面向企业的 ChatGPT 究极手册：第三章到第四章

原文：Ultimate ChatGPT Handbook for Enterprises

译者：飞龙

协议：CC BY-NC-SA 4.0

第三章：ChatGPT 对企业的影响

介绍

在前一章关于 CapabilityGPT 的见解基础上，本章将更深入地探讨这些基础人工智能能力的现实影响。虽然我们之前强调了 18 种人工智能能力可以帮助企业转变为以人工智能为先的组织，但在这里，我们将探讨这些能力如何作为构建模块使用时，可以重塑特定企业角色的工作周。

我们关注六个主要的商业角色：专业人员、IT 专家、内容创作者、客户关系专家、知识工作者和商业领袖（参见图 3.1）。

图 3.1: 企业角色概述

这些角色中的每一个都可以利用 CapabilityGPT 框架中的 18 种人工智能能力之一或多个来增强他们的日常任务，在其领域进行创新，并做出更明智的决策。例如：

• 专业人员可以利用定制的特定人工智能能力自动化任务和例行决策。

• IT 专家可以利用 ChatGPT 的能力来增强系统设计、数据分析，并促进创新解决方案。

• 内容创作者可以利用人工智能能力来激发并产生高质量内容。

• 客户关系专家可以借助人工智能框架提升其客户服务标准。

• 知识工作者可以利用特定能力进行高级知识管理和推理，从而提高生产力和质量。

• 商业领袖，配备定制的人工智能能力，可以收集更多数据，并更快速、全面地进行分析。

随着 CapabilityGPT 的引入，人工智能的好处可以在企业中各种角色中得到获取和适应。在本章中，我们将阐明如何通过 ChatGPT 集成这些人工智能能力，为每个企业角色的增加生产力、创新和增长提供巨大机遇。

结构

在本章中，将涵盖以下主题：

• 专业人员的未来

• IT 专家的未来

• 内容创作者的未来

• 客户关系专家的未来

• 知识工作者的未来

• 商业领袖的未来

专业人员的未来

在诸如应付账款和供应链管理之类的功能中，人工智能工具正在成为专业人士的有益伙伴。本节讨论了人工智能辅助如何有益于各种角色的日常任务。我们将重点关注以下中小企业角色：应付账款文员、生产和质量专家、采购专家、人力资源专家和供应链专家，揭示他们典型工作周中可能发生的变化。

应付账款文员

介绍泰勒，一名应付账款文员，他与他的人工智能同事财务分析智能代表（FAID）通力合作，优化应付账款业务。

图 3.2: 应付账款文员

星期一-复杂发票处理和差异处理

泰勒和 FAID 通过精心处理多个复杂发票来开始这一周，深入细节以确保精确性和准确性。在处理大量发票的同时，我们重点关注三个具体实例，以说明他们在日常运营中遇到的反复挑战。

首先，FAID 利用其基于 OCR 的信息提取和分析能力，从发票中精确扫描和提取必要数据。随后，沟通和撮合能力发挥作用，它将提取的细节与交易系统中的相应采购订单和交货收据进行交叉参照，旨在找出任何差异。

在第一张发票中，关于记录的交付数量存在差异。泰勒提出假设：“这与交付收据不符。这可能是我们录入数据时出现的错误吗？”为了验证这一点，FAID 启动了基于聊天的对齐，与仓库工作人员进行沟通，利用其沟通功能验证细节。仓库工作人员确认了错误，并在 FAID 的帮助下，他们迅速在系统中纠正了错误，更新了交付收据以反映准确的细节。

在第二张发票上，价格方面存在偏差。泰勒指出：“看起来供应商根据他们最近的涨价向我们开出了账单，而这并没有反映在最初的采购订单中。”在这里，FAID 通过其评估功能进行合同分析，发现系统中没有正确设置的规定价格容差。FAID 立即通过其沟通功能触发了交易系统的系统配置更新，以符合合同规定的容差，从而无缝地纠正了问题。

检查第三张发票时，他们发现应用的税率与采购订单中规定的不符。泰勒指示：“FAID，看起来供应商没有按照我们在采购订单中约定的税率来申请税率，我们能否与他们联系澄清并重新核实？”再次利用其沟通能力，FAID 向供应商发送通知，要求根据采购订单中预先约定的条款纠正应用的税率，同时暂时阻止这张发票以避免任何复杂情况。

星期二 - 供应商澄清管理和批准启动

星期二专注于复杂的服务发票处理任务。泰勒和 FAID 致力于解决与采购订单（POs）、服务入口表和发票中多层规格对齐所带来的复杂性。

利用其敏锐的撮合和沟通能力，FAID 在这个过程中发挥了关键作用。它系统地交叉验证这些文件中的数据，确保每个细节都完美对齐，避免任何未来的冲突或差异。例如，在其中一张发票中，发现了有关入口表上记录的服务持续时间和发票不符的差异。为了解决这个问题，FAID 促成了泰勒与服务提供商之间的对话，以准确确定细节，并相应调整发票，确保准确反映提供的服务。

随着一天的进展，泰勒利用 FAID 的分类功能，灵活地根据项目对齐、成本范围和紧急程度对修订后的发票进行分类。然后，通过 FAID 的沟通功能将发票引入批准工作流程，这是最终结算的关键一步。

星期三 - 最终发票调整和批准完成

在星期三，泰勒和 FAID 就发票调整进行了积极讨论。FAID 利用其沟通能力，将供应商澄清整合到发票中，同时讨论处理每个案例的最佳方法。

泰勒可能会问：“FAID，你能否总结一下目前批准的状态？”对此，FAID 以简洁的概述回应，帮助泰勒做出明智的决策，并在必要时进行干预，保持流程透明和协作。

星期四 - 详细对账

泰勒和 FAID 团队在星期四合作，对应付账款分类账进行了细致的对账。泰勒说：“我们有一项艰巨的任务，要将未付款项与银行对账单进行匹配。让我们确保一切都完美对齐。”

FAID 立即开始使用其撮合和沟通能力整理必要的数据，提出泰勒需要关注的潜在不匹配。在这个过程中，它标记了一笔异常交易，促使泰勒询问，“FAID，标记这笔特定交易的原因是什么？”

凭借详细的见解，FAID 分享道，“与这个供应商的交易金额明显高于他们的平均发票金额，而且这是他们本月的第三张发票，而他们通常是两个月发一次发票。”

泰勒承认了详细的分析，决定与供应商进一步调查，赞赏 FAID 在识别这类异常时的敏锐眼光和分析能力。

在结束一天之前，泰勒与 FAID 讨论了即将到来的付款计划，通过使用其排名能力来优化地安排付款，避免任何滞纳金，同时保持健康的现金流。泰勒说道，“FAID，让我们利用我们的见解来巧妙地安排付款，关注到期日和预算可用性。”FAID 应用其规划功能。

星期五 – 报告和绩效审查

在星期五，泰勒与 FAID 分享议程，“让我们用一份全面的报告总结本周的关键活动，并确定我们下周可以改进的领域。”

通过其创建功能，FAID 编制了一份富有见地的报告，将大量数据综合成本周财务动态的快照，促进泰勒和 FAID 就未来战略进行建设性讨论。

在结束之前，泰勒提出了学习方面，“本周我们看到了一些 OCR 错误。如果我们能从中学到教训，避免将来出现类似问题，那将是很好的。”

FAID 认识到，通过从本周遇到的错误中学习，调整其能力以更好地协助即将到来的任务，专注于通过自我改进来提高。

通过与 FAID 合作，泰勒成功地准确高效地处理了大量复杂的发票，保持了良好的供应商关系，确保了合规性，并不断改进了应付账款流程。他们的协同作用导致了运营的优化和生产力的提高，极大地促进了组织的财务管理。

生产和质量专家

设想一下玛丽的一周生活，她是一名生产和质量专家，与她的人工智能伙伴生产质量智能系统（PQIS）和谐地合作。

图 3.3: 生产和质量专家

星期一 – 生产监控和安全检查

玛丽开始她的一周，询问道，“PQIS，你能给我一个生产速度的更新吗？”利用其评估能力，PQIS 回答道，“当前的生产速度是最佳速度的 80%。由于今天早些时候进行了维护工作，装配线 3 的速度有所减缓。”玛丽对这一见解表示赞赏，并问道，“安全标准呢？”PQIS 迅速指出潜在的风险区域，建议玛丽特别注意生产车间的一个最近发生过溢出的地方，以防止事故发生。

星期二 – 流程调整和质量保证

星期二，玛丽想深入了解最近的生产问题，问道，“PQIS，我们最近有没有发现导致生产效率低下的模式？”通过其数据挖掘功能，PQIS 指出，“是的，最近在 2 号线频繁出现短暂停止，可能是由于老化的传送带出现磨损迹象。”玛丽根据这一信息采取行动，决定为传送带安排维护检查。整天，PQIS 在监控生产质量方面协助玛丽（同时利用其评估和建议能力），建议对机器设置进行微小调整以提高产品质量。

星期三 – 库存管理和部门间协作

玛丽在星期三开始关注库存和部门间协作，利用 PQIS 的沟通和预测能力。她向 PQIS 咨询，“我们能查看零件 X 的库存状态吗？” PQIS 与 ERP 系统接口，通知道，“零件 X 的当前库存对本周来说是足够的，但建议重新订购以避免下周的中断。”后来，她利用 PQIS 建立的虚拟协作空间与销售部门协调，以使生产与即将到来的销售促销活动保持一致。

星期四 – 文档编制、问题解决和质量控制

星期四，玛丽记录了生产过程、安全协议和质量标准的细节。她利用 PQIS 的总结能力将复杂的生产数据压缩成可管理的摘要，提供了对生产情况更清晰的视图。利用 PQIS 的转换能力，玛丽将这些摘要数据转换成易于理解的可视化形式。

在记录过程中，玛丽注意到 PQIS 呈现的质量控制数据中有一个异常。在询问后，PQIS 详细说明了质量偏差的原因，包括测量不一致、固化过程中的温度飙升以及原材料混合比例的差异。凭借这些详细的反馈，玛丽计划纠正问题并确保其不再发生。

PQIS 的评估能力使她能够进行绩效分析，并对生产过程进行必要的调整以获得更好的产出。最后，利用 PQIS 的预测能力，玛丽收到有关在制品中任何潜在质量偏差的警报，从而能够立即进行纠正。

星期五 – 培训、绩效评估和未来规划

玛丽在周末结束时专注于培训和未来规划。她寻求 PQIS 的帮助来制定培训内容，问道，“PQIS，我们能根据本周遇到的问题定制培训模块吗？”利用其创作能力，PQIS 帮助制定了针对特定问题领域的个性化培训课程。下午，玛丽坐下来审查本周的绩效，并为下周做计划。利用 PQIS 的创作和推荐能力，她分析了详细报告，突出了成就和需要改进的领域，为下周的挑战采取积极主动的态度做好了准备。

遵循预测制造的原则，玛丽与 PQIS 积极合作，确保几乎无缝的生产过程和高质量的产出。PQIS 不断更新车间情况和前瞻性见解，使玛丽的工作在操作上更加有效和积极主动，有助于建立健壮的生产流程并交付高质量的产品。

采购专员

让我们来认识一下努尔，一个精明的采购专员，她得到了她的人工智能助手 ProcurAce 的密切支持，这是一个旨在协助采购流程各个方面的系统。以下是他们典型工作周的一瞥。

图 3.4: 采购专员

星期一 – 供应商绩效评估和反馈

当努尔审查绩效指标时，她问 ProcurAce，“上个季度供应商 B 在符合规格方面表现如何？” ProcurAce 利用其评估能力回答说，“供应商 B 的符合率为 95%，比上个季度提高了 5%。”

随后，在起草反馈邮件时，努尔询问：“你能建议一种礼貌的方式来解决与 C 供应商重复的包装问题吗？” ProcurAce 利用其沟通技能提出建议：“您可以说，‘我们重视我们的合作伙伴关系，并相信解决这个反复出现的包装问题可以促进未来更顺畅的合作’。”

周二-请求提案（RfP）创建、供应商预选和派遣

在创建 RfP 时，努尔问 ProcurAce：“我们可以在项目范围中强调环境标准的遵守吗？” ProcurAce 利用其创建能力建议：“当然，我们可以强调必须遵守特定的环境规范，展示我们对可持续实践的承诺。”

随后，在确定 RfP 派遣的供应商时，努尔咨询 ProcurAce：“根据过去的表现，哪些供应商最适合这个项目？” ProcurAce 利用其排名能力建议：“鉴于他们在类似项目中的出色业绩，D 供应商和 F 供应商是您最好的选择。”

周三-RfP 查询和响应管理

到了周三，努尔开始收到与她前一天发送的 RFP 相关的查询。首要任务是对这些查询进行分类，以便进行高效的响应管理。ProcurAce 利用其分类能力，将收到的查询分为“定价”、“时间表”、“规格”和“模糊”等类别。

ProcurAce 标记了来自“X 供应商”的特定查询为“模糊”。索菲向 ProcurAce 寻求澄清。系统解释了由于查询的模糊术语、可能有多重解释的潜力以及与“X 供应商”过去类似模糊的互动，导致了标记。在了解这一点后，努尔决定直接处理这个查询，以避免误解。

对于剩下的问题，她利用 ProcurAce 的沟通和问答能力。系统根据预设的指导方针起草回复，然后由努尔审查后发送。

周四-应急管理和成本控制

面对供应中断，努尔求助于 ProcurAce：“我们能否在短时间内确定替代供应商？” ProcurAce 利用其撮合能力迅速行动，回答道：“是的，G 和 H 供应商可能满足您的需求；您想联系他们吗？”

下午，努尔问道：“我们可以考虑哪些潜在的谈判要点来控制成本呢？” ProcurAce 利用其推荐功能建议：“您可以考虑谈判付款条件或探讨量价折扣来控制成本。”

周五-供应商合作、预测和报告

在审查 RfP 回复时，努尔咨询 ProcurAce：“你能帮我从 I 供应商的提案中提取关键卖点吗？” ProcurAce 利用其信息提取和分析能力，概述道：“当然，他们强调了他们的创新方法和对可持续发展的承诺。”

在他们最终确定选择的时候，努尔问道：“我们应该如何向供应商传达我们的决定呢？” ProcurAce 利用其沟通技能提出建议：“让我们热烈祝贺被选中的供应商，并通过承认他们提案的优势来鼓励其他供应商。”

通过利用 ProcurAce，努尔确保了精确的供应商评估和高效的 RfP 管理。她还加强了与供应商的合作关系，更准确地预测，并为组织的采购卓越做出了重大贡献。努尔与 ProcurAce 之间的这种协同作用，为优化采购运营和实现战略目标的人工智能的变革力量奠定了基础。

人力资源专家

踏入经验丰富的人力资源专家布莱恩的鞋子，他与他的人工智能助手 HR Helper 手牵手在人力资源领域中穿行。以下是他们高效工作周的一瞥：

图 3.5： 人力资源专家

星期一 - 绩效洞察和冲突模拟

布莱恩开始他的一周思考：“HR Helper，根据上周的绩效数据，我们的团队情况如何？” HR Helper 利用其评估能力，筛选各种数据，提供细致的见解。

在识别关注领域时，布莱恩问道：“我们能够确定表现不佳的可能根本原因吗？” HR Helper 利用其因果分析能力来确定问题，例如工作量不均和技能差距。

预料到前方的困难对话，他想知道：“我们能为潜在冲突制定战略吗？” HR Helper 发挥其模拟能力，帮助构思有效的干预策略。

星期二 - 候选人排名和健康调查

手头有一份潜在雇员名单，布莱恩询问：“我们如何有效地对这些简历进行分类？” HR Helper 通过部署其分类和排名能力来简化候选人选择过程。

随后，布莱恩希望了解员工的情绪，他问道：“我们能够关注一下团队的幸福感吗？” HR Helper 利用其沟通能力发送了一份调查，并利用其评估能力评估了回应，提供了当前士气的快照。

星期三 - 内容制作和多样性挖掘

星期三，布莱恩表达了通过培训弥合已识别的技能差距的需求，问道：“我们能够创建引人入胜的培训材料吗？” HR Helper 利用其创作能力来帮助设计丰富的内容。

为了保持多样化的工作场所，他问道：“我们的多样性格局是什么样的？” HR Helper 利用其数据挖掘能力深入挖掘广泛的数据，突出需要关注的领域。

星期四 - 政策评估和团队搭配

布莱恩从合规性检查开始星期四，想知道：“我们的政策是否符合当前法规？” HR Helper 通过其评估能力仔细审查政策，指出了布莱恩需要解决的潜在不合规问题。

随后，在讨论团队动态时，布莱恩建议：“让我们为即将到来的项目找到最佳的团队搭配。”在这里，HR Helper 利用其搭配能力介入，提出能够促进生产力和和谐的组合。

星期五 - 流失预测和报告编制

随着一周的结束，布莱恩寻求预测，询问：“下个季度员工流失率是多少？” HR Helper 利用其预测能力，提供了一个明智的预测。

在结束之前，布莱恩请求：“我们能否得到本周人力资源动态的全面报告？” HR Helper 利用其信息提取和分析以及转化能力，编制了一份详尽的报告，为即将到来的一周提供了可操作的见解。

在整个周中，布莱恩和 HR Helper 之间的联盟体现了人力资源中人工智能的潜力 - 无论是简化任务、确保合规性还是增强团队动态 - 都对人力资源功能的效力做出了实质性的贡献。

供应链专家

想象一下诺亚的一周生活，他是一名供应链专家，无缝地将他的任务与他的人工智能驱动的供应链控制塔（SCCT）整合在一起。

图 3.6： 供应链专家

星期一 - 强大的需求和供应规划

在周初，诺亚问道：“我们如何准确预测本季度的产品需求？”SCCT 通过利用其预测能力来分析历史销售数据、季节性趋势、市场动态和供应商能力，提供了全面的预测，以帮助需求和供应规划。

随后，诺亚想知道：“有没有办法自动化与供应商的沟通，以简化订购流程？”SCCT 肯定地回答，强调其沟通能力以促进与供应商的无缝互动，帮助维持平衡的库存。

星期二 - 库存监督和战略模拟

周二，诺亚询问：“我们能否获取所有仓库的当前库存状态的更新？”SCCT 利用其沟通能力从各种库存和仓库管理系统中获取最新数据，使诺亚能够根据当前库存水平做出明智的决策。

随后，诺亚关注风险管理，问道：“我们能模拟潜在的供应链中断以更好地为其做准备吗？”SCCT 启用其模拟能力，制定了几种供应链场景并分析潜在影响，为诺亚提供了应对各种挑战的战略路线图。

星期三 - 可行见解和适应性策略

周三，诺亚将注意力集中在从周二的模拟中得出的深入见解的深入实施。在他整合这些可行步骤以改善供应链流程时，SCCT 的沟通能力确保了库存系统、供应商和分销渠道之间的无缝互动。

然而，SCCT 的一个特定见解引起了诺亚的注意，暗示着供应商合作关系中的重大变化。好奇的他询问更深层次的原因。SCCT 通过详细说明历史表现、最近的行业变化和新兴的物流挑战等一系列因素的混合使这一见解成立。SCCT 结合历史数据趋势、最近的供应商评级和潜在的未来中断风险进行了说明。拥有这一透明且数据驱动的见解，诺亚考虑了其影响并开始做出必要的调整。

与此同时，SCCT 密切关注整个供应链。从追踪潜在的供应延迟、库存不平衡到技术故障，SCCT 的实时沟通和评估能力确保异常迅速被发现。对任何不一致性都会立即发出警报，并且 SCCT 的推荐引擎会立即采取行动，提出有效的对策以减轻潜在问题，确保供应链运营的流畅进行。

星期四 - 异常处理

面对周四突然的生产故障，诺亚紧急询问：“我们能做些什么来减轻这次生产故障造成的影响？”SCCT 利用其沟通和撮合能力来促进紧急讨论并寻找替代供应商，提供解决方案以维持供应流程而不至于出现重大延误。

星期五 - 绩效评估和报告

周五到来时，诺亚专注于回顾本周的绩效，问道：“你能帮我分析本周的运营绩效吗？”SCCT 利用其评估能力评估不同的指标，提供了本周活动的全面视图。

随后，为了编制报告，诺亚请求：“我们能否将所有重要数据汇总成一份全面而简洁的报告？”SCCT 利用其总结和转化能力制作简洁的报告，并配以直观的可视化，帮助诺亚有效地把握关键见解。

在整个工作周中，诺亚利用他的人工智能驱动的供应链控制塔（SCCT）的全面能力来优化运营，提高供应链管理的效率。利用先进的人工智能功能进行实时通信、预测分析、模拟和评估，诺亚在日常和意外挑战中导航，确保供应链流程强大、有弹性且几乎无缝。

IT 专家的未来

在信息技术领域的软件工程师、IT 支持专家、IT 解决方案架构师、数据科学家和用户界面设计师等角色中，人工智能的整合正在迅速改变生产力、问题解决和创新能力。

软件工程师

让我们认识一下金，一个软件工程师，以及她的人工智能助手 CodeMaster，这对专门从事将传统软件系统迁移到更新、优化版本的动态二人组。让我们深入了解他们的典型工作周，以及他们如何利用人工智能来简化软件迁移。

图 3.7： 软件工程师

周一-详细代码分析和信息收集

金扫描旧的代码库，说道，“CodeMaster，我们需要评估。这段代码的整体质量如何？”

CodeMaster 利用其评估能力回答道，“从最初的分析中，有 50 个已弃用的方法。例如，**legacyMethodA()**使用了过时的安全协议。”

金感到好奇，“你找到了模式或依赖关系吗？”

利用其数据挖掘技能，CodeMaster 指出，“是的。moduleX 和 moduleY 经常互动。例如，每次调用 moduleX 中的**functionZ()**时，它都依赖于 moduleY 中的**dataFunctionY()**。”

周二-迁移场景分析和详细规划

金制定了迁移地图。“CodeMaster，在这种方法中可能会有瓶颈吗？”

利用因果分析，CodeMaster 提出，“一个潜在的问题是依赖于**legacyDatabase()**。首先迁移它可能会简化其余部分。还记得它在“Phoenix 项目”迁移期间导致了减速吗？”

感到任务的重压，金叹息道，“我们需要一个详细的计划。”

CodeMaster 利用其规划能力建议道，“让我们最后处理用户界面，首先专注于核心功能。这将与我们在“Atlas 项目”过渡期间的成功策略相呼应。”

周三-转型：从传统代码到伪代码和新代码

金在筛选复杂的传统代码时评论道，“这部分的逻辑感觉混乱。”

CodeMaster 利用其转换能力提出，“让我简化**legacyFunctionB()**。我可以将其简化为伪代码，突出主要操作，而不是五个嵌套循环。”

不久之后，CodeMaster 提出，“主循环获取数据，嵌套循环处理数据。我建议使用**modernMethodC()**，类似于我们在“Delta 项目”期间的优化。”

周四-扩展转型、评估和文档编制

在完善时，金注意到，“有些部分感觉不协调。”

通过其评估过程，CodeMaster 澄清道，“是的，**newFunctionD()**可能会产生错误，因为它缺少验证检查。这类似于我们在“Echo 项目”中发现的疏忽。”

随着文档的进展，金问道，“CodeMaster，旧系统中有没有我们不应该错过的关键见解？”

凭借其信息提取和分析能力，CodeMaster 获取了，“当然！**legacyFunctionE()**具有独特的错误处理机制。我们应该记录其逻辑，就像我们为“Foxtrot 项目”保留的注释一样。”

周五-测试和部署

金为最后的冲刺做准备，“是时候进行严格的测试了，CodeMaster。”

启动其模拟能力，CodeMaster 建议说：“我正在创建一个模拟用户环境。还记得‘Gamma 项目’中的 userTypeZ 吗？他们的使用模式可能是一个起点。”

随着测试的展开，金补充道：“我们需要将这些结果纳入我们的主套件。”

CodeMaster 利用其沟通能力保证道：“已经在做了。与我们的‘TestMaster’套件集成，确保数据一致性。”

与 CodeMaster 一起工作，金确保软件系统的平稳过渡和代码质量的一致性。CodeMaster 定期的代码审查和建议支持金的努力，导致了一个系统的迁移过程和可靠软件解决方案的部署。

IT 支持专家

深入了解 IT 支持专家爱丽丝和她的 AI 助手 TechMaster 的一周生活。他们一起有效地处理运营问题，提供高质量支持，并保持系统的完整性。

**图 3.8：**IT 支持专家

周一-系统监控和用户协助

当爱丽丝查看系统日志时，她说：“看起来服务器周末过得不太好，TechMaster。”

TechMaster，利用其评估能力做出回应，“看起来东翼的新人力资源软件正在给我们的网络节点带来压力。”通过其解释功能，它展示了详细的网络流量，突出显示了拥挤的区域。

整天，用户们纷纷出现问题。一个用户评论说：“我似乎无法访问我们的共享驱动器！”爱丽丝询问：“TechMaster，有什么见解吗？”利用其问答能力，TechMaster 回答说：“这与我们上个月解决的问题相似。让我们尝试相同的修复方法。”爱丽丝遵循 AI 的指导，迅速解决了问题。他们使用 TechMaster 的分类能力对每个问题进行分类和跟踪。

周二-系统维护和备份管理

爱丽丝查看了本周的维护计划，思索着说：“我们的日程安排很紧凑，TechMaster。”AI 利用其规划能力建议说：“让我们先处理软件更新，然后管理备份。”整天，TechMaster 组织各种任务，利用其沟通能力与备份管理工具进行交流。当出现意外的备份错误时，TechMaster 警告说：“我们在财务数据备份方面出了问题。”他们一起进行故障排除，利用分类能力监控系统的状态。

周三-培训和文档

为了准备培训课程，爱丽丝问道：“TechMaster，你能生成一个关于我们新安全功能的指南吗？”TechMaster 利用其创建能力起草了一个直观的用户指南。在培训期间，爱丽丝模拟了一个典型的用户场景。TechMaster 展示了模拟，帮助用户可视化并理解新的系统方面。

周四-网络支持和安全检查

在监控网络时，爱丽丝注意到异常情况，“TechMaster，我们面临安全威胁吗？”TechMaster 利用其评估和创建能力提供了一份报告，指出潜在的漏洞。然后激活其推荐能力：“根据我的分析，我建议使用 X 补丁来解决 Y 漏洞。另外，考虑调整防火墙设置以增强保护。”

