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书名 | Chatbot从0到1(第2版对话式交互实践指南)/通用智能与大模型丛书 |
分类 | |
作者 | |
出版社 | 电子工业出版社 |
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简介 | 内容推荐 本书内容共6部分。第1部分帮助你理解通用人工智能时代下,“Chatbot”和“对话式交互”的概念;第2部分带你了解通用人工智能及其代表GPT;第3部分和第4部分介绍Chatbot的生命周期;第5部分介绍通用人工智能与现实世界的接口——机器人流程自动化;第6部分介绍行业对Chatbot的评价,明确Chatbot的边界并给出可落地的方法。现在就让我们开始这场干货满满的旅程吧! 目录 第1部分 人工智能时代之骄子 1 人工智能的春天来了 1.1 灼灼热望 1.2 起伏跌宕 1.3 关于本书 2 对话式交互的登场 2.1 交互演进简史 2.2 对话式交互简介 2.3 职位的变革 2.4 Prompt Engineer 3 Chatbot应用场景及分类 3.1 开放域和封闭域 3.2 功能分类 3.2.1 垂直行业Chatbot 3.2.2 智能客服Chatbot 3.2.3 工作Chatbot 3.2.4 娱乐Chatbot 3.2.5 教育Chatbot 3.2.6 个人助手Chatbot 3.3 行业的典型分类 3.3.1 闲聊型Chatbot 3.3.2 任务型Chatbot 3.3.3 问答型Chatbot 第2部分 通用人工智能的春天:引领未来的关键技术 4 何谓通用人工智能 5 ChatGPT是什么 5.1 ChatGPT自己介绍自己 5.2 ChatGPT写书稿大纲 5.3 ChatGPT在营销场景中的作用 5.4 ChatGPT对人工智能未来的发展趋势的判断 5.5 如何使用ChatGPT 5.6 ChatGPT立即体验 5.7 关于ChatGPT的“猜概率” 5.8 ChatGPT的前世今生 5.9 ChatGPT背后的公司:OpenAI 6 ChatGPT的应用场景 6.1 数字人大脑 6.2 写文章 6.3 编辑文章/改写论文表达 6.4 帮助提炼大量文字 6.5 多语种转化 6.6 充当“花哨的”标题生成器 6.7 传统文化生成器,让文化火起来 6.8 取代私域运营 6.8.1 IP打造 6.8.2 话术文案 6.8.3 活动策划 6.9 不适合直接在客服场景中使用 第3部分 Chatbot的生命周期(上) 7 Chatbot的生命周期概览 7.1 机器是如何与人进行交流的 7.2 设计Chatbot的生命周期 7.3 RAG:让大语言模型拥有特定的专属知识 7.3.1 RAG简介 7.3.2 RAG与Fine-tuning:哪一个是构建大语言模型应用更好的方法 7.4 大语言模型时代的数据库 8 需求分析 8.1 确定Chatbot的边界 8.2 确定Chatbot的形象 8.3 “六何”产品需求分析法 8.4 案例:差旅Chatbot 9 流程设计 9.1 对话流程设计的原则 9.2 梳理业务要素 9.3 抽取对话流程,绘制流程图 9.3.1 绘制单通道流程图 9.3.2 绘制泳道图 9.3.3 合并业务线 10 数据处理 10.1 数据收集 10.2 数据清洗 10.3 数据转换 10.3.1 pdf.js 10.3.2 PP-Structure 10.3.3 Doctran 10.4 数据切割 10.5 数据扩充和数据更新 10.5.1 数据扩充 10.5.2 数据更新 11 Prompt撰写 11.1 何谓Prompt Engineer 11.2 撰写Prompt的原则和方法 11.2.1 Prompt撰写的4个基础方法 11.2.2 OpenAI官网的最佳实践 11.2.3 CRISPE框架 11.2.4 通过B.O.R.E框架设计Prompt 11.2.5 编写结构化Prompt 11.2.6 思维链 11.3 Prompt Engineer实操 11.3.1 ChatGPT帮你写代码 11.3.2 ChatGPT情人节约会指南 11.3.3 如何使用ChatGPT写一篇逻辑缜密、语义流畅的2000字论文 11.4 针对搭建Chatbot业务流撰写Prompt 11.4.1 基于系统数据设计场景 11.4.2 为所有场景设置优先级 11.4.3 区别新老用户 11.4.4 控制对话流 11.5 Prompt工具介绍 11.5.1 FlowGPT 11.5.2 PromptPerfect 第4部分 Chatbot的生命周期(下) 12 系统搭建 12.1 搭建前的准备 12.1.1 组件介绍 12.1.2 流程梳理 12.2 自然语言理解 12.2.1 意图识别 12.2.2 实体提取 12.3 对话管理 12.3.1 对话状态追踪 12.3.2 对话策略优化 12.4 RAG搭建 12.4.1 工程化的Prompt实现 12.4.2 检索方法 12.4.3 RAG搭建实操 12.4.4 RAG变种之一:RAG-Fusion 12.5 平台工具介绍 12.5.1 LangChain 12.5.2 AutoGPT 12.5.3 句子互动介绍 13 系统测评 13.1 任务型Chatbot测评指标 13.1.1 自然语言理解测评指标 13.1.2 对话管理测评指标 13.2 问答型Chatbot测评指标 13.2.1 准确率 13.2.2 召回率 13.2.3 F值 13.2.4 问题解决率 13.3 闲聊型Chatbot测评指标 13.3.1 线上指标 13.3.2 客观评价 13.3.3 主观评价 14 平台渠道集成 14.1 微信 14.1.1 企业微信 14.1.2 微信公众号 14.2 钉钉 14.3 Bot Framework 14.3.1 E-mail 14.3.2 Facebook 14.3.3 Slack 14.3.4 Telegram 14.3.5 Web Chat 15 运营反馈 15.1 流量分析 |
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