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Chatbot从0到1（第2版）：对话式交互实践指南

作译者：李佳芮,李卓桓

出版时间：2024-01 千字数：490 版次：01-01 页数：448

开本：16开装帧： I S B N ：9787121462924

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纸质书定价：￥119.0

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第1部分  人工智能时代之骄子
1  人工智能的春天来了2
1.1  灼灼热望2
1.2  起伏跌宕4
1.3  关于本书7
2  对话式交互的登场10
2.1  交互演进简史10
2.2  对话式交互简介13
2.3  职位的变革17
2.4  Prompt Engineer18
3  Chatbot应用场景及分类20
3.1  开放域和封闭域20
3.2  功能分类22
3.2.1  垂直行业Chatbot22
3.2.2  智能客服Chatbot23
3.2.3  工作Chatbot 24
3.2.4  娱乐Chatbot 25
3.2.5  教育Chatbot 25
3.2.6  个人助手Chatbot 26
3.3  行业的典型分类 27
3.3.1  闲聊型Chatbot 27
3.3.2  任务型Chatbot 28
3.3.3  问答型Chatbot 30
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 33
5  ChatGPT是什么 35
5.1  ChatGPT自己介绍自己35
5.2  ChatGPT写书稿大纲48
5.3  ChatGPT在营销场景中的作用51
5.4  ChatGPT对人工智能未来的发展趋势的判断53
5.5  如何使用ChatGPT54
5.6  ChatGPT立即体验55
5.7  关于ChatGPT的“猜概率”56
5.8  ChatGPT的前世今生62
5.9  ChatGPT背后的公司：OpenAI65
6  ChatGPT的应用场景67
6.1  数字人大脑68
6.2  写文章69
6.3  编辑文章/改写论文表达71
6.4  帮助提炼大量文字72
6.5  多语种转化73
6.6  充当“花哨的”标题生成器75
6.7  传统文化生成器，让文化火起来77
6.8  取代私域运营79
6.8.1  IP打造79
6.8.2  话术文案83
6.8.3  活动策划91
6.9  不适合直接在客服场景中使用103
第3部分  Chatbot的生命周期（上）
7  Chatbot的生命周期概览105
7.1  机器是如何与人进行交流的105
7.2  设计Chatbot的生命周期107
7.3  RAG：让大语言模型拥有特定的专属知识111
7.3.1  RAG简介112
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121
7.4  大语言模型时代的数据库131
8  需求分析138
8.1  确定Chatbot的边界139
8.2  确定Chatbot的形象140
8.3 “六何”产品需求分析法144
8.4  案例：差旅Chatbot146
9  流程设计148
9.1  对话流程设计的原则148
9.2  梳理业务要素149
9.3  抽取对话流程，绘制流程图153
9.3.1  绘制单通道流程图154
9.3.2  绘制泳道图155
9.3.3  合并业务线156
10  数据处理158
10.1  数据收集159
10.2  数据清洗161
10.3  数据转换163
10.3.1  pdf.js163
10.3.2  PP-Structure164
10.3.3  Doctran166
10.4  数据切割167
10.5  数据扩充和数据更新173
10.5.1  数据扩充173
10.5.2  数据更新173
11  Prompt撰写175
11.1  何谓Prompt Engineer176
11.2  撰写Prompt的原则和方法177
11.2.1  Prompt撰写的4个基础方法177
11.2.2  OpenAI官网的最佳实践181
11.2.3  CRISPE框架185
11.2.4  通过B.O.R.E框架设计Prompt188
11.2.5  编写结构化Prompt189
11.2.6  思维链197
11.3  Prompt Engineer实操201
11.3.1  ChatGPT帮你写代码201
11.3.2  ChatGPT情人节约会指南217
11.3.3  如何使用ChatGPT写一篇逻辑缜密、语义流畅的2000字论文226
11.4  针对搭建Chatbot业务流撰写Prompt235
11.4.1  基于系统数据设计场景236
11.4.2  为所有场景设置优先级237
11.4.3  区别新老用户237
11.4.4  控制对话流238
11.5  Prompt工具介绍247
11.5.1  FlowGPT 247
11.5.2  PromptPerfect 262
第4部分  Chatbot的生命周期（下）
12  系统搭建266
12.1  搭建前的准备266
12.1.1  组件介绍266
12.1.2  流程梳理269
12.2  自然语言理解272
12.2.1  意图识别275
12.2.2  实体提取277
12.3  对话管理278
12.3.1  对话状态追踪281
12.3.2  对话策略优化282
12.4  RAG搭建284
12.4.1  工程化的Prompt实现285
12.4.2  检索方法290
12.4.3  RAG搭建实操298
12.4.4  RAG变种之一：RAG-Fusion301
12.5  平台工具介绍308
12.5.1  LangChain308
12.5.2  AutoGPT317
12.5.3  句子互动介绍321
13  系统测评329
13.1  任务型Chatbot测评指标331
13.1.1  自然语言理解测评指标331
13.1.2  对话管理测评指标335
13.2  问答型Chatbot测评指标339
13.2.1  准确率339
13.2.2  召回率339
13.2.3  F值339
13.2.4  问题解决率340
13.3  闲聊型Chatbot测评指标340
13.3.1  线上指标340
13.3.2  客观评价341
13.3.3  主观评价342
14  平台渠道集成343
14.1  微信343
14.1.1  企业微信344
14.1.2  微信公众号348
14.2  钉钉350
14.3  Bot Framework355
14.3.1  E-mail356
14.3.2  Facebook356
14.3.3  Slack357
14.3.4  Telegram358
14.3.5  Web Chat358
15  运营反馈360
15.1  流量分析360
15.1.1  时长与轮次361
15.1.2  会话流量361
15.1.3  平台渠道分析362
15.2  对话内容分析362
15.2.1  对话聚类362
15.2.2  意图统计363
15.2.3  消息漏斗364
15.2.4  词云分析365
15.2.5  情绪分析365
15.2.6  让用户为Chatbot评分366
15.2.7  转化路径分析366
15.3  对话异常分析367
15.3.1  异常对话记录367
15.3.2  热门退出消息368
15.3.3  调用默认回答的次数368
15.4  用户分析369
15.4.1  活跃用户369
15.4.2  用户留存率370
15.4.3  用户活跃度370
15.4.4  用户总数371
15.4.5  用户画像371
第5部分  机器人流程自动化：建立AGI与现实世界的接口
16  RPA简介374
16.1  RPA是什么374
16.1.1  RPA本质上是一种更先进的生产力374
16.1.2  RPA的起源和技术演进375
16.1.3  RPA与AGI的结合376
16.1.4  RPA在企业中的落地情况378
16.2  RPA的应用场景379
16.3  RPA的发展趋势381
16.4  RPA的使用383
16.5  RPA的案例385
16.5.1  金融行业的案例385
16.5.2  电商行业的案例387
17  Wechaty SDK介绍及实战389
17.1  Wechaty简介及安装389
17.1.1  Wechaty项目介绍389
17.1.2  安装Wechaty的步骤及注意事项391
17.1.3  Wechaty中常用的API392
17.1.4  如何使用Wechaty连接微信账号395
17.2  使用Wechaty实现具有基本功能的Chatbot397
17.2.1  开发Wechaty Chatbot397
17.2.2  基于规则实现Chatbot的自动回复功能397
17.2.3  添加异步操作发送图片398
17.2.4  添加对话管理399
17.3  连接大语言模型云API399
17.3.1  GPT模型介绍及其云API400
17.3.2  如何使用Wechaty与GPT模型云API进行连接400
17.4  如何使用自然语言编程Wechaty401
18  Wechaty Puppet Provider和Wechaty Puppet云服务406
18.1  Wechaty Puppet Provider406
18.2  Wechaty Puppet Service云服务407
第6部分  对话式AI的时代已经到来
19  Chatbot的机会在哪里410
19.1  AI产品的潜力在于产品设计410
19.2  对话交互是手段而非目的411
19.3  设计合理的人工接入流程412
20  AI与人，“替代”还是“共生”414
20.1  很抱歉，我做了一个59分的机器人414
20.2  你们的机会来了415
20.3  对话智能解决重复思考416
20.4 “替代”还是“共生”417
20.4.1  增强人类智慧417
20.4.2  增强人的能力417
附录A  ChatGPT沉思录419

