第一部分：生成式AI入门
- 第一章：掌握生成式AI的基础知识
- 了解不同类型的AI
- 需要老师指导型AI与自主学习型AI
- 创造新事物型AI与分类筛选型AI
- 人机交互的作用
- AI与人类的合作关系
- 解读生成式AI的机制
- AI如何“理解”提示词
- AI模型的优势和局限性
- 第二章：探索生成式AI的输出类型
- 了解文本生成技术
- 探索AI图像的创建
- 生成音频和语音
- 创建和编辑视频
- 为项目选择合适的输出类型
- 第三章：主流平台导航
- 设置帐户和管理使用情况
- 理解服务条款
- 管理数据隐私问题
- 将AI添加到您当前的工具和工作流程中
- AI工具的实际应用案例
- 工作流程自动化
- 发现省钱技巧和免费工具
- 真实案例分析
第二部分：掌握提示词的艺术
- 第四章：创建和编写成功的AI提示词
- 发现提示词的重要性
- 最大化AI提示词的优势
- 检查不同类型的提示词
- 回顾优秀提示词的要素
- 快速提示技巧
- 部署最佳实践以充分利用提示词
- GPT插件和自定义GPT
- 第五章：面向作家和营销人员的AI内容生成
- AI写作工具介绍
- 为您的用例选择合适的AI写作助手
- 研究工具
- 使用AI助手改进写作
- 用于预测性写作的AI工具
- 为营销人员优化文案和社交媒体内容
- 播客内容再利用
- 社交媒体内容提示词编写
- 第六章：面向设计师的AI视觉探索
- 使用提示词激发视觉创意
- 优化用户体验和用户界面设计
- 创建品牌资产
- 简化工作流程
- 第七章：使用AI为创作者构建增强的作品集
- 使用AI增强音频和音乐
- 使用AI提升视频水平
- 创作者的道德考量
第三部分：深入研究AI驱动的业务战略
- 第八章：使用AI个性化客户旅程
- 发现客户旅程
- AI个性化介绍
- 从AI工具中获益，用于客户旅程
- 确定客户的感受
- 提供客户想要的东西
- 预测客户将要做什么
- 提供客户需要的信息
- 自动化内容交付
- 第九章：使用AI促进在线业务增长
- 智胜竞争对手
- 加强品牌建设
- 最大化转化率
- 扩大付费广告投资回报率
- 使用AI跟踪关键绩效指标
- 创新新产品
- 第十章：使用对话式AI聊天机器人增强客户服务
- 了解对话式AI聊天机器人
- 对话式AI聊天机器人对客户服务的好处
- 构建对话式AI聊天机器人
- 衡量对话式AI聊天机器人的投资回报率
- 将对话式AI聊天机器人集成到现有系统中
- 个性化客户互动
- 人工智能协作使用聊天机器人
- 考虑最佳实践
- 回顾创建聊天机器人的选项
第四部分：让你的职业生涯面向未来
- 第十一章：打造AI驱动的个人品牌
- 用七个C介绍个人品牌
- 应用你学到的知识
- 回顾道德考量和最佳实践
- 第十二章：在AI世界中找到职业安全感
- 识别AI无法取代的任务
- 为AI无法取代的工作提升技能
- 将您当前的技能转化为AI无法取代的角色
- 导航职业转型
- 成为早期采用者
第五部分：负责任地使用AI
- 第十三章：处理负责任AI的道德考量
- 理解使用AI的伦理
- 检查偏见和公平性
- 展现透明度和问责制
- 第十四章：负责任地测试和部署AI
- 使用AI时注意风险
- 认识到AI的局限性
- 当AI无法按预期工作时该怎么办
- 在使用AI前后进行快速检查
- 回应问题
- 回顾潜在的现实场景
第六部分：十个要点
- 第十五章：编写AI提示词时要避免的十个错误
- 第十六章：十个表明是时候将AI融入你的工作的迹象
- 第十七章：十个促进企业成功的AI策略
第一章：掌握生成式AI的基础知识
- 了解不同类型的AI
- 需要老师指导型AI与自主学习型AI
- 监督学习: AI从已经带有答案的数据中学习，就像给它一份带有答案的测验。例如，在图像识别中，AI会收到大量已标记的图片，例如标记为“猫”的猫照片。通过这种方式，AI学习如何自行识别类似的图像。
- 无监督学习: AI没有预先获得任何答案，它会查看数据（例如客户购买模式），并尝试自行理解。这就像在没有盒子上的图片作为指导的情况下解决拼图。在商业中，这种类型的AI有助于找出哪些客户可能喜欢某些产品，即使之前没有人将这些客户分类。 示例提示词： “分析以下客户数据集，找出具有相似购买行为的客户群体，而无需预先定义任何类别。”
- 创造新事物型AI与分类筛选型AI
- 生成式AI (GenAI): GenAI创造全新的内容。例如，一个GenAI应用程序可以创作音乐。它学习音符、旋律以及好歌的构成要素，然后用学到的知识创作一首全新的歌曲。这首歌将是以前从未听过的独特作品。 示例提示词： “创作一首欢快活泼、适合儿童的歌曲，时长约为2分钟，以动物为主题。”
