为生成式人工智能(GenAI)创建高质量知识内容的技巧

输入决定输出，高质量的知识库内容是AI应用的前提和基础。
关于如何建立AI时代的知识库，在基于大模型的知识库搭建优化实操在线课程有详细讲解，也分享了相关的案例和10几个模板，感兴趣可以学习。

以下是关于创建高质量知识内容的技巧，供参考。如果您有关于企业AI知识库搭建的问题，欢迎联系vx:511956894 与我们交流。

以下为正文：

为生成式人工智能创建和维护知识需要一套结构良好的方法，以确保人工智能能够有效地合成、适应并向用户提供相关信息。

这项工作琐广泛但难度并不大，所以并没有必要恐惧和着急。

假设您是一个知识库的内容创作者，要想真正做好这项工作，你可以按照以下指引的技巧进行。

概述

在创作内容时，您既要考虑人类的读者，就是您的同事、客户；也要考虑各类大模型支撑的人工智能可以“明白”。通过撰写适合新各层级的同事（管理者、业务专家、骨干和新员工）的内容，来帮助他们解决在工作中的问题。

在做这项工作的时候，请遵循这些准则，以便创建和维护有效支持人类和生成式人工智能所需要的知识，并确保内容准确、相关和用户友好。

• 确定内容范围：每篇文章关注一个主题，以改进导航和可发现性。 
• 组织内容：使用标题和逻辑组织使内容清晰。 标题要能够概括全文，逻辑主要通过H1-H6的结构实现。
• 平衡人类和人工智能需求：人工智能需要详细的内容，它不怕文档很长，对于其不理解的部分需要要进行及时解释、示例来说明；但对人类员工而言，他们都有或多或少的背景信息和知识，追求简单明确。 
• 使用示例：这个对于AI及其必要，对于抽象、复杂的内容，尽量进行介绍、示例，还可以包括用于澄清内容的场景。 
• 使用媒体批注：大语言模型擅长的是处理文本内容，对于多模态的图片、语音、视频需要将文本描述添加到多媒体中，以便AI理解。 
• 解决常见问题：编写常见问题解答以解决常见问题，最好在每篇文档末尾加入人们在阅读本文档经常会提问的问题。 
• 执行定期审计：定期审查和更新内容。需要在内容产出时即定义审计的周期和频率。 
• 相关内容和自然语言：镜像客户查询并提供上下文。 AI利用的效果依赖于上下文工程。
• 了解AI限制：澄清术语和首字母缩写词，如有可能可以撰写内部的术语表。

一、确定内容范围

创建涵盖单个主题或问题而非多个问题的文章。此方法改进了安全性和可见性的管理，并使用户更容易导航。随着时间的推移，通过衡量哪些文章被频繁使用，可以界定内容的有效性。 

如果您不确定在哪里自然地确定主题范围，请使用以下价值陈述作为练习：

• 为什么用户应该阅读这篇文章？ 
• 用户将如何从这些信息中获益？ 
• 阅读这篇文章的预期结果是什么？ 

二、组织内容

人工智能在结构化内容（如逻辑相关的句子、段落和列表）上蓬勃发展。

利用标题标签（H1、H2……）或问答格式（问答对）等内容结构来表示层次关系，并根据内容类型和布局组织知识文章。

按部门从逻辑上将内部信息与面向客户的内容分开，以确保合适的受众收到适当的信息，这个本质是权限的问题，但是在一篇文档中的权限更细的设置。 

如果不想没写内容被生成性人工智能适应，可以在页面“llm-no-index”中添加以下标记。这将防止页面上的内容用于任何生成性响应。

三、平衡人类和人工智能的需求差异

编写人工智能可以消费且人类仍然可以理解的内容说起来容易做起来难。

人类通常注意力持续时间短，喜欢简短的语言。这可能与生成性人工智能（generative AI）背道而驰，后者在提供全面详细的信息时表现最佳。

为了平衡两者需求，请执行以下操作：

• 提供详细的解释，包括常见的同义词和缩写词，以帮助AI理解不同的概念。
• 在编写适合人工智能和人类消费的内容时，使用格式来实现平衡。 
• 使用较少的标题，保持文章简短。 
• 将长页分成几个短页，并包括价值陈述或摘要，以阐明读者为什么应该使用这些内容以及它们将如何受益。
• 记录人类经验和生活背景，以解决潜在的背景差距。 
• 创作内容时要考虑到新手、无经验的读者。人工智能总是尽可能地按照字面意思来写，并且人工智能没有用户可能拥有的任何隐性知识。

四、多使用示例

结合对话场景，帮助AI解释用户查询的相关性。描述典型的用户情况可以增强理解，并使内容与客户的观点保持一致。 

例子：如果解释如何重置密码，请考虑尽可能的场景，包括用户忘记密码并需要使用其电子邮件地址重置密码的场景。 

使用媒体批注

虽然图像和视频对人类有益，但人工智能需要文本注释。使用文本解释多媒体内容，并利用alt标记进行注释，以增强屏幕阅读器的可访问性。 

例子：如果您有设置页面的屏幕截图，请包含类似“设置页面的截图突出显示密码重置选项”的alt标记

五、解决常见问题

大多数人工智能提示都是以问题的形式出现的。编写解决特定问题和问题的常见问题解答有助于生成和非生成用例。关注最常见的客户问题，构建基础知识，作为用户的快速参考，并帮助确保知识的全面性和实用性。 

示例：

• 问题：如何重置密码？ 
• 答案：单击登录页面上的“忘记密码”，然后按照发送到您的电子邮件中的说明进行操作。 

六、执行定期审计

知识就是实践，而不是一次性的努力。

定期审查和更新知识以确保准确性。很多AI相关的软件或者工具都有审计周期设定的功能，并在这个过程中收集用户反馈。这使知识的相关性保持最新，并确保只有最相关的信息才可供消费。

例子：安排每月对访问量最大的文章进行审查，以检查过时的信息并进行必要的更新。 访问量不大但特别关键知识可以季度审查等。

七、相关内容和自然语言

使用反映客户查询的自然语言增强内容，并将提示细化为简洁但特定于结果。在内容中提供上下文可以解释其有用性并确保上下文相关性。使用对话式、结果驱动的语言，模仿客户提问的方式，提高用户参与度。 

例子：不要使用“我如何访问离岸账户？”，而是使用“我可以拥有什么类型的离岸帐户？”，并提供详细的选项和上下文。 

八、了解AI限制

认识到在内容的不同上下文中使用相同术语时的潜在挑战。

调整措辞以提高清晰度。

例子：区分“注册”（创建帐户）和“服务”（维护帐户）以避免混淆。