周五-合规、报告和未来规划

结束这一周，爱丽丝反思道：“让我们确保我们符合所有的 IT 政策，TechMaster。”AI 利用其信息提取和分析和评估能力梳理系统，并回答说：“我们符合 98%。我列出了需要关注的领域。”爱丽丝点头道：“很好。让我们也为下周做准备。”TechMaster 利用其预测能力，展示了潜在的未来挑战，使他们能够相应地制定战略。

整个星期 - 故障排除，沟通和持续学习

每天，Alice 和 TechMaster 都要处理多项责任。他们处理用户查询，解决硬件和软件问题，并确保 IT 部门和用户之间的顺畅沟通。TechMaster 利用其问答能力准确迅速地解决用户查询。这对还利用 AI 的预测能力基于新数据。这种持续学习，由 AI 的机器学习驱动，随着时间的推移优化了支持交付，并促进了用户满意度和高效的系统管理。

Alice 和她的 AI 助手 TechMaster 高效地管理 IT 支持。他们的合作导致了快速解决问题，系统运行最佳以及用户满意度，从而促进了整体生产力和增长。

IT 解决方案架构师

见到 Marcelo，一个 IT 解决方案架构师，以及他的 AI 助手 TechAlign。这里有一个详细的工作周安排，展示了他们角色和责任的实际应用。

图 3.9: IT 解决方案架构师

星期一 - 基础设施评估和解决方案对齐

Marcelo 看着工单仪表板，评论道：“TechAlign，来自 5 号区域的工单数量大幅上升。”利用其评估能力，TechAlign 观察到：“让我们深入研究基础设施指标。那里的服务器集群似乎承受着异常的压力。”深入挖掘后，AI 的因果分析揭示：“有一个应用程序导致了重复查询，这可能是根本问题。”

星期二 - 解决方案设计和任务排序

当 Marcelo 的团队聚集进行每周会议时，他提示道：“TechAlign，记录要点，特别是关于新的集成项目。”利用其沟通能力，TechAlign 认真记录了对话。当集成挑战出现时，TechAlign 建议：“我们来一个新旧系统之间数据流的高层概述怎么样？这可能会澄清一些疑虑。”利用 TechAlign 的创造工具，他们设计了一个强大的方案。在一天结束之前，TechAlign 利用其规划和排名能力提出：“考虑到依赖关系，我建议先解决数据库同步的问题。”

星期三 - 数据分析和风险评估

当 Marcelo 审查大量数据集时，他问道：“我们能发现这里有任何异常或模式吗？”

TechAlign 利用其数据挖掘能力回应道：“在非工作时间存在不规律的访问模式。我们来调查一下。”此外，TechAlign 从最近的 IT 文件和标准中提取了必要的合规数据，并提到：“这些最近的标准突出了我们可能想要加强的领域。”

星期四 - 系统模拟和规划

在为即将到来的产品发布做计划时，Marcelo 大声猜想道：“我希望我们的系统能够处理预期的用户涌入。”渴望测试的 TechAlign 建议道：“让我们模拟一下。我们可以重现场景并评估系统响应。”在模拟之后，利用其规划技能，TechAlign 提出了优化建议：“考虑到模拟，优化我们的负载均衡器会提供更好的用户体验。”

星期五 - 技术建议和文档简化

随着本周接近尾声，TechAlign 展示其推荐能力，分享道：“有一种新的加密协议可能会增强我们的数据安全性。”在他们努力记录进展的同时，TechAlign 利用其转换能力提出：“这些系统蓝图很复杂。我们把它们简化成交互式模块，方便团队参考怎么样？”

整个星期 - 查询解决和性能报告

定期，Marcelo 向 TechAlign 咨询各种问题，“云安全协议的最新情况如何？”或者“我们今天的表现与上个月相比如何？”利用其问答能力，TechAlign 提供及时准确的回答。每天晚上，TechAlign 提供简洁的摘要：“根据我们当前的进展和挑战，这是我们本周的概况。”

与 TechAlign 协同工作，Marcelo 确保组织拥有强大且可扩展的 IT 解决方案。 TechAlign 的定期数据洞察和积极解决问题的能力增强了 Marcelo 的决策能力，最终实现了高效的 IT 基础设施的开发和实施。

数据科学家

让我们认识一下 Varsha，一位数据科学家，以及她的 AI 助手 InsightAce。他们一起将原始数据转化为可操作的洞察和预测模型，帮助推动业务战略。让我们来看看他们的典型一周：

图 3.10： 数据科学家

周一 - 数据清洗和预处理

Varsha 在周一开始时问道：“今天我们的原始数据处于什么状态，Ace？” InsightAce 深入挖掘其数据挖掘能力，回答道：“有一些有趣的模式，但也有一些我们需要解决的异常。准备好进行一些数据转换的魔术了吗？”他们一起精炼数据，确保它准备好进行后续的建模任务。稍后，Varsha 想到：“我想知道项目团队是否知道这个异常值。” InsightAce 利用其沟通能力保证道：“我刚刚向他们更新了我们的发现和数据的当前状态。”

周二 - 特征工程

Varsha 在检查数据时询问道：“哪些特征可以推动我们的预测模型，Ace？”

利用因果分析，InsightAce 建议道：“考虑到我们的目标，这些变量可能会显著影响结果。想基于它们创建一些新特征吗？”这对组合花了一天时间塑造数据，为算法选择做好准备。

周三 - 机器学习算法选择和模型训练

在本周中期，Varsha 和 InsightAce 开始选择最适合他们项目的机器学习算法。启用撮合能力后，他们审查各种算法，以确定其与现有特征和期望输出的兼容性。一旦发现有希望的算法，Varsha 表示希望更深入地探索以确保它是最合适的。

然后 InsightAce 利用其解释能力，为 Varsha 提供了所选算法的全面概述。AI 详细阐述了算法的优势、潜在弱点和理想的使用案例。它提供了解释底层数学的可视化表示，使 Varsha 更容易直观地理解其运作方式。例如，如果他们正在考虑决策树，InsightAce 可能会直观地表示树是如何划分数据，并提供关于熵、信息增益和决策边界的背景信息。这次深入还涵盖了计算成本、算法假设和潜在偏见，确保 Varsha 拥有她需要做出明智决定的所有信息。

他们对自己的选择感到自信，开始执行算法。 InsightAce 利用其创建能力，为基于他们选择的算法的不同流水线起草了多个代码版本。然后模型训练开始了，AI 的沟通和转化能力协同工作，通过 API 调用执行模型并可视化其结果。

周四 - 模型验证和改进

回顾他们的进展，瓦尔莎问道：“我们的模型表现如何？” InsightAce 凭借其评估能力回答道：“我们的准确度和精度看起来不错，但召回率需要改进。”他们讨论调整和改进，确保他们的模型达到最佳性能。

周五 - 模型部署、监控和持续改进

瓦尔莎展望未来，想知道：“我们如何能够将我们的模型整合到现有系统中而不出现问题？” InsightAce 建议一个计划，考虑潜在的限制。“让我们还模拟潜在的性能场景，以确保我们的模型保持稳健”，它补充道，利用其模拟能力。他们最终确定了部署计划，对本周的成就充满信心。

整个周 - 迭代改进和文档编制

在本周的工作中，瓦尔莎经常寻求澄清。“艾斯，提醒我为什么我们选择了这个参数？” InsightAce 凭借其问答技能提供准确的背景信息。他们记录了他们的过程，而 InsightAce 的转化将复杂的步骤转化为可读的文档。到了周末，InsightAce 总结道：“想要本周的一个快速总结吗？”阿娃点点头，“当然！”他们回顾了他们的旅程，准备迎接下一个数据驱动的一周。

与 InsightAce 保持一致，瓦尔莎从原始数据到清晰的可操作智能战略地引导数据之旅。 InsightAce 的一贯分析和积极的方法支持瓦尔莎明智的选择，加强了数据科学的迭代过程及其对业务影响的转化。

用户界面设计师

让我们深入了解用户界面设计师斯文和她的人工智能助手 DesignMind 的工作周：

图 3.11： 用户界面设计师

周一 - 任务对齐和用户界面评估

开始新的一周，斯文想知道：“这周我们应该如何在团队中分配任务？”DesignMind 利用撮合建议道：“考虑到每个人的优势和当前的工作量，我建议安娜负责图标设计，山姆负责布局优化。”斯文然后浏览了一个用户界面，思考道：“这个界面的性能如何？”DesignMind 凭借其评估能力回答道：“我们的用户反馈和系统日志表明用户觉得导航直观，但颜色方案有点令人困惑。”

周二 - 设计创建、优先级和组织

斯文正在草绘一个新的用户界面，他问：“你能帮我想象一下这个概念的线框图吗？” DesignMind 利用创造能力展示了多个设计选项，并问：“这些看起来怎么样？”斯文点点头，“不错的开始！我们最近的设计得到了用户的反馈吗？”DesignMind 的转化能力整理了原始数据，“反馈表明用户欣赏简单性，但有些人觉得 CTA 按钮不够突出。我们应该优先解决这个问题吗？”

周三 - 数据驱动的见解和设计灵感

审查一些模拟数据，斯文询问：“为什么这个设计元素更受欢迎？”DesignMind 凭借其数据挖掘技能解释道：“用户觉得它直观，类似熟悉的界面。此外，它的颜色和位置增强了吸引力。”斯文感到本周中期的低迷，“我需要一些新的灵感。”DesignMind 凭借其语义搜索技能迅速展示：“这里有一些我找到的流行设计和风格。”

周四 - 根本原因分析和预测建模

注意到一些用户投诉后，斯文思索道：“是什么导致了这些界面问题？”利用其因果分析能力，DesignMind 指出：“似乎边栏中的文本重叠导致了混淆。此外，用户可能会在移动设备上遇到非响应式菜单的困难。”斯文勾勒出一些变化，问道：“用户对这个修改后的设计会有什么反应？”利用其预测能力，DesignMind 推测道：“根据过去的行为，他们可能会发现这更加用户友好，尤其是年轻人群。”

星期五 - 战略决策和内容开发

斯文希望改进，问道：“有什么建议可以增强我们的界面？”DesignMind 利用其推荐能力提出：“根据用户数据，也许使主页横幅互动化可以提高参与度。此外，优化我们的产品页面内容策略可能会有所帮助。”斯文点点头：“让我们计划一下。我们的方法是什么？”利用其规划能力，DesignMind 提供了逐步的分解，确保流程顺畅。

整周 - 持续支持

在工作时，斯文经常询问：“这个元素很重要吗？”DesignMind 通过其分类技能会建议道：“它是中等重要的，但搜索栏更为重要。”在另一个情况下，她问道：“为什么购物车图标通常放在右上角？”利用其问答能力，DesignMind 澄清道：“这是为了更容易地用户访问和可见性而被广泛接受的设计规范。”最后，为了保持更新，斯文经常要求：“总结我们的进展和反馈。”DesignMind 依靠其概括技能提供简明扼要的概述，确保斯文始终得到及时信息。

利用 DesignMind 的数据洞察力，斯文打造直观的界面，增强用户体验。他们的协同作用将创造力与现实相关性相结合，确保每个设计既美观又功能齐全。他们共同创建了以用户为中心的界面，能够有效地预期并满足用户需求。

内容创作者的未来

AI 的能力已经改变了内容创作。在本章中，我们将深入探讨内容创作者的未来 - 营销文案撰写员、社交媒体经理、产品文档撰写员和内部沟通专家。在这里，我们将探讨 ChatGPT 如何释放他们的创造力，增强他们的效率，并帮助他们创作更具吸引力和情境化的内容。

营销文案撰写员

认识一下李，他是一位技艺精湛的营销文案撰写员，通过他的 AI 助手 CAME，即创意、分析和营销专家，优化他的讲故事艺术。以下是他如何在典型的工作周中使用 CAME 的示例：

图 3.12: 营销文案撰写员

星期一 - 评估，可操作见解和预算监控

李在一周开始时思考：“上周的内容在我们的渠道上表现如何？”CAME 利用其信息提取和分析能力分享道：“您关于环保产品的博客帖子的参与度提高了 20%。然而，新产品推出的电子邮件营销活动略有下降。”好奇的李问道：“有什么线索吗？”通过其因果分析技能，CAME 建议道：“博客的成功可能是由于环保意识日益增强的趋势。至于电子邮件，似乎对于一些用户来说，呼吁行动按钮出现了故障。”李接着想：“我们的营销预算情况如何？”CAME 利用其评估能力更新道：“我们目前的预算低于 10%。一些广告活动表现不佳，提供了潜在的节省。”

星期二 - 内容创建第一部分，受众细分和渠道适应

当他起草一篇新文章时，李询问道：“CAME，你能帮助优化这篇文章以适应我们的目标平台和受众吗？” CAME 利用其创作能力建议说：“当然！加入相关关键词可能会提升 SEO。另外，考虑到我们的目标人群，更随意的语气可能会更受欢迎。” 李点点头，“听起来不错。那么为我们的社交渠道量身定制呢？”CAME 利用其转换能力协助说：“对于 Instagram，视觉信息图可能会起作用。对于 Twitter，考虑将内容分成一系列推文。”

星期三 - 趋势分析，A/B 测试和内容测试

李在星期三问候道：“CAME，展示给我市场上最新的内容趋势。”在数据挖掘和信息提取和分析的作用下，CAME 报告说：“一种旧的内容风格正在卷土重来。”李挑起眉毛，“真的吗？为我深入挖掘一下。” CAME 的解释能力展开了故事，将这一趋势与全球事件和有影响力的人物联系起来。李印象深刻地问道：“好的，让我们测试一下我们对这一趋势的版本。你能为这些设置 A/B 测试吗？”利用其顺序决策能力，CAME 确认说：“当然！我会跟踪每个版本的参与率。”

星期四 - 内容创作第二部分和反馈整合

在起草另一篇文章时，李想知道：“我们的受众会对此有何反应？”利用规划和预测能力，CAME 提供：“根据过去的反应，他们可能会喜欢这里的个人趣事。另外，最近的反馈表明更多的视觉内容。”李回应道：“很有见地！我们也能为我们的西班牙受众翻译这篇文章吗？”CAME 的转换能力确保说：“当然。我会很快将其抄写和翻译出来。”

星期五 - 研究和协作头脑风暴

期待着结束这一周，李提议说：“CAME，找出最新的营销策略。另外，我稍后要和团队进行头脑风暴会议。”经过语义搜索后，CAME 呈现说：“视频营销和影响者合作正在获得增加的关注。至于头脑风暴，我已经设置了一个带有所有必要工具的虚拟空间。”李对这周的工作感到满意，总结道：“最后，为我总结一下我们的这周。” CAME 通过其总结和转换能力提供说：“我们看到博客参与度提升，做出了具有成本效益的预算决策，接受了一种重新出现的内容趋势，并在各个渠道上执行了内容。总的来说，这是一个富有成效的一周！”

在 CAME 的 AI 指导下，李在这一周内熟练地完成了他的营销文案任务，确保内容有影响力和相关性。通过高效处理内容绩效审查、受众参与、战略调整、趋势识别和 A/B 测试，他为即将到来的营销工作做好了充分的准备。

社交媒体经理

遇见亚历克斯，一个勤奋的社交媒体经理，他通过他的 AI 伙伴 DASH（数字和社交媒体助手）优化他的每周工作。以下是亚历克斯的典型工作周：

图 3.13: 社交媒体经理

星期一 - 每周绩效分析，战略调整和平台更新意识

在开始他的一周时，亚历克斯询问：“DASH，我们最近的社交活动表现如何？有什么异常情况吗？”DASH 利用其评估能力回应说：“你最近的 Instagram 故事的观看量比平均水平高 15%，可能是由于使用了热门标签。然而，Facebook 的参与度略有下降。”亚历克斯思索着：“这很有趣。这可能与任何平台更新有关吗？”DASH 的因果分析能力提供了一个线索：“Facebook 最近更新了其算法，这可能影响到了触达。”

星期二 - 内容战略对齐和一致的品牌语音管理

在整理内容时，亚历克斯问道：“DASH，上周哪些帖子获得了最高的参与度？”

DASH 利用其分类能力展示了一个排序的列表，并补充道：“幕后视频和问答帖子的效果最好。”亚历克斯点点头：“很好，让我们调整我们的策略，生产更多这样的内容。并确保它们在所有平台上与我们的品牌语调保持一致。”

星期三 - 内容执行，趋势监测和平台适应

在本周中段，DASH 的创作能力帮助亚历克斯生成引人注目的帖子和促销材料。随着内容的发布，DASH 为亚历克斯提供了实时的见解。亚历克斯询问道：“与上周相比，新帖子的表现如何？”DASH 回答道：“最新的视频内容的参与度增加了 20%，可能是因为它与当前热门话题相关。然而，信息图帖子的表现不如预期，可能是因为其长度较长，而当前观众更偏好简洁的内容。”有了这些信息，亚历克斯调整了自己的方法，以确保最佳表现。当天还涉及到 DASH 的沟通能力自动化发布帖子，以及其信息提取和分析能力提供有关内容初始影响的见解。

星期四 - 竞争对标，跨平台协调和平台更新整合

当亚历克斯浏览竞争对手的资料时，他想到：“我想知道我们的主要竞争对手最近都在做些什么。”利用其语义搜索、信息提取和分析能力，DASH 回答道：“竞争对手 A 发起了一个新的话题挑战，正在变得相当受欢迎。另一方面，竞争对手 B 的活动似乎稳定，没有明显的活动高峰。”亚历克斯思考着，然后问道：“与他们相比，我们的增长有什么预测吗？”利用其模拟能力，DASH 回答道：“我们的增长速度将比竞争对手 B 更快，但由于他们的新挑战，竞争对手 A 可能会出现激增。”亚历克斯接着想着：“有没有任何新的平台变化需要注意的？”凭借其问答技能，DASH 建议道：“Twitter 最近的调整显示出对视频内容的偏好。围绕这一点制定策略可能是值得的。”

星期五 - 预测，策略规划和确保品牌语调一致

亚历克斯首先说道：“我想在下周走在前面。我们的参与预测是什么样的？”利用其预测能力，DASH 预测道：“预计周三左右会出现参与度的激增。然而，周末可能会有轻微下降。”渴望回顾一下，亚历克斯提到：“让我们回顾一下本周的表现。”DASH 利用其总结功能提供道：“你周二的视频内容很受欢迎，而周四的信息图并没有引起太多关注。与上周相比，你的总体参与度增长了 12%。”亚历克斯总结道：“好的，我需要为下周制定策略。让我们对这些数据进行视觉总结，并确保我们的品牌语调保持一致。”利用其转换能力，DASH 保证道：“没问题，亚历克斯。所有内容都将与品牌的语调保持一致。”

在 DASH 的人工智能辅助下，亚历克斯巧妙地管理着他的社交媒体任务，确保策略得到优化和吸引力。通过培养不断增长的忠实粉丝群，熟练处理绩效分析、内容对齐、执行、趋势跟踪和竞争对标，他为即将到来的社交媒体挑战做好了充分准备。

产品文档撰写人

让我们来认识一下勤奋的产品文档撰写人广志。在他值得信赖的人工智能伴侣 WORD（写作优化和修订设备）的帮助下，他将复杂的产品转化为易懂的指南。以下是广志典型工作周的更详细的分解。

图 3.14: 产品文档撰写员

【星期一 - 文档评估、战略规划和任务优先级】

在查看最近的用户反馈时，Hiroshi 说：“似乎一些用户在最新的安装指南上遇到了问题。可能是什么问题？”WORD 的评估功能扫描反馈并回答：“看起来一些用户对配置设置的步骤不清楚。”对于这个见解，Hiroshi 点头道：“好的，让我们重新制定那部分。在此期间，你能帮助优先考虑需要最紧急关注的部分吗？”使用 WORD 的排名功能，Hiroshi 得到了本周任务的清晰路线图。

【星期二 - 信息提取和内容转换】

当 Hiroshi 准备更新文档时，他问道：“WORD，你能从产品发布说明中获取最新的技术细节吗？”WORD 迅速提供了信息，使用其信息提取功能。然后 Hiroshi 说：“很好，让我们使用这些信息将早期的客户查询和技术响应转化为新指南的有用知识文章。”

【星期三 - 指南创建和产品特性对齐】

在起草用户指南的中途，Hiroshi 问道：“我们是否充分解决了产品的新安全特性？”WORD 使用其搭配功能验证并回答：“双因素认证部分可能需要更多细节。您想根据常见用户查询获得一些建议吗？”渴望提供澄清的 Hiroshi 回答道：“当然！让我们确保我们的用户拥有他们所需的所有信息。”

【星期四 - 内容审查、质量保证和总结】

当 Hiroshi 审查本周的文档时，他大声想到：“我在新指南中是否涵盖了所有重要的产品更新？”WORD 的评估功能扫描文档，回答道：“新软件补丁的细节没有充分呈现。”对于这个提醒，Hiroshi 感到感激，修订了指南，确保其准确性。在一天中，WORD 的总结功能压缩了技术规格和用户反馈。这个压缩版本帮助 Hiroshi 快速交叉参考，确保不会忽略重要细节，并提供了本周文档工作的快照。

【星期五 - 详细沟通和为下周做准备】

在本周结束之际，Hiroshi 反思道：“在我们进入周末之前，让我们与产品团队取得联系，确保我们的更新与即将到来的产品变化保持一致。”使用 WORD 的沟通功能，Hiroshi 与产品团队无缝合作，收集见解，并确保他为下周的挑战做好充分准备。

Hiroshi 在整个星期内都在使用 WORD 的人工智能支持，高效地处理他的产品文档任务，将复杂的产品特性转化为用户友好的指南。他能够熟练地处理反馈解释、内容修订、指南创建、质量检查和团队沟通，始终与产品更新和用户需求保持一致，确保他随时准备好迎接未来的文档挑战。

【内部沟通专家】

走进我们熟练的内部沟通专家 Rebecca 的鞋子，她与她的 AI 盟友通力合作，共同打造组织内的同步沟通节奏。以下是他们充满活力的工作周：

图 3.15: 内部沟通专家

【星期一 - 全面评估和员工情绪跟踪】

Rebecca 打开她的仪表板，说：“CHAT，让我们了解一下我们当前的沟通策略。”

CHAT 毫不犹豫地回答道，“明白了，Rebecca。根据我的评估能力，大多数我们的策略似乎都取得了良好的共鸣。然而，最近一些部门似乎参与度较低。”

深入思考后，Rebecca 思索道，“这可能是由于最近的沟通政策变化吗？”

CHAT 根据其因果分析确认，“的确，似乎这些部门受到了更多的影响。也许为他们量身定制的方法会更有益？”

[星期二 - 简化分类和沟通]

回顾她的待办事项清单，Rebecca 心想，“我们需要确保我们的信息以最有效的方式传达给正确的受众。”

CHAT 已经领先一步地提出，“为什么不利用我的分类能力呢？我们可以根据员工的沟通偏好对其进行分组。此外，凭借我的创作技能，我可以制作针对性的信息，确保它们与每个群体产生共鸣。”

感谢支持的 Rebecca 同意道，“太好了！让我们实现这一点。”

[星期三 - 创意内容生成和数据挖掘]

Rebecca 盯着空白的屏幕说，“我们需要为我们的通讯提供新鲜、引人入胜的内容。”

CHAT 利用其推荐能力建议道，“最近的成就可以制作信息图表，或者突出员工故事的专题栏目如何？”

被这个建议吸引，Rebecca 问道，“听起来不错！我们应该注意到有哪些主题或趋势呢？”

CHAT 利用其数据挖掘能力通知道，“关于工作与生活平衡的讨论有所增加。也许解决这个问题会产生共鸣？”

[星期四 - 深度信息提取和危机沟通]

在浏览公司更新的大量信息时，Rebecca 思考道，“哪种渠道是传达最新政策变化的最佳方式？”CHAT 利用其搭配功能建议道，“视频会议平台最近参与度最高，确保最大的覆盖范围。”感谢这个建议，Rebecca 继续进行。后来，当她发现潜在的错误信息问题时，Rebecca 意识到迅速采取行动是必要的。CHAT 介入危机沟通支持：“Rebecca，根据错误信息的性质，我建议直接发送电子邮件，然后在内部门户网站上发布常见问题解答，以消除疑虑。”在 CHAT 的洞察力的支持下，Rebecca 有效地处理了这一情况，恢复了公司内部的清晰度和信心。

[星期五 - 战略规划和报告]

展望即将到来的一周活动时，Rebecca 问道，“CHAT，在产品发布和团队建设活动即将到来时，我们应该如何制定我们的沟通策略？”

CHAT 利用其推荐能力回应道，“对于产品发布，我建议在发布日之前发布一系列预告公告。至于团队建设活动，也许过去参与者的重点访谈可以激起兴奋。”

Rebecca 点头表示同意，“这是一个很好的计划。哦，你能否编制一份本周活动的摘要报告？”

CHAT 高效地回答道，“当然。利用我的总结能力，我将详细说明我们本周的里程碑和见解。你马上就会收到。”

在 CHAT 的人工智能能力的支持下，Rebecca 精心协调了整个星期的内部沟通，促进了员工的参与和了解。她在情感分析、针对性信息、内容构思、危机管理和战略规划方面表现出色，确保所有组织沟通及时、相关且有影响力。

[客户关系专员的未来]

在本节中，我们将探索各种客户关系角色的日常工作：呼叫中心代表、客户服务代理、在线销售助理和服务运营经理。通过这些现实世界的见解，我们旨在说明 ChatGPT 如何增强他们的效率，增强客户满意度，提供知情的互动和战略性的客户关系管理。

客服代表

我们介绍了 Laura，一个辛勤工作的客户服务代表，与她信赖的人工智能系统——客户互动智能助手（CIIA）无缝合作。通过战略性地分工，Laura 能够将大部分时间直接与 B2B 客户互动。让我们来看看他们高效的工作周：

图 3.16: 客服代表

星期一 - 直接客户互动

周初，Laura 说，“看起来今天我们有大量的电话，CIIA。”

CIIA 的柔和声音回答道，“确实，Laura。我利用我的分类能力将查询按复杂性和紧急程度分组。你可以直接着手解决它们，而我会确保一切都被跟踪并准备好跟进。”

Laura 微笑着说，“完美。让我们开始吧！”

星期二 - 持续的客户互动和幕后问题解决

当 Laura 接听另一个电话时，她大声想着，“CIIA，我们有没有任何历史模式可以提示解决这个特定问题？”