- 判别式AI: 判别式AI更像是一个决策者。它使用已知的信息来组织新数据并做出选择。这就像图书管理员将书籍排列在不同的部分，或者裁判根据比赛规则做出决定。例如，电子邮件系统使用判别式AI来过滤垃圾邮件。示例提示词： “将以下电子邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，基于预定义的垃圾邮件特征，例如主题行中的某些关键字或发件人地址。”
- 人机交互的作用 本节探讨了人类如何在AI系统中发挥作用，以及如何与AI系统协同工作以获得最佳结果。
- 需要老师指导型AI与自主学习型AI
- AI与人类的合作关系
- 改善医疗保健： AI可以彻底改变医疗保健行业。AI非常擅长处理大量医疗信息并发现可能很重要的模式。它可以找出病人的问题并决定最佳治疗方法。示例提示词： “基于提供的患者病史、症状和医疗图像，生成一份可能的诊断列表，并提供每种诊断的置信度得分。”
- 改变教育中的学习体验： AI正在改变教育，使学习更加个性化和有效。 AI工具非常擅长找出每个学生的最佳学习方式。示例提示词： “为学习乘法的三年级学生创建一个个性化的学习计划，其中包含互动练习、测验和学习材料，以适应不同的学习风格和进度。”
- 在工作场所促进效率和创新： AI正在对现代工作场所产生早期但重要的影响。它正在改变我们的日常工作方式。它使业务运营更顺畅，同时也激发新的创意。示例提示词： “创建一个项目管理时间表，概述完成软件开发项目所需的关键任务、截止日期和资源，同时考虑潜在的延迟和风险因素。”
- 解读生成式AI的机制
- 理解神经网络： 神经网络是大多数生成内容（如文本、图像甚至声音）的AI系统的核心。可以将神经网络视为一组寻找模式的算法。它们的工作方式类似于我们的感官，能够获取和分类各种信息。示例提示词： “设计一个神经网络，可以根据历史数据预测股票价格的走势，同时考虑各种市场因素，例如新闻事件、经济指标和投资者情绪。”
- 探索自然语言处理： 自然语言处理 (NLP) 是AI系统创建文本和理解语言的重要组成部分。它处于计算机科学、人工智能和语言研究的交叉点。NLP研究的是计算机如何获取、理解和解释人类语言。 示例提示词： “开发一个可以理解和响应客户服务查询的自然语言处理模型，能够识别不同类型的请求，例如订单查询、投诉和产品信息请求，并以适当的语气和风格做出回应。”
- AI如何“理解”提示词
- 部署训练数据： 训练数据对于AI理解我们要求它做什么至关重要。这些数据就像大量的示例，AI用它来学习。示例提示词： “使用以下数据集训练一个AI模型来识别不同类型的花卉，包括每种花卉的图像、名称、描述和主要特征。”
- 理解上下文： 上下文对于AI理解你要求它做什么非常重要。上下文是指你提出的问题周围的额外信息或情境。示例提示词： “考虑到当前的对话，用户提到了“苹果”。判断用户指的是水果还是科技公司，并提供相关的后续问题或信息。”
- 相关性的作用： AI中的相关性是指AI的答案与你所要求的内容的匹配程度。AI系统有特殊的算法，有点像规则，可以帮助它们找出最佳响应。示例提示词： “用户搜索“意大利餐厅”。基于用户的当前位置和过去的搜索历史，提供最相关的意大利餐厅列表，包括地址、联系方式、用户评论和推荐菜肴。”
- AI模型的优势和局限性
- 回顾优势： AI的优势体现在速度和效率、一致性和可重复性、处理复杂任务的能力以及可扩展性。
- 识别局限性： AI的局限性体现在缺乏创造力和情商、对数据质量的依赖、理解上下文的困难以及适应性和泛化方面的挑战。
第二章：探索生成式AI的输出类型
- 了解文本生成技术
- 基于模板的方法： 像填空题一样，AI 使用特定的模板或模式来创建文本，确保输出的一致性和准确性，适用于结构化且变化最小的输出，例如生成标准化报告或自动回复（常用于客户服务任务）。示例提示词：“使用以下模板生成客户感谢信：[客户姓名]，感谢您购买[产品名称]。我们重视您的业务，并希望您对购买感到满意。”
- 自由格式方法： AI 在输出方面更具创造性，依靠提示解释和各种技术来生成文本输出。简单的提示，如“写一个关于太空探索的故事”，可以产生全新的创意小说。AI 在构思故事时拥有很大的创作自由，对格式、结构或故事情节没有限制。最明显的用途是创意任务，例如撰写博客内容、开发广告文案或集思广益。示例提示词：“写一个关于一群青少年在火星上建立殖民地的科幻故事，重点关注他们面临的挑战以及他们如何克服这些挑战。”
- 自然语言生成 (NLG)： NLG 是一种更高级的文本生成方法，与自由格式方法有一些相似之处，但功能更加复杂。NLG 的关键在于它能够将多个数据源合成为一个合乎逻辑的叙述，听起来像是人类写的。NLG 在输出结构方面也具有很大的灵活性。例如，天气预报可能需要半结构化格式，而博客文章可能需要更少的结构。 NLG 可以轻松处理这两种情况。示例提示词：“根据以下数据生成天气预报：温度 25°C，湿度 70%，风速 15 公里/小时，降水概率 20%。使预报简洁易懂，并包含未来 24 小时的展望。”
