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Chatbot從0到1(第2版對話式交互實踐指南)/通用智能與大模型叢書

  • 作者：編者:李佳芮//李卓桓|責編:鄭柳潔
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121462924
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：450
人民幣：RMB 119 元      售價：元
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內容大鋼
    本書內容共6部分。第1部分幫助你理解「Chatbot」和「對話式交互」；第2部分帶你了解通用人工智慧及其代表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慧與現實世界的介面——機器人流程自動化；第6部分介紹行業對Chatbot的評價，明確Chatbot的邊界並給出可落地的方法。現在就讓我們開始這場乾貨滿滿的旅程吧！
    本書適合希望從事Chatbot行業的讀者閱讀，尤其是正在考慮將業務切入Chatbot領域的決策者，即將或正在從事Chatbot專業工作的產品經理和項目經理，以及希望了解Chatbot領域工作流程的開發人員。
作者介紹
編者:李佳芮//李卓桓|責編:鄭柳潔
目錄
第1部分  人工智慧時代之驕子
  1  人工智慧的春天來了
    1.1  灼灼熱望
    1.2  起伏跌宕
    1.3  關於本書
  2  對話式交互的登場
    2.1  交互演進簡史
    2.2  對話式交互簡介
    2.3  職位的變革
    2.4  Prompt Engineer
  3  Chatbot應用場景及分類
    3.1  開放域和封閉域
    3.2  功能分類
      3.2.1  垂直行業Chatbot
      3.2.2  智能客服Chatbot
      3.2.3  工作Chatbot
      3.2.4  娛樂Chatbot
      3.2.5  教育Chatbot
      3.2.6  個人助手Chatbot
    3.3  行業的典型分類
      3.3.1  閑聊型Chatbot
      3.3.2  任務型Chatbot
      3.3.3  問答型Chatbot
第2部分  通用人工智慧的春天：引領未來的關鍵技術
  4  何謂通用人工智慧
  5  ChatGPT是什麼
    5.1  ChatGPT自己介紹自己
    5.2  ChatGPT寫書稿大綱
    5.3  ChatGPT在營銷場景中的作用
    5.4  ChatGPT對人工智慧未來的發展趨勢的判斷
    5.5  如何使用ChatGPT
    5.6  ChatGPT立即體驗
    5.7  關於ChatGPT的「猜概率」
    5.8  ChatGPT的前世今生
    5.9  ChatGPT背後的公司：OpenAI
  6  ChatGPT的應用場景
    6.1  數字人大腦
    6.2  寫文章
    6.3  編輯文章/改寫論文表達
    6.4  幫助提煉大量文字
    6.5  多語種轉化
    6.6  充當「花哨的」標題生成器
    6.7  傳統文化生成器，讓文化火起來
    6.8  取代私域運營
      6.8.1  IP打造
      6.8.2  話術文案
      6.8.3  活動策劃
    6.9  不適合直接在客服場景中使用
第3部分  Chatbot的生命周期（上）
  7  Chatbot的生命周期概覽

    7.1  機器是如何與人進行交流的
    7.2  設計Chatbot的生命周期
    7.3  RAG：讓大語言模型擁有特定的專屬知識
      7.3.1  RAG簡介
      7.3.2  RAG與Fine-tuning：哪一個是構建大語言模型應用更好的方法
    7.4  大語言模型時代的資料庫
  8  需求分析
    8.1  確定Chatbot的邊界
    8.2  確定Chatbot的形象
    8.3  「六何」產品需求分析法
    8.4  案例：差旅Chatbot
  9  流程設計
    9.1  對話流程設計的原則
    9.2  梳理業務要素
    9.3  抽取對話流程，繪製流程圖
      9.3.1  繪製單通道流程圖
      9.3.2  繪製泳道圖
      9.3.3  合併業務線
  10  數據處理
    10.1  數據收集
    10.2  數據清洗
    10.3  數據轉換
      10.3.1  pdf.js
      10.3.2  PP-Structure
      10.3.3  Doctran
    10.4  數據切割
    10.5  數據擴充和數據更新
      10.5.1  數據擴充
      10.5.2  數據更新
  11  Prompt撰寫
    11.1  何謂Prompt Engineer
    11.2  撰寫Prompt的原則和方法
      11.2.1  Prompt撰寫的4個基礎方法
      11.2.2  OpenAI官網的最佳實踐
      11.2.3  CRISPE框架
      11.2.4  通過B.O.R.E框架設計Prompt
      11.2.5  編寫結構化Prompt
      11.2.6  思維鏈
    11.3  Prompt Engineer實操
      11.3.1  ChatGPT幫你寫代碼
      11.3.2  ChatGPT情人節約會指南
      11.3.3  如何使用ChatGPT寫一篇邏輯縝密、語義流暢的2000字論文
    11.4  針對搭建Chatbot業務流撰寫Prompt
      11.4.1  基於系統數據設計場景
      11.4.2  為所有場景設置優先順序
      11.4.3  區別新老用戶
      11.4.4  控制對話流
    11.5  Prompt工具介紹
      11.5.1  FlowGPT
      11.5.2  PromptPerfect

