周全简介
周全简介
Ekrai 是个人数字专家的一个示例:她作为一位专家,您可以向她询问与产品任何细节相关的任何问题,无论是售前售后还是技术文档需求。
我们将阐释我们如何利用最新的生成式AI技术开发出Ekrai,以及为什么它被许多公司视为应该效仿的“最佳实践”。
首先定义目标。在交付质量不变的前提下:
- 怎样减少点鼠标的次数?
- 怎样减少容易出错的人工操作和决策?
- 怎样缩短异步等待信息输入的时间?
- 怎样用最低的沟通成本,落实最清晰的分工协同规则?
盘点自动化提效的方法,从点到面有这些:
- 快捷键、(GUI)快捷按钮、(命令行)命令别名
- 正则多项式、(数据表)函数
- 宏、脚本
- 工作流自动化工具
然后梳理工作流,找出低效环节。
最后,结合人力/财力预算,整合各维度上的自动化提效方法,设计出完整的解决方案,测试、迭代和实施。
本次分享以笔者使用的工具链(AsciiDoc + Git/GitLab + VS Code +飞书)为例,说明各个维度上的提效方法,尤其是用 API 脚本打通多个工具、串联起多个自动化流程的方法和效果。
这是进入生成式人工智能世界的一大限制,因为企业知识必须进行结构化处理以避免产生AI幻觉,这是显而易见的。
本次工作坊中,我们将了解如何将非结构化的繁杂文档转向高质量的结构化知识库。
我们将学习知识架构(Knowledge Architecture)的概念。
我们将了解Prompt工程的概念。
我们将了解结构化工作流程对于构建高质量结构化知识库的重要性。
最后,我们将了解在RAG场景下如何利用这些结构化知识。
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