- 文本摘要： 这种方法采用较长的文档并生成较短的版本。
- 提取式摘要： AI 会查看文本段落并决定哪些部分最重要，它通过分析单词或短语的使用频率、对包含标题中单词的句子赋予更多权重以及查看句子在段落中出现的位置来做到这一点。然后，它对每个句子进行评分，并使用得分最高的句子作为摘要的基础。示例提示词：“从以下文章中提取最重要的句子，生成一个 100 字的摘要：[插入文章]”
- 抽象式摘要： 抽象式摘要在更深层次上解释文本，更接近人类阅读的方式。它不是简单地提取句子，而是生成全新的段落来捕捉原文的含义。抽象式摘要可以理解文本的含义和关系，然后在保留原始含义的同时重写这些信息。示例提示词：“用你自己的话总结以下文章的主要观点，并生成一个 150 字的精简版本，重点关注对普通读者最重要的信息：[插入文章]”
- 探索AI图像的创建
- AI 生成艺术介绍： 艺术和科技的世界不断变化，AI 生成的艺术现在是这一变化的重要组成部分。这种新的艺术形式不使用传统的绘画方法，如用画笔绘画。相反，它使用计算机程序和大量数据在数字屏幕上创作艺术。示例提示词：“生成一幅超现实主义风格的绘画，描绘一个漂浮在云层上方的城市，建筑物由水晶和光线构成，并带有一种空灵而神秘的氛围。”
- 数据可视化： 在当今世界，数据至关重要。我们使用数据可视化将复杂的数据集转换为简单的图表或图形等视觉效果。这些可视化可以帮助我们更好地理解数据，并在此基础上做出正确的决策。 示例提示词： “将以下数据可视化为条形图：产品 A 的销售额为 100 万美元，产品 B 的销售额为 150 万美元，产品 C 的销售额为 75 万美元。确保图表清晰易懂，并包含标题和标签。”
- 图像增强： 人们总是希望图像质量越来越好。这适用于许多领域，例如专业摄影、电影，甚至是您的个人照片。质量是最重要的。过去，提高图片质量是手工完成的，需要大量的时间和精力。如今，AI 有助于使这一过程更快、更容易。示例提示词：“增强这张图片的清晰度和色彩饱和度，同时去除任何噪点或伪影：[插入图片]”
- 生成音频和语音
- 使用语音助手： 语音助手现在已成为许多家庭的标准配置。它们可以帮助我们完成日常工作、回答我们的问题，甚至试图让我们开怀大笑。示例提示词：“设置一个明早 7 点的闹钟，并播放我最喜欢的播放列表。”
- 生成音乐： 音乐一直是表达情感、讲述故事和与他人联系的方式。直到最近，创作音乐主要还是一项人类活动，需要天赋和创造力。但现在，像 AI 这样的先进技术正在进入音乐领域，并带来惊人的变化。示例提示词：“创作一段时长 30 秒的背景音乐，适合用于轻松愉快的视频，节奏轻快，旋律优美，并使用钢琴和小提琴作为主要乐器。”
- 将文本转换为语音： 文本转语音 (TTS) 技术已经发展起来，并应用于许多不同的领域。这项技术将书面文字转换为口语。它使用复杂的规则和算法来理解单词应该如何发音。示例提示词：“将以下文本转换为语音：“欢迎来到我们的网站！我们很高兴为您服务。” 使用自然且引人入胜的女性声音。”
- 创建和编辑视频
- 视频摘要： AI 在帮助视频创作和编辑方面取得了长足的进步。其重要作用之一是视频摘要。视频摘要让 AI 能够提取长视频中最重要或最有趣的部分，并将其缩短。示例提示词：“为这个 2 小时的会议视频创建一个 5 分钟的摘要，重点关注演讲者提出的关键点和讨论的主要结论。”
- 添加特效： 在视频和电影制作领域，特效一直是一个至关重要的元素。这些效果为电影、电子游戏和其他形式的视觉媒体增添了魔力。特效中最激动人心的变化之一是人工智能的作用。AI 正在以各种方式帮助创建更逼真、更惊人的效果。示例提示词：“为这段视频添加慢动作效果，并添加一个爆炸的特效：[插入视频]”
- 使用自动编辑工具： 视频编辑曾经是一项非常耗时的工作，但现在不再是这样了。现在我们有了自动视频编辑工具，让生活变得更加轻松。这些工具使用 AI 或用户的建议在编辑时做出智能选择。示例提示词：“将这段视频中的所有最佳镜头剪辑在一起，创建一个节奏紧凑、引人入胜的精彩片段，并添加合适的背景音乐和转场效果。”
- 为项目选择合适的输出类型
- 将输出与目标相匹配： 当你有一个新的 AI 项目时，你应该评估你希望 AI 完成什么。你必须将结果与你的项目需要达成的目标相匹配。示例： 如果你的项目是关于预测天气的，那么你可能希望 AI 列出温度并确定一周内是否会下雨或晴天。但如果你的项目是关于识别植物的，你可能希望 AI 生成带有名称的植物图片。
- 考虑成本、复杂性和精密程度： 为你的项目选择合适的 AI 工具需要考虑三个主要因素：成本、复杂性和精密程度。这些因素应该在你需要做出明智的决定时指导你。检查这些参数至关重要，因为有些 AI 工具可能很昂贵且很复杂，而另一些则更实惠且更容易使用。此外，该工具的精密程度将决定谁可以使用它。
第三章：主流平台导航