CIIA，利用其庞大的数据库，建议说，“根据类似案例，Laura，我建议这些潜在的解决方案。”其推荐功能提供了宝贵的见解，赋予 Laura 精确、迅速地解决客户查询的能力。

星期三 - 高电话量的客户参与和动态呼叫管理

对于 Laura 来说，周三通常是她工作周中客户参与度最高的时候。这一天，她注意到电话量出现了前所未有的激增。稍微有些不知所措，Laura 想着，“为什么今天会有这样的激增？有什么改变吗？”

CIIA 利用其数据挖掘和因果分析能力，迅速检查了最近的产品更新、公司公告或可能影响电话激增的外部事件。“Laura，”CIIA 通知说，“我们最新的产品更新似乎导致了一些意外的软件故障，导致了电话量的增加。”

有了这样的理解，Laura 直面解决了这个情况。CIIA 通过其排名能力根据客户重要性和使用产品的员工数量优先处理受软件故障影响的客户的电话。同时，它利用其创建能力自动生成了一个基于重复问题和投诉的一般故障排除指南，并利用其沟通能力通过电子邮件将指南发送给等待电话的客户。这不仅减少了等待时间，还为客户提供了即时解决方案。

在这个充满挑战的一天结束时，Laura 和 CIIA 成功地将潜在的危机转化为机遇，展示了他们的韧性和以客户为中心的方法。

星期四 - 强调客户保留和 CRM 更新

深吸一口气后，Laura 说，“星期四！总是与我们的高风险客户有挑战。确保他们的任何电话直接转接给我，CIIA。”

CIIA，利用其撮合能力，保证说，“已经在处理了，Laura。记住，如果你需要指导如何管理这些互动，我的顺序决策能力可以根据过去的数据和客户档案提供最佳步骤。”

Laura 感激地点点头，“谢谢，CIIA。顺便说一句，让我们确保我们的 CRM 是最新的。”

CIIA，时刻警惕，回答道：“我一直在利用我的沟通能力来自动化数据录入。在这方面不用担心！”

星期五-质量保证和未来规划

周五黎明，Laura 思考道：“CIIA，下周的预测如何？”

CIIA 利用其预测能力，分享道：“预计周一和周二的电话量会适中，但由于即将发布的产品，周三可能会出现轻微激增。”

Laura 点点头，记下：“知道了。这周我们表现如何？有什么反馈吗？”

CIIA，随时准备协助，回答道：“利用我的评估能力，我注意到了一些优秀的地方，也发现了一些需要改进的地方。让我们在周末回顾时再聊聊？”

Laura 在 CIIA 的先进人工智能功能的帮助下，有效地处理了整个工作周的 B2B 客户互动。在直接客户参与、问题解决、危机管理、客户保留和前瞻规划方面取得平衡，她展现了顶级客户服务的典范。

客户服务代理

走进 Eva 的世界，她是一个熟练的客户服务代理，她的智能 AI 伙伴 CASH（客户助理超级助手）。他们一起组成了一个无与伦比的二人组，确保客户获得无可挑剔的服务。了解他们的对话工作周：

**图 3.17：**客户服务代理

星期一-评估和工单管理

周一早上打开她的仪表板，Eva 说：“哇，CASH，今天我们从不同渠道收到了很多询问。”

CASH 激活其分类能力，回答道：“是的，Eva。我已根据问题类型、账户状态和复杂性对它们进行了分类。通过排名功能，我已经对它们进行了优先排序，这样我们就可以先处理最紧急的问题。”

Eva 松了口气，回答道：“太好了！让我们确保每个客户都感到被倾听和受到重视。”

星期二-问题解决和反馈分析

当她啜饮着早晨的咖啡时，Eva 沉思道：“我希望我们今天能解决大部分客户问题。你能帮我了解主要的类别吗，CASH？”

再次利用其分类能力，CASH 提供：“当然，Eva。大部分问题都属于这三类。不过也有一些复杂的问题可能需要升级。”

在一天工作中，Eva 询问：“CASH，反馈看起来怎么样？有什么模式吗？”

通过其数据挖掘能力分析反馈后，CASH 通知道：“我注意到从我们的聊天渠道中的反馈中存在一个趋势。似乎在计费过程中存在一个反复出现的问题。值得进一步研究以改进服务。”

星期三-产品知识增强和直接客户互动

渴望增进她的产品知识，Eva 询问道：“CASH，我想熟悉一下最新的产品特性。你能指导我吗？”

CASH 的语义搜索技能深入数据库，“当然，Eva。这是我们产品的最新更新。我还突出了最近客户经常问的常见问题，以帮助你做好准备。”

感激的 Eva 回答道：“这对我们的互动将非常有帮助。谢谢，CASH！”

星期四-记录保留和沟通

与客户交谈中，Eva 问道：“CASH，你能帮我详细记录这次互动吗？”

CASH 的转换能力开始工作，“明白了，Eva。我会确保所有细节都被记录和结构化，以便以后轻松参考。”

稍后，在一次特别复杂的客户问题中，Eva 询问：“CASH，我们的沟通清晰而富有同理心吗？”

CASH，利用其沟通能力，确保：“当然，Eva。我在这里确保客户在对话中感到被理解和受到重视。

星期五-流程改进和战略规划

在反思本周的互动时，伊娃发现了一个反复出现的问题：大量客户对新产品的设置过程感到困惑。这个问题最近变得更加突出，导致了更多的咨询和不满意度。

伊娃将这视为一个改进的机会。“一定有办法简化设置过程，或者至少更好地指导客户，”她思索道。

在意识到她的担忧后，CASH 介入道：“伊娃，你想让我进一步分析吗？”

CASH 利用其数据挖掘能力分析了所有最近与产品设置相关的客户查询。它确定了常见主题和客户在设置过程中容易卡住的具体步骤。然后，CASH 利用其语义搜索能力搜索现有的知识库，试图确定客户提供的信息中是否存在任何空白。

CASH 报告说：“伊娃，看起来设置过程中的第三步缺乏清晰度。此外，在这一步骤中并没有专门解决潜在问题的故障排除指南。”

伊娃点点头，意识到这个差距。“我们能做些什么来解决这个问题，CASH？”

CASH 利用其创作能力起草了更详细和用户友好的第三步指南。它还生成了一个简洁的故障排除部分，解决用户在这一步骤中可能遇到的问题。此外，它制作了一个交互式视频教程，确保更加直观和逐步的方法。

伊娃审查并批准了这些材料，并利用 CASH 的沟通能力，他们向客户推出了新资源。到了一天结束时，他们开始收到客户的积极反馈，感谢增强的清晰度。

由于他们的合作方式，伊娃和 CASH 已经将一个挑战转化为了一个机会，显著改善了客户体验的一个关键方面。

在整个周中，伊娃和她的 AI 助手 CASH 在处理客户查询、分类问题和增强服务流程方面表现出色。他们的综合实力有效地满足了每一个客户的需求。在意识到产品设置混乱后，他们迅速行动，强调了他们提升客户体验的承诺。

【在线销售助理】

加入法特梅赫，一个敏锐的在线销售助理，她与她的 AI 伙伴，销售优化机器人无比博学（SORIK），共同在快节奏的数字销售领域取得成功。他们的一周是数据驱动决策、客户参与和动态销售策略的交织：

图 3.18： 在线销售助理

【周一-销售业绩总结和产品知识】

从周一开始，法特梅赫问道：“SORIK，你能总结上周的在线销售业绩并指出我们可以改进的地方吗？”

SORIK 通过激活其总结和评估功能回应道：“当然，法特梅赫。上周我们看到了 X 类别销售额的增加，但 Y 类别还有改进的空间。另外，根据最近的更新，有一个新的产品线刚刚推出。”

对于新产品的好奇，法特梅赫询问道：“你能详细介绍一下新产品，它们的好处和定价吗？另外，我们对未来的趋势有什么预测吗？”

SORIK 的语义搜索和预测技能得到了展现，“当然。这里有关于新产品的详细信息。此外，根据当前数据，我预测下周网站流量可能会激增，特别是在家居装饰部分。”

【周二-客户互动，订单处理和售后服务】

在阅读早上的邮件时，法特梅赫说：“今天有很多客户查询。SORIK，我们能按照偏好对它们进行分类，以确保我有效地处理它们吗？”

SORIK 的分类技能开始发挥作用，“当然。我已经将查询分类为‘特定产品’、‘订单相关’和‘一般咨询’。这应该有助于你的回复。”

白天，法特梅观察到：“我看到有几笔交易正在进行中。SORIK，我们在追踪订单履行情况吗？”

SORIK，以其沟通功能活跃，回答说：“是的，法特梅。我正在管理在线交易，处理付款，并确保订单跟踪顺利进行。购买后，我还根据每个客户的档案建议售后服务或补充产品。”

[星期三 - 产品放置和库存管理]

审查在线商店的布局，法特梅想知道：“SORIK，我们在产品放置方面表现如何？我们的库存情况如何？”

SORIK 的数据挖掘技能提供了见解，“法特梅，‘生活小工具’部分似乎很受欢迎，但一些产品的库存不足。我应该检查其他仓库或建议替换吗？”

法特梅点点头，“是的，请。还有，让我们根据销售数据和即将到来的趋势计划补货。”

SORIK 的撮合、沟通和规划能力同步，“我已经确定了合适的替代品，并制定了补货计划。通过这些调整，我们可以确保我们的在线商店保持吸引力和高效性。”

[星期四 - 关系建立和客户服务]

星期四下午，法特梅注意到询问某个产品系列的顾客数量有所增加，而这个产品系列并不是商店促销的焦点。似乎一群影响者正在推动这个系列的流量和兴趣。

法特梅问：“SORIK，最近社交媒体上有关于我们‘环保家居’产品系列的提及或促销吗？”

利用其信息提取和分析功能，SORIK 发现一些知名的环保意识影响者最近在他们的帖子中提到了‘环保家居’系列，导致对在线商店的兴趣和流量增加。

“确实，法特梅，”SORIK 回答道。“最近有三名影响者突出了我们的‘环保家居’系列。在他们的平台上引起了很大的关注。”

法特梅想了一会儿。“我们能利用这次意外的宣传吗？”

SORIK 的推荐能力开始发挥作用，建议：“为了利用这次有机的宣传，我们可以向这些影响者提供联盟合作伙伴关系。通过他们的推荐所产生的每笔销售，他们可以赚取佣金。这可能会激励他们继续推广我们的产品。”

法特梅点点头，赞赏这个想法。“好的，为这个联盟计划起草一个提案，SORIK。然后让我们与这些影响者联系。”

借助 SORIK 的沟通技能，法特梅向每个影响者发送精心制作的提案，为他们提供联盟合作伙伴关系。一天结束时，已经有两名影响者表现出了合作的兴趣，将意外的趋势转化为潜在的有利可图的合作伙伴关系。

星期四结束时，法特梅欣赏 SORIK 的多功能性，以及他们如何共同将挑战转化为机遇，确保他们始终处于在线销售的动态世界的前沿。

[星期五 - 培训、反馈和未来规划]

结束了一周，法特梅反思自己的职业成长：“SORIK，我们有什么培训模块可以提升我的技能吗？”

利用其推荐功能，SORIK 建议：“法特梅，考虑到您最近的绩效评估和角色要求，我建议这些电子学习模块。它们涵盖了在线销售和客户关系管理的最新趋势。”

在结束之前，法特梅决定提供反馈，“让我们向我们的经理发送一些关于最近客户反应和产品需求的见解。”

SORIK 利用其沟通能力起草反馈，“我已整理客户反馈，并突出了最常请求的产品。随时可以发送。”

法特梅和她的人工智能伙伴 SORIK，无缝地融合数据驱动的见解和积极的参与，以优化数字销售。从评估销售业绩和管理库存到利用意外的促销机会，他们的协同作用被证明是至关重要的。他们的一周体现了适应性、远见和创新，导致个人成长和对上级的战略反馈。

【服务运营经理】

让我们来认识一下利亚姆，一个专注的服务运营经理，他与他的人工智能同事 OPIS 一起，确保他们的组织运营顺利，服务交付卓越。以下是他们典型工作周的一瞥：

图 3.19： 服务运营经理

【星期一 - 效率评估和服务监督】

随着星期一的展开，利亚姆思索着，“OPIS，我们目前的服务交付流程有多高效？有哪些需要我们立即关注的领域？”

OPIS 激活其评估能力，提供见解，“利亚姆，我注意到我们在 B 和 D 服务交付时间表中存在一些空白。此外，根据客户反馈，有关改进我们售后响应的建议。”

利亚姆点点头，“让我们确保部门之间的协调无缝。你能促进沟通吗？”

OPIS 通过其沟通功能保证，“已经在做了。我已经安排了团队之间的联络，以解决这些问题。”

【星期二 - 分类和团队发展】

在处理当天的任务时，利亚姆说：“有大量客户请求涌入。OPIS，你能对它们进行分类，以便我们更有效地处理吗？”

OPIS 的分类技能开始工作，“当然，利亚姆。我已经将请求分类为三种主要类型：紧急、与维护相关和一般咨询。这应该有助于更好地分配任务。”

后来，利亚姆思考团队改进，“OPIS，我们能否设计一个针对我们团队需求的培训模块？”

OPIS 利用其创造能力回应，“当然。我已经制定了一份培训材料，重点是提高客户互动技能和处理具有挑战性的服务场景。”

【星期三 - 服务管理和资源分配】

在本周中期，利亚姆强调，“今天的服务交付必须是一流的。OPIS，帮助我确保我们有足够的人手和资源。”

OPIS，激活其匹配和规划能力，提供保证，“利亚姆，我已经将可用资源与当天预期的服务负荷进行了匹配。此外，我已经安排了员工，确保所有角色都得到了充分填补，以确保服务的无缝交付。”

【星期四 - 可持续倡议和绿色库存管理】

随着一周的进展，利亚姆意识到将可持续性纳入服务运营的重要性。他希望确保他们的组织不仅高效，而且环保意识也很强。

“我们需要检查我们的碳足迹，OPIS。我们能否确定我们的运营中可能使用了对环境不友好的资源的领域？”利亚姆询问。

利用其信息提取和分析功能，OPIS 扫描整个运营库存，识别可能具有更高环境影响的材料和流程。“根据我的分析，利亚姆，”OPIS 开始说，“有一些我们可以优化的领域。例如，某些部门使用的包装材料中含有不可生物降解的成分。”

深思熟虑的利亚姆建议，“也许我们可以与供应商合作开发更环保的包装解决方案？”

OPIS 凭借其沟通技能，迅速与供应商联系讨论可能性。“我已经与我们的供应商展开了沟通，Liam。其中一些已经在探索可持续的替代方案。”

此外，利用其数据挖掘和推荐能力，OPIS 建议：“根据废物管理分析，我观察到我们的运营中的回收实践可以得到改善。通过整合更好的废物分类流程并与绿色物流提供商合作，我们可以大大减少我们的环境影响。”

到星期四结束时，凭借 OPIS 的深入分析和积极解决方案，Liam 已经启动了使组织的服务运营更加可持续的计划。他欣赏 OPIS 的能力，他们不仅保持了运营效率，还朝着更加可持续的未来迈出了步伐。

星期五 - 战略规划和行政任务

星期五到来时，Liam 为即将到来的一周做好准备，“OPIS，利用我们的服务指标，我们能模拟下周的不同策略吗？”

OPIS 利用其模拟能力呈现：“当然，Liam。根据我们的指标，我模拟了三种可能的情景。每种情景在效率和客户满意度方面可能的表现如下。”

在处理行政任务时，Liam 问道：“OPIS，你能帮助自动化我们与特定服务应用程序的交互，并确保我们有全面的记录以供将来参考吗？”

凭借其沟通能力，OPIS 回答道：“一切准备就绪。我已经简化了交互并归档了所有相关的服务记录，以便以后轻松访问。”

Liam 和他的人工智能助手 OPIS 合作优化组织的服务交付。从简化客户请求、制定定制培训模块、确保充足的资源分配到开创可持续性倡议和为未来一周制定战略，这对展示了效率、远见和环保意识。

知识工作者的未来

欢迎来到人工智能知识工作者的未来景观。在本节中，我们将深入探讨各种专业人士的工作周：研究人员、技术工程师、产品经理、法律专家和流程顾问。这些现实世界的例子将阐明 ChatGPT 如何提升他们的生产力，推动知情决策，并催化创新思维过程。

研究人员

欢迎来到 Anita 的生活中的一周，她是一位富有创新精神的未来研究人员，她与她的人工智能助手 Advanced Research Intelligence Assistant (ARIA)一起正在改变研究的格局。以下是他们的合作展开的方式：

图 3.20： 研究人员

星期一 - 评估和规划

在审查研究项目时，Anita 提出了一个问题：“ARIA，我们当前的研究项目在性能和影响方面如何？”

ARIA 利用其评估能力回答道：“根据我们的参数，Alpha 项目具有最高的影响力，但 Beta 项目由于其潜力需要立即关注。”

Anita 思考道：“好的，ARIA，让我们规划一下我们的一周。我们能列出我们的任务并对其进行优先排序吗？”

ARIA 的规划和排名能力发挥作用：“当然。这是本周任务的一系列任务，从最紧迫的任务开始。”

星期二 - 领域探索和实验设置

当 Anita 深入研究时，她询问道：“ARIA，你能找到与我们的新假设相关的相关论文吗？”

利用其语义搜索，ARIA 检索到：“我找到了 15 篇与您的主题密切相关的论文。我还提取了关键发现，以帮助我们制定研究方法。”

Anita 印象深刻地继续说：“太棒了！让我们利用这些信息来设置我们的实验。”

[星期三-文献综述和实验执行]

Anita 审查了一堆文章，问道，“ARIA，这些论文中有我们需要注意的模式或趋势吗？”

ARIA 以其数据挖掘能力处于前沿，“几篇论文都强调了数据中的一致异常，这可能对我们的实验至关重要。”

在进行实验时，Anita 寻求指导，“ARIA，根据当前数据，我们应该调整我们的方法吗？”

ARIA 的顺序决策功能建议，“考虑实时结果，我建议调整样本大小。”

[星期四-跨学科整合和模型模拟]

随着她的研究进入新阶段，Anita 意识到了整合多个学科见解的必要性。“ARIA，我们能否看看当前发现与进化生物学和计算建模概念的关系？我们可能遗漏了一些重叠部分，”她建议道。

ARIA 的语义搜索、信息提取和分析以及数据挖掘能力开始运转。它不仅深入 Anita 的核心研究领域的数据库，还延伸到进化生物学、计算机科学等领域。“Anita，” ARIA 开始说，“我们当前的发现与进化生物学中的一些理论之间存在许多相似之处。此外，某些计算模型可能有助于更好地可视化和理解这些重叠部分。”

充满好奇和兴奋的 Anita 追问道，“我们能否在这些模型中模拟我们的数据并预测可能的结果？”

ARIA 的模型模拟技能，擅长制定和执行计算模型，开始工作。它整合了 Anita 的研究数据，将其与计算机科学模型相结合，并利用进化生物学的见解来模拟潜在情景。AI 还利用其转化能力以一种易于理解和互动的格式为 Anita 可视化结果。

她审查了模拟结果，对它如何提供一种新的视角来看待她的研究印象深刻。“ARIA，这可能是开创性的！我觉得我们可能正在探索一些新的东西，弥合学科之间的鸿沟，”Anita 沉思道。

到星期四结束时，借助 ARIA 的帮助，Anita 发现了可以极大丰富她的研究的跨学科联系。当天的探索为开创性方法和跨学科合作可能性打开了新的视角。

[星期五-机会和出版规划]

准备结束这一周，Anita 思考道，“ARIA，根据我们的发现，我们应该考虑哪些期刊进行发表？我们能利用到哪些资金机会？”

ARIA 利用其撮合能力列出，“有三本期刊与我们的研究重点相符。此外，我还确定了两项可以支持我们工作的资助。”

拿着手头的数据，Anita 思索道，“让我们开始起草我们的手稿。我们能否有一个简洁的可视化呈现我们的结果？”

ARIA 的创造和转化能力发挥作用，“当然。我已经概述了手稿，并生成了一些图表来可视化我们的发现。”

回顾本周的成就，Anita 沉思道，“ARIA，我们这周表现如何？”

ARIA 以其总结能力得出结论，“我们已经取得了重大进展，特别是在跨学科研究方面。我们的项目进展顺利，我们的新发现为我们带来了令人兴奋的机会。”

在 ARIA 的帮助下，Anita 简化了她的研究过程，有效地获取相关信息并确定潜在的跨学科联系。他们的合作简化了复杂的任务，并提高了效率。Anita 和 ARIA 之间的这种合作展示了将人工智能整合到日常研究任务和决策中的实际好处。

[技术工程师]

欢迎来到约翰的一周生活，他是未来的技术工程师，与他的人工智能搭档技术智能实体（TECHIE）一起轻松应对复杂任务。以下是他们的合作方式：

图 3.21： 技术工程师

【星期一 - 系统分析和规划】

约翰审查系统日志，询问：“TECHIE，最近有没有发现任何系统异常？可能是什么原因？”

TECHIE，利用其因果分析，回应道：“冷却系统出现轻微的不规则性。似乎与最近的软件更新有关。”

对于迅速的洞察力，约翰说：“你能列出基于紧急性的推荐行动吗？”

TECHIE 的分类和排名能力发挥作用，提供了一个结构化的待办事项清单。“当然，约翰。这是一个任务清单，从最关键的开始。”

【星期二 - 设计和模拟】

当约翰勾勒一个新的组件时，他想知道：“TECHIE，我们有没有任何参考或现有标准与这个设计相关？”

在 TECHIE 的语义搜索发挥作用下，它提供道：“我找到了几个蓝图，可以启发你当前的草图改进。此外，还有三个与该组件相关的工程标准。”

设计进展后，约翰问道：“我们能否在不同条件下模拟这个设计，以识别脆弱性？”

TECHIE 确认道：“当然，现在开始模拟。”其模拟功能对组件的行为进行建模，最终指出：“在极端温度波动下似乎存在轻微的薄弱点。”

【星期三 - 手册创建和测试设备设置】

约翰在一天开始时面临挑战，沉思道：“TECHIE，我需要为我们的新产品起草技术手册。你能提供相关的安全指南和操作说明吗？”

TECHIE 的信息提取能力快速扫描现有手册并回应：“这是一个全面的清单。我还为你添加了一些经常报告的用户问题需要解决。”

稍后，约翰设置一个测试装置，问道：“TECHIE，你能指导我设置吗？”

TECHIE，凭借其问答功能，详细说明：“从主机连接开始，然后转移到传感器阵列…”

【星期四 - 现场故障排除和远程支持】

在客户设施现场，约翰将 TECHIE 连接到一个故障单元，询问：“这里有什么问题？”

TECHIE，凭借其基于分类和因果分析的自动诊断，立即指出：“电力分配模块出现问题。我建议检查第三个继电器。”

约翰通过其通信功能戴上 AR 眼镜，看到故障区域被突出显示，“这个 AR 叠加很方便。附近有替换零件吗？”

TECHIE 交叉参考库存，通知道：“是的，在我们市区设施有一个。我会为你预订。”

如果约翰遇到困难，TECHIE 的撮合功能建议道：“你想咨询一下来自总部的丽莎吗？她上个月解决了类似的问题。”

【星期五 - 任务管理和审查】

经过繁忙的一周，约翰反思道：“TECHIE，这周我们表现如何？有什么潜在的问题需要我们准备吗？”

TECHIE 运行其数据挖掘和总结，提供简洁的报告：“我们解决了 90%的问题。然而，下周系统负载预计会增加。”

感激的约翰总结道：“谢谢，TECHIE。让我们相应地计划。”

作为一名技术工程师，约翰利用 TECHIE 的能力来高效地应对系统的复杂性，管理任务，并确保最佳解决方案。他们的共同努力增强了问题解决能力，简化了设计流程，并增强了系统的可靠性。约翰和 TECHIE 之间的合作充分展示了人工智能如何可以无缝地与工程任务整合，提高效率和精度。

产品经理

体验产品经理布迪一周的生活，他在人工智能助手产品管理智能助手（PMIA）的帮助下，成功应对多方面的角色。以下是他们如何将繁忙的工作周转化为战略性努力的过程：

图 3.22: 产品经理

周一 - 发布后回顾规划和产品定制

当布迪审查最近的产品发布反馈时，他问道：“PMIA，我们的产品在我们设定的关键绩效指标方面表现如何？有没有什么值得注意的客户反馈主题？”

PMIA 激活其评估和数据挖掘能力，分享道：“产品达到了我们 85%的关键绩效指标。然而，反馈显示一些用户觉得入职流程稍微令人困惑。好消息是功能采用率高于预期。”

深入探讨时，布迪询问：“哪些因素最影响这些关键绩效指标？”PMIA 根据其因果分析提供答案：“直观的设计对采用产生了积极影响。然而，间歇性的技术故障影响了入职体验。”

周二 - 分类、跨职能沟通和客户参与

布迪在准备跨职能会议时问道：“PMIA，我们可以根据用户反馈来优先考虑功能，并相应调整我们的团队吗？”

PMIA 利用其排名能力回答道：“当然！这是一个基于反馈的优先列表。将销售与前几名的功能对齐，并让生产团队参与解决最多报告的问题可能会有益。”

随后，当布迪考虑增强用户参与度时，他思考道：“如果我们引入一个反馈聊天机器人会怎样呢？”

PMIA 知道自己的沟通能力，兴奋地分享道：“这是一个好主意！我可以通过聊天机器人互动来协助数据录入和反馈收集。这将提供实时见解，并增强客户参与。”

周三 - 蓝图创建和预测

在构思下一代产品蓝图时，布迪想知道：“PMIA，虽然我们根据最新趋势有几个创新功能的想法，但为什么我们之前的一些想法在目标人群中没有引起共鸣呢？”

PMIA 的信息提取和分析以及因果分析能力得以发挥，通过分析历史数据、市场反馈和行业趋势来回答“为什么”和“为什么不”的问题。“布迪，”PMIA 开始说道，“一些早期的概念，虽然在技术上先进，但缺乏直观的用户界面，或者与我们目标人群的主要用例不符。此外，一些概念过于超前，导致了采用阻力。”

在了解了这些见解后，布迪进一步探讨：“我们的竞争对手呢？为什么他们的类似功能受到更好的接受呢？”

通过其语义搜索和评估能力，PMIA 深入研究竞争对手的产品评论、专家意见和市场报告。“布迪，”PMIA 继续说道，“竞争对手在用户教育方面投入了大量精力，确保潜在用户理解功能的价值主张。此外，他们的入职流程更加简化，降低了采用障碍。”