第4部分  Chatbot的生命周期（下）
  12  系統搭建
    12.1  搭建前的準備
      12.1.1  組件介紹
      12.1.2  流程梳理
    12.2  自然語言理解
      12.2.1  意圖識別
      12.2.2  實體提取
    12.3  對話管理
      12.3.1  對話狀態追蹤
      12.3.2  對話策略優化
    12.4  RAG搭建
      12.4.1  工程化的Prompt實現
      12.4.2  檢索方法
      12.4.3  RAG搭建實操
      12.4.4  RAG變種之一：RAG-Fusion
    12.5  平台工具介紹
      12.5.1  LangChain
      12.5.2  AutoGPT
      12.5.3  句子互動介紹
  13  系統測評
    13.1  任務型Chatbot測評指標
      13.1.1  自然語言理解測評指標
      13.1.2  對話管理測評指標
    13.2  問答型Chatbot測評指標
      13.2.1  準確率
      13.2.2  召回率
      13.2.3  F值
      13.2.4  問題解決率
    13.3  閑聊型Chatbot測評指標
      13.3.1  線上指標
      13.3.2  客觀評價
      13.3.3  主觀評價
  14  平台渠道集成
    14.1  微信
      14.1.1  企業微信
      14.1.2  微信公眾號
    14.2  釘釘
    14.3  Bot Framework
      14.3.1  E-mail
      14.3.2  Facebook
      14.3.3  Slack
      14.3.4  Telegram
      14.3.5  Web Chat
  15  運營反饋
    15.1  流量分析
      15.1.1  時長與輪次
      15.1.2  會話流量
      15.1.3  平台渠道分析
    15.2  對話內容分析

      15.2.1  對話聚類
      15.2.2  意圖統計
      15.2.3  消息漏斗
      15.2.4  詞雲分析
      15.2.5  情緒分析
      15.2.6  讓用戶為Chatbot評分
      15.2.7  轉化路徑分析
    15.3  對話異常分析
      15.3.1  異常對話記錄
      15.3.2  熱門退出消息
      15.3.3  調用默認回答的次數
    15.4  用戶分析
      15.4.1  活躍用戶
      15.4.2  用戶留存率
      15.4.3  用戶活躍度
      15.4.4  用戶總數
      15.4.5  用戶畫像
第5部分  機器人流程自動化：建立AGI與現實世界的介面
  16  RPA簡介
    16.1  RPA是什麼
      16.1.1  RPA本質上是一種更先進的生產力
      16.1.2  RPA的起源和技術演進
      16.1.3  RPA與AGI的結合
      16.1.4  RPA在企業中的落地情況
    16.2  RPA的應用場景
    16.3  RPA的發展趨勢
    16.4  RPA的使用
    16.5  RPA的案例
      16.5.1  金融行業的案例
      16.5.2  電商行業的案例
  17  Wechaty SDK介紹及實戰
    17.1  Wechaty簡介及安裝
      17.1.1  Wechaty項目介紹
      17.1.2  安裝Wechaty的步驟及注意事項
      17.1.3  Wechaty中常用的API
      17.1.4  如何使用Wechaty連接微信賬號
    17.2  使用Wechaty實現具有基本功能的Chatbot
      17.2.1  開發Wechaty Chatbot
      17.2.2  基於規則實現Chatbot的自動回復功能
      17.2.3  添加非同步操作發送圖片
      17.2.4  添加對話管理
    17.3  連接大語言模型雲API
      17.3.1  GPT模型介紹及其雲API
      17.3.2  如何使用Wechaty與GPT模型雲API進行連接
    17.4  如何使用自然語言編程Wechaty
  18  Wechaty Puppet Provider和Wechaty Puppet雲服務
    18.1  Wechaty Puppet Provider
    18.2  Wechaty Puppet Service雲服務
第6部分  對話式AI的時代已經到來
  19  Chatbot的機會在哪裡

    19.1  AI產品的潛力在於產品設計
    19.2  對話交互是手段而非目的
    19.3  設計合理的人工接入流程
  20  AI與人，「替代」還是「共生」
    20.1  很抱歉，我做了一個59分的機器人
    20.2  你們的機會來了
    20.3  對話智能解決重複思考
    20.4  「替代」還是「共生」
      20.4.1  增強人類智慧
      20.4.2  增強人的能力
附錄A  ChatGPT沉思錄

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