- 设置帐户和管理使用情况
- 选择平台： 选择合适的 AI 工具是重要的一步。例如，两个流行的工具是 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Gemini。这两个平台乍一看可能相同，但它们之间存在差异，这些差异可能很重要，可能会使其中一个比另一个更适合您。示例提示词： “比较ChatGPT和Gemini的优缺点，并根据我的需求（例如撰写长篇文章、生成图像和处理多种语言）推荐更合适的平台。”
- 创建帐户： 选择平台后，您通常必须输入电子邮件地址。提供后，大多数平台会向您发送一封验证电子邮件。提示示例： 无。这一步通常遵循平台特定的说明。
- 选择最佳方案： 根据您选择的平台，您可能至少可以选择几个方案。示例提示词： “我需要一个AI工具来进行市场调查和竞争对手分析。比较不同平台的付费方案，并推荐一个最符合我的预算和需求的方案，同时考虑数据限制、功能和客户支持。”
- 设置偏好： 像大多数应用程序一样，每个 GenAI 平台都允许您设置您的偏好。这些设置因平台而异。示例提示词： “我想在ChatGPT中设置自定义指令，以便它始终以正式的语气回应，并提供简洁的答案，重点关注与商业和金融相关的信息。如何做到这一点？”
- 自定义您的体验： ChatGPT 独有的一项功能是能够创建自定义 GPT 模型。示例提示词： “创建一个自定义 GPT，专门用于生成不同风格的诗歌，例如十四行诗、俳句和自由诗。该模型应该能够理解与诗歌相关的各种提示，例如主题、情感、意象和韵律。”
- 理解服务条款
- 理解数据使用政策： 任何服务条款中的关键要素之一是数据使用政策。平台在此阐明如何使用、存储，有时还会共享您的数据。它解释了您的数据是否会被用于广告，或者平台是否计划与第三方共享您的数据。示例提示词： “总结[平台名称]的数据使用政策，重点关注他们如何收集、存储、使用和共享用户数据，以及用户有哪些控制和选择。”
- API 限制： 如果您计划将 AI 平台集成到您自己的软件或服务中，请密切注意应用程序编程接口 (API) 的限制。这些限制通常规定了您在给定时间段内可以发出多少请求或调用。示例提示词： “解释[平台名称]的 API 使用限制，包括速率限制、配额和任何超额费用。我还想了解有关如何监控我的 API 使用情况以及避免超出限制的信息。”
- 内容所有权： 大多数平台都规定了谁拥有生成的内容。在许多情况下，内容属于您，但平台可能有权将其用于特定目的。示例提示词： “谁拥有使用[平台名称]创建的生成内容的版权？平台对该内容的使用权有哪些限制？”
- 服务可用性： 请仔细阅读有关服务可用性的部分。许多平台都有一个条款，声明他们不对因维护或意外问题造成的停机负责。示例提示词： “[平台名称]的服务水平协议 (SLA) 是什么？在停机或服务中断的情况下，有哪些保证或补偿？”
- 终止条款： 请注意任何有关哪些情况会导致您的帐户被终止的条款。许多平台保留终止违反其政策的帐户的权利，因此请确保您知道哪些行为可能会导致您被踢出平台。示例提示词： “哪些情况会导致我的[平台名称]帐户被终止？在帐户终止之前，是否有任何警告或上诉程序？”
- 支付和退款政策： 当您决定使用付费 AI 工具时，查看公司的支付和退款规则非常重要。这些规则会告诉您如何收费。它们还会说明如果您想停止使用该服务，您需要做什么。您还可以了解如果出现问题，何时可以退款。示例提示词： “总结[平台名称]的付款和退款政策，包括计费周期、付款方式、退款资格和任何适用费用。”
- 适用法律： 适用法律部分将告诉您任何法律纠纷将在哪个司法管辖区解决。示例提示词： “哪些法律管辖着我与[平台名称]之间的协议？在发生争议的情况下，将在哪里进行仲裁或诉讼？”
- 条款更新： 最后但并非最不重要的是，服务条款通常包含有关更新的条款。平台可以随时更改条款，通常您有责任及时了解这些条款。示例提示词： “[平台名称]如何通知用户其服务条款的变更？用户如何接受或拒绝更新的条款？”
- 管理数据隐私问题 本节讨论在使用 AI 平台时保护数据隐私的重要性，包括了解数据收集实践、加密和访问控制，以及了解数据隐私法规。
- 将 AI 添加到您当前的工具和工作流程中 本节讨论如何将 AI 集成到现有软件和工作流程中，包括评估兼容性、选择基于云的或本地工具，并解决安全和培训问题。
- AI 工具的实际应用案例 本节提供了如何在现实世界中使用 AI 工具的示例，例如 Salesforce Einstein、Google Gemini 和 Microsoft 365 Copilot。
- 工作流程自动化 本节讨论如何使用 AI 自动化工作流程中的重复性任务，例如数据分析、内容生成和客户服务。 示例提示词： “我每天花费大量时间回复类似的客户电子邮件。如何使用AI自动化这个流程，同时仍然提供个性化的客户服务？”