受到激励，布迪得出结论：“PMIA，让我们确保我们的蓝图优先考虑用户体验和教育。我希望我们能预测潜在的接受率，并确保我们符合客户期望，同时保持创新。”

到星期三结束时，布迪在 PMIA 的洞察力支持下，拥有了一个精益求精的产品蓝图，既创新又符合用户期望。

星期四 - 竞争分析和资源对齐

布迪希望进一步提高用户参与度，他想知道：“PMIA，我们的竞争对手是如何进行用户教育的？我们能从他们那里学到什么？”

PMIA 利用其信息提取和分析能力回应道：“分析竞争对手，他们经常更新用户教程，并举办每月社区网络研讨会。他们在社区论坛上的参与也值得注意。”

布迪感兴趣地思考道：“这很有见地。让我们将我们的功能与合适的教育内容对齐。我希望我们的用户感到得到了充分的支持。”

PMIA 利用其撮合能力保证道：“没问题！这是一个提议，将功能与潜在的教育内容进行对齐。”

星期五 - 市场规划和审查

为了结束这一周，布迪思考道：“PMIA，根据我们的讨论和发现，我们应该如何调整我们的市场推广策略？”

PMIA 以其规划能力全力以赴地建议道：“强调用户教育和顺畅的入职流程将是关键。此外，专注于社区参与将培养信任并增强用户体验。”

布迪满意地反思道：“谢谢，PMIA。让我们总结一下这周的工作，并规划下一阶段的步骤。”PMIA 遵照指示。

作为产品经理，布迪与 PMIA 巧妙合作，将挑战转化为机遇，并确保产品成功。他们一起分析反馈，预测趋势，调整资源，并不断完善策略。布迪和 PMIA 之间的协同作用凸显了人工智能在增强产品管理方面的变革潜力，确保创新始终与用户需求和市场需求保持一致。

法律专家

观察到法律专家拉拉和她的人工智能助手 LegAI 之间的专业协同作用。他们共同以有条理和高效的方式有效地管理了大量任务。以下是他们每周例行工作和他们的综合能力整合的详细概述：

图 3.23： 法律专家

星期一 - 风险评估和全面分析

拉拉在周初审视最近的公司活动，并沉思道：“LegAI，你能对我们最新的行动进行风险评估并检查它们的合规性吗？”

LegAI 利用其评估能力确认道：“当然，拉拉。根据当前的法律标准审查活动表明，由于最近的法律修正，有三个领域可能存在潜在风险。”

拉拉感到好奇，问道：“这些法律变化可能会有什么影响？”

LegAI 启动其因果分析，详细阐述道：“一个变化可能会因模糊而加剧争端，另一个可能会增加合同责任。第三个可能会改变我们处理客户数据的方式，带来潜在的 GDPR 挑战。”

拉拉策划道：“好的，让我们深入研究这些，并找到预防性解决方案。”

星期二 - 分类和合规性

在繁忙的星期二，拉拉询问道：“LegAI，我需要快速识别汤普森案件的相关案例数据。你能帮忙根据先例和相关性对它们进行分类吗？”

LegAI 以其分类能力回应道：“当然，拉拉。我已经整理好了案例。你会发现最相关的案例被突出显示。”

当天晚些时候，拉拉专注于公司的知识产权组合，寻求 LegAI 的专业意见。“我想确保我们所有的商标和版权都符合法规。你能根据当前的法律指南对它们进行交叉参考吗？”

LegAI 的撮合功能发现了一些差异，“拉拉，有两个商标需要关注。它们的分类在最新的指南下发生了变化。”

星期三 - 文档和历史洞察

莱拉在审查一份法律文件时，偶然发现一个条款，她记得在过去的诉讼案件中曾引起问题。“LegAI，”她问道，“为什么这个具体的条款在以前的法律纠纷中成为争议焦点？”

LegAI 激活其语义搜索和因果分析能力回答道：“根据历史案例，这个条款通常存在语言歧义，导致不同的解释。此外，它有时与某些地区法规相冲突，导致进一步的复杂性。”

莱拉对这一见解心怀感激，决定重新起草该条款，确保其既清晰又合规。再加上 LegAI 的创建能力用于生成文件模板，使莱拉能够积极应对并避免潜在的未来纠纷。

星期四 - 提取和合规

在审查大量法律合同时，莱拉回忆起她在法学院学习过的一个重要先例，但她难以记住具体细节。“LegAI，”她询问道，“为什么罗伯茨诉 TechDyno 案对塑造关于软件许可的合同法有如此大的影响？”

LegAI 利用其语义搜索和问答能力回答道：“罗伯茨诉 TechDyno 案具有开创性意义，因为它突显了数字商品所有权与许可权的复杂性。它确立了软件在‘出售’时通常被许可给最终用户，而不是完全拥有，为此后无数软件协议设立了先例。”

利用这个复习，莱拉随后使用 LegAI 的信息提取和分析能力，确保她正在审查的合同与这些有影响力的先例的关键要点一致。

星期五 - 战略和预测

当本周接近尾声时，莱拉想知道：“基于我们目前的法律立场，LegAI，你能预测我们下季度可能面临的问题吗？”

LegAI 的预测能力扫描并回答：“数字产品许可相关的挑战有 60%的可能性，员工合同义务方面有 40%的可能性。”

莱拉准备下周的工作时问道：“最后，你能总结一下我们本周讨论的法律条款和合规变化吗？”

LegAI 高效地总结，提供简明的概述，确保莱拉充分了解并准备好应对下周的挑战。

莱拉和 LegAI 的合作展示了法律专业知识与人工智能能力相结合，可以实现高效的合规、积极的解决方案和准确的洞察力。他们的合作展示了现代法律实践的发展，强调了将人工智能整合到法律领域的变革潜力。

流程顾问

让我们认识一下马尔钦，一个流程顾问，以及他的人工智能伙伴，业务流程智能助手（BPIA），他们一起简化和创新业务流程。以下是他们如何在一周内分配关键任务以实现最佳结果：

图 3.24： 流程顾问

星期一 - 流程评估和故障排除

马尔钦和 BPIA 审查客户的采购流程时，马尔钦想知道：“BPIA，如果我们把供应商审查流程完全转移到采购部门，而不是在采购和运营部门之间分开，会发生什么？”

利用其模拟能力，BPIA 回答道：“马尔钦，如果供应商审查流程集中在采购部门下，由于减少了交接，我们可以预期审查时间将加快 15%。然而，由于采购团队可能会优先考虑成本效益而不是运营适应性，供应商的运营适应性可能会出现初始下降。将运营反馈环路整合到采购部门的审查流程中可以缓解这一问题。”

赞赏这一见解后，马尔钦考虑建议采购部门负责试点阶段，但要求运营部门提供持续反馈。

星期二 - 流程更新和沟通

在审查新提出的流程时，马尔钦沉思道：“BPIA，我们能否制定一个可视化表示，以帮助利益相关者更好地理解这个工作流程？”利用其创建功能，BPIA 设计了一份详细的流程图，突出了每个步骤。马尔钦印象深刻地说：“这看起来很全面！你能起草一份解释性的信息，我们可以发送出去吗？”BPIA 利用其沟通能力，起草了一份简明清晰的信息。马尔钦审查了一下，做了一些微小的调整，并将信息传达给相关利益相关者。

星期三 - 模型创建和洞察发现

在构建新模型时，马尔钦反思道：“BPIA，我们需要为新客户的客户入职流程提供新的方法。你能提出任何模型吗？”BPIA 的创建能力设计了一个独特的入职模型。当马尔钦审查时，BPIA 补充道：“马尔钦，根据最新的行业趋势，整合一个游戏化的教程可能会增强用户在入职过程中的参与度。”马尔钦感到很感兴趣，回应道：“听起来很有前途。那么，他们过去的入职策略有什么见解吗？”BPIA 运用其数据挖掘和总结能力，提供信息道：“从历史上看，用户觉得流程太冗长。在入职的第 3 步，流失率最高。”赞赏这一清晰的信息后，马尔钦决定完善这一特定步骤。

星期四 - 数据提取和风险管理

马尔钦分析一家合作伙伴公司的流程文件时，想到：“BPIA，我们能否将我们客户的流程与这些流程对齐，以便更顺畅地合作？”BPIA 利用其信息提取和分析能力，迅速处理了合作伙伴的文件。它建议道：“马尔钦，发票批准阶段可能存在潜在瓶颈。对齐流程可能需要简化特定步骤。”考虑到提议调整的潜在风险，大卫询问道：“我们在这种对齐中面临什么风险？”BPIA 进行评估并详细说明道：“主要风险是发票批准延迟，可能会影响现金流。然后建议道：“然而，对低风险发票实施自动批准系统可以减轻这一风险。”马尔钦点头道：“让我们提出这个建议。并继续监测是否存在进一步的风险。”

星期五 - 战略规划和变革管理

在为另一家寻求优化产品交付流程的客户制定战略时，马尔钦思考道：“BPIA，如果我们将包装单位集中起来，而不是分散在多个地点，可能会产生什么潜在影响？”

像在周一一样利用其模拟能力，BPIA 解释道：“集中包装单位可以通过批量加工实现成本效益，可能将包装成本降低 20%。此外，集中化将实现更好的质量控制。然而，到不同市场的运输时间可能会增加，影响交付速度。进行彻底的成本效益分析将是有益的，考虑到运营节约和潜在的交付延迟。”

考虑到这一反馈，马尔钦决定探索一种混合模式，即包装的中央集散地，但区域中心用于更快的分发。

整个周，马尔钦和 BPIA 合作，共同审查和改进业务流程，积极回应马尔钦的战略问题。依靠 BPIA 多样的 AI 功能，他们对潜在的流程变更进行了批判性评估，预测了提出变更的后果，并制定了确保与业务目标一致的策略。这种动态的合作加强了马尔钦的咨询方法，确保他的客户享有优化的、高效的和前瞻性的业务运营。

商业领袖的未来

从高层高管到中层经理，人工智能正在迅速改变决策过程。无论是 C 级高管、销售总监、供应链经理、财务经理还是项目经理，人工智能高效地收集大量数据并进行深入分析的能力都是无价的。

C 级高管

介绍一下苏，一个经验丰富的 C 级高管，以及她的 AI 助手比特老板。他们的一周是积极的战略构建、组织对齐和规划公司发展方向的混合体。

图 3.25: C 级高管

[周一 - 行业基准和战略定位]

苏以积极的态度开始新的一周，决心将公司的技术基础设施与最新的行业标准保持一致。周一早些时候，她与比特老板交流，说道：“比特老板，我们的目标是与行业领袖在技术采用方面保持一致。你能帮我了解我们当前的情况与行业基准相比如何吗？”

比特老板立即启动其评估功能，收集了大量数据，从最近的 IT 审计报告到各个部门的反馈，并将其与当前行业基准综合起来，为苏提供了对当前情况的深入了解。

随着比特老板呈现数据，公司的技术基础设施需要现代化以保持竞争力变得明显。在利用先进技术（如云计算和 AI 驱动的分析工具）方面，强调了突出的重点，这些技术一直被行业领先者采用，以促进创新和效率。

通过进行详细分析，苏思考道：“看起来我们需要大力改进基础设施，以符合当前行业标准。比特老板，你能帮忙起草一份升级的初步路线图吗？”

利用其规划功能，比特老板勾勒出了升级的潜在起点。它强调了迁移到基于云的系统和加强网络安全措施的紧迫性，然后逐步整合 AI 能力，以促进更明智的业务决策。

苏赞赏地点点头，吸收了呈现的路线图。她坚定地指示道：“比特老板，让我们继续下去。请与我们的首席信息官理查德安排一个电话，深入探讨这一战略，并确定我们需要启动的即时行动。”

比特老板迅速做出回应，利用其沟通功能与理查德的日历进行协调，找到了一个适合讨论的时间段。它发出了一份会议邀请，总结了初步的发现和会议的目标，为他们的讨论提供了一个起点。

[周二 - 可持续性和环境影响分析]

周二专注于可持续性，苏与比特老板合作评估和制定公司的环境影响战略。“比特老板，让我们看看我们的运营如何影响环境，并找到减少碳足迹的方法。”

利用其评估功能，ByteBoss 整合了来自各个公司出口的数据 - 物流、制造和办公室公用事业，以监控碳排放、废物产生和能源消耗等指标。这个过程揭示了导致他们碳排放增加的重要因素：对空运物流的高度依赖。

渴望寻找可持续的替代方案，ByteBoss 利用其建议功能设想了更环保的物流路径，建议与环保的运输合作伙伴合作，并考虑采用替代的可持续包装材料。“苏，与优先考虑可持续性的公司合作可能会促进绿色供应链，减少我们的环境影响，”ByteBoss 表达，屏幕上展示潜在合作伙伴。

为了确保利益相关者与新的绿色愿景保持一致，ByteBoss 启用了其通讯功能，制定了引人注目的报告，强调可持续实践的长期利益和成本效益。苏赞赏这种全面的观点，理解可持续性在现代企业中的重要作用，无论是从环境还是声誉的角度。

周三 - 倡议实施和项目执行

本周中旬，苏注意到另一个经常出现的主题：一个特定部门不断超支预算，导致运营成本增加，但产出或质量并未相应提高。财务差异已经开始累积，苏渴望确保资源的有效利用。

她思考道：“这里存在不匹配；要么资源没有得到有效利用，要么我们在预算过程中忽略了某些东西。”

察觉到干预的机会，ByteBoss 干预道：“苏，你想深入了解这个部门的支出模式吗？”

ByteBoss 启用其信息提取和分析能力，检查与该部门相关的月度支出、供应商合同和库存数据。然后，它利用其评估能力将这些发现与组织内类似部门甚至外部行业标准进行对比。

经过因果分析，ByteBoss 强调道：“苏，看起来预算的相当大一部分用于紧急采购材料，很可能是由于库存管理不善。在这些紧急采购中支付的价格高于标准合同。”

苏意识到问题的根源，“所以，这更多是一个规划问题，而不是实际的超支。我们该如何解决这个问题，ByteBoss？”

利用其建议能力，ByteBoss 建议修改库存管理系统，确保及时采购并减少最后一刻的采购需求。它还建议重新谈判某些供应商合同以获得更好的价格，并设置库存阈值警报以主动管理库存水平。

在苏的批准下，这些变化得以启动，ByteBoss 的通讯功能确保所有相关团队都了解新的协议。到周三结束时，苏确信他们正在走向更有效的资源管理和成本节约的正确道路。

周四 - 风险管理、合规检查和业务发展

苏热衷于另一个方面是员工成长和团队动态。在一次审查中，她发现虽然技术培训会议频繁，但缺乏软技能发展工作坊，这可能影响了团队合作和整体士气。

苏反思道：“我们的团队在技术上很强，但我们需要确保他们有效沟通和合作。”

顺着她的思路，ByteBoss 提出：“你想对当前的培训模块进行评估和潜在改进领域吗？”

ByteBoss 利用其语义搜索和评估能力，审查了过去一年提供的培训模块。然后利用其推荐引擎根据行业最佳实践和员工调查反馈建议潜在的发展领域。

ByteBoss 提出：“苏，像冲突解决、情商和领导力发展等方面存在明显的差距。我找到了一些评价很高的研讨会和课程，我们可以整合进来。”

对这些见解心怀感激的苏说：“让我们计划一些培训课程，ByteBoss。是时候我们投资于全面的员工成长了。”

通过 ByteBoss 的规划能力，一系列研讨会被安排在即将到来的季度。人工智能的沟通功能发送邀请函，收集回复，并为与会者准备研讨会前的材料。

到星期四晚上，苏感到满意，知道她已经采取了措施，不仅促进了团队的专业成长，还增强了组织的文化和凝聚力。

星期五 - 商业模拟和规划

工作周结束时，苏坐在办公桌前询问 ByteBoss。“ByteBoss，接下来四周内最有影响力的商业场景是什么，我应该如何应对？”

利用其预测和推荐能力，ByteBoss 迅速回应道：“首先，即将到来的季节性转变历来会影响我们一些主要原材料的供应。为了应对这一情况，多样化我们的采购策略可能会有益，比如提前下订单或寻找不受这种变化影响的替代供应商。另一个解决方案可能是探索合成或替代材料作为临时使用。”

苏处理这些信息，立刻想到了采购团队。“我会和采购部的詹姆斯讨论一下。他会对替代供应商和材料有深入了解。”

ByteBoss 继续说：“其次，由于即将到来的节日季节，某些产品线的需求预计会激增。提前增加生产并与营销团队协调节日促销活动可以优化我们的销售。”

苏微笑着说：“这是一个机会！我会与市场部的玛丽亚和生产部的拉吉联系。我们需要确保我们的战略是一致的。”

最后，ByteBoss 补充道：“还有一件事。我们的一个主要制造单位将在三周内进行计划维护停机。我们需要重新分配部分生产任务，并考虑预先制造某些零部件。可能还需要调整与重要客户的交付时间。”

苏记下来：“干得好，ByteBoss。我会安排一次会议，与运营部的布迪和客户关系部的丽莎，以确保在停工期间顺利过渡。”

感到有必要的见解，苏开始了她的一轮会议，确保她的团队始终走在前面，为未来几周可能带来的挑战和机遇做好准备。

实质上，每周苏都在 ByteBoss 的帮助下推动塑造组织未来的战略举措，确保持续评估、执行举措、业绩监控、风险管理和前瞻规划。

销售总监

介绍大卫，一个充满活力的销售总监，以及他的人工智能驱动的销售控制塔，SalesControl，旨在为销售流程提供战略监督。他们的一周是战略规划、数据驱动的见解和主动的市场参与的结合。

图 3.26: 销售总监

星期一 - 销售业绩评估和市场分析

随着新的一周开始，大卫导航到 SalesControl 仪表板上了解上周的销售业绩。“SalesControl，你能给我上周的销售数据吗？”他随意问道。

利用其评估功能，SalesControl 处理最近的销售数据并分享，“大卫，你完成了目标销售的 92%。不过，由于竞争对手的促销活动，中西部地区的销售似乎有所下降。” 它通过市场报告和销售记录的组合提取这些信息，利用其信息提取和分析能力。

大卫皱起眉头，沉思着。“有趣。最近市场对我们产品的反应如何？” 他询问，希望了解更广泛的情况。

SalesControl 迅速利用其因果分析功能。它分析客户反馈、社交媒体互动和最近的产品评论，呈现了一个总结的见解。“人们喜欢我们的产品，但是对我们的高端产品线有额外功能的需求明显，”它传达道。

大卫在思考这个反馈时产生了一种理解的感觉。“好的，我们需要制定战略。SalesControl，你有什么建议？”

通过其推荐引擎，SalesControl 提出了一项对抗竞争对手的策略，同时满足客户的期望。“考虑到反馈，可能有利于推出一个突出高端产品线即将推出的增强功能的促销活动。此外，利用社交媒体进行这项活动可能会扩大影响范围，”它以一种谨慎的语气建议道。

大卫点头，认为这个建议是合理的。“我认为这有潜力。你能帮忙组建一个团队来推动这个吗？” 他想到了任务所需的正确专业知识的合适组合。

SalesControl readily agrees and, tapping into its Matchmaking function, identifies a balanced team of experienced and newbie staff from the sales and marketing departments to handle the initiative, considering their past performances and skills.

大卫赞赏地微笑着说：“干得好，SalesControl。让我们把这个计划付诸实施。” 他备受鼓舞，准备带领他的团队进入一个专注于响应和战略的一周，拥有 SalesControl 的洞察力。

星期二 - 客户和销售策略分类

在星期二，大卫渴望更好地了解他的客户细分。“我们如何根据最近的互动和购买行为更好地对目标客户进行分类？” 他大声思考。利用其分类功能，SalesControl 将客户组织成不同的细分。“根据最近的互动，这是你的高、中和低潜在客户，”它展示。其沟通功能随后向每个细分发送自动化和个性化的消息，让各自的销售代表知情。“大卫，高潜在客户更喜欢网络研讨会。也许我们可以本月组织一个？” SalesControl 建议使用数据挖掘的见解。

星期三 - 销售创新和数据挖掘

大卫在星期三急于创新地问道：“我们能否推出符合客户偏好的新捆绑优惠？” SalesControl 的创建功能生成了潜在的捆绑优惠列表。与此同时，其数据挖掘功能从过去的销售中识别出模式。“似乎购买产品 A 的客户经常询问有关服务 B。我们可以在这里创建一个捆绑优惠，”它强调道。大卫点头表示赞同，“很有见地！让我们先在有限的市场试验这个捆绑优惠。” AI 的沟通功能向销售团队发送了关于这一新举措的简要信息，确保了对齐。

星期四 - 分析，撮合和信息提取

“谁是我们销售高价产品的最佳业绩销售代表？”大卫在星期四询问道。SalesControl 利用其信息提取和分析功能，迅速呈现了一个排行榜。“是萨拉。有趣的是，她与科技公司有着良好的关系，”它补充道。大卫看到了一个机会，说道，“让我们让萨拉与我们的科技客户对齐，为即将到来的产品发布做准备。”SalesControl 的撮合能力确保了正确的团队成员与正确的机会相匹配。

星期五 - 战略规划和查询处理

大卫计划未来，问道，“根据当前的市场趋势，下个季度的销售预测是多少？”SalesControl 的预测能力计算出数字，“根据当前的轨迹，我们预计增长 12%。然而，考虑到计划中的产品发布和季节性变化，这可能会增加到 15%。”大卫满意地问道，“上个月我们与竞争对手相比表现如何？”SalesControl 利用其问答能力处理这个问题，交叉参考销售数据和竞争对手的见解。“我们比 X 竞争对手表现优秀了 8%，但落后于 Y 竞争对手 3%。”

在 SalesControl 的帮助下，大卫展现了一个现代销售总监的典范，利用人工智能驱动的见解做出明智的决策。整个星期，他们进行绩效评估、积极的战略制定、客户细分和前瞻规划。通过将数据驱动的见解与市场趋势同步，大卫战略性地将他的公司置于竞争激烈的销售领域的前沿。

供应链经理

走进萨拉的领域，一个充满活力的供应链经理，她与她的 AI 集成的优化供应链控制塔（OptiChain）合作。看着他们巧妙地穿越供应商、内部工厂和客户，将每一个挑战转化为解决方案。

图 3.27: 供应链经理

星期一 - 健康评估和供应商和工厂分类

萨拉以对供应商和工厂健康的全面评估开始了这个星期，利用 OptiChain 的健康评估功能的深入分析能力。这个工具深入挖掘了她的运营领域的丰富历史和实时指标，提供了驱动明智决策的见解。

“OptiChain，我需要一个关于我们供应商健康指标的深入概述，”萨拉在浏览生成的报告时指示道。人工智能综合了大量数据，突出关键问题，“供应商‘XYZ’存在延迟的模式，将其标记为‘高风险’实体，”它警示道，利用其强大的概括能力。

萨拉仔细考虑了这一点，考虑了最近的发展和“XYZ”面临的物流挑战。然后她指示道，“考虑到他们的情况，将他们暂时归类为‘临时高风险’是明智的。让我们在下个季度重新评估他们的状态。”

星期二 - 积极沟通和需求趋势分析

在星期二，萨拉在 OptiChain 的支持下进行了深入的分析会议，利用 OptiChain 的预测能力剖析需求趋势和销售预测。这是一个与利益相关者进行战略互动的日子，充实着深刻的见解和数据驱动的策略。

分析对产品‘A’需求的突然增加，萨拉询问道，“考虑到当前的库存状况，增加生产是多么可行？”

OptiChain 根据其模拟能力迅速提出了一个提案，“生产增加 20%可以匹配当前的需求趋势，”它建议道。萨拉考虑了一下，最终选择了保守的策略，“让我们将生产提高 15%，并在接下来的两周内监测市场反应。”

[星期三 - 信息提取和可视化]

随着星期三的展开，莎拉专注于对运营指标进行细致的了解，为有效的战略规划奠定基础。她与 OptiChain 合作，深入挖掘随时间积累的丰富数据。

莎拉开始她的一天，审查由 OptiChain 动态生成的一组报告，利用其信息提取和分析功能。该工具利用其熟练能力通过其创建功能创建全面的报告，吸收大量非结构化数据，并将其转化为直观可视化呈现的可操作见解。

这一天的焦点是了解不同工厂在季度内展示的运营效率和低效率背后的微妙之处。莎拉审查了第一份报告，承认了‘B’团队的努力。“‘B’工厂的卓越表现需要被庆祝，”她注意到，OptiChain 的报告详细描述了 15%的效率提升，这是由于战略性的自动化投资，这是 OptiChain 细致的因果分析得出的结果，分析了各种影响因素。

怀着好奇的心态，莎拉进一步询问：“我对这种效率提升背后的原因很感兴趣。我们可能可以对导致这种增长的关键因素进行深入分析吗？”

作为对莎拉命令的回应，OptiChain 调整了其数据过滤参数，深入研究了各种催化剂——从技术整合到员工培训计划——这些因素共同作用以实现‘B’工厂的积极结果。它呈现了一个视觉丰富的报告，将贡献因素及其相应影响进行了分段，以便莎拉理解和采取行动。

随着会议的进行，莎拉将注意力转向‘D’工厂，这是最近经历了运营变化的一个单位。“新的工作流程如何影响了‘D’工厂的产出？”她问道，渴望了解最近变化的后果。

OptiChain 开始行动，从各种来源，包括员工反馈、维护日志和生产报告，汇编数据，构建了一个全面的情况。它再次利用其因果分析为莎拉提供了详细的概述，“运营变化引入了学习曲线，导致了暂时的生产率下降。然而，它们也为更加流畅的流程铺平了道路，预示着未来季度效率的提升。”

莎拉专心倾听，分析的细节帮助她想象‘D’工厂正在经历的过渡阶段。她欣赏这些详细的见解，认识到从过渡中出现的长期利益的潜力。

在总结了她的分析后，莎拉反思了通过当天的深入挖掘发现的可操作情报。“OptiChain，让我们创建这些见解的存储库。这将在我们季度战略审查会议上发挥作用，以做出明智的决策。”

OptiChain 同意了虚拟点头，激活了其转换能力，将当天的发现存档到一个结构良好的存储库中，配备了图表和趋势，以便进行富有见地的季度审查。

[星期四 - 战略规划和反馈]

