Chatbot從0到1：對話式交互實踐指南（第2版）

定　價：￥119.00

作　者：	李佳芮李卓桓
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121462924	出版時間：	2024-01-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書內(nèi)容共6部分。第1部分幫助你理解通用人工智能時代下，"Chatbot”和"對話式交互”的概念；第2部分帶你了解通用人工智能及其代表GPT；第3部分和第4部分介紹Chatbot的生命周期；第5部分介紹通用人工智能與現(xiàn)實世界的接口——機器人流程自動化；第6部分介紹行業(yè)對Chatbot的評價，明確Chatbot的邊界并給出可落地的方法。現(xiàn)在就讓我們開始這場干貨滿滿的旅程吧！

作者簡介

　　李佳芮句子互動創(chuàng)始人，對話式營銷開創(chuàng)者。微軟AI MVP，曾和百度聯(lián)合打造《對話式AI》系列視頻課程，出品公開課《ChatGPT從0到1》。開源項目作者，聯(lián)合創(chuàng)立對話式RPA開源項目Wechaty。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，曾獲福布斯30 Under30、36氪36 Under36 S級創(chuàng)業(yè)者、RCEP U35科創(chuàng)青年領(lǐng)袖、科創(chuàng)中國·青年創(chuàng)業(yè)者等榮譽。句子互動通過“RPA AI”，打造下一代GPT驅(qū)動的、基于IM的跨平臺對話式營銷云。李卓桓Plug and Play Venture Partner，PreAngel合伙人。曾任優(yōu)酷網(wǎng)首席科學家，水木清華BBS站長，并創(chuàng)立紫霞BBS。本科畢業(yè)于清華大學，獲中歐國際工商學院EMBA。在微軟創(chuàng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)和谷歌創(chuàng)業(yè)加速器擔任創(chuàng)業(yè)導師。多年多次榮獲騰訊云Chatbot TVP、微軟AI MVP、谷歌ML GDE、GitHub Stars等獎項。創(chuàng)立的Wechaty開源項目，作為最受歡迎的Conversational RPA SDK之一，在GitHub上擁有近兩萬的Star數(shù)，其NPM軟件安裝包被下載百萬余次，幫助上萬個開源項目構(gòu)建Chatbot。

