（1）大模型与智能交互
往期文章《智能交互复兴：ChatGPT +终端（奔驰/Siri）= ？》里提到大模型对现有行业的冲击，现有NLP中低层应用、复合场景将被直接“重塑”，比如 红极一时的智能对话。
《大模型时代，对话系统何去何从？》解释了让人又爱又恨的对话系统。
鹤啸九天，公众号：鹤啸九天ChatGPT：从入门到入行（放弃）
曾有人断言：
短短几年时间，新技术来了，在大语言模型的加持下，对话系统如虎添翼。
原有pipeline架构被冲击得七零八落，高达80%的功能被简单prompt engineering（提示工程）所替代，如：知识挖掘（去重/摘要/脱敏/增强等）、NLU（意图识别+槽位抽取）、NLG（语言生成/风格化）。
GPT-4o出来后，相对独立的ASR和TTS也开始融合进来，这种强大的多模态交互能力让人眼睛一亮。
只剩下DM尚未被完全替代。
当前基于LLM的Bot开发平台用plugin+workflow方式，复现复杂交互逻辑，本质上还是沿用上一代的FSM技术（有限状态机）。
Agent模式则走得更远，无需配置交互逻辑，统一由PE设置，只是受限于LLM的黑盒不可控性，不适合需要精确控制的业务场景，如金融支付/业务流程依赖复杂的情形，容错率低。
（2）智能对话先驱
2023年上半年，大模型开始“入侵”：
详见：《智能交互复兴：ChatGPT +终端（奔驰/Siri）= ？》
2023年5月底，《如何搭建自己的ChatGPT智能问答——ChatBase介绍》里介绍了国外的知识问答系统ChatBase，借助GPT强大的语义理解能力，突破了上一代文档问答（Document QA）的瓶颈，只需上传一段文本、文件，甚至网站URL，就能低代码快速搭建一款知识问答机器人。
ChatBase虽然面向开发者，但GPT接入受限，需要付费。
2023年9月8日，蚂蚁发布了基于金融大模型能力的“支小宝2.0”与“支小助”。
这些产品大多面向C端，只可体验，不可亵玩焉。
对于个人开发者，有没有一款免费、好用的问答助理呢？
公众号粉丝多了，难以逐个回复，解决办法：
①公众号后台配置关键词、自定义菜单，回答热门问题——人工处理，覆盖面有限，更新滞后，交互体验不太好。
②单独部署问答服务，通过api接入公众号后台——额外部署问答服务，api操作有学习成本，体验一般。
③用LLM充当问答引擎，api接入后台——国内不便接入ChatGPT，只能是国产LLM，价格已经被豆包打下来了，但这个方案依然要部署服务
2024年5月，一个豆包引发的价格战：
这场价格战后，创业公司冰火两重天：基座模型的小公司前途渺茫，面向LLM应用的公司拍手叫好。
对于公众号博主，好事儿，不用担心调用成本了。
（3）Coze（扣子）
今年2月的文章《如何用字节Coze复现《决战拜年之巅》？》介绍了如何使用扣子快速构建一款聊天机器人，发布到豆包/Cici等平台上。
用户只需设计角色信息、对话逻辑、语言风格，以文本形式植入system prompt，就可以实现一个拜年游戏。
也可以使用多智能体（Multi-Agent）实现更加复杂的交互逻辑。
大致步骤：
具体操作步骤略，详见原文。
好在Coze（扣子）支持发布Bot到公众号平台，这样连api服务部署的成本也没有了！
（4）AI助理
那么，怎么快速构建自己的智能助理？
要求：
常见方式：单独搭建api服务，对接公众号的消息处理接口，其中api可以在特殊环境下直连OpenAI。
这种方式成本不低：服务器、api服务、OpenAI账户及费用。
（4.1）AI助理效果
借助Coze（扣子），以上需求都能实现。
直接展示效果：
进入公众号聊天窗口，提问即可体验效果
打招呼后，AI助理会以我的名义自我介绍。这个回答略啰嗦，跟真人交互有些距离。
改进：更新system prompt，植入我的画像信息，让AI助理的回答更加精简、准确。
这下就可以回答个性化问题，简洁明了，不啰嗦（符合我的个性）。
但有些格式问题，如“哪里人”的答复里包含了markdown图片格式，不适合文本展示。
试下文章查询功能。
公众号原生支持关键词回复，只要提问内容命中关键词，就会返回指定回复。
但这种方式太过死板，需要一字不差的精准匹配才行，体验并不好。
迁移到扣子Bot后，问题迎刃而解，大模型会根据语义自动匹配合适的关键词配置信息，加工回复。
另外，还支持文章内容问答。
问：这篇文章讲什么
答：这是一篇对话系统文章。。。。
如果有问题不在预设范围内，或反馈问题，还可以帮忙收集、存储。
当然，对话效果并不完美，测试发现，当前模型的不足：
原因可能跟system prompt、基座模型能力有关。
案例如下：
测试是否能收集用户问题、填表：失败。
查天气案例：
导航插件：地图精灵调用不稳定
B站视频搜索：
微信文章搜索：尝试3次，均以失败告终。
查新闻：调用头条新闻插件
政治问题上，豆包的回答颇为谨慎，总是拒识。
（4.2）AI助理构建方法
以上功能如何实现？
步骤总结
注意：
进入扣子平台（coze.cn），注册后，开始创建Bot。
设置名称、描述语（主要面向用户，非system prompt），logo支持AI生成，也可以自行上传。
显示刚创建的Bot：鹤啸九天的个人助理。
设置Bot高级信息：bot 人设、功能、限制条件等
系统提示语（system prompt）：设置AI助理的人设信息，这里可以把数值写入prompt中，也可以调用变量。提示语除了人设，还有功能描述、回复风格、注意事项等板块。
变量：便于多处使用，通过双括号形式引用
开场白：新用户欢迎语，包含文案、预置问题
用户问题建议：每次问答时，系统会生成下一轮问题建议
背景图片：调试窗口、豆包里的背景图
角色：语音播放时启用个性化音色。
插件：添加相关插件（如搜索），提升助理能力。如果是复杂流程，建议使用工作流（workflow），甚至是多智能体。
知识植入：有多种形式，文本是非结构化知识（如文章内容/书籍），表格是结构化信息（关键回复清单，支持excel格式）、照片（后台会生成描述并支持图片问答）。
数据库：用于存储结构化信息，如用户建议、未解决的问题
长期记忆：需要长期存储的信息
设置过程中可以在右侧窗口实时调试效果：
测试无误后，点击右上角的发布按钮。扣子上的Bot支持发布到多种渠道：豆包、飞书、掘进，还有微信。
扣子支持3种模式的微信助理，这里选用订阅号，点击配置后，提示去公众号后台获取app_id，填进去即可。
另外，海外版本Cici支持的渠道更多，discord、line、slack等等，还有api和sdk。
发布后，就可以在公众号聊天页体验了。
扣子还提供Bot指标看板，监测各个渠道的Bot使用情况：日活、周活、消息数、留存、复制数等。
其它配置：
豆包模型有多种模式可以选择：精确、平衡、创意、自定义。
如果不想用豆包，也可以切换到别的模型：通义千问、MiniMax（245k）和Moonshot（窗口有8k、32k和128k）
粤ICP备14082021号
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