通过 OptiChain 的预测能力，莎拉得到了紧急库存需求、潜在的中断和交付时间表的预测。

根据 OptiChain 提供的推荐引擎，“合并装运可以将运输成本削减约 10%。”

莎拉思考道：“但我们是否仍然能保持我们的快速交付保证？”

OptiChain 提供其理由，莎拉在考虑了影响后决定：“让我们试行合并装运一个月，评估其影响。”

星期五 - 流程优先和持续学习

当 OptiChain 通过语义搜索扫描数据库时，它识别出了新的法规和趋势。它还通过持续学习不断完善自己的能力。

在发现了一项新的欧盟法规后，OptiChain 提醒道：“关于易腐品，欧盟有更新的法规。”

萨拉询问其适用性，OptiChain 通过问答回答后，她决定：“尽管我们的库存不受影响，但让我们建立一个季度性的法规审查，以保持领先。”

萨拉与 OptiChain 紧密合作，体现了现代供应链经理所必需的积极和数据驱动的方法。他们在整个星期里，系统地分析供应商的健康状况，解读需求趋势，评估工厂表现，并为实现最佳运营效率制定战略。通过将深入分析与战术远见相结合，萨拉确保了供应链的无缝流动，而 OptiChain 提供了强大的分析、可操作的建议和实时警报。

财务经理

与财务经理艾哈迈德一起进入充满活力的财务管理世界。他利用全面集成的 AI 财务对手 MoneyWatch 的力量，监督和优化所有财务运营，确保组织的财务健康和繁荣。

图 3.28: 财务经理

星期一 - 财务风险管理

随着一周的展开，艾哈迈德在组织的财务领域中探索潜在的陷阱和机遇。利用 MoneyWatch 的先进评估能力，他细致地评估了与众多业务运营相关的财务风险，包括对投资的审查和深入了解商业伙伴的信用历史。

一条通知引起了他的注意——一个长期的客户被标记为潜在的财务风险。艾哈迈德好奇并略感担忧，询问道：“MoneyWatch，你能提供更多关于为什么这个客户被标记的见解吗？”

MoneyWatch 迅速采取行动，提供了深入的因果分析：“客户最近经历了重大产品召回，这严重影响了他们的流动性。此外，对行业过去的情况进行分析显示，此类事件后付款延迟的可能性很高。”

在深思熟虑后，艾哈迈德意识到了情况的严重性。经过片刻的思考后，他指示道：“我们需要在不影响关系的情况下减轻风险。在接下来的两个季度内适度调整我们的信贷条件，并密切监控任何未付发票。” MoneyWatch 迅速实施了这些变化，展示了其精细调校的沟通能力，以在后端系统中改变必要的细节，同时在警惕和信任之间保持微妙的平衡。

星期二 - 预算和预测

新的一天开始，艾哈迈德利用 MoneyWatch 强大的预测功能来导航预算制定和财务预测的广阔领域。这个工具通过对历史财务数据和当前经济指标的深度学习，提供了对未来潜在财务需求的细致透视。

在投入任务的同时，MoneyWatch 标记了一个重大趋势：“根据新兴的行业标准和技术适应，预计未来期间技术相关支出将激增。”

这让艾哈迈德皱起了眉头，他想：“这种激增会对我们下一个财政年度的研发预算分配产生什么影响？我们能量化潜在影响吗？”

MoneyWatch 重新启动了其因果分析功能，提供了可能情景的详细预测。片刻后，它回答说：“考虑到技术进步的速度和我们正在考虑的适应性，一个谨慎的方法是在即将到来的财政年度的研发预算中额外拨出 10%用于技术升级。”

艾哈迈德点点头，欣赏这一洞察。他下令说：“好的，让我们走在前面。在未来的研发预算中额外拨出 10%用于技术升级。” MoneyWatch 顺从高效，更新了后端系统中的财务规划模块，确保组织始终处于创新和准备就绪的前沿。

星期三 - 现金流和资产管理

星期三到来，重点是现金流和资产管理。今天，艾哈迈德决定与 MoneyWatch 深入研究错综复杂的财务踪迹。他启动了 MoneyWatch 的数据挖掘功能，这个功能特别擅长从大量数据集中挖掘复杂的模式和趋势，帮助艾哈迈德制定最佳的资产管理策略。

当他们深入研究过去几个季度的现金流表时，艾哈迈德的眼睛被一个反复出现的异常所吸引 - 每个季度末都出现的现金流显著下降。困惑的艾哈迈德向 MoneyWatch 提出了这个问题：“这种模式看起来不太正常。MoneyWatch，我们能进行因果分析来了解为什么我们经常出现这种下降吗？”

MoneyWatch 迅速行动起来，筛选大量数据，绘制全面的图景。它分析了一系列变量，包括支出模式、业务运营的季节性变化和支付周期。经过彻底分析后，它回答道：“在审查历史数据后，看起来有两个主要因素影响了这一趋势。首先，在这段时间内有大量员工奖金和激励金的发放。其次，水电费由于与季末重合的季节性调整而出现激增。”

当艾哈迈德消化这些信息时，他意识到了一种可以缓解现金流问题的行动方案。他建议说：“为了稳定我们的现金流，我们应该考虑将奖金分配分散到不同的时期，而不是在季末一次性支付。同样，我们可以与服务提供商协商更平衡的水电费支付计划。MoneyWatch，这些变化可能对我们的现金流产生什么潜在影响呢？”

MoneyWatch 进行了快速的模拟，为艾哈迈德提供了新策略下改善现金流的可视化表示。它预测了一个更加平稳的现金流曲线，摆脱了以前出现的急剧下降。MoneyWatch 解释说：“实施这一策略将导致更加平衡的现金流，从而在未来几个季度内实现更好的财务稳定和改善的财政健康状况。”

艾哈迈德对这种方法的价值深信不疑，决定采取行动。他指示说：“让我们继续前进。调整财务规划，将分阶段奖金分配纳入，并启动与水电费提供商讨论重新协商支付条款。”

MoneyWatch 利用其沟通和规划能力来启动所需的行动 - 更新后端系统中的财务计划，并起草初步与水电费提供商重新协商条款的沟通。

星期四 - 合规检查和报告

星期四开始时，焦点转向确保遵守监管合规性和制定细致的财务报告。艾哈迈德开始启动 MoneyWatch 的信息提取和分析功能，这是一个重要的工具，旨在从大量财务文件中获取关键数据，确保与监管基准一致的无缝合规检查。

在审阅一份新生成的报告时，艾哈迈德停在一个看起来不对的数字上。“MoneyWatch，这里呈现的权益比率与我们通常的数字不符。我们能深入探讨其中的根本原因吗？”

MoneyWatch 立即进行了详细的因果分析，筛选最近的交易和财务决策。它带来了精确的分析，“当前的波动受到我们最近收购的影响。与此相关的负债暂时影响了权益比率。然而，我们的预测显示，随着收购完全融入我们的财务生态系统，下一个财政季度将会恢复正常。”

点头后，艾哈迈德回答道：“这很有道理。为了保持透明度，我们应该在报告中加以注释，向利益相关者提供清晰的解释。”

MoneyWatch 继续使用其创造功能，巧妙地制作了一份简洁而全面的说明，解释了权益比率暂时偏斜的原因，并将其添加到报告中，为利益相关者提供了当前财务格局的清晰图景。

星期五-战略决策和利益相关者沟通

星期接近尾声，星期五到来。今天，艾哈迈德打算充分利用 MoneyWatch 的模拟功能，根据大量的数据、分析和远见，构想并制定基于模拟的策略。这种模拟能力探索各种场景，从 Ahmedet 波动到货币变动，以指导艾哈迈德做出明智的决策。

在这样的模拟中，涉及将生产转移到海外的策略可能会导致利润下降。好奇而担忧的艾哈迈德询问道：“这个策略显示我们的利润率下降了。MoneyWatch，你能提供导致这一结果的详细因素分析吗？”

通过进行深入的因果分析，MoneyWatch 阐明了影响这一结果的各种因素，“导致这一下降的主要原因是与初始设置、运输和关税相关的成本上升。虽然在劳动力成本方面可以节省，但初始几年的初期支出可能会超过收益。”

当艾哈迈德消化这些见解时，他的脑海中形成了一个决定性的路径。“好吧，看起来我们需要重新调整我们的策略，专注于本地优化机会，而不是生产的广泛转变。”

会话过渡到沟通阶段，MoneyWatch 利用其沟通能力制定并传播新制定的策略给相关利益相关者。它起草简洁而全面的简报，清晰地概述修订后的策略和导致其制定的见解，促进所有利益相关者之间的一致性和清晰度。

在金融复杂的世界中，艾哈迈德和 MoneyWatch 共同努力做出明智的决策。在整个星期里，他们处理风险评估、预算预测、资产管理、合规检查和战略规划。利用 MoneyWatch 的人工智能驱动见解，马克确保组织的财务稳定和增长。

项目经理

加入细致的项目经理小玲，在一个典型的星期里，她与她的 AI 动力控制中心进行互动，以优化项目导航，或称为 C.H.O.P.N.。他们的互动塑造了人类专业知识和人工智能精确性的和谐融合。

图 3.29: 项目经理

星期一-项目评估和分类

周一展开时，小玲问 C.H.O.P.N.，“我们正在进行的项目的进展如何？”C.H.O.P.N.利用其评估能力回答说：“目前有三个项目在顺利进行，而 Delta 项目显示出延迟的迹象。”“为什么 Delta 项目延迟了？”C.H.O.P.N.的总结功能启动，“项目遇到了意外的监管障碍和资源短缺。”小玲点头指示道：“将其归类为高优先级，并安排明天的审查会议。”C.H.O.P.N.迅速通过其沟通能力遵守。

[周二 - 沟通、协调和安排]

审查她的日历后，小玲大声想知道：“本周有没有资源冲突？”C.H.O.P.N.利用其撮合功能回答道：“是的，Alpha 项目和 Beta 项目都在争夺同一个设计师的时间。”“请推荐最佳的资源分配。”C.H.O.P.N.运行其推荐引擎片刻后建议道：“我建议将初级设计师重新分配到 Alpha 项目，同时将 Beta 项目的时间表延长两天。”小玲同意，变更建议随后自动发送给了各自的项目经理，他们随后迅速同意了。

[周三 - 数据挖掘、跟踪进展和问题检测]

打开一个交互式仪表板后，小玲询问：“我们的整体进展如何？”C.H.O.P.N.的信息提取和分析能力显示了一个图形分析。“80%的任务正在按预期进行。然而，软件模块存在偏差。”好奇的小玲问：“具体问题是什么？”C.H.O.P.N.利用其问答能力详细解释道：“过去一周出现了重复的代码集成失败。”小玲承认这一见解后说：“今天与技术团队安排一个会议。”C.H.O.P.N.通过其沟通功能启动了会议。

[周四 - 风险分析、质量控制和预测模拟]

小玲思考道：“本月我们的风险热点是什么？”C.H.O.P.N.进行了快速的风险评估，并在风险热图上突出显示了一些区域。“资源分配和不可预见的市场动态构成了最大的威胁。”“展示一下如果市场趋势持续下去的模拟结果。”C.H.O.P.N.的模拟能力展示了一个场景，说明了潜在的影响。小玲专心地观看着，考虑着她的下一个战略举措。

[周五 - 决策、报告和持续学习]

审查一个视觉片段后，小玲询问：“为我总结一下本月的里程碑。”C.H.O.P.N.答应道：“有四个项目达到了重要的里程碑，总体成功率为 90%。然而，由于供应链问题，有一个项目落后了。”思考了一下数据后，小玲指示道：“为未来的项目推荐纠正措施。”C.H.O.P.N.建议：“加强供应商管理，并在项目时间表中增加应急缓冲，可以减轻这类风险。”感谢建议后，小玲总结道：“谢谢，C.H.O.P.N.让我们实施这些措施，下周再审查。”

在项目管理的多方面领域中，小玲和 C.H.O.P.N.联合确保项目成功。整个星期，他们深入项目评估、资源协调、进展跟踪、风险分析和决策制定。利用 C.H.O.P.N.的人工智能驱动能力，小玲确保所有项目及时达到里程碑，并在所有项目中实现战略卓越。

[结论]

人工智能的发展正在通过 ChatGPT 在企业领域显著改变角色，提高了各种工作职能的效率和创新。从基层职位到 C 级高管，与基于人工智能助手的未来合作将是真正变革性的，并为前所未有的增长铺平道路。

随着我们从探索 ChatGPT 的企业应用程序过渡，下一章将更深入地探讨这一 AI 框架的技术基础。我们将揭开架构模式和技术要素的神秘面纱，促进对 ChatGPT 如何塑造日益以人工智能为中心的 IT 景观的理解。

【要点】

1. 人工智能协作努力：本章突出了各种专业人士与他们的 AI 助手之间的协作动态，说明了这种共生关系在各自领域中促进效率和创新。

2. 多样化职业中的 AI 增强：每个故事都展示了来自各种领域的专业人士，如金融、营销和工程，如何利用 AI 技术优化流程，使其更加简化和数据驱动。

3. 预测分析和主动策略：像玛丽（生产和质量专家）和莎拉（供应链经理）这样的专业人士利用 ChatGPT 的预测分析功能来预测挑战并制定主动策略，展示了 AI 合作促进前瞻性思维的作用。

4. 实时洞察和适应性：许多角色受益于 AI 助手提供的实时更新和洞察，这些助手与企业应用程序集成，使他们能够迅速适应变化的情况，并根据当前数据做出明智的决策。

5. 效率和生产力提升：AI 助手帮助专业人士快速准确地处理大量复杂数据，提高了诸如应付账款文员和采购专家等角色的效率和生产力。

6. 客户和员工体验：在客户服务代理和内部沟通专家等角色中，ChatGPT 通过个性化和直观的沟通策略帮助增强客户和员工体验，促进满意度和参与度。

7. 创新解决问题：研究人员和技术工程师等专业人士利用他们的 AI 助手从创新角度解决问题，利用数据推动创造力并开发新颖解决方案。

8. 战略决策：包括产品经理和 C 级高管在内的多位专业人士利用 ChatGPT 的分析能力制定数据驱动的策略，说明了它在增强决策过程中的作用。

9. 自动化和任务委派：这些故事说明了专业人士如何将重复性任务委派给 AI 助手，从而使他们能够专注于更具战略性和高层次的职责，展示了 ChatGPT 在自动化例行任务和促进价值增值活动方面的作用。

10. 本章描绘了未来工作场所的图景，人工智能和人类智能紧密结合，无缝集成，打造出高效、创新和适应性的工作环境，指向了专业领域合作协同的未来愿景。

【工作的未来】

【¹】在数据分析中，熵度量不确定性或数据的混乱程度。通过使用特定特征来分割数据，我们实现了信息增益，从而获得了清晰度。这个过程创建了决策边界，它们就像是无形的线或表面，有效地对数据中的不同组进行分类。

第四章：由 GPT 模型启用的架构模式

介绍

在我们之前的章节中奠定了基础，我们探讨了我们的 AI 能力框架 CapabilityGPT 在各种企业角色中的变革性影响，现在我们将把焦点转向潜在的解决方案架构。在本章中，我们深入探讨了创建高质量 GPT 驱动系统的高级模式，涵盖了对话和自主解决方案。

在我们深入讨论各个模式之前，我们首先在各自的子章节中介绍架构模式的概念。在这里，我们分解了这些模式的核心组件，包括它们的层、工作流程、质量方面和潜在的用例。

有了这个基础，我们将本章的其余部分组织成四个主要部分，每个部分都专注于不同类别的架构模式：

• **基础对话模式（A）：**这些包括 GPT 驱动对话系统的基本组件，为所有进一步的增强和集成奠定了基础。

• **与外部工具集成的对话模式（B）：**这些展示了在对话过程中将 GPT 模型与企业应用程序和搜索引擎集成的高级解决方案设计。

• **具有精细调整模型的对话模式（C）：**这些展示了利用重新训练的模型的特定设计，基于 GPT 技术或开源，以生成更准确和特定领域的响应。

• **代理模式（D）：**这些深入探讨了专门代理与 GPT 模型的架构集成，重点放在自动化、适应和协作上。

每个部分都提供了对模式的详细审查，包括它们的工作流程和潜在的用例，全面了解如何在各种对话环境、工具集成、协作设置和自动化场景中有效部署 GPT 模型。

我们以选择不同应用需求最合适的架构模式的见解和指南结束本章。

结构

在本章中，将涵盖以下主题：

• 架构模式定义

• 基础对话模式

• 与外部工具集成的对话模式

• 具有精细调整模型的对话模式

• 代理模式

• 架构模式的建议

架构模式定义

术语架构模式指的是在特定上下文中针对重复设计问题的一般可重用解决方案。它提供了一个概要框架，概述了所涉及的子系统或组件、它们的责任以及它们的交互方式。架构模式通过提供经过验证的解决方案、提高开发人员效率和减少潜在的设计风险来促进系统设计。它们包括以下元素：

• 按层组件：每个模式在分层系统内运行，以确保关注点的分离和可维护性。每个层都承载执行不同功能的特定组件。一个常见的分层结构包括用户体验层、应用层和 AI 层。这些层内的具体组件因模式而异，但在系统运行中都发挥着关键作用。

• 工作流程：工作流程描述了系统运行时发生的操作序列，从用户输入到生成的响应。这还包括任何中间步骤，如预处理、提示生成、响应过滤等，根据特定的架构模式来决定。

• 企业集成：这些架构模式构成了更大的组织 IT 景观的一个组成部分。因此，它们必须与现有的企业应用程序、数据库和知识库建立和谐的互动关系。每种模式都详细说明了这种集成的手段和程度，以及它对系统功能的后续影响。

• 输出质量：这指的是系统生成的响应的相关性、准确性和可用性。质量可以受到多种因素的影响，例如使用响应过滤器进行质量检查、应用基础和丰富过程以获得更好的上下文，或者使用多个 GPT 模型进行优化响应。每种模式都概述了影响输出质量的机制及其对系统响应准确性和相关性的影响。

• 性能：这指的是系统操作的效率和速度。性能可以根据任务复杂性、使用的 GPT 模型数量、应用集成的程度以及执行的任务类型而有所不同。每种模式都详细说明了其性能特征，讨论了影响其计算效率和响应速度的因素。

• 使用案例：每种架构模式都设计用于满足特定需求或解决特定问题。使用案例提供了每种模式可能最适合的实际情况的实际示例。这些可以从基本的问答机器人到更复杂的、具有上下文意识的解决方案。

在接下来的章节中，我们将应用这种结构来描述各种 GPT 驱动的架构模式，每种模式都解决了一组独特的需求。最终，您应该对这些模式有全面的了解，以便能够选择最适合您特定需求的模式。

基础对话模式

本节深入探讨了四种基于 GPT 模型的对话系统的基础架构模式。每种模式代表了不断增加的复杂程度，提供了不同程度的互动、知识集成和质量控制：

• **基本对话（A1）：**这种模式描述了利用 GPT 模型的端到端对话解决方案的基本结构。这种解决方案处理用户查询并生成响应，提供了适用于问答交互和基本用户参与活动的简单功能。

• **基础对话（A2）：**这种模式通过集成知识库扩展了基本的 GPT 驱动解决方案，从而丰富了 GPT 模型的能力，具有特定领域的知识。改进的响应质量和相关性使其适用于需要更加细致、具有上下文意识的交互的情况。

• **混合主动对话（A3）：**这种模式引入了一个交互式的、由 GPT 驱动的解决方案，旨在不仅响应用户查询，还要生成查询或提供指示。这种额外的互动促进了用户参与，并提供了更动态的对话体验。

• **质量控制对话（A4）：**这种高级模式提供了一个质量受控的对话解决方案，其中包括一个次要的 GPT 模型作为评论者。这个评论者评估主要模型的响应，促进一个逐步改进响应质量的迭代反馈循环。这是一个适用于生成响应质量至关重要的应用程序的理想模式。

在接下来的子章节中，我们将深入探讨每种模式，提供详细的描述、工作流说明和真实世界的使用案例。

A1 基本对话

这种模式描述了在企业环境中实现基于 GPT 的聊天机器人的基本架构设置。它利用了 GPT 模型的强大功能，以生成对用户查询有意义的响应，同时保持用户友好的界面（见图 4.1）。

图 4.1: 基本对话

用户体验层

这一层主要关注用户如何与解决方案进行交互。它采用标准的聊天机器人用户界面，可以是一个简单的文本框，也可以是一个具有语音和头像功能的更高级用户界面。这一层负责捕捉用户输入（话语）并以用户友好的方式呈现来自 AI 层的响应。

应用层

这一层连接了用户体验和 AI 层。它执行将原始用户输入转化为适合 GPT 模型的格式（提示生成）以及根据企业规则和要求过滤生成的响应的关键功能。

• 提示生成器：该组件将用户的话语转化为适合 GPT 模型的提示。首先，它选择与用户输入匹配的预定义提示模板²，然后用输入的细节实例化模板。示例如下：

• 服务代理输入：“一个重要客户不断提出不合理的投诉。今天我们收到了另一份这样的投诉。我们可以拒绝吗，还是因为客户的重要性而需要接受？”

• GPT 模型的提示：

• “专家角色：您是一家重视客户满意度和公平政策的公司的客户关系专家。

• 背景：一名服务代理提供了以下信息：“一个重要客户不断提出不合理的投诉。今天我们收到了另一份这样的投诉。我们可以拒绝吗，还是因为客户的重要性而需要接受？”

• 任务规范：

1. 总结投诉中与决策相关的方面。

2. 根据公司标准和过往互动，确定投诉是否合理或不合理。

3. 权衡这个客户的重要性和接受或拒绝投诉的公平性。

• 执行规则：

1. 确保所有决定都符合公司指南和道德标准。

2. 优先考虑与客户的长期关系，同时维护公司的诚信和声誉。

3. 考虑客户过去投诉中的任何模式。

• 输出约束：

1. 在不超过 150 个字的简洁回复中，就是否接受或拒绝投诉做出合理的决定。”

• 响应过滤：每个生成的响应都会经过一系列标准的检查，如适当性、相关性、完整性和连贯性。如果响应通过了这些检查，它将通过用户体验层发送回用户。否则，将显示默认消息。

AI 层

这种模式的核心是 AI 层，它利用 GPT 模型作为响应生成器。该层接受应用层处理的提示，并利用预先训练的 GPT 模型中嵌入的知识生成响应。

模式工作流程

1. 用户通过输入问题或命令与聊天机器人界面进行交互。

2. 应用层接收用户输入并根据提示模板库将其转化为适合 GPT 模型的提示。

3. AI 层，特别是 GPT 模型，根据给定的提示生成响应。

4. 应用层接收响应并应用过滤器检查是否符合定义的标准。

5. 如果响应通过了过滤器，它将通过用户体验层发送回用户。如果未通过过滤器，将向用户显示默认消息。

企业集成

基本对话模式既不与企业应用程序交互，也不利用内部知识库。此外，虽然系统确实考虑了对话历史作为上下文，但它主要依赖用户提供的信息。因此，系统的响应局限于 AI 模型在训练阶段灌输的知识。这样的响应是一般的，缺乏组织特定见解或来自企业应用程序和数据库的实时数据的丰富化，这对许多应用程序构成了相当大的限制。

输出质量

这种模式为简单和通用的查询提供了不错的输出质量，这主要归功于先进的 GPT 模型的强大。此外，基本的质量检查也在响应过滤器中实施，有助于保持生成的响应的适当性、相关性和准确性。

性能

由于其简约的设计，这种模式在计算性能方面脱颖而出。每次输入用户和 GPT 模型之间只有一次交互，确保快速响应和较低的计算负载。这种简化的方法使系统能够高效处理更大量的用户查询，从而提高了可扩展性。

使用案例

考虑到这种模式的基本性质，它适用于简单的问答任务，不需要上下文理解或访问专用知识库。它可以用于简单的常见问题解答机器人、提示-响应系统或基本用户参与活动等场景。它不适用于需要复杂的对话管理、上下文感知响应或访问动态和最新知识库的任务。

A2 接地对话

这种架构模式通过将 GPT 模型的灵活性与组织现有系统的领域特定知识和数据相结合，增强了基本聊天机器人的能力（见图 4.2）。

图 4.2： 接地对话

用户体验层

这一层与 A1 模式相同。

应用层

这一层充当用户体验和 AI 层之间的桥梁。它包含以下组件：

• 企业应用程序和数据库：这些是企业特定数据的来源，可以通过 API 调用访问。

• 预处理器：该组件从企业应用程序和数据库中检索相关数据，并查询知识库，丰富用户的输入。任何必要的质量检查和转换成文本格式也在这里执行。

• 提示生成器：该组件从预处理器获取丰富的用户输入，并将其转换为 GPT 模型可以理解和处理的提示格式。

• 响应过滤器：该组件评估 GPT 模型的响应是否符合特定标准，如相关性、适当性、完整性和连贯性，就像基本模式一样。如果响应未通过这些检查，将向用户返回默认消息。

AI 层

这一层对基于 AI 的交互至关重要。它包括两个基本组件：GPT 模型和内部知识库。

• 知识库：位于 AI 层内部，与 GPT 模型并列，是领域特定知识的储备库。这个知识库通常以文档数据库³、图数据库⁴或向量数据库⁵的形式存在，提供了一个行业和/或组织特定细节的附加层。

• GPT 模型：它通过利用应用层提供的丰富提示生成连贯且上下文相关的响应。值得注意的是，该模型将其预训练知识应用于用户、企业数据源和知识库的综合输入。

[模式工作流]

1. 用户与聊天机器人界面进行交互，提供输入或提出问题。

2. 应用程序层的预处理器根据原始用户输入从企业应用程序和数据库中获取任何必要的数据。

3. 然后，预处理器通过知识库搜索与用户输入相关的相关信息。它可以使用传统基于关键词的搜索来直接匹配，或者在基础向量数据库的情况下，依赖于搜索查询和候选文档的向量编码的相似性进行语义搜索，以进行更广泛的、上下文感知的匹配。

4. 预处理器通过数据清洗、规范化、删除个人可识别信息（PII）和将长文本分成可管理的块等任务进一步完善了补充输入，以符合底层 GPT 模型的输入大小限制。

5. Prompt 生成器将丰富的输入转换为适合 GPT 模型的提示。

6. AI 层或 GPT 模型根据提示生成回应。

7. 响应过滤器根据预定义的标准检查此响应。

8. 如果响应通过过滤器，则通过用户体验层将其传递回用户。如果失败，将向用户提供默认消息。

[模式工作流示例]

