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隨著AI技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)越來越需要智能對話系統(tǒng)來提升服務(wù)和效率。本文將簡明扼要地介紹如何為企業(yè)打造AI對話功能，從構(gòu)建到維護(hù)，幫助您快速掌握關(guān)鍵步驟。讓我們一起開啟智能對話的新旅程。

一、知識庫搭建

To B：基于特定的行業(yè)知識，建設(shè)專業(yè)性極強(qiáng)的信息資源庫，用于AI精準(zhǔn)檢索和快速提取相關(guān)信息。是企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心競爭力。

1. 敲定知識庫方向
2. 明確知識庫范圍
3. 收集相關(guān)資料：錯(cuò)誤容忍度極低，要確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、權(quán)威性和時(shí)效性…
4. 結(jié)構(gòu)化整理：將特定數(shù)據(jù)集向量化處理，轉(zhuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)格式的問答對。（目前，企業(yè)構(gòu)建的知識庫多為文本格式，未來也可考慮整合圖片、視頻、語音等多模態(tài)格式數(shù)據(jù)，用以增強(qiáng)AI回復(fù)的交互能力和豐富程度。）

二、意圖梳理

概念：即對用戶可能表達(dá)的各種意圖進(jìn)行識別和分類，代表用戶想要執(zhí)行的任務(wù)或詢問的信息類型。

作用：讓AI準(zhǔn)確捕捉和理解用戶的意圖，提供更加相關(guān)和準(zhǔn)確的響應(yīng)。

格式：羅列典型意圖，包括意圖類型、意圖描述、意圖示例、回答方式。

三、Prompt構(gòu)建

概念

• 提示詞（Prompt）：輸入給AI模型的一種注入式信息或指令，引導(dǎo)AI對話、觸發(fā)AI回應(yīng)，直接決定輸出。
• 提示詞工程（Prompt Engineering）：包括與大語言模型交互、研發(fā)的各種技能和技術(shù)，是一個(gè)系統(tǒng)化的工程實(shí)踐。通過借助專業(yè)領(lǐng)域知識和外部工具，賦能大語言模型，幫助用戶將大語言模型（LLM）用于各場景和研究領(lǐng)域。

基本元素及示例

• Context（上下文信息）：在醫(yī)療資源緊張和患者需求日益增長的背景下，AI醫(yī)生助手需要能夠處理大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)和患者咨詢。
• Purpose（目的）：通過開發(fā)一個(gè)AI醫(yī)生助手，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療建議，提高醫(yī)療效率和準(zhǔn)確性。
• Instruction（具體指令）：請根據(jù)患者的癥狀和醫(yī)療記錄，提供初步的診斷建議和治療方案。
• Limit（限制和邊界）：你需遵守醫(yī)療隱私保護(hù)法規(guī)，如HIPAA（健康保險(xiǎn)便攜性與責(zé)任法案）。
• Output（期望的輸出格式）：請輸出診斷報(bào)告和治療建議，格式需符合醫(yī)療文檔的標(biāo)準(zhǔn)。
• Examples（示例）：AI助手根據(jù)患者的癥狀、體檢數(shù)據(jù)和影像學(xué)檢查，診斷出患者有85%的可能性患有肺炎，并建議患者立即進(jìn)行抗生素治療。

四、技術(shù)開發(fā)集成

RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation）：即檢索增強(qiáng)生成。是一種結(jié)合信息檢索和文本生成能力的技術(shù)。

1. 問題解析階段：開發(fā)NLP解析用戶問題和意圖。
2. 知識庫檢索階段：集成知識庫進(jìn)行信息檢索與算法匹配。
3. 信息整合增強(qiáng)：融入外部知識庫中的信息，作為LLM的上下文輸入。
4. 大模型生成回答：生成準(zhǔn)確連貫的答復(fù)。

五、測試驗(yàn)證效果

功能測試和調(diào)試。如果發(fā)現(xiàn)AI模型的輸出不符合期望，可以調(diào)整知識庫、調(diào)整Prompt等方式來改進(jìn)結(jié)果。

六、上線運(yùn)營推廣

略。

七、用戶測試反饋

• 邀請用戶試用：收集用戶反饋和意見，根據(jù)反饋進(jìn)行功能優(yōu)化和性能提升。
• 建立反饋機(jī)制：收集用戶對AI回答的評價(jià)和建議，不斷優(yōu)化知識庫和問答邏輯。

八、持續(xù)監(jiān)控維護(hù)

結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)，定期更新知識庫與Prompt，確保信息的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。