- 发现省钱技巧和免费工具 本节探讨了各种经济高效的 AI 工具和平台，包括按使用付费系统、社区支持的选项和免费试用。
- 真实案例分析 本节分析了公司如何使用 AI 的真实案例研究，例如 Adobe、Bloomberg 和 Walmart。
第四章：创建和编写成功的 AI 提示词
- 发现提示词的重要性 本节强调精心设计的提示词在引导 AI 系统生成高质量内容方面的重要性。
- 最大化 AI 提示词的优势
- 提高生产力： 本节讨论如何使用提示词自动化任务并提高工作效率。示例提示词： “为社交媒体平台（如 Facebook、Instagram 和 Twitter）生成一系列引人入胜的帖子，以推广新产品，重点关注其主要功能和优势。”
- 增强创造力： 本节探讨如何使用提示词激发 AI 的创造力并产生新的想法。示例提示词： “我想为我的新科技创业公司想出一个朗朗上口、令人难忘的名字。生成十个创意名称建议，这些名称应该反映公司的创新、前瞻性和以技术为导向的本质。”
- 改进协作： 本节讨论如何使用提示词促进团队成员之间的协作。示例提示词： “我们正在开发一款新的移动应用程序。集思广益，提出一些独特且引人入胜的功能，这些功能可以增强用户体验并使我们的应用程序在竞争中脱颖而出。”
- 降低风险： 本节讨论如何使用提示词来降低与 AI 使用相关的风险。示例提示词： “识别在医疗保健环境中使用人工智能进行诊断时可能出现的潜在伦理问题和风险，并提出减轻这些风险的策略。”
- 促进职业发展： 本节探讨如何使用提示词来提高您的技能并推进您的职业生涯。示例提示词： “生成一份技能清单和职业发展计划，以帮助我成为一名熟练的 AI 提示工程师，包括我需要学习的关键技能、资源和经验。”
- 为您的企业创造竞争优势： 本节讨论如何使用提示词让您的企业在竞争中脱颖而出。示例提示词： “分析我们竞争对手的营销策略，并确定我们可以利用的任何差距或弱点。提出一些创新的营销理念，以帮助我们在竞争中脱颖而出，并吸引我们的目标受众。”
- 检查不同类型的提示词
- 开放式提示词： 鼓励创造性回应。示例提示词： “写一个关于一只会说话的猫的短篇故事。”
- 封闭式提示词： 生成具体的、通常是/否的答案。示例提示词： “巴黎是法国的首都吗？”
- 引导性提示词： 引导 AI 朝着特定的方向发展。示例提示词： “列出使用 AI 的好处。”
- 上下文提示词： 为 AI 提供背景信息。示例提示词： “假设你是一名金融顾问。你会如何建议客户投资股票市场？”
- 指导性提示词： 指示 AI 执行特定操作。示例提示词： “从以下文本中生成摘要。”
- 条件提示词： 基于特定条件生成响应。示例提示词： “如果明天下雨，我应该带伞吗？”
- 探索性提示词： 鼓励 AI 深入探索一个主题。示例提示词： “分析气候变化对全球经济的长期影响。”
- 回顾优秀提示词的要素
- 定义 AI 助手的角色或角色特征： 这有助于 AI 以更相关和更合适的方式做出回应。示例提示词： “扮演一位经验丰富的营销顾问，为小型企业制定社交媒体营销策略，重点是提高品牌知名度和吸引目标受众。”
- 指定详细程度和界限： 这有助于控制 AI 生成的响应的长度和复杂性。示例提示词： “用不超过 150 字的篇幅总结这篇文章的主要论点：[插入文章链接]”
- 概述受众人口统计信息： 这有助于 AI 生成与特定受众产生共鸣的内容。示例提示词： “为对可持续生活方式感兴趣的千禧一代撰写一篇博客文章，重点关注他们可以采取的减少环境足迹的实用技巧和策略。”
- 提供事实和研究： 这有助于 AI 生成基于事实和证据的响应。示例提示词： “根据以下科学证据，写一篇关于气候变化原因和影响的文章：[插入科学报告和文章的链接]”
- 描述输出格式： 这有助于 AI 以所需的格式生成响应。示例提示词： “创建一个包含以下数据的表格：产品名称、价格和销售额。以 CSV 格式提供表格。”
- 定义语气： 这有助于 AI 生成与特定上下文相符的响应。示例提示词： “以幽默的语气写一个关于在杂货店购物的挑战的产品描述。”
- 快速提示技巧
- 零样本提示： 您向 AI 提供单个独立提示（没有任何示例或训练），以获得成功的响应。示例提示词： “中国的首都是哪里？”
- 单样本提示： 单样本提示涉及在提供实际提示之前向 AI 展示单个示例以“引导”它。示例提示词： “这是一份示例推文，宣传新产品：‘准备好迎接我们令人兴奋的新产品了吗？它将改变游戏规则！#新产品 #创新’。现在，使用类似的风格和语气，为我们的新软件应用程序生成一条推文，重点关注其用户友好界面和增强的生产力功能。”
- 部署最佳实践以充分利用提示词 本节提供了编写有效提示词的技巧和策略，包括定义具体目标、使用清晰的语言、提供上下文、测试迭代、协作和记录您的提示词。