想象一下，您最近在客厅安装了一个智能灯泡，但它没有开启。寻求快速帮助，您联系制造商的技术支持聊天机器人。

您的交互是：“我的客厅的智能灯泡无法开启。”

以下是模式工作流可能进行的方式，示例中的步骤编号对应于一般工作流程中的步骤：

1. 用户交互：您已经告诉聊天机器人您的智能灯泡问题。

2. 获取必要的数据：立即，预处理器咨询制造商的数据库，确定您拥有的灯泡的确切型号和版本，以及安装日期和任何相关设备。

3. 搜索知识库：使用有关您特定灯泡型号的详细信息，预处理器搜索知识库——数字故障排除手册——寻找针对您灯泡型号量身定制的相关指导。

4. 精炼输入：预处理器确保指令按照易于遵循的顺序排列，剥离任何技术术语，使其用户友好。

5. 提示创建：这是聊天机器人为其主要大脑准备问题或上下文的地方。结合故障排除步骤，提示可能看起来像这样：“鉴于‘ABC 型号’灯泡无法开启，并基于建议检查灯泡的电源来源、验证其与开关的兼容性，并确保应用程序设置正确，您将如何以清晰和富有同情心的方式指导用户完成这些步骤？”

6. 响应生成：有了这个详细的提示，聊天机器人的大脑（GPT 模型）生成了一个连贯而有用的回答，引导您完成这些步骤。

7. 检查响应：响应过滤器评估聊天机器人的答案，确保清晰并击中所有重要的故障排除点。

8. 提供答案：经过验证后，聊天机器人回答：“很抱歉听到您的灯泡出了问题。让我们尝试这些步骤适用于您的‘ABC 型号’：

9. 首先确保灯泡牢固地拧入插座并接收电源。

10. 检查您使用的开关或插座是否与智能设备兼容。

11. 打开相关应用程序，并确保灯泡的设置正确配置。如果在这些步骤之后仍然遇到问题，请与我们的技术团队联系。

[企业集成]

基于 API 调用的强大企业数据集成是基础对话模式的特点。它还访问知识库，以增强输入的相关领域特定知识。这种级别的集成允许系统利用组织现有 IT 基础设施的资源和功能，通过丰富聊天机器人的响应以组织知识和上下文感知。

输出质量

该模式通过将企业知识和数据与提示相结合，增强了输出质量。通过整合企业应用程序、数据库和知识库来补充用户输入，GPT 模型的上下文感知能力和生成更加细致和定制的响应的能力都得到了提高。

为了进一步提高提示的质量，架构采用了诸如数据清洗和规范化等预处理步骤。这些步骤消除了用户输入中的潜在不准确性和不一致性，并标准化数据，确保其以适合 GPT 模型处理的格式呈现。

该模式还包括一个输出过滤过程，原则上类似于基础对话模式（A1）中的过滤过程。然而，由于丰富的提示导致初始响应质量更高，输出过滤器现在可以专注于更具体的质量检查。

性能

与基础对话模式（A1）相比，基础对话模式展示了更多的计算复杂性和较低的效率，这是由于包含了额外的预处理步骤和集成。

使用案例

该模式适用于需要利用内部领域特定知识以及来自企业应用程序和数据库的数据的更加细致的响应的情景。它适用于希望提供动态、上下文感知响应的企业，比如特定产品或服务的客户支持、内部员工帮助，甚至个性化用户交互。

A3 混合主动对话

该模式提供了一个具有交互能力的基于 GPT 的聊天机器人的高级配置。它通过系统发起的问题或指令来增强典型的用户驱动交互，以收集信息或协同执行流程（见图 4.3）。

图 4.3： 混合主动对话

用户体验层

这一层现在支持使用聊天机器人用户界面进行混合主动对话。

应用层

除了之前模式的组件外，这里还引入了两个新组件：

• 问题/指令过滤器：这个新组件过滤了 GPT 模型生成的问题或指令，只有符合特定标准的才会传递给用户。

• 用户输入提供者：该组件捕获用户对 GPT 生成的问题或指令的响应，并将其反馈到 GPT 模型中。

AI 层

这一层与基础对话模式（A2）中的情景保持一致，托管着一个 GPT 模型和一个知识库。

模式工作流程

1. 用户与聊天机器人界面进行交互，提供输入或提问。

2. 应用层中的预处理器咨询企业数据源和知识库，丰富用户的输入并执行任何其他所需的数据准备任务。

3. 增强的输入被转换为适合 GPT 模型的提示。

4. GPT 模型可以根据提示为用户生成问题/指令或响应。

5. GPT 生成的问题/指令经过过滤，如果符合标准，则传递给用户。

6. 用户提供相应的反馈，由用户输入提供者捕获并传递给 GPT 模型。

7. 最后，GPT 模型生成一个响应，然后由响应过滤器进行评估。

8. 如果回复通过了过滤器，它将被传递回用户。如果未通过，将显示默认消息。

企业集成

这种模式提供了与基础对话模式（A2）相同水平的企业集成。

输出质量

由于 GPT 模型提出的问题导致提示更具上下文，因此与 A2 相比，输出质量更高。

性能

每次对话轮的性能与 A2 相同，但由于 GPT 模型提出的额外问题，对话本身更加延长。

使用案例

这种架构类型非常适合需要动态、上下文感知的回复和用户输入的复杂互动场景。可能的应用包括高级客户服务、互动用户参与、引导式故障排除和个性化推荐。

A4 质量控制对话

这种模式概述了一种复杂的聊天机器人架构，通过使用两个 GPT 模型来提高对话质量：一个作为主要的响应生成器，另一个作为评论家。这种配置提供了一个迭代的反馈机制，用于质量控制，以根据 GPT 评论家提供的反馈改进聊天机器人的回复（见图 4.4）。

图 4.4： 质量控制对话

用户体验层

用户体验层与基础对话模式（A1）保持一致。

应用层

这一层包含与基础对话模式（A2）相同类型的组件，但在功能上有一些不同：

• 提示生成器：该组件还会根据 GPT 评论家的反馈生成纠正提示。这种功能使得有一个反馈循环，可以逐步改进回复的质量。

• 响应过滤器：与基础对话模式相比，由于 GPT 评论家提供的详细反馈，过滤标准现在更具体，使得对回复的评估更具上下文敏感和严格。

人工智能层

这一层包含两个 GPT 模型：一个作为主要的响应生成器，另一个作为评论家，还有一个知识库。

• 响应生成器：这个 GPT 模型根据提示生成回复，利用其预训练知识以及从内部知识库和企业数据源获取的输入。

• GPT 评论家：这个 GPT 模型会对生成的回复进行质量评估。它会评估提示和回复，并就回复的质量提供反馈。为了确保高水准的回复，GPT 评论家会根据更详细的一套标准对每个生成的回复进行检查，包括恰当性、相关性、事实准确性、正确推理和潜在幻觉。评论的性质可能会根据具体的设置而有所不同。如果响应生成器使用的是相同的模型和上下文，那么 GPT 评论家也使用相同的模型和上下文，这可能会导致一种自我批评。在这种情况下，模型本质上会评估自己的输出。然而，如果评论过程中使用了不同的模型或上下文，这将引入一个新的独立审查层次，从而产生一个独立的评论。这有助于提供额外的检查和平衡，以确保生成的回复的质量。过去迭代的回复和反馈也可以包含在未来的提示中，以便响应生成器从过去的错误中学习。

模式工作流程

1. 用户与聊天机器人界面进行交互，提供输入或提问。

2. 预处理器使用内部知识库和企业数据源丰富用户输入，并执行必要的数据准备任务。

3. 增强输入被转换成适合 GPT 模型的提示。

4. GPT 响应生成器根据提示生成响应。

5. 提示和响应被输入到 GPT 评论者中，评论者对响应的质量提供反馈。

6. 检查质量反馈。如果所有标准都得到满足，原始响应被传递回用户。如果没有，会向提示生成器发送更正提示的请求。

7. 更正提示被反馈到 GPT 响应生成器，新的迭代开始。

8. 在评论者提供反馈后，该过程终止，该反馈通过响应过滤器，或者在预定义数量的迭代完成失败后终止。

企业集成

这种模式提供了与基础模式（A2）相同水平的企业集成。

输出质量

通过企业数据和知识对提示进行基础和丰富是从以前的模式中保留下来的特性，这确保了响应的生成基于企业特定的上下文。

与这种模式独有的是，GPT 评论者审查来自 GPT 响应生成器的响应。它评估提示和生成的响应，提供的反馈被响应过滤器用来改善响应的质量，形成迭代的反馈循环。这个过程有助于确保响应的相关性、连贯性和整体质量，因为它们不断被改进，直到满足预定义的质量标准。

性能

与以前的模式相比，质量受控对话模式引入了计算复杂性的显着增加，因为增加了作为评论者的第二个 GPT 模型。这个 GPT 评论者审查了第一个 GPT 模型生成的每个响应，增加了新的计算负载。此外，迭代的反馈循环机制，根据评论者的反馈改善响应的质量，还通过响应生成器增加了额外的处理时间。

使用案例

这种模式非常适合需要高质量、上下文感知的响应的场景。反馈循环机制确保响应在满足定义的质量标准之前不断改进。这在客户支持系统、医疗咨询助手、金融咨询服务或任何其他响应质量至关重要的领域中特别有用。

与外部工具集成的对话模式

在本节中，我们深入探讨了两种用于 GPT 驱动的聊天机器人的更高级的架构模式。这些模式利用了 OpenAI 的 GPT 模型的强大功能，同时集成了外部工具和引导聊天机器人推理过程的高级方法。

• **基本工具集成对话（B1）：**在介绍章节的相应部分的延续中（GPT 模型中的外部工具访问），第一个模式概述了一个架构，其中一个对话解决方案通过 API 调用与企业应用程序进行交互。这些交互嵌入到整个对话中，并根据用户输入动态触发，从文本生成扩展到执行企业任务，扩展了解决方案的能力。

• 使用工具引导的思维链对话（B2）： 第二种模式介绍了一种结构，将思维链（CoT）演示与特定工具的 API 调用集成在一起。这种配置确保了工具操作在解决方案推理过程中的流畅整合，使其能够暂停，使用外部工具执行操作，并根据结果继续对话。这种高级交互模型特别有益于需要在对话过程中进行推理的更复杂任务。

• 高级工具集成对话（B3）： 比基本工具集成对话（B1）更进一步，第三种模式将 GPT 模型部署为上下文规划器和响应生成器。虽然 B1 侧重于用户输入触发的与外部工具的直接交互，B3 引入了一个规划层，确定了一系列逻辑操作的顺序。结果是更丰富和更适应性的对话体验，超越了简单的任务执行，转向战略任务编排。

接下来的章节将详细讨论这些模式，讨论它们的各个组成部分、工作流程和潜在用例。

B1 基本工具集成对话

这种模式概述了一种架构，其中一个启用了 GPT 的聊天机器人参与用户交互，这些交互需要通过 API 执行企业应用程序、数据库和知识库提供的特定功能。这使得聊天机器人能够扩展其能力，不仅仅是生成类似人类的文本，还能够在对话过程中执行外部任务（见图 4.5）。

图 4.5： 基本工具集成对话

用户体验层

这一层与Grounded Conversation模式（A2）保持不变，为用户交互提供标准的聊天机器人用户界面。

应用层

作为用户体验和 AI 层之间的桥梁，这一层包含几个组件：工具 API 规范、企业应用程序和数据库、用户提示生成器、响应过滤器、响应分类、API 调用的提取和执行，以及语音提示生成器。

• 工具 API 规范：这个组件保存了对话应用程序可以与之交互的各种工具的 API 规范。规范通常包括这四个元素。

• API 名称：API 名称提供了 API 的摘要。它帮助 GPT 模型将用户指令与此 API 链接，并作为提取和执行组件的入口。名称应该用自然语言清晰而精确，避免与其他 API 名称产生歧义，比如check_order_status用于检查后端系统中订单的状态。

• 参数列表：API 的参数列表包括输入参数和返回值，每个参数都有参数名称、参数描述、数据类型和默认值。这些信息帮助使用的 GPT 模型正确填充相应位置的参数，并使用适当的格式。对于check_order_status示例，参数可能如下：

• 输入参数：

• order_id* 整数，系统中订单的唯一标识符。这用于查找特定订单并检索其当前状态。

• 返回值：

• order_status* 字符串，表示订单的当前状态。常见的值可以包括 Pending、Processing、Shipped、Delivered、Canceled 等。

• expected_delivery_date* 日期（可选），已发货状态的订单的预计交付日期。

• reason* 字符串（可选），如果订单被取消，这将提供取消的原因。

• API 描述：与 API 名称相比，API 描述包含了更多关于 API 的信息，包括它的功能、工作原理、输入和输出，以及可能引发的任何潜在错误或异常。check_order_status的相应示例可能是：此函数允许检索与特定订单相关的当前状态，通过使用订单的唯一 ID 实现。查询时，系统将回复订单的状态，并可能提供额外的细节，如预计交付日期或订单取消的原因。

• 使用示例（可选）：为复杂的 API 提供使用示例可以帮助演示 API 的使用方式，而对于简单的 API 可能并不是必要的。对于订单状态检查，一个示例可能是这样的：用户可以使用 ID“12345678”请求订单的状态。响应可能会告知他们订单已经“发货”，并提供相应的预计交付日期。

• 企业应用和数据库：这些通过 API 调用提供外部工具，可以包括任何功能性后端系统，如人力资源、财务或采购，还可以包括搜索引擎或专门的 ML 模型。

• 用户提示生成器：这个组件将用户的输入转换成适合 GPT 模型的提示。

• 响应分类：这个组件将 GPT 生成的响应分为两种类型：

• 对用户请求的最终响应或

• 中间响应包含一个功能调用。

如果响应包含一个**function_call**字段，则会识别出一个功能调用。

• API 调用的提取和执行：当识别到一个功能调用响应时，这个组件从功能调用字段中提取必要的细节，根据工具 API 规范选择适当的工具，并使用所选的工具执行 API 调用。工具可以是企业应用、数据库或知识库中的任何功能。

• 语言化提示生成器：这个组件利用现有的上下文（用户提示和功能调用响应）并添加一个功能提示，其中包含了前一个功能调用的结果转换成文本格式。然后，一个 GPT 模型将这些结果转换成自然语言的用户响应。

• 响应过滤器：这个组件检查用户的最终 GPT 响应，以确保其适当性、相关性、完整性和连贯性。

AI 层

这一层承载了 GPT 模型，这些模型已经在包括特定版本的 GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4 在内的对话数据上进行了训练。这些模型可以根据它们收到的提示生成用户响应或功能调用响应。

它还包括一个具有与之前模式相同功能的知识库。

模式工作流程

1. 用户与聊天机器人界面进行交互，提供输入或提出问题。

2. 用户的输入被转换成 GPT 模型的初始提示，其中还包括工具 API 规范。

3. 然后将响应分类为用户响应或功能调用响应。

4. 如果是用户响应，它将被转发到响应过滤器，那里会对其进行相关性、准确性和适当性的审查，并将其转发给用户（检查结果为正面）或替换为默认消息（检查结果为负面）。

5. 如果它是一个以定义 API 调用格式的功能调用响应，‘API 调用的提取和执行’组件将执行 API 调用到指定的企业应用、数据库或知识库。

6. API 调用的结果被用于语言化提示生成器生成一个 GPT 模型的功能提示。

7. 一个 GPT 模型会生成一个用户响应，将 API 调用的结果转换成自然语言。

8. 这个过程会随着每个新的用户提示而重复，直到对话结束。

模式工作流程示例

让我们通过一个示例来使用这个模式。在这里，我们将使用用户联系在线书店的聊天机器人询问其订单状态的场景：

您的互动是：“您能告诉我订单编号为 98765432 的订单状态吗？”

以下是聊天机器人模式工作流程的辅助，示例中的步骤编号对应于一般工作流程中的步骤：

1. 用户互动：您通过提供订单编号向聊天机器人询问订单状态。

2. 初始提示创建：提示生成器将您的问题转换为适合 GPT 模型的提示：“用户想要根据工具 API 规范检查订单状态来了解订单编号为 98765432 的订单状态。”

3. 响应分类：GPT 模型解释提示并确定这需要调用书店系统的函数，特别是 check_order_status 函数。

4. 用户或函数调用决策：由于响应表明需要进行函数调用，系统跳过用户响应生成并继续下一步。

5. API 执行：使用提供的细节，系统从书店系统获取信息。它使用订单编号 98765432 的 check_order_status API 来获取订单的当前状态和其他细节。

6. 口头提示创建：使用书店系统的结果，为 GPT 模型生成一个函数提示，其中包含订单的当前状态和其他细节。

7. 生成用户响应：然后，GPT 模型根据这个提示创建一个连贯的响应，可能是：“您的订单编号为 98765432 的订单已经发货！您可以预计在 2023 年 8 月 28 日之前收到。”

8. 对话继续或结束：聊天机器人将这条消息传递给您。如果您有更多问题，对话将继续，如果您的询问得到满足，对话将结束。

企业集成

工具集成对话模式具有显著的企业集成水平。该架构与通过 API 可访问特定功能的企业应用程序和数据库紧密相关。这种设计促进了几乎实时的集成，使聊天机器人能够执行任务、获取数据并根据这些操作生成响应。此外，这种模式还可以通过 API 潜在地访问知识库，扩展了聊天机器人在对话过程中可以获取数据的范围。

输出质量

这种模式通过动态地使用后端系统的任务输出来显著提高了输出质量。决定何时调用后端系统是由 GPT 模型根据用户输入而不是像Grounded pattern（A2）中的预处理器来进行的。这些任务的结果为 GPT 模型提供了详细和准确的上下文，当它实际用作响应生成器时。

性能

这种模式引入了更多的计算复杂性和延迟，因为涉及与企业应用程序和数据库通过 API 进行交互、对响应进行分类和生成口头提示的额外步骤。

用例

这种模式在需要根据用户输入与企业应用程序和数据库进行多次交互的流程导向场景中表现出色。它也非常适合需要与企业应用程序和数据库交互以获取或更新用户数据的客户服务机器人。

B2 链式思维引导对话使用工具

该模式代表了基于 GPT 的聊天机器人的架构，结合了思维链（CoT）演示和通过 API 调用与企业应用程序和数据库的特定功能进行交互。CoT 演示有助于设计更有效的提示，展示逻辑推理链给 GPT 模型，增强其在一系列交互中保持一致的逻辑响应或动作的能力（见图 4.6）。

图 4.6: 使用工具进行思维链引导的对话

用户体验层

这一层与基础对话模式（A2）中的一样，为用户交互提供了标准的聊天机器人用户界面。

应用层

应用层在调解聊天机器人的推理过程和其与企业应用程序和数据库的交互中发挥了关键作用。它包括几个组件：CoT 演示、企业应用程序和数据库、工具 API 规范、初始提示生成器、响应过滤器、响应分类、函数名称/输入提取和 API 调用以及继续提示生成器。

• 思维链（CoT）演示：这些是用于增强用户输入的聊天机器人所需思维过程的演示。

• 企业应用程序和数据库：这些应用程序和数据库包含了聊天机器人通过 API 调用与之交互的特定工具功能。

• 工具 API 规范：该组件保存了企业应用程序和数据库中各种工具的规范，聊天机器人可以与之交互。

• 初始提示生成器：该组件将用户的输入与企业应用程序和数据库中的相关工具 API 规范以及匹配的 CoT 演示相结合，转换为 GPT 模型的初始提示，指示在生成工具触发时停止。

• 响应过滤器：该组件检查 GPT 模型生成的响应是否符合定义的标准。

• 响应分类：该组件将 GPT 生成的响应分类为用户响应或工具调用。

• 工具名称/输入提取和 API 调用：当在响应中识别出工具触发时，该组件提取工具名称和输入，执行工具调用，并将结果附加到推理过程中。

• 继续提示生成器：该组件通过结合原始提示、中间响应和工具结果生成 GPT 模型的继续提示。

AI 层

该层承载了知识库和一个负责生成用户提示的中间和最终响应的 GPT 模型。

模式工作流程

1. 用户与聊天机器人界面进行交互，提供输入或发出请求。

2. 用户的输入被增强，包括来自企业应用程序和数据库的相关工具 API 规范以及匹配的 CoT 演示。

3. 增强输入被转换为 GPT 模型的初始提示，指示在生成工具触发时停止。

4. GPT 模型生成中间响应，然后被分类为用户响应或函数调用。

5. 如果响应包含工具触发，将提取工具名称和输入，并在指定的应用程序、数据库或知识库上执行相应的函数调用。

6. 函数调用的结果被附加到推理过程中。

7. 再次调用 GPT，使用继续提示（原始提示+中间响应+工具结果）来继续对话。

8. 步骤 4-7 重复，直到推理过程中的所有使用工具的步骤都已完成。

9. 生成最终响应，由响应过滤器检查，并传递给用户。

企业集成

该模式的企业集成等同于集成工具对话模式（B1）中的企业集成。

输出质量

这种模式的输出质量也与之前的模式相当。

性能

由于每次需要执行函数调用时都会重复进行继续提示，因此该模式的性能不如工具集成对话模式。

用例

这种模式特别适用于需要逐步推理过程和与外部工具集成的复杂用例。它可以用来创建复杂的聊天机器人，不仅可以回答查询，还可以执行多步任务，解决复杂问题，或者在与外部工具或服务交互时引导用户完成流程。示例包括 IT 支持聊天机器人，复杂软件应用程序的虚拟助手，或培训系统。

B3 高级工具集成对话

这种进化的架构模式利用了 GPT 模型的两种能力：作为规划者和响应生成器。作为规划者，它将用户输入转换为任务序列，这些任务以协调的方式执行，作为响应生成器，它使用每个任务的输出生成具有上下文的用户响应（参见图 4.7）。

图 4.7： 高级工具集成对话

用户体验层

与 B1 模式相比，这保持不变，提供一致的用户-聊天机器人交互界面。

应用层

该层使用 B1 模式中的以下组件：

• 工具 API 规范，现在还可以包括有关如何组合多个 API 以完成复杂用户请求的组合说明。

• API 调用的提取和执行

• 企业应用程序和数据库

• 响应过滤器

此外，它引入了几个与规划相关的组件：

• 规划提示生成器：该组件将用户的输入转换为提示，要求 GPT 模型生成计划或任务序列。

• 计划执行：一旦 GPT 模型生成了计划，该组件系统地提取并执行序列中的每个任务。

• 用户响应提示生成器：它取代了语言提示生成器。该组件将结果编译成新的提示，供 GPT 模型生成全面且易于理解的响应，所有计划中的任务执行完毕后。

AI 层

该层包括与以前一样的知识库和 GPT 模型扮演两种不同角色：

• 规划者：给定一个规划提示，GPT 模型会概述一系列逻辑任务及其相应的 API 调用，以满足用户的请求。

• 用户响应生成器：在计划中的所有任务执行完毕并编译结果后，GPT 模型将编译结果并将其制作成用户易于理解的全面响应。

模式工作流程

1. 用户与聊天机器人界面进行交互。

2. 规划提示生成器将用户的请求转换为 GPT 模型的规划提示，其中还包括工具 API 规范。

3. GPT 在其规划者角色中解释规划提示，并为每个任务生成一系列具有 API 调用的任务序列。第一个任务具有完全指定的 API 调用，而后续任务在各自的 API 调用中有占位符。

4. 计划执行组件提取第一个任务的 API 调用并将其发送到 API 调用执行组件，该组件处理并返回 API 调用结果。

5. 计划执行组件更新任务序列中第一个任务的结果，并将其重新提交给 GPT 作为规划者。

6. GPT 模型保留计划中已执行的任务，并立即重新生成紧随上一个已执行任务的任务序列。

7. 计划执行组件移动到序列中的下一个任务，并将其发送到 API 执行模块，从中再次获取结果。

8. 之后，它更新计划并将其重新提交给 GPT 模型。这个循环会一直持续，直到计划中的所有任务都被执行。

9. 在所有任务完成后，计划执行组件将所有中间和最终结果转发给用户响应提示生成器。

10. 用户响应提示生成器为 GPT 模型制定了一个提示。

11. GPT 在其响应生成器角色下产生了详细且用户友好的响应。

12. 响应过滤器审核这个最终响应，确保其质量和相关性。

13. 用户收到经过过滤的响应，并在需要时继续交互。

[模式工作流示例]

让我们想象一下，一个用户想要在当地公园为朋友举办生日派对，并需要一些帮助。

您的互动是：“我想在下周六在中央公园为我的朋友马克举办生日派对。你能帮忙吗？”

这就是这种模式如何发挥作用的方式。由于对计划任务序列的迭代，示例中的步骤编号不同：

1. 用户互动：您向聊天机器人表达了在中央公园为朋友筹划生日派对的意图。

2. 规划提示创建：聊天机器人通过规划提示生成器重新制定您的请求：“为下周六在中央公园举办生日派对生成一个计划。”

3. GPT 的计划生成：GPT 模型在其规划者角色下解释规划提示，并制定了一个多步任务序列：

• 任务 1：验证下周六中央公园的活动场地是否可用。

• 任务 2：在中央公园预订一个合适的地点。

• 任务 3：列出附近的面包店供制作生日蛋糕。

• 任务 4：推荐本地娱乐或表演者供雇佣。

• 任务 5：提供下周六的天气预报。

1. 计划执行 - 任务 1：系统首先使用活动 API 检查指定日期中央公园的活动场地是否可用。

2. 更新和重新提交：假设公园可用，计划将继续并被重新提交给 GPT 进行下一个序列。

3. 计划执行 - 任务 2：系统然后使用预订 API 预订一个适合生日聚会的中央公园地点。

4. 计划执行 - 任务 3：聊天机器人访问本地目录 API，列出附近几家评价较高的面包店，以便可能的蛋糕订购。

5. 计划执行 - 任务 4：系统利用另一个本地服务 API，提供一些可供雇佣的魔术师、音乐家或派对表演者等娱乐选项。

6. 计划执行 - 任务 5：系统使用天气 API 提供下周六的天气预报，以确保准备工作考虑到可能的雨天或晴天。

7. 编制结果：所有中间结果，即公园的可用性、预订确认、面包店列表、娱乐建议和天气预报，都被整合起来。

8. 用户响应提示创建：生成一个提示，整合所有数据：“将中央公园的可用性、预订、面包店列表、娱乐选项和天气预报的发现转化为连贯的用户响应。”