圖書目錄

第1部分人工智能時代之驕子
1 人工智能的春天來了2
1.1 灼灼熱望2
1.2 起伏跌宕4
1.3 關(guān)于本書7
2 對話式交互的登場10
2.1 交互演進簡史10
2.2 對話式交互簡介13
2.3 職位的變革17
2.4 Prompt Engineer18
3 Chatbot應用場景及分類20
3.1 開放域和封閉域20
3.2 功能分類22
3.2.1 垂直行業(yè)Chatbot22
3.2.2 智能客服Chatbot23
3.2.3 工作Chatbot 24
3.2.4 娛樂Chatbot 25
3.2.5 教育Chatbot 25
3.2.6 個人助手Chatbot 26
3.3 行業(yè)的典型分類 27
3.3.1 閑聊型Chatbot 27
3.3.2 任務(wù)型Chatbot 28
3.3.3 問答型Chatbot 30
第2部分通用人工智能的春天：引領(lǐng)未來的關(guān)鍵技術(shù)
4 何謂通用人工智能 33
5 ChatGPT是什么 35
5.1 ChatGPT自己介紹自己35
5.2 ChatGPT寫書稿大綱48
5.3 ChatGPT在營銷場景中的作用51
5.4 ChatGPT對人工智能未來的發(fā)展趨勢的判斷53
5.5 如何使用ChatGPT54
5.6 ChatGPT立即體驗55
5.7 關(guān)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的應用場景67
6.1 數(shù)字人大腦68
6.2 寫文章69
6.3 編輯文章/改寫論文表達71
6.4 幫助提煉大量文字72
6.5 多語種轉(zhuǎn)化73
6.6 充當“花哨的”標題生成器75
6.7 傳統(tǒng)文化生成器，讓文化火起來77
6.8 取代私域運營79
6.8.1 IP打造79
6.8.2 話術(shù)文案83
6.8.3 活動策劃91
6.9 不適合直接在客服場景中使用103
第3部分 Chatbot的生命周期（上）
7 Chatbot的生命周期概覽105
7.1 機器是如何與人進行交流的105
7.2 設(shè)計Chatbot的生命周期107
7.3 RAG：讓大語言模型擁有特定的專屬知識111
7.3.1 RAG簡介112
7.3.2 RAG與Fine-tuning：哪一個是構(gòu)建大語言模型應用更好的方法121
7.4 大語言模型時代的數(shù)據(jù)庫131
8 需求分析138
8.1 確定Chatbot的邊界139
8.2 確定Chatbot的形象140
8.3 “六何”產(chǎn)品需求分析法144
8.4 案例：差旅Chatbot146
9 流程設(shè)計148
9.1 對話流程設(shè)計的原則148
9.2 梳理業(yè)務(wù)要素149
9.3 抽取對話流程，繪制流程圖153
9.3.1 繪制單通道流程圖154
9.3.2 繪制泳道圖155
9.3.3 合并業(yè)務(wù)線156
10 數(shù)據(jù)處理158
10.1 數(shù)據(jù)收集159
10.2 數(shù)據(jù)清洗161
10.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換163
10.3.1 pdf.js163
10.3.2 PP-Structure164
10.3.3 Doctran166
10.4 數(shù)據(jù)切割167
10.5 數(shù)據(jù)擴充和數(shù)據(jù)更新173
10.5.1 數(shù)據(jù)擴充173
10.5.2 數(shù)據(jù)更新173
11 Prompt撰寫175
11.1 何謂Prompt Engineer176
11.2 撰寫Prompt的原則和方法177
11.2.1 Prompt撰寫的4個基礎(chǔ)方法177
11.2.2 OpenAI官網(wǎng)的最佳實踐181
11.2.3 CRISPE框架185
11.2.4 通過B.O.R.E框架設(shè)計Prompt188
11.2.5 編寫結(jié)構(gòu)化Prompt189
11.2.6 思維鏈197
11.3 Prompt Engineer實操201
11.3.1 ChatGPT幫你寫代碼201
11.3.2 ChatGPT情人節(jié)約會指南217
11.3.3 如何使用ChatGPT寫一篇邏輯縝密、語義流暢的2000字論文226
11.4 針對搭建Chatbot業(yè)務(wù)流撰寫Prompt235
11.4.1 基于系統(tǒng)數(shù)據(jù)設(shè)計場景236
11.4.2 為所有場景設(shè)置優(yōu)先級237
11.4.3 區(qū)別新老用戶237
11.4.4 控制對話流238
11.5 Prompt工具介紹247
11.5.1 FlowGPT 247
11.5.2 PromptPerfect 262
第4部分 Chatbot的生命周期（下）
12 系統(tǒng)搭建266
12.1 搭建前的準備266
12.1.1 組件介紹266
12.1.2 流程梳理269
12.2 自然語言理解272
12.2.1 意圖識別275
12.2.2 實體提取277
12.3 對話管理278
12.3.1 對話狀態(tài)追蹤281
12.3.2 對話策略優(yōu)化282
12.4 RAG搭建284
12.4.1 工程化的Prompt實現(xiàn)285
12.4.2 檢索方法290
12.4.3 RAG搭建實操298
12.4.4 RAG變種之一：RAG-Fusion301
12.5 平臺工具介紹308
12.5.1 LangChain308
12.5.2 AutoGPT317
12.5.3 句子互動介紹321
13 系統(tǒng)測評329
13.1 任務(wù)型Chatbot測評指標331
13.1.1 自然語言理解測評指標331
13.1.2 對話管理測評指標335
13.2 問答型Chatbot測評指標339
13.2.1 準確率339
13.2.2 召回率339
13.2.3 F值339
13.2.4 問題解決率340
13.3 閑聊型Chatbot測評指標340
13.3.1 線上指標340
13.3.2 客觀評價341
13.3.3 主觀評價342
14 平臺渠道集成343
14.1 微信343
14.1.1 企業(yè)微信344
14.1.2 微信公眾號348
14.2 釘釘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 運營反饋360
15.1 流量分析360
15.1.1 時長與輪次361
15.1.2 會話流量361
15.1.3 平臺渠道分析362
15.2 對話內(nèi)容分析362
15.2.1 對話聚類362
15.2.2 意圖統(tǒng)計363
15.2.3 消息漏斗364
15.2.4 詞云分析365
15.2.5 情緒分析365
15.2.6 讓用戶為Chatbot評分366
15.2.7 轉(zhuǎn)化路徑分析366
15.3 對話異常分析367
15.3.1 異常對話記錄367
15.3.2 熱門退出消息368
15.3.3 調(diào)用默認回答的次數(shù)368
15.4 用戶分析369
15.4.1 活躍用戶369
15.4.2 用戶留存率370
15.4.3 用戶活躍度370
15.4.4 用戶總數(shù)371
15.4.5 用戶畫像371
第5部分機器人流程自動化：建立AGI與現(xiàn)實世界的接口
16 RPA簡介374
16.1 RPA是什么374
16.1.1 RPA本質(zhì)上是一種更先進的生產(chǎn)力374
16.1.2 RPA的起源和技術(shù)演進375
16.1.3 RPA與AGI的結(jié)合376
16.1.4 RPA在企業(yè)中的落地情況378
16.2 RPA的應用場景379
16.3 RPA的發(fā)展趨勢381
16.4 RPA的使用383
16.5 RPA的案例385
16.5.1 金融行業(yè)的案例385
16.5.2 電商行業(yè)的案例387
17 Wechaty SDK介紹及實戰(zhàn)389
17.1 Wechaty簡介及安裝389
17.1.1 Wechaty項目介紹389
17.1.2 安裝Wechaty的步驟及注意事項391
17.1.3 Wechaty中常用的API392
17.1.4 如何使用Wechaty連接微信賬號395
17.2 使用Wechaty實現(xiàn)具有基本功能的Chatbot397
17.2.1 開發(fā)Wechaty Chatbot397
17.2.2 基于規(guī)則實現(xiàn)Chatbot的自動回復功能397
17.2.3 添加異步操作發(fā)送圖片398
17.2.4 添加對話管理399
17.3 連接大語言模型云API399
17.3.1 GPT模型介紹及其云API400
17.3.2 如何使用Wechaty與GPT模型云API進行連接400
17.4 如何使用自然語言編程Wechaty401
18 Wechaty Puppet Provider和Wechaty Puppet云服務(wù)406
18.1 Wechaty Puppet Provider406
18.2 Wechaty Puppet Service云服務(wù)407
第6部分對話式AI的時代已經(jīng)到來
19 Chatbot的機會在哪里410
19.1 AI產(chǎn)品的潛力在于產(chǎn)品設(shè)計410
19.2 對話交互是手段而非目的411
19.3 設(shè)計合理的人工接入流程412
20 AI與人，“替代”還是“共生”414
20.1 很抱歉，我做了一個59分的機器人414
20.2 你們的機會來了415
20.3 對話智能解決重復思考416
20.4 “替代”還是“共生”417
20.4.1 增強人類智慧417
20.4.2 增強人的能力417
附錄A ChatGPT沉思錄419