- GPT 插件和自定义 GPT 本节讨论如何使用 GPT 插件和自定义 GPT 来增强 ChatGPT 的功能并创建更专业的 AI 助手。
第五章：面向作家和营销人员的AI内容生成
- AI 写作工具介绍 本节介绍了各种 AI 写作工具，包括内容生成器、语法/拼写检查器和自动完成/预测写作工具。
- 为您的用例选择合适的 AI 写作助手
- 起草原创内容： 本节讨论如何使用 AI 写作助手生成各种类型的内容，例如博客文章、文章、社交媒体帖子和电子邮件。示例提示词： “写一篇关于在家工作的好处的博客文章，针对的是考虑转向远程工作的企业专业人士。”
- 集思广益： 本节探讨如何使用 AI 写作助手集思广益并产生新的内容创意。示例提示词： “集思广益，为针对年轻人的新能量饮料想出一些朗朗上口且有创意的标语。”
- 研究工具
- 更快地进行研究： 本节讨论如何使用 AI 工具来加快研究过程并收集信息。示例提示词： “研究并总结人工智能在医疗保健行业中的应用的最新进展，重点关注诊断、治疗和药物发现。”
- 总结大量信息： 本节探讨如何使用 AI 工具总结长文档和提取关键信息。示例提示词： “总结这篇关于人工智能伦理影响的研究论文的主要发现：[插入论文链接]”
- 使用 AI 助手改进写作
- 加强你的写作： 本节讨论如何使用 AI 写作助手来改进您的写作风格、语法和清晰度。示例提示词： “改进这段文字的清晰度和简洁性，同时保持其原始含义：[插入文本]”
- 检查剽窃： 本节讨论如何使用 AI 工具来检查您的写作是否存在剽窃行为。示例提示词： “检查这篇文章是否存在剽窃：[插入文章]”
- 用于预测性写作的 AI 工具 本节讨论如何使用 AI 工具根据上下文预测文本并提供建议。
- 为营销人员优化文案和社交媒体内容 本节讨论如何使用 AI 工具优化营销文案和社交媒体内容以提高参与度和转化率。
- 播客内容再利用 本节讨论如何使用 AI 工具将播客内容重新用于其他格式，例如博客文章和社交媒体帖子。
- 社交媒体内容提示词编写 本节提供了为不同社交媒体平台（例如 X、Facebook 和 LinkedIn）创建引人入胜的内容的提示。
- 为 X 创建帖子： 示例提示词： “以诙谐的语气写一篇关于我们即将推出的产品的推文，并包含相关的主题标签。”
- 撰写 Facebook 帖子： 示例提示词： “写一篇吸引人的 Facebook 帖子，宣布我们的新产品发布，并鼓励用户访问我们的网站了解更多信息。”
- 撰写 LinkedIn 文章： 示例提示词： “写一篇关于人工智能对就业市场影响的 LinkedIn 文章，针对的是人力资源专业人士和招聘经理。”
- 为您的网站编写产品描述： 示例提示词： “为我们的新智能手机编写一个引人注目的产品描述，重点关注其主要功能和优势，并针对的是精通技术的消费者。”
- 撰写新闻简报主题行： 示例提示词： “为我们的每周新闻简报写一个引人注目的主题行，宣布我们最新的产品更新和功能。”
- 想出内容日历的创意： 示例提示词： “为我们的社交媒体内容日历生成一个月的主题创意，针对的是对健康和保健感兴趣的受众。”
第六章：面向设计师的 AI 视觉探索
- 使用提示词激发视觉创意 本节讨论如何使用提示词来激发 AI 的视觉创造力并产生新的设计理念。示例提示词： “设计一个未来主义的城市景观，高耸的摩天大楼和飞行汽车，采用充满活力和霓虹色的配色方案。”
- 优化用户体验和用户界面设计
- 创建用户角色： 本节讨论如何使用 AI 工具创建用户角色来代表目标受众。示例提示词： “创建一个用户角色来代表我们产品的典型用户，包括他们的人口统计信息、兴趣和行为。”
- 与 AI 一起进行用户体验头脑风暴： 本节探讨如何使用 AI 工具集思广益并产生新的用户体验设计理念。示例提示词： “集思广益，提出一些改进我们网站用户体验的方法，重点是简化导航和提高参与度。”
- 使用 AI 评论用户体验原型： 本节讨论如何使用 AI 工具来评论用户体验原型并提供反馈。示例提示词： “分析此用户体验原型并提供改进建议，重点关注可用性、可访问性和整体用户体验：[插入原型链接]”
- 创建品牌资产
- 设计、评估和迭代徽标： 本节讨论如何使用 AI 工具设计、评估和迭代徽标。示例提示词： “为一家名为“Innovate AI”的科技创业公司设计一个徽标，该徽标应该传达创新、前瞻性和以技术为导向的本质。”
- 使用提示创建图像变体： 本节讨论如何使用提示创建图像变体。示例提示词： “生成这张图片的不同变体，尝试不同的颜色、构图和风格：[插入图片]”
- 观察具有凝聚力的品牌和风格指南的设计： 本节讨论如何使用 AI 工具创建具有凝聚力的品牌和风格指南。示例提示词： “为我们的品牌创建一个风格指南，包括我们的徽标、颜色、字体和图像风格。风格指南应该反映我们品牌的价值观和个性。”
- 简化工作流程