9. 制作用户响应：GPT 在其用户响应生成器的能力下构建消息：“下周六中央公园有空！我已经为马克的生日预订了一个地点。附近有前 3 家面包店：[面包店名称]。作为娱乐，考虑雇佣[表演者名称]。此外，天气预报显示将是晴天。愉快的筹划！”

10. 响应过滤：检查这个详细的响应是否连贯清晰。

11. 最终用户互动：您将得到详细的计划和资源，可以继续进行准备工作，或者继续交互以获取更具体的细节。

企业集成

高级工具集成对话模式展示了更深层次的企业集成。通过利用 GPT 的规划能力，它可以动态交互地构建利用各种企业应用程序和数据库功能的任务序列。这种设计允许自适应交互，确保任务序列和响应根据不断变化的用户输入不断优化。

输出质量

这种模式的输出质量明显更高，因为动态规划和迭代执行任务的添加。GPT 模型不仅仅依赖于初始上下文，还可以根据先前任务的结果和用户的响应调整其方法。这种迭代和自适应过程确保对话保持更相关，并且不断优化以最好地满足用户的需求。

性能

虽然这种模式在输出质量和企业集成方面带来了显著的好处，但也引入了更多的计算开销。迭代规划、执行和重新规划过程会增加整体响应时间的延迟。

用例

鉴于 B3 模式的增强功能，其用例扩展到更复杂和动态的场景：

• 流程自动化机器人： 适用于引导用户完成复杂的、多步骤的流程，如入职、故障排除或服务配置。随着每个步骤的完成，机器人可以根据结果调整其引导。

• 动态查询系统： 适用于用户请求需要按特定顺序从多个来源获取和处理数据的情况，例如生成跨多个企业应用程序的详细报告。

• 高级客户服务机器人： 除了简单的数据检索，这些机器人可以执行更新多个记录、启动流程，然后在单个用户交互中报告结果的任务序列。

• 交互式教程和引导学习： 机器人可以根据用户的响应、测试结果或其他标准调整学习路径，确保定制化的学习体验。

• 集成业务智能工具： 适用于需要从不同企业工具中获取数据、进行分析和可视化任务序列以生成见解的业务用户。

C 使用经过微调的模型的对话模式

本节介绍了两种利用 GPT 与经过微调模型潜力的高级模式，用于端到端的对话解决方案。

• 使用经过微调的模型的对话 (C1): 这种模式利用 GPT 模型生成训练数据，用于微调商业或开源语言模型。对话解决方案随后利用这个经过微调的模型为用户制定响应，辅以企业知识和数据。

• 使用两个模型的对话 (C2): 这种模式同时利用经过微调的模型和预训练的 GPT 模型进行操作。经过微调的模型的输出用于增强具有特定上下文数据的用户输入。这为 GPT 模型提供了更高质量的输入，从而产生更精确和与上下文相关的响应。

包括它们的结构、工作流程和潜在用例在内的这些架构模式的详细描述将在下文中介绍。

C1 使用经过微调的模型的对话

这种模式概述了一个以 GPT 为驱动的对话解决方案的架构，它利用数据库和 GPT 创建训练数据。这些数据用于微调现有的语言模型，随后处理用户交互（参见图 4.8）。

图 4.8: 使用经过微调的模型的对话

用户体验层

这一层相当于基础对话模式（A2）。

应用层

这一层还包括 A2 模式中的相同组件。

AI 层

AI 层包括几个关键组件：

• 增强知识库：在运行时用于补充 AI 的知识。

• 预训练语言模型：这是一个通用模型，经过大量数据的训练，可以理解语言，但不专门针对任何特定任务。

• 精细调整的语言模型：利用预训练模型奠定的基础，这个版本在特定数据集上进一步训练或精细调整。这可以用于针对性的任务，比如遵循指示或促进对话，提高其在这些任务中的准确性和相关性。

• GPT 模型作为训练数据生成器：它利用 GPT 模型的能力生成训练数据，模拟各种场景或对话。用户应注意一个关键的许可规定：从 OpenAI 的服务中得到的输出不得用于与 OpenAI 竞争的模型的创建。值得注意的是，许可条款是动态的，可能会定期更改。有关最新信息，请始终参考 OpenAI 的官方文档或服务条款。

• 用于训练数据生成的数据库：一个精心策划的来源，GPT 模型从中提取和处理信息以生成训练数据。

在考虑精细调整解决方案时，企业今天可以选择利用 OpenAI 提供的商业模型或一些值得注意的开源模型：

• OpenAI 的商业模型：

• GPT-3.5 Turbo：OpenAI 提供了 GPT-3.5 Turbo 的精细调整能力。早期评估表明，GPT-3.5 Turbo 的精细调整版本在特定狭窄任务中可以达到与基础 GPT-4 模型相媲美的性能水平。强调安全性，精细调整的训练数据受到 OpenAI 的 Moderation API 的约束，该 API 基于 GPT-4。

• GPT Base、babbage-002 和 davinci-002：这些模型是 OpenAI 的最新添加，具有 16K 的上下文窗口大小，可用于标准和精细调整应用。

• 开源模型（预训练 1 万亿标记）：

• MosaicML 的 MPT-30B：一个拥有 300 亿参数的开源模型。它超越了 MPT-7B 和 GPT-3 的能力，具有 8000 个标记的上下文窗口大小。该模型有两个不同的版本：MPT-30B-Instruct，专门用于指令精细调整，以及 MPT-30B-Chat，专为聊天机器人开发而设计。MosaicML 的平台还提供了定制和部署选项。

• 科技创新研究所的 Falcon LLM：这个总部位于阿布扎比的开源模型配备了 400 亿参数，并提供了 2000 个标记的上下文长度。此外，还提供了 Falcon-40B-Instruct 变体，专门设计用于基于指令的精细调整。

• OpenLLaMA：作为 Meta AI 的 LLaMA 的开源对应物，它提供了 3B、7B 和 13B 参数配置的模型，每个模型都配有 4000 个标记的上下文窗口。与 Meta 的研究专用 LLaMA 相比，OpenLLaMA 是为商业应用而设计的，并支持精细调整。

• 开源模型（预训练 2 万亿标记）：

• Meta 的 Llama 2：这是一个更近期的发布，Llama 2 有 7B、13B 和 70B 参数的配置。它有 4000 个标记的上下文长度，是其前身 Llama 1 的两倍容量。Llama-2-chat 变体经过进一步的改进，使用了 10 万个公共指令数据集，并受到了超过一百万人类偏好的影响，以增强交互的安全性和实用性。Llama 2 的许可允许商业利用和精细调整。

在选择预训练模型之后，需要对其进行微调以适应特定的企业任务。我们的方法涵盖了数据策划、预处理、使用 GPT 生成训练数据、模型训练和评估，所有这些都以实际例子进行说明。这种方法确保模型能够有效地适应手头的任务：

1. 数据策划：

• 定义：主要步骤涉及收集和策划特定领域的数据库。所选数据应代表特定任务，并为后续步骤提供坚实基础。

• 例子：

• 收集客户支持票据以创建 IT 支持聊天机器人。

• 积累过程日志以帮助预测过程结果。

• 汇总电子邮件历史以开发通信分类器。

• 收集销售交易数据以开发产品推荐系统。

• 整理员工入职的查询和答案，以识别常见问题和回答。

1. 预处理：

• 定义：处理策划数据，使其准备好进行机器学习任务。这涉及数据清理、转换或其他特定领域的操作。

• 例子：

• 清理支持票据以删除任何个人客户信息。

• 结构化和组织过程日志以跟踪执行阶段。

• 根据主题和内容对电子邮件历史进行分类。

• 规范销售交易数据，例如调和产品描述，以应对季节性或促销高峰。

• 整理员工入职的查询和答案，形成全面的数据库。

1. 使用 GPT 模型生成训练数据：

• 定义：利用 GPT 模型根据预处理信息生成标记或结构化数据。

• 例子：

• 模拟 IT 支持对话：通过将客户支持票据输入到 GPT 模型中，生成整个对话，模拟客户查询如何由 IT 支持台处理。

• 预测过程结果：GPT 模型在提供部分执行过程时，生成潜在结果，可用作训练数据。

• 使用 GPT 进行电子邮件分类：通过向 GPT 模型提供电子邮件历史，模型可以生成分类标签，如“投诉”、“查询”或“反馈”。

• 产品推荐模拟：通过 GPT 处理销售数据，我们可以模拟客户购买模式并得出可能的产品推荐。

• HR 的问题和答案生成：GPT 可以生成与入职流程相关的问题和答案对，形成一个多样化的数据集。

1. 模型微调：

• 定义：使用生成的数据集来训练或微调特定于手头任务的模型。

• 例子：

• 使用模拟的 IT 支持对话训练聊天机器人模型以处理客户互动。

• 使用 GPT 派生的结果训练模型以预测过程结果。

• 训练分类器以根据 GPT 生成的标签对电子邮件进行分类。

• 使用 GPT 模拟客户购买模式来训练推荐引擎。

• 创建标准的问答聊天机器人，找到类似的问题并显示相应的答案，使用 GPT 生成的问答对。

1. 评估和迭代：

• 定义：评估训练模型的性能，并根据需要重复过程以实现最佳结果。

• 例子：

• 将聊天机器人的回答与专家提供的答案进行比较，评估聊天机器人的效果。

• 将过程结果预测的准确性与实际结果进行比较。

• 通过将其与手动标签进行比较，评估电子邮件分类器的准确性。

• 测试推荐引擎的建议与真实客户反馈进行比较。

• 通过将 HR 聊天机器人的答案与 GPT 生成的数据集进行比较，以确保准确性和相关性。

每个步骤都经过精心设计，以确保所选的预训练模型精确适应特定领域的需求，推动高效和准确的结果。

模式工作流程

微调后的工作流程与 A2 模式相同。

企业集成

这种模式提供了与 A2 模式中一样的企业集成水平。

输出质量

与 A2 模式相比，这种模式显示出更高的输出质量。这种改进来自于在微调过程中应用特定领域知识，使系统能够在特定领域内提供更准确和相关的响应。

与 A2 模式一样，它还通过输出过滤过程丰富用户提示的信息来确保生成的响应的相关性和适当性。

性能

这种模式在训练阶段主要会产生相当大的计算负载，其中模型会在特定领域的数据上进行微调。虽然对其进行优化的研究仍在进行中，但生成训练数据和微调预训练语言模型的过程仍然需要大量的计算资源，如处理能力、内存和时间。它可能还需要大量的特定领域数据才能达到所需的性能水平。

一旦模型被微调，操作计算成本与涉及将用户话语转换为提示、生成响应和过滤这些响应的其他模式相似。

然而，微调对话模式的一个重要优势是，它通常会导致一个比通用模型更小的模型。这种减小的尺寸可以降低每次推理（响应生成）的计算成本，提高速度，并且可能允许本地部署，消除了通过云平台访问的需要，因此可能减少响应时间。

使用案例

这种模式在特定领域相关知识至关重要的场景中特别有用。这些可能包括：

• 具有丰富示例的高复杂度领域：生命科学或工程等领域，标准语言模型可能无法提供所需的深度或准确性的输出。特别是在存在大量复杂和专业示例的情况下，微调变得至关重要。

• 高风险环境：精度至关重要的情况，因为不准确可能导致重大后果。例如医学诊断、财务预测或法律咨询，错误的解释或建议可能会产生严重后果。

• 定制化体验和语调：需要定制化互动或调整以满足不同用户群体的需求，以及努力在模型输出中反映其独特品牌声音的机构。

• 快速变化的领域：知识领域迅速发展，不断进行模型重新训练比依赖外部工具或预处理更有优势。例如技术行业频繁的软件更新或新闻机构报道快速发展的事件。

• 可操纵性、一致性和输出格式化：对于需要增强对模型行为的控制的企业，比如保持特定语言输出或确保一致的响应格式。这对于代码补全或组成 API 调用等场景至关重要。

• 高效的提示利用：微调可以减少对冗长提示的需求，当原始提示及其响应可以从微调数据集中的快捷方式中预测出来时。

C2 使用两个模型的对话

这种模式详细介绍了一个使用微调模型与预训练模型协同生成用户响应的 GPT 启用对话解决方案的架构 4]（参见*[图 4.9*）。

图 4.9: 使用两个模型的对话

用户体验层

该层利用标准聊天机器人用户界面进行用户交互，可能还增加了语音和头像功能。

应用层

应用层包括两个提示生成器、一个响应过滤器以及企业应用和数据库：

• 企业应用和数据库：这些是内部工具和数据源。

• 提示生成器 1：这个组件解释用户的话语，并调用企业应用和数据库的相关 API，将返回的数据整合到微调模型的初始提示中。

• 提示生成器 2：这个组件接受微调模型的输入和输出，如果需要，再次调用企业应用和数据库的必要 API，并为预先训练的 GPT 模型生成最终响应的新提示。

• 响应过滤器：这个组件根据各种标准检查最终响应，以确保它与用户的查询相关且适当。

AI 层

该层包括一个预先训练的模型、一个微调模型、GPT 作为训练数据生成器、GPT 作为响应生成器以及一个知识库。

微调过程与前一模式中描述的过程相同。

模式工作流程

1. 用户交互到初始提示创建：用户向系统传达他们的查询。提示生成器 1 理解这个输入，与后端系统 API 进行联络，吸收必要的数据。这些综合信息形成了一个为微调模型量身定制的初始提示。

2. 微调模型交互：微调模型在其专业领域内进行评估初始提示，并产生简洁而明晰的输出。

3. 预先训练的 GPT 模型的提示：提示生成器 2 将微调模型的输入和输出合并。它可能通过咨询额外的后端 API 进一步增强数据，最终形成一个为预先训练的 GPT 模型设计的全面提示。

4. 生成最终响应：预先训练的 GPT 模型，具有更广泛的理解能力，根据接收到的提示制作全面而有条理的响应。

5. 响应过滤：结果消息经过一定标准的相关性和适当性检查。通过此评估后，将其传递给用户，但未通过检查则显示默认响应。

模式工作流程示例

使用这个模式，让我们概述一个示例场景，用户想购买一台笔记本电脑，并根据他们的特定需求寻求最佳选择的建议。

您的交互是：“我正在寻找一台适合图形设计任务的笔记本电脑。我的预算是$1500。你有什么推荐？”

以下是 C2 模式的应用方式，示例中的步骤编号与一般工作流程中的步骤相对应：

1. 用户交互到初始提示创建：在表达您的需求后，提示生成器 1 解释您的查询。它调用后端系统的 API 来获取价格范围内可用的笔记本电脑及其规格。这些信息被整合到一个初始提示中，可能是：“在$1500 内提供适合的笔记本电脑推荐，优先考虑图形设计能力。”

2. 微调模型交互：微调模型专门针对电子产品和用户需求进行培训，可能生成一个简洁的列表：“考虑[Laptop Brand A]，配备[Spec A]，售价$1400，或[Laptop Brand B]，配备[Spec B]，售价$1450。两者都适合图形设计。”

3. 预训练 GPT 模型的提示：Prompt Generator 2 接受来自经过精细调整模型的输入和输出，可能调用额外的后端 API（也许是用户评论或可用性），生成预训练 GPT 模型的提示：“考虑到用户的平面设计需求和 1500 美元的预算，以及推荐的笔记本电脑[Laptop Brand A]，配备[Spec A]，售价 1400 美元和[User Review A]，以及[Laptop Brand B]，配备[Spec B]，售价 1450 美元和[User Review B]，制定一个详细而有说服力的回应。”

4. 生成最终回应：预训练 GPT 模型处理全面的提示，产生一个详细的回复：“根据您的需求和预算，我建议[Laptop Brand A]，配备[Spec A]，非常适合平面设计任务，价格为 1400 美元，远低于您的预算。它得到了用户的高度评价，特别是因为它的[specific feature]。另一个很好的选择是[Laptop Brand B]，售价 1450 美元，提供[Spec B]，也受到平面设计师的积极反馈。两者现在都可以购买。您对哪个感兴趣？”

5. 响应过滤：对这个详细的回应进行审查，以确保它符合适当性和相关性的标准。如果通过，消息将传递给您。如果没有，您可能会看到一个通用的回应，也许是这样的：“抱歉，我无法处理您的请求。请再试一次。”

企业集成

在这种模式中，通过将企业应用程序和数据库整合到应用层中，实现了两次企业集成。

应用层中的两个提示生成器旨在直接调用企业应用程序和数据库的相关 API。‘Prompt Generator 1’利用从这些 API 调用返回的数据来为经过精细调整的模型形成初始丰富的提示。同样，‘Prompt Generator 2’可能会从企业应用程序和数据库调用额外的 API，将返回的数据集成到预训练 GPT 模型的新提示中。

输出质量

“使用两个模型进行对话”的模式通过利用经过精细调整和预训练模型的独特优势来提高输出质量。它利用了经过精细调整的模型对专业化、上下文感知的响应的能力，以及预训练的 GPT 模型的通用多功能性。这些模型的协同作用促进了适应性和特定上下文的响应生成，可以满足各种对话场景的需求。

就像在基于事实的对话模式（A2）中一样，这种架构也包括提示的基础和丰富方面，利用来自企业应用程序和数据库的数据来完善和指导提供给 AI 模型的提示。这种基础过程在这种模式中执行两次，每个模型执行一次，这允许更深入、更复杂地理解用户的意图。

性能

“使用两个模型进行对话”的模式的计算需求更高，因为它涉及到每个用户交互的两个独立语言模型。第一个计算负载是模型的精细调整，这是离线完成的，可能会像前一个模式描述的那样在计算上昂贵。

第二个，可能更重要的计算负载是在交互过程中产生的。每个用户提示都要经过两次处理，首先是由经过精细调整的模型处理，然后是由预训练的 GPT 模型处理。这两个步骤都需要 CPU 或 GPU 资源，并需要一定的时间。此外，应用层的处理，比如从企业应用程序和数据库调用 API，可能需要两次，并生成丰富的提示，也会增加计算负载。

用例

这种双模型模式在需要专业模型和通用模型共同工作的环境中表现出色。潜在的场景包括：

• 多阶段查询解决方案：在 IT 支持等领域，第一个模型可以根据用户的问题描述快速诊断问题，第二个模型可以提供更用户友好的详细逐步解决方案。

• 数据丰富的产品推荐：在电子商务中，第一个模型可以根据用户偏好识别和列出产品，而第二个模型可以将短列表与用户评论、评级或趋势数据进行交叉参考，以提供更全面的推荐。

• 法律咨询：最初，第一个模型可以根据用户的查询识别相关法律或先例，第二个模型可以用通俗的语言解释它们，确保理解。

• 财务规划：最初，第一个模型可以根据用户的财务状况提供财务概况或策略，第二个模型可以深入研究投资机会、风险和详细预算等具体内容。

• 教育内容创建：第一个模型可以根据课程大纲概述学习模块或教学计划，第二个模型可以开发详细的内容、活动和评估。

D1 代理模式

在这一部分，我们深入探讨了利用 GPT 集成的专门代理模式，突出它们独特的架构特点和应用功能。重点是自动化、适应性和用户协作：

• 批量自动化代理（D1）：该代理首先对数据进行预处理，然后执行两步循环：处理每个增强的数据记录，并通过顺序指令引导 GPT 模型，其中一个指令的结果提供下一个指令的输入，直到序列完全处理。

• 编排代理（D2）：这种模式的核心是编排代理，它无缝地连接用户、GPT 模型、应用程序、数据库和知识库。编排可以通过工作流提示或程序实现。

• 协作代理（D3）：这种模式的关键是协作代理，它在动态的合作环境中使多个用户和 GPT 模型保持一致。通过协作存储库，每个 GPT 交互都受到不断发展的上下文的驱动，其中包括多个用户的提示和先前模型的输出。

• 多代理协作（D4）：在这种设计中，多个代理共同努力实现给定用户目标。规划代理将目标分解为任务，并相应地推导专家代理配置文件。然后编排代理根据这些配置文件创建和管理专家代理，而专家代理执行其指定的任务以实现用户的目标。

D1 批量自动化代理

这种模式展示了一个以 GPT 为中心的系统，由批量自动化代理驱动。来自企业应用程序和数据库的数据记录通过知识库进行丰富。然后代理采用双循环机制：迭代每个丰富的记录，并引导 GPT 通过一系列提示。一个提示的结果影响下一个提示。后处理使输出准备好由用户界面显示（参见图 4.10）。

图 4.10： 批量自动化代理

用户体验层

显示批处理输出的结果，并通过聊天机器人或 Web 用户界面促进用户交互。

应用层

该层由预处理器、企业应用程序和数据库、批量自动化代理和后处理器组成：

• 企业应用程序和数据库：企业应用程序和数据库是原始数据记录的主要来源。

• 预处理器：预处理器执行与对话模式相同的步骤，但这次是针对整个数据记录批处理。

• 批量自动化代理：该代理采用双循环机制：外部循环处理批处理中的每个数据记录，内部循环迭代地将与当前记录相关的一系列丰富提示输入到 GPT 模型中。

• 后处理器：一旦批量自动化代理生成了批量响应，后处理器会将其格式化为用户体验层的显示。

AI 层

AI 层具有与扎根对话模式（A2）相同的功能。

模式工作流程

1. 企业应用和数据库提供批量数据记录。

2. 预处理器利用知识库创建丰富的数据记录。

3. 批量自动化代理采用其双循环机制：对于批处理中的每个丰富记录（外部循环），它会处理一系列提示（内部循环）到一个 GPT 模型。

4. 后处理器为最佳显示组织批量输出。

5. 用户体验层可视化格式化输出。

模式工作流程示例

想象一家租车公司，希望处理他们每天收到的大量关于汽车租赁和服务的客户评论。目标是对这些评论进行分类，并以分类、总结、用户友好的格式呈现给他们的分店经理。

这里有一个示例工作流程：

1. 源数据收集：公司的租车管理系统和反馈门户作为企业应用和数据库，收集当天的客户评论，汇总成几百条反馈条目的批量。

2. 数据丰富：预处理器接受每个评论并使用内部知识库添加上下文。例如，一条评论说，“汽车的空调坏了”可能会被丰富为：“顾客发现从[具体分店]租来的[汽车型号]的空调有问题。”

3. 双循环数据处理：

• 外部循环：批量自动化代理开始处理每个丰富的评论。

• 内部循环：

• 第一个提示：“根据评论‘[丰富的评论]’，确定其情绪（积极的、中立的、消极的）和主要关注类别（例如，车辆状况、客户服务、定价、预订流程）。”

• 第二个提示：“根据识别的情绪和类别，创建一个适合分店经理审阅的简洁摘要。”

• （注意：根据系统设计，可以添加进一步提示以提取更细致的信息。）

1. 数据格式化：一旦 GPT 模型处理了所有评论，后处理器会对批量摘要进行结构化。评论按分店、车型和关注类别分组。数据准备好进行最佳可视化，可能通过生成展示经常问题的图表或通过积极反馈排名分店的排行榜来展示。

2. 可视化和用户交互：用户体验层在交互式仪表板上显示这些结构化摘要。分店经理可以深入特定的反馈类别，查看个别评论，或通过集成的聊天机器人提出更详细的问题。

企业集成

相当于扎根对话模式（A2）的集成级别。

输出质量

批量自动化代理的双循环机制在保持连续性和上下文的同时，也带来了一个挑战：错误累积的风险。如果序列中的一个提示生成了不准确或次优的响应，随后的提示可能会基于这个错误，潜在地使不准确性叠加。这强调了确保每个单独提示的精度以维护响应的整体质量的重要性。

性能

虽然双循环的特性可能引入复杂性，但批量处理方法旨在提高效率。批量处理本质上具有延迟，直到整个批次完成，但结果是全面的，过程在没有用户参与的情况下自主运行。

使用案例

这种架构模式适用于需要高级批量知识驱动自动化的场景。在知识管理领域特别突出，为大量数据的快速处理、分类和表示提供了强大的解决方案。值得注意的应用包括：

• 信息提取：深入研究广泛的文件，挖掘相关的见解，这个功能在研究、法律或新闻等领域尤其有价值。

• 数据转换和质量管理：具有整合不同格式和结构的数据，发现冗余、不一致性的能力，使得可以使用标准分析工具。

• 过程分析：通过检查从不同事件日志中提取的模式，提供有助于完善工作流程的可操作见解。这对于依赖于复杂过程指标的行业特别有益。

• 高级数据挖掘：通过在非结构化数据上使用关联规则挖掘和聚类分析等方法，该架构能够解读传统分析可能忽略的模式和见解。

• 自动标记：通过增强搜索结果和加强推荐，这个功能简化了用户体验，根据内容的性质自动标记内容。

D2 编排代理

这种架构的核心是编排的工作流程，旨在指导用户-GPT 从开始到结束的互动。编排代理是这个工作流程的核心，集成了用户、GPT 模型、应用程序、数据库和知识库（见图 4.11）。

**图 4.11：**编排代理

用户体验层

这一层是多个用户与系统连接的地方。他们可能使用聊天机器人或 Web 界面。他们提出请求，查看他们的任务，并从 GPT 模型获得回应。

应用层

分为三个主要组件，这一层协调任务和互动的流程：

• 编排代理：这个关键组件存在两种变体：

• 基于程序的代理：用于使用适当的编程语言（如 Python 或 Java）编写的静态工作流程，以控制顺序任务执行。

• 基于提示的代理：适用于涉及规划、执行和适应的动态工作流程。它使用与外部工具集成的工作流提示，类似于 B1-B3 架构模式。

• 企业应用和数据库：这些是代理利用的特定企业工具和数据源。

• 信息检索工具：这包括公共工具，如搜索引擎或网站，系统利用这些工具来给后续提示提供上下文。

AI 层

这一层包括：

• 两种潜在角色中的主 GPT 模型：

• 特定工作流任务的响应生成器（基于程序的编排）：在这种情况下，GPT 模型对脚本化工作流中定义的特定任务进行回应。

• 工作流引擎（基于提示的编排）：在这里，GPT 模型承担更广泛的角色，通过工作流提示管理任务的流程和执行。

• 知识库：该组件提供长期和短期记忆功能，因此超越了它在以前模式中扮演的静态存储库角色：

• 长期记忆：这部分存储各种知识，根据信息的来源和性质进行分类。

• 学习知识：这包括从以前的互动中生成的见解和信息，GPT 模型做出了回应。它形成了一个不断丰富的知识体系，通过监控和分析 GPT 模型过去回应的结果，以促进对时间的更细致理解和改进性能。

