1. 用户需求调研：通过问卷调查、用户访谈等方式，收集不同类型用户对网站功能、交互方式的期望。例如，了解电商用户希望快速筛选心仪商品，内容阅读用户渴望获取个性化推荐文章。

1. 业务需求梳理：结合企业业务目标，明确网站需实现的功能。如在线教育企业需要智能课程推荐、智能答疑功能，以提高教学效果和用户满意度。

1. 自然语言处理（NLP）

• 智能客服：部署 NLP 驱动的智能客服系统，实时解答用户常见问题。利用语义理解技术，准确解析用户提问意图，提供精准回答网站制作，减少用户等待时间。

• 语音交互：集成语音识别与合成功能，用户可通过语音指令浏览网站、搜索信息，为用户提供便捷的交互方式，尤其适用于移动设备用户。

1. 机器学习（ML）

• 个性化推荐：运用 ML 算法宏蓝计算机科技，根据用户浏览历史、行为数据，分析用户兴趣偏好，为用户精准推荐产品、内容等。如电商网站推荐符合用户风格的商品，资讯网站推送用户感兴趣的文章。

• 智能搜索：借助 ML 技术优化搜索结果排序，不仅依据关键词匹配，还综合考虑用户历史搜索习惯、搜索内容相关性等因素，呈现更符合用户需求的搜索结果。

1. 用户界面（UI）设计：以简洁、直观为原则设计 UI，为 AI 交互功能预留合理空间。例如，将智能客服入口设置在显眼且不影响正常浏览的位置，设计清晰的语音交互启动按钮。

1. 前端开发：采用先进的前端框架（如 Vue.js 或 React.js），确保页面加载速度快、交互流畅。结合 AI 交互功能，实现动态页面更新，如实时展示个性化推荐内容。

1. 后端开发：选择稳定的后端语言（如 Python 的 Django 框架或 Java）搭建服务器端。建立高效的数据存储与处理系统，支持 AI 模型的数据读取与分析，保障 AI 功能稳定运行。

网站开发

1. 功能测试：全面测试网站各项功能，包括 AI 交互功能。检查智能客服回答准确性、个性化推荐相关性、语音交互识别率等，及时修复发现的问题。

1. 性能优化：通过性能监测工具，优化网站加载速度、响应时间。对 AI 模型进行调优，提升其处理效率，确保在高并发情况下网站仍能稳定运行。

1. 上线部署：将测试通过的网站部署到服务器，进行域名解析等配置，确保网站正式上线。上线初期密切关注网站运行状况，及时处理可能出现的问题。

1. 持续维护：定期更新 AI 模型，以适应不断变化的用户需求和业务发展。持续监测网站性能与用户反馈，对网站功能进行优化升级，保持网站的智能交互优势。