者區隔。自從導入這項技術後，使用者回饋大多是正向評價：顧客很滿意語音轉錄和翻譯的準確率，並認為 AI 生成的摘要能簡要歸納較長且詳細的評論。

Gemini Flash 雖然是雲端代管服務，但提供的使用者體驗非常流暢。Abhi 表示：「合作夥伴和利害關係人普遍認為，我們的新 AI 功能回應速度極快，而且非常流暢，感覺就像 AI 直接在裝置上執行。」「這證明 Gemini Flash 模型延遲時間短，是獲得成功的關鍵因素。」

更輕鬆地運用 AI 建構應用程式

對 redBus 團隊而言，這項專案展現了 Firebase AI Logic 和 Gemini Flash 如何協助行動開發人員建構功能，否則這些功能需要後端實作。這樣一來，開發人員就不必依賴伺服器端變更，可以快速獨立地進行疊代。

語音評論功能推出後大獲好評，redBus 團隊目前正在探索其他裝置端生成式 AI 用途，進一步提升應用程式品質。他們也計畫使用 Google AI Studio 測試及疊代提示。對 Abhi 來說，這堂課的重點很明確：「現在不再需要複雜的後端設定了。」「重點在於製作合適的提示，打造可直接提升使用者體驗的創新功能。」

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。