• 检索到的知识：这部分存储了在先前操作中从外部资源获取的数据和信息，例如在先前用户互动中搜索的结果。它有助于保留有价值的发现以供将来参考，避免对相同查询进行重复搜索操作，并确保一致的响应。

• 获取的知识：这部分记忆中存放着经常由专业主题专家（SMEs）策划和验证的知识。它代表了随着时间的推移形成的结构化和可靠的信息库，为 GPT 模型的响应提供了坚实的基础，确保输出与企业标准和专家验证相一致。

• 短期记忆：这部分旨在保留与用户、GPT 模型、企业应用程序或搜索工具的中间交互结果，暂时保存数据以便通过回忆最近的交互和计算来促进连贯和适应性的互动。这种记忆是短暂的，在会话结束或预定义的时间后会被清除，以保持数据的相关性和安全性。

• GPT-Critic：一个辅助 GPT 模型，负责评估主要 GPT 模型的输出的有效性和质量。

基于程序的编排代理的模式工作流

1. 用户请求：用户描述他们的预期结果。

2. 工作流选择：根据用户请求选择标准工作流程。例如：

• 具有生成任务的一步搜索

• 语义搜索：从知识库中提取相关知识。

• 生成任务：使用 GPT 模型进行内容创建、摘要或回答查询。

• 具有生成任务的两步搜索：

• 查询制定：在需要特定数据时使用 GPT 模型生成 API 调用或搜索查询。

• 信息检索：从外部来源获取必要的数据。

• 知识表示：将这些数据纳入知识库。

• 语义搜索：从知识库中提取相关知识。

• 生成任务：使用 GPT 模型进行内容创建、摘要或回答查询。

• 一步后端功能执行（类似于 B1 模式）

• 从用户收集信息（可选）：根据需要从用户那里收集补充数据。

• 后端功能调用生成：创建可执行的应用级功能或调用。

• 后端功能调用执行：执行先前生成的应用程序功能调用。

• 后端功能结果翻译：将系统级功能的结果转换为用户友好的输出或格式。

• 多步后端功能执行

• 对每个后端系统重复上一个工作流程的三个步骤：依次执行多个后端进程的功能生成、执行和结果转换步骤。

• 后端功能调用之间可能的用户交互：在各个阶段与用户互动，收集更多信息或完善后续步骤。

• 交互式内容创建

• 从用户收集信息：从用户那里收集内容创建过程所需的数据。

• 基于收集的信息创建内容：根据用户提供的数据开发定制内容。

1. 工作流执行：开始并监督在前一个“工作流选择”步骤中选择的完整步骤序列。

2. 输出评估：利用 GPT-Critic 检查输出的准确性和相关性，确保其符合已建立的标准或用户请求。

3. 结果呈现：以易于理解和用户友好的方式向用户显示工作流的结果。

基于程序的编排的工作流示例

想象一个为企业设计的数字平台，用于定位和采购稀有、环保或具有其他独特属性的专业原材料。

一家制造公司正在寻找一种可持续的橡胶，既耐用又对环境影响最小，用于新的系列环保鞋类产品。

以下是一个匹配模式工作流程结构的示例工作流程：

1. 用户请求：制造商的采购经理登录数字平台并指定他们的需求：可持续、耐用的橡胶，最好具有公平贸易或雨林联盟等认证。

2. 工作流程选择：

• 考虑经理的具体要求，系统选择了具有生成任务工作流程的两步搜索。

• 查询制定：使用经理的输入，系统制定针对性的搜索查询，如“具有认证的可持续耐用橡胶供应商”。

• 信息检索：系统利用网络爬虫浏览行业数据库、供应商目录、论坛和相关的可持续发展网站，以确定潜在供应商。

• 知识表示：提取的信息，如供应商档案、他们的认证、客户评价和材料规格，被结构化以便更容易分析。

• 语义搜索：系统评估组织好的数据，优先考虑与制造商标准密切符合的供应商。

• 生成任务：如果没有找到理想的供应商，系统将使用 GPT 模型起草询问或 RFP（提案请求）发送给有前途的供应商或行业联系人。

1. 工作流程执行：

• 基于程序的代理管理操作顺序，确保从网络中获取相关和准确的供应商信息。

1. 输出评估：

• GPT 评论员审查供应商的入围名单和 RFP，以确认它们符合制造商的规格。

• 如果发现不一致，可能会启动“信息检索”步骤的新迭代，或者修订搜索标准。

1. 结果呈现：

• 买方收到了一份精心筛选的潜在供应商名单，包括所有相关细节，如认证、过往客户评价和联系信息。

• 生成的 RFP 可用，准备好发送给潜在供应商以获得更详细的提案。

• 买方可以选择直接与供应商联系，请求样品，或者发送 RFP 以进行竞争性投标。

具有基于提示的编排代理的模式工作流程

1. 用户请求：用户描述他们的预期结果。

2. 工作流程提示模式选择：根据用户请求选择工作流程提示模式。相应模式的示例在第六章的“自适应业务流程管理”部分中给出。

3. 工作流程提示执行：通过使用 GPT 模型作为工作流引擎执行工作流程。当工作流程需要时，它会生成对 API 函数调用的请求（如 B1 模式中）和用户输入（如 A3 模式中）。编排代理将处理这些请求，并将结果反馀 GPT 模型以继续工作流程。工作流程在达到特定停止条件或用户停止时终止。

4. 输出评估：GPT 评论员检查工作流程的输出，以确保符合规定的标准。

5. 结果呈现：一旦工作流程完成，结果以易于解释的格式展示给用户。

具有基于提示的编排的工作流程示例

想象一个电子商务巨头，一个客户最近购买的智能手表屏幕损坏了：

1. 用户请求：客户访问投诉部分并提到：“我收到了我的智能手表订单，但屏幕破裂了。我想要更换或退款。订单号：567890。”

2. 工作流程提示选择：根据投诉的性质，系统选择自适应投诉管理工作流的提示：

• 提示名称：自适应投诉管理工作流程

• 专家角色：“作为一名接受过电子商务自适应投诉管理培训的人工智能，您可以通过确定和执行适当的工作流来自主管理投诉解决。与用户的互动仅用于捕获必要的细节。”

• 背景：“您正在协助一家每天收到大量投诉的电子商务巨头。当前的投诉是：[捕获的投诉槽]。投诉解决步骤包括：

1. 投诉澄清：通过与用户互动了解投诉的具体情况。

2. 工作流设计：自主规划任务以解决投诉。

3. 工作流启动和执行：开始并完成投诉任务，要求用户提供所需的详细信息。

4. 工作流监控：确保解决进展顺利并收集用户反馈。

5. 工作流适应：根据意外情况或偏差修改任务。”

• 目标：有效地引导每个投诉解决阶段，利用沟通、规划和建议等技能。

• 控制和约束：始终尊重隐私，寻求必要的用户输入，澄清决策，并确保输出是可操作的，并遵循最佳实践。

• 指示：从“投诉澄清”开始：请分享有关投诉的更多信息[捕获的投诉槽]，以进行有效的解决过程。

1. 工作流执行：

2. 投诉澄清：系统询问：“您能否提供有关损坏的更多具体信息？包装在送达时是否完好？”用户回答：“包装看起来没问题，但里面的手表损坏了。看起来是质量控制问题。”

3. 工作流设计：根据用户的反馈，系统选择产品更换和质量保证工作流。

• 验证订单。

• 确认保修。

• 发起退货和更换流程。

• 确保更换产品的质量检查。

1. 工作流启动和执行：执行四个工作流步骤：

2. 工作流监控：随着更换产品的发货，用户将收到关于进展的通知。

3. 工作流适应：如果出现延迟或问题，系统将调整工作流，通知用户并提供解决方案。

4. 输出评估：GPT-Critic 评估整个解决过程，确保投诉得到有效解决，并且所有工作流步骤都得到遵守。

5. 结果呈现：客户将得到采取的行动时间表、更换货物的跟踪号码以及在收到货物后提供反馈的界面。他们还将获得一个折扣码，以补偿不便，鼓励未来的购买。

企业集成

这种模式由于编排代理的能力可以在整个工作流中嵌入基于 API 的功能，因此提供了先进的企业集成。

输出质量

这种模式通过系统地将提示与上下文用户输入、知识、内部和外部数据以及先前的 GPT 输出相结合，系统地提高了输出质量。多个用户的潜在参与提供了一个额外的人类判断层，进一步完善了人工智能的上下文感知输出。GPT-Critic 评估人工智能生成内容的质量，其反馈由编排代理管理，以优化输出质量。

性能

这种模式的计算性能与工作流的长度密切相关。然而，对于大多数使用案例来说，长度较短到中等长度的工作流应该足够，平衡了效率和计算需求。

使用案例

这种模式的动态能力和健壮的设计使其非常适用于各种应用。在其核心，它旨在管理两种主要类型的工作流：静态（脚本化）和动态（自适应）。

静态工作流是日常运营的基础，其结构明确定义，流程可预测。这类工作流通常是自动化的，并遵循预设脚本：

• 复杂内容创建：

• 报告：将数据点综合成全面的报告，包括图表等可视化呈现。

• 新闻简报：定期整理更新或相关新闻的内容，保持一致的布局。

• 文档：为各种需求生成结构化文档，确保目标受众的清晰度。

• 信息收集：

• 采访：利用模板和协议系统地从个人或团体中提取信息。

• 交互式报告：从企业特定系统或数据库中获取并呈现交互格式的数据，确保数据的完整性和准确性。

• 网站：自动搜索、阅读和总结相关网站内容。

• 标准工作流程：

• 申请：处理和自动化标准申请流程，从请求到批准。

• 批准周期：简化批准请求、提醒和文档工作。

• 库存管理：自动化与库存盘点、重新订货水平和库存估值相关的任务。

虽然这种模式轻松地管理可预测的操作，但它也展示了它在接纳更加复杂和适应性挑战方面的熟练。具有不完整规范、需要即时调整或由不断发展的用户意图和意外情况所决定的任务属于这个领域。这样的动态工作流程需要计划、执行、重新评估和适应的结合：

• 任务导向对话：适应不断发展的用户意图，这些代理设计、修改和部署对话计划，产生多方面的互动。

• 全面研究：将广泛的研究目标分割为子目标，并使用多种资源对每个子目标进行概念化和执行详细的策略。

• 探索性数据分析：代理根据洞察目标制定探索性策略，通过多种数据来源和工具进行迭代。

• 自动故障排除：在理解用户问题后，系统制定诊断计划，可能包括查询特定企业工具，提供引导解决方案，或利用 GPT 进行创新疗法。

• 个性化学习路径：根据学生的抱负定制教育轨迹，精心选择、排序和校准内容，根据他们的进展和反馈。

D3 协作代理

这种模式的本质围绕着协作代理，作为连接用户与 GPT 模型的动态通道，在自适应协作空间内。通过利用协作存储库，这种设计确保了 GPT 的参与是基于上下文的，并且可以被归档，重新访问或完善（见图 4.12）。

图 4.12： 协作代理

用户体验层

通过聊天机器人或 Web UI，用户可以积极参与任何活跃的协作，贡献意见，并根据不断发展的内容共同确定轨迹和结果。

应用层

它包括以下内容：

• 企业应用和数据库：这些是在协作过程中使用的工具和数据来源。

• 协作代理：该代理与协作存储库交互，以检索或归档主要提示⁸，协作历史，摘要和结果。

• 协作存储库：关键的存储空间，保存主要提示，深入的协作历史，简洁的协作摘要，以及中间和最终结果。

AI 层

这一层包括：

• GPT 作为响应生成器：负责提供与上下文相关的响应。

• 知识库：与之前的 D2 模式一样，具有短期和长期记忆。

• GPT-Critic：第二个 GPT 模型，确保第一个 GPT 模型的输出符合期望的质量标准。

模式工作流程

1. 用户选择启动或参与一个持续的合作。

2. 如果开始一个新的合作，合作代理会从合作存储库中获取与所选场景相对应的主提示。

3. 对于持续的合作，最近的合作历史为舞台。

4. 用户不断添加提示。在每个用户输入之后，合作代理都会将用户的提示和 GPT 的输出结果附加到活动合作历史中。

5. GPT-Critic 监督并确保 GPT 的回应质量。

6. 在结束合作时，其摘要和结果将存档在合作存储库中。

模式工作流示例

想象一家希望改进其车辆维护策略的汽车租赁公司。通过与多个利益相关者（技术人员、车队经理、客户服务代表，甚至客户）合作，他们旨在在使用合作代理进行持续讨论中收集见解、经验和建议。

你的任务是：主持一个关于改进车辆维护流程的合作讨论，考虑到不同的观点、历史讨论和建议。

这是一个与模式工作流匹配的示例工作流：

1. 启动：车队经理决定开始一个名为“改进我们的车辆维护策略”的合作讨论。

2. 合作启动：

• 合作代理从合作存储库中检索有关汽车维护的通用主提示。

• 提示可能会是：“讨论我们公司汽车维护的最佳实践、挑战和改进。”

1. 持续合作参与：

• 当技术人员、客户服务代表和其他利益相关者加入时，他们可以查看正在进行的讨论并做出贡献。

• 例如，一个技术人员可能会添加：“例行检查通常只是肤浅的。我们需要更深入的诊断。”

• 立即，一个从知识库中获取信息的 GPT 模型可能会建议：“考虑实施详细的每两个月一次的诊断和例行检查。这可以发现潜在问题。”

• 合作代理将每个提示和回应附加到活动合作历史中。

1. 用户贡献：

• 一个客户服务代表可能会插话：“客户经常报告夏季空调问题。也许我们可以在旺季之前进行预防性检查？”

• 一个 GPT 模型可能会回应：“夏季前的年度空调服务有助于。此外，考虑在初始租车时教育客户如何最佳使用空调。”

1. GPT-Critic 对质量进行监督：

• 假设客户提出：“我曾经租过一辆在半路抛锚的车。紧急情况下的策略是什么？”

• 如果 GPT 模型最初提供了一个模糊的答案，比如“汽车应该保养”，GPT-Critic 可能会标记这个答案质量低，促使模型产生更全面的回应。

1. 合作结束和存档：

• 一个星期后，车队经理决定结束讨论。

• 合作代理会自动生成一个摘要：“讨论改进我们的车辆维护策略的要点。”

• 它包括实施每两个月一次的诊断、夏季前的年度空调服务，以及可能针对紧急故障的策略。

• 这个摘要和整个讨论都被存档在合作存储库中以供将来参考。

企业集成

这个模式提供了与基础对话模式（A2）相同水平的企业集成。

输出质量

通过合作存储库的帮助，GPT 模型在一个丰富的背景下运作，这个背景包括来自多个具有不同观点的用户和相应 GPT 输出的输入。GPT-Critic 的角色也有助于通过检查和验证来提高输出的质量。

性能

这种模式的效率取决于协作内容的深度和广度。然而，通过协作代理处理任务，利用协作存储库，确保流畅的进展，并且仅在接收到新的协作输入后使用计算资源。

使用案例

理想情况下，这种模式适用于跨不同背景的复杂协作努力，主要应用包括：

• 顺序人本工作流程：在产品开发中，这涉及协调团队从构思到生产。协作代理根据先前的输入确保每个阶段的一致性。

• 项目：在活动规划中，代理帮助建立时间表，分配任务，并收集后勤输入。它根据持续更新提出改进建议。

• 销售参与：对于市场进入战略，代理整合市场研究、竞争对手分析和客户画像。

• 供应商评估：在寻找供应商时，代理存储供应商档案和过去的互动。评估者的标准，如成本或交付时间表，将与存储的数据进行匹配，以做出明智的决策。

• 创新框架：在技术创新中，利益相关者在平台上进行头脑风暴。代理提供情境反馈，从过去的会话或外部趋势中获取，协助制定一致和创造性的策略。

D4 多代理合作

这种模式的本质根植于分布式智能的概念。通过将任务分散在一组专门的代理人之间 5]，这种模式创造了一种更流畅和适应性更强的方式来满足复杂的用户目标。这个动态的代理人合奏团共同利用各种 GPT 模型，确保每个任务都由最合适的专家来处理（见*[图 4.13*）。

图 4.13： 多代理合作

用户体验层

与之前两种模式相似，这一层提供了各种互动可能性。通过聊天机器人界面或 Web 用户界面，用户可以表达复杂的目标，然后由一组合作的代理人来完成，并可能需要与多个用户进一步互动。

应用层

这里包括的组件有：

• 代理团队：一群专门的代理人，负责执行不同的角色，以实现用户目标。团队由以下成员组成：

• 规划代理：将用户指定的目标分解为可行动的任务，并确定适合每个任务的理想专家代理配置文件。

• 编排代理：根据代理配置文件启动专家代理创建过程，启动任务序列，激活第一个专家代理，并逐步完成任务。该代理还监督专家代理之间的通信，确保与用户、知识库和其他企业工具的无缝互动。

• 专家代理：动态创建，这些代理具备执行特定任务所需的精确技能，以实现整体用户目标。

• 企业应用和数据库：这与 D2 模式中的情况相同。

• 信息检索工具：这与 D2 模式中的情况相同。

与 D2 模式类似，值得注意的是在这种架构中有两种不同类型的代理团队。虽然图表中展示了基于程序的代理团队，但还存在另一种构造 - 基于提示的代理团队。基于提示的代理团队的复杂性和应用将在《第五章，高级 GPT 提示工程技术》和专门讨论多代理提示的附录 1 中进行探讨。

AI 层

以下元素对这一层至关重要：

• 知识库：类似于 D2，存储着瞬时和持久的信息。

• 在不同角色中实例化的 GPT 模型：

• GPT 作为规划者：与规划代理对齐，将用户目标转化为一系列任务。

• GPT 作为指挥者：驱动着编排代理，管理专家代理之间任务的排序和委派。

• GPT 作为专家：为每个专家代理提供领域特定的知识和专业知识，以执行其指定的任务。

模式工作流

1. 用户表达了他们希望实现的详细目标。

2. 规划代理处理这个目标，将其转化为一系列可执行任务，并为每个任务确定理想的专家代理配置文件。

3. 对于每个任务，编排代理创建相应的专家代理。

4. 任务排序完成后，编排代理激活第一个专家代理并委派相应的任务。

5. 专家代理执行分配给它的任务。

6. 任务完成后，编排代理移动到下一个任务，激活下一个排队的专家代理。

7. 这个顺序会被认真遵循，直到所有任务得到解决。

8. 在整个过程中，编排代理确保专家代理之间以及它们与其他涉及实体（如用户、知识库或数据库）之间的顺畅沟通。

企业集成

这种模式提供了与 D2 模式中一样的高级企业集成，因为所有代理都可以通过 API 访问功能来执行他们的任务。

输出质量

当最终专家代理评估所有先前专家代理的性能时，D4 的输出质量与 D2 的输出质量非常相似。虽然通过为每个涉及的代理（包括规划、编排和专家代理）实施质量评估有潜力提高输出质量，但必须注意，这种增强可能会以性能下降为代价。

性能

性能受到参与的代理数量以及他们之间和用户和企业应用程序之间的互动程度的显着影响。随着代理数量的增加，或者互动变得更频繁和复杂，系统的响应速度和效率可能会相应受到影响。

使用案例

在 D2 模式的基础能力上构建，并通过多代理合作的复杂性加以增强，这种 D4 模式能够熟练处理各种应用，如以下使用案例所示：

• 全面的研究：

• 规划代理：理解总体研究目标，并将其分成有针对性的研究领域或问题。

• 编排代理：在专家代理之间协调，为它们分配特定的研究领域或任务，并确保无缝整合它们的发现。

• 专家代理：深入其分配的领域，挖掘数据，参考学术文章，并交叉参考研究结果。每个代理可能专门研究各种研究方法或来源。

• 探索性数据分析：

• 规划代理：根据期望的见解和结果定义数据探索的目标。

• 编排代理：组织数据流，确保它以有序的方式在专家代理之间移动并整合他们的分析。

• 专家代理：每个代理可以专注于特定的数据集或分析技术。例如，一个代理可能处理统计分析，而另一个专注于可视化或预测建模。

• 自动故障排除：

• 规划代理：识别报告的问题并定义诊断步骤。

• 编排代理：管理故障排除过程，确保每个步骤都被执行，收集所需数据，并提供反馈。

• 专家代理：专门处理问题的不同方面。一个可能处理与软件相关的问题，另一个可能是硬件诊断，另一个可能专注于用户体验或界面问题。

• 个性化学习路径：

• 规划代理：评估学习者当前的知识水平、偏好和长期教育目标。

• 编排代理：组织课程表，安排课程，并确保内容流与学习者的进展相一致。

• 专家代理：专注于不同学科或学习方法。例如，一个人可以处理数学，而另一个人处理文学。其他人可能专注于经验性学习、多媒体内容或实践项目。

• 软件开发协助：

• 规划代理：解释需求并将其分解为特性或任务。

• 编排代理：管理依赖关系和工作流程。

• 专家代理：建议代码片段，运行测试，调试问题，甚至帮助部署策略。

• 咨询任务：

• 规划代理：确定客户需求并将其分解为可操作的见解或任务。

• 编排代理：安排会议，管理时间表，并确保交付物得到满足。

• 专家代理：深入具体细节，无论是市场研究、财务建模还是战略规划，利用最佳工具和资源完成每项任务。

架构模式建议

通过深入研究各种 GPT 驱动的架构模式的细微差别和复杂性，我们准备提出一系列精心策划的建议。这些见解来自全面的描述和评估，旨在指导您选择最适合您特定需求的架构：

• 高级对话体验：基于实际情况的对话（A2）与企业系统集成，增加了上下文深度。混合主动对话（A3）促进双向互动，引导用户行动和查询，而质量控制对话（A4）确保所有回应在显示给用户之前都经过第二个 GPT 模型的检查。

• 工具驱动对话：集成工具对话（B1）利用 GPT 模型通过 API 与外部应用程序和数据库无缝交互。基于思维链引导的工具对话（B2）通过推理演示丰富了这一点。与此同时，高级工具集成对话（B3）利用基于对话上下文的动态任务规划优化与企业工具的交互。

• 专业对话：使用精细调校模型的对话（C1）采用精细调校的语言模型生成精确的回应，非常适合复杂领域和高风险环境。与此同时，使用两个模型的对话（C2）结合了精细调校模型的特定性和预训练的 GPT 模型的广度，确保深入用户互动嵌入到多样的对话场景中。

• 高级自动化：对于复杂的自动化需求，模式批量自动化代理（D1）、编排代理（D2）和多代理协作（D4）脱颖而出。D1 强调批量数据处理，而 D2 利用顺序编排实现无缝互动。D4 特别适用于需要高度动态适应性和任务特定专业知识的环境。

• 协助协作：对于深度协作环境，模式协作代理（D3）和多代理协作（D4）表现突出。D3 在强调持续以人为中心互动的情况下表现出色，GPT 管理和增强整个协作过程。另一方面，D4 强调人类和任务特定代理共同工作的情景，结合各自的优势以获得最佳结果。

我们对 GPT 驱动的架构模式的探索揭示了多种解决方案，每种都有其固有的优点。您的组织或项目的正确选择取决于您的具体需求和限制。将此分析作为参考，指导您选择最符合您目标的架构模式。

结论

当我们在 GPT 驱动的架构模式的多样景观中航行时，这些系统可以如何在改善用户互动、增强协作场景和推进自动化流程方面发挥重要作用变得明显。通过提供多样化的模式谱，每个模式都针对特定的用例和需求定制，我们可以释放 AI 能力的全部潜力，开发未来高效、适应性强、协作性强且提供丰富用户体验的对话系统和工作流程。

既然我们已经确定了 GPT 在各种架构模式中的多功能性和适应性，现在是时候深入了解高级 GPT 提示工程技术的世界了。这些技术将深入了解如何引导 GPT 模型实现期望的结果，特别是在复杂的企业场景中。让我们现在将焦点转向这些结构化提示方法，以进一步释放 GPT 在高级 AI 应用中的广泛潜力。

关键点

1. GPT 驱动架构的多功能性：架构模式是多功能的，可以将 GPT 模型部署到各种对话上下文、工具集成和自动化场景中，证明了它们在增强用户参与和简化信息检索方面的重要性。

2. 分层系统方法：在架构模式中使用分层系统方法确保解耦和可维护性，从而导致更可持续的系统生命周期。

3. 质量和性能的权衡：每种模式都提供了独特的输出质量、性能和企业集成的混合，提供了一系列选择，以满足不同的需求和用例。

4. 企业集成：与企业应用程序和数据库的无缝集成，如工具集成对话和其他模式中所见，可以显著扩展 GPT 驱动系统的能力。

5. 响应的精确性和广度：在特定知识与更广泛理解之间取得平衡，一些架构展示了模型微调在提供准确和全面响应方面的重要性。

6. 高级自动化：GPT 集成架构还展示了在各种自动化场景中的多功能性：内容的批处理、信息工作流编排以及使用多代理系统执行项目。

7. 协作卓越：GPT 模型可以用于促进协作环境中的自适应互动，实现人类中心互动和多代理合作的独特融合，共同实现复杂目标。

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¹ 代理是一种设计用于执行特定任务的软件组件，通常是自主地与其他代理、系统或用户进行交互。

² 提示模板主要是预填的提示模式，用于控制 GPT 模型，并在*第五章，高级 GPT 提示工程技术*中介绍。模板可以基于规则、机器学习模型或通过选择提示向 GPT 模型选择。

³ 文档数据库，也称为文档导向数据库或文档存储，是一种设计用于存储、检索和管理半结构化信息的非关系型数据库，例如带有元数据的文本，通常以 JSON（JavaScript 对象表示）或 XML（可扩展标记语言）等标准格式存储。

⁴ 图数据库，通常称为图导向数据库或图引擎，也是一种非关系型数据库，用于捕获、处理和管理以网络模型化的数据，强调节点、边和属性，从而能够映射、访问和分析复杂的相互连接和依赖关系。

⁵ 向量数据库是一种专门优化用于存储和查询高维向量数据的数据库系统，通常表示文档、查询或兴趣配置文件，常用于 AI 应用程序中的任务，如相似性搜索或推荐。

⁶ 在 GPT 模型（如 ChatGPT）的背景下，“思维链（CoT）”指的是模型在一系列句子或交流中保持连贯推理的能力。CoT 演示就是这样一种推理链的示例。

⁷ 这种架构模式的实现在第九章中以 Java 编程语言为例进行了说明。

⁸ 主提示定义了给定协作场景的协作手册。主提示在*第六章，设计基于提示的智能助手*中有详细介绍。