Chatbot從0到1（第2版）：對話式交互實踐指南

本書內容共6部分。第1部分説明你理解通用人工智慧時代下，"Chatbot”和"對話式交互”的概念；第2部分帶你瞭解通用人工智慧及其代表GPT；第3部分和第4部分介紹Chatbot的生命週期；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！

第1部分 人工智慧時代之驕子
1 人工智慧的春天來了2
1.1 灼灼熱望2
1.2 起伏跌宕4
1.3 關於本書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 行業的典型分類 27
3.3.1 閒聊型Chatbot 27
3.3.2 任務型Chatbot 28
3.3.3 問答型Chatbot 30

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 33
5 ChatGPT是什麼 35
5.1 ChatGPT自己介紹自己35
5.2 ChatGPT寫書稿大綱48
5.3 ChatGPT在行銷場景中的作用51
5.4 ChatGPT對人工智慧未來的發展趨勢的判斷53
5.5 如何使用ChatGPT54
5.6 ChatGPT立即體驗55
5.7 關於ChatGPT的“猜概率”56
5.8 ChatGPT的前世今生62
5.9 ChatGPT背後的公司：OpenAI65
6 ChatGPT的應用場景67
6.1 數字人大腦68
6.2 寫文章69
6.3 編輯文章/改寫論文表達71
6.4 説明提煉大量文字72
6.5 多語種轉化73
6.6 充當“花哨的”標題生成器75
6.7 傳統文化生成器，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的生命週期（上）
7 Chatbot的生命週期概覽105
7.1 機器是如何與人進行交流的105
7.2 設計Chatbot的生命週期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：哪一個是構建大語言模型應用更好的方法121
7.4 大語言模型時代的資料庫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”產品需求分析法144
8.4 案例：差旅Chatbot146
9 流程設計148
9.1 對話流程設計的原則148
9.2 梳理業務要素149
9.3 抽取對話流程，繪製流程圖153
9.3.1 繪製單通道流程圖154
9.3.2 繪製泳道圖155
9.3.3 合併業務線156
10 資料處理158
10.1 資料收集159
10.2 數據清洗161
10.3 資料轉換163
10.3.1 pdf.js163
10.3.2 PP-Structure164
10.3.3 Doctran166
10.4 數據切割167
10.5 資料擴充和資料更新173
10.5.1 資料擴充173
10.5.2 資料更新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個基礎方法177
11.2.2 OpenAI官網的最佳實踐181
11.2.3 CRISPE框架185
11.2.4 通過B.O.R.E框架設計Prompt188
11.2.5 編寫結構化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業務流撰寫Prompt235
11.4.1 基於系統資料設計場景236
11.4.2 為所有場景設置優先順序237
11.4.3 區別新老用戶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的生命週期（下）
12 系統搭建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 對話狀態追蹤281
12.3.2 對話策略優化282
12.4 RAG搭建284
12.4.1 工程化的Prompt實現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 系統測評329
13.1 任務型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 閒聊型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 平臺管道集成343
14.1 微信343
14.1.1 企業微信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 運營回饋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 平臺管道分析362
15.2 對話內容分析362
15.2.1 對話聚類362
15.2.2 意圖統計363
15.2.3 消息漏斗364
15.2.4 詞雲分析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 調用默認回答的次數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與現實世界的介面
16 RPA簡介374
16.1 RPA是什麼374
16.1.1 RPA本質上是一種更先進的生產力374
16.1.2 RPA的起源和技術演進375
16.1.3 RPA與AGI的結合376
16.1.4 RPA在企業中的落地情況378
16.2 RPA的應用場景379
16.3 RPA的發展趨勢381
16.4 RPA的使用383
16.5 RPA的案例385
16.5.1 金融行業的案例385
16.5.2 電商行業的案例387
17 Wechaty SDK介紹及實戰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連接微信帳號395
17.2 使用Wechaty實現具有基本功能的Chatbot397
17.2.1 開發Wechaty Chatbot397
17.2.2 基於規則實現Chatbot的自動回復功能397
17.2.3 添加非同步作業發送圖片398
17.2.4 添加對話管理399
17.3 連接大語言模型雲API399
17.3.1 GPT模型介紹及其雲API400
17.3.2 如何使用Wechaty與GPT模型雲API進行連接400
17.4 如何使用自然語言程式設計Wechaty401
18 Wechaty Puppet Provider和Wechaty Puppet雲服務406
18.1 Wechaty Puppet Provider406
18.2 Wechaty Puppet Service雲服務407

第6部分 對話式AI的時代已經到來
19 Chatbot的機會在哪裡410
19.1 AI產品的潛力在於產品設計410
19.2 對話交互是手段而非目的411
19.3 設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 對話智慧解決重複思考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

李佳芮
句子互動創始人，對話式行銷開創者。微軟AI MVP，曾和百度聯合打造《對話式AI》系列視頻課程，出品公開課《ChatGPT從0到1》。開源專案作者，聯合創立對話式RPA開源專案Wechaty。連續創業者，曾獲福布斯30 Under30、36氪36 Under36 S級創業者、RCEP U35科創青年領袖、科創中國·青年創業者等榮譽。句子互動通過“RPA AI”，打造下一代GPT驅動的、基於IM的跨平臺對話式行銷雲。
 
李卓桓
Plug and Play Venture Partner，PreAngel合夥人。曾任優酷網首席科學家，水木清華BBS站長，並創立紫霞BBS。本科畢業於清華大學，獲中歐國際工商學院EMBA。在微軟創業網路和谷歌創業加速器擔任創業導師。多年多次榮獲騰訊雲Chatbot TVP、微軟AI MVP、穀歌ML GDE、GitHub Stars等獎項。創立的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，其NPM軟體安裝包被下載百萬餘次，幫助上萬個開源項目構建Chatbot。