本书特色
在从事Chatbot工作的7年中，我从程序员的角色起步，从参与开源项目逐渐转向为商业化客户打造实际应用。我经历了从定制化项目到标准化产品的转变，从梳理客户需求到开展商务谈判和报价的过程。我参与了从需求抽象到产品设计的阶段，从算法设计到工程实现，再到数据调优、运营反馈、产品交付的流程。除此之外，我也负责市场公关（以吸引更多的客户），与客户的沟通（涵盖交付、定价、解约、制订方案等方面）……我几乎参与了与Chatbot相关的所有工作，甚至很多工作并不是CEO必须亲力亲为的。

7年并不短暂，我有幸见证了我的公司在人工智能领域的持续发展，并穿越了人工智能的周期——从热门到平常，再到如今再度引领科技的潮流。这段历程让我对Chatbot有了更理性和更深入的理解。只有冷静地看待人工智能的发展，理解技术周期性的变化并持续拥抱最新的技术，我们才能抓住真正的机会，做出人们期待的产品。希望本书能让读者感受到技术发生的各种变化，在当下的人工智能浪潮中多一些冷静和思考。

与出版本书第1版时的情形非常相似，如今，大家对ChatGPT有和Chatbot一样巨大的误区，认为人工智能是一个纯粹的技术工程，被各种技术术语影响，忽略了商业应用中产品设计和对用户需求的理解实际上是更为重要的事实。我认为，人工智能里 80%是产品工程，20%是技术工程。在大模型时代，甚至只有 10%是技术工程。当然，在产品工程中，不可缺少的是技术专家对技术的基本理解。

我发现自己坚持的理念和3年前出版本书第1版时没有变化：搭建Chatbot是一个产品问题，而不是简单的算法问题或者技术问题。我们需要理解用户的需求，知道他们在什么场景下需要使用Chatbot，他们期望Chatbot帮助他们解决什么问题，我们必须具备优秀的产品思维和基础的Chatbot产品方法论。然后，通过技术实现这些需求，创造能够真正解决用户问题的Chatbot。

所以，我决定接受出版社的邀请，在本书中增加ChatGPT的内容并介绍在大模型时代下搭建Chatbot的方法。虽然搭建Chatbot的产品方法论并没有因为以ChatGPT 为代表的大模型的出现发生本质的变化，但是在一些技术落地的实现路径中，新的技术对旧的技术确实有了一定程度的替换。我将自己全新的理解和实践更新在本书中，希望能帮助读者在面对人工智能浪潮时，在了解技术的基础之上，能在产品维度有更清晰的认知、更深入的理解、更务实的应用。
本书不仅会让读者了解Chatbot及其相关的人工智能技术，还能帮助读者培养产品思维，学会从用户的角度看待问题，理解 Chatbot 的本质，从而打造出真正优秀的 Chatbot。推动Chatbot和人工智能技术发展的关键不仅在于技术的进步，更在于对产品的深刻理解、对用户需求的深刻洞察，以及对人机交互方式变革的准确把握。只有明确了这一点，我们才能够打造出真正有价值的产品，充分挖掘人工智能的潜力。

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