- 自动化高优先级设计任务： 本节讨论如何使用 AI 自动化高优先级设计任务，例如图像编辑和内容创建。示例提示词： “从这些图像中删除背景：[插入图像]”
- 将 AI 集成到设计工作流程中： 本节讨论如何将 AI 集成到设计工作流程中以提高效率和创造力。示例提示词： “为我们的设计流程创建一个工作流程图，包括 AI 工具可以在哪些方面帮助我们自动化任务或提供见解。”
第七章：使用 AI 为创作者构建增强的作品集
- 使用 AI 增强音频和音乐
- 定义音乐提示： 音乐提示就像可以帮助您创作音乐作品的起点或想法。音乐提示可以是一段旋律、一种节奏，甚至是一种情绪。 示例提示词： “创作一首具有史诗般电影配乐感觉的管弦乐曲，营造出一种宏伟、戏剧性和鼓舞人心的氛围。”
- 使用提示创建和修改音乐： 提示在您需要一个起点时非常有用。第一轮结果可能不是很好，但提示可以启动您的创作过程。当您感觉卡住时尤其如此。示例提示词： “修改这段旋律，使其更欢快和乐观：[插入旋律]”
- 确定流行的 AI 音乐生成工具： 您可以使用标准的生成式 AI (GenAI) 工具（如 ChatGPT）来创建音乐提示，但也有更专业的工具可用。这些 AI 工具专门用于帮助创作音乐。
- 使用 AI 进行混音和母带处理： 混音是指平衡音乐的不同元素（例如人声、乐器和节拍），使它们听起来和谐悦耳。母带处理是最后的润色，以确保您的音轨听起来优美流畅，可以播放给听众。示例提示词： “对这首歌曲进行混音和母带处理，使其具有专业的、无线电广播的音质：[插入歌曲]”
- 从 AI 中获得音乐见解： 当我们深入研究音乐制作时，您可以考虑提高您的音乐能力和成果。在此过程中获得一些帮助非常有用。AI 可以成为那个乐于助人的朋友。示例提示词： “分析这段音乐，并提供改进旋律、和声和节奏的建议：[插入音乐]”
- 使用 AI 提升视频水平
- 使用 AI 规划您的视频： 视频创作的第一阶段是规划。规划是任何视频项目的主干。在这个阶段，您将确定视频的故事情节、脚本和整体大纲。示例提示词： “为一个关于人工智能对教育的影响的视频创建一个脚本大纲，针对的是对教育技术感兴趣的受众。”
- 使用 AI 添加特效和字幕： 在视频制作方面，添加特效可能非常耗时。特效可以为您的视频增色不少，使其更具观赏性。问题在于，通常添加特效很困难。对于没有经验的人来说更是如此。AI 正在改变这一点。示例提示词： “为这段视频添加字幕，并添加一些特效，例如转场和文本叠加：[插入视频]”
- 创作者的道德考量
- 回顾 AI 在创作中的伦理使用： 当我们谈论 AI 在创作中的伦理使用时，我们指的是负责任地使用 AI 工具。您需要了解 AI 生成内容的影响，并知道在将 AI 用于创作项目时什么是可接受的，什么是不允许的。示例提示词： “讨论在艺术和设计中使用人工智能的伦理含义，重点关注版权、原创性和人类艺术家与人工智能生成艺术之间的关系。”
- 遵守版权和数据隐私问题： 在将 AI 用于创作时，一个主要问题是版权。谁拥有 AI 创作的内容？在美国法律体系中，这个问题仍在审查中。（如果您不在美国，关于 AI 生成内容的版权规则可能会有所不同。）您还需要考虑数据隐私。当您使用 AI 工具时，您可能正在共享个人或敏感信息。使用安全且知名的 AI 平台并了解您工具的数据隐私规则非常重要。这可能意味着坚持使用 OpenAI、Google 和 Anthropic 等大公司的主要平台，直到较新的平台建立声誉。
第八章：使用 AI 个性化客户旅程
- 发现客户旅程
- 客户旅程： 客户在了解、评估和购买您的品牌的产品或服务的过程中所经历的过程。
- 接触点： 客户与公司在整个关系中发生的互动。
- AI 个性化介绍
- 提供个性化内容： 在所有渠道上提供一致的信息，确保客户根据其偏好和兴趣收到相关信息。
- 使用 AI 个性化旅程： 随着客户在旅程中的前进，需要在每个阶段向他们提供个性化内容。
- 从 AI 工具中获益，用于客户旅程
- 增强的客户体验： AI 可以分析大量数据以个性化客户旅程，从而提供更相关的客户体验。
- 更好的决策： AI 通过预测分析或情绪分析提供有价值的见解，使企业能够就定价、产品开发或营销活动做出更好的决策。
- 改进的销售业绩： 通过使用 AI 驱动的工具，员工可以了解客户需求，从而进行更明智、更有针对性的销售宣传。
- 实时支持： 借助 AI 驱动的聊天机器人或虚拟助手，企业可以提供全天候支持，从而缩短响应时间并提高整体满意度。
- 竞争优势： 有效利用 AI 的销售和支持流程的企业，通过为客户提供重要的内容，从而获得竞争优势。当然，有时人工干预对于完成销售或解决问题至关重要。
- 减少客户流失： 通过向客户展示您了解他们的愿望和需求，您可以增强他们的忠诚度并鼓励他们继续成为客户。
- 提高效率： AI 工具可以自动化重复性任务，例如数据输入，从而使支持团队能够专注于更重要的活动。
- 确定客户的感受
- 了解情绪分析： 情绪分析是一种使用 AI 来确定内容是正面、负面还是中性的技术。
- 评估整个客户旅程中的情绪： 组织使用情绪分析来获得对整个客户旅程的洞察。
- 使用情绪分析数据创建资产： 过去，组织无法广泛获得情绪分析数据。数据被困在社交媒体平台或网站内。只有少数员工或顾问会看到评论，而且规模不大。现在，您可以使用情绪分析数据通过 GenAI 创建资产。
- 提供客户想要的东西
- 了解推荐引擎： 推荐引擎使营销人员能够提供有针对性的、高价值的建议，这些建议会随着客户需求的变化而变化。
- 使用推荐改进客户旅程： 推荐引擎可以影响客户旅程的几个阶段。
- 使用推荐引擎数据创建资产： 推荐产品和服务有助于向您的客户介绍他们以前不知道的东西。
- 预测客户将要做什么
- 利用预测分析： 预测分析根据客户过去的行为进行预测。
- 优化客户旅程： 了解客户接下来可能会做什么对于分析客户旅程非常有价值。
- 使用预测分析数据创建资产： 您可以使用 GenAI 将预测分析中的见解开发成可利用新机遇和挑战的资产。
- 提供客户需要的信息
- 利用聊天机器人和虚拟助手： 聊天机器人是旨在理解问题并提供模仿人类对话的文本或语音回复的软件程序。（虚拟助手添加了更高级的功能，例如语音识别以及与组织后端系统的集成。）
- 沿着客户旅程自助服务： 聊天机器人和虚拟助手通过提供对话式自助服务来重塑客户旅程。
- 使用聊天机器人创建资产： 聊天机器人可以通过捕获和分析对话数据来生成对客户需求、行为和情绪的洞察。
- 自动化内容交付
- 查看 AI 营销自动化： AI 营销自动化软件使用规则和工作流程来自动化营销任务。
- 观察数据驱动的个性化： 现代自动化平台可以分析客户数据并将其转化为可操作的见解。
- 跨客户旅程自动化： 自动化内容交付简化了旅程的关键阶段。
- 使用营销自动化创建和交付资产： 营销自动化使您能够在适当的时间自动向客户提供有价值的内容，以激发参与度。
第九章：使用 AI 促进在线业务增长
- 发展竞争优势
- 分析竞争对手的关键字： 示例提示词：“分析我们竞争对手使用的主要关键字，并确定我们可以定位的任何关键字差距。”
- 发现流量来源： 示例提示词：“分析我们竞争对手的流量来源，并确定我们可以利用的任何新兴渠道或趋势。”
- 监控广告支出： 示例提示词： “监控我们竞争对手的广告支出，并确定我们可以优化我们广告预算的任何领域。”
- 分析社交媒体表现： 示例提示词：“分析我们竞争对手在社交媒体上的表现，并确定我们可以改进我们社交媒体策略的任何领域。”
- 加强品牌建设
- 完善视觉品牌标识： 示例提示词： “为我们的品牌创建一个新的视觉标识，它应该现代、专业，并反映我们的核心价值观。”
- 打造强大的品牌信息： 示例提示词： “为我们的品牌创建一个新的标语，它应该简洁明了、令人难忘，并与我们的目标受众产生共鸣。”
- 定义品牌声音和语气： 示例提示词： “定义我们品牌的语气和声音，它应该与我们的目标受众产生共鸣，并反映我们品牌的个性。”
- 最大化转化率
- 了解受众细分： 示例提示词： “将我们的受众细分为不同的群体，并根据他们的兴趣爱好和行为创建有针对性的营销活动。”
- 个性化内容： 示例提示词： “根据用户的过去行为和偏好，为我们的网站访问者创建个性化的内容推荐。”
- 扩大付费广告投资回报率
- 选择关键字： 示例提示词： “为我们的付费广告活动确定最相关的和转化率最高的关键字。”
- 优化出价： 示例提示词： “优化我们的付费广告出价策略，以最大限度地提高投资回报率。”
- 创建广告文案： 示例提示词： “为我们的新产品创建引人注目的广告文案，并针对不同的受众群体进行个性化设置。”
- 个性化和测试： 示例提示词： “根据用户的兴趣和人口统计信息，为我们的付费广告活动创建个性化的广告体验。”
- 使用 AI 跟踪关键绩效指标 本节讨论如何使用 AI 工具来跟踪关键绩效指标 (KPI) 并衡量业务绩效。
- 创新新产品
- 趋势预测： 示例提示词： “预测我们行业的新兴趋势，并确定我们可以开发新产品或服务的机会。”
- 生成创意概念： 示例提示词： “集思广益，为针对特定客户群的新产品或服务想出创意概念。”
- 改进您的创新： 示例提示词： “分析我们现有产品的客户反馈，并确定我们可以改进或增强其功能的领域。”
第十章：使用对话式 AI 聊天机器人增强客户服务
- 了解对话式 AI 聊天机器人
- 理解流程： 传统的基于规则的聊天机器人提供的响应有限，并且无法从客户互动中学习。对话式 AI 聊天机器人使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 来满足客户需求。示例提示词： “设计一个对话式 AI 聊天机器人，可以处理客户对在线零售商店的常见查询，例如订单跟踪、退货和产品信息。聊天机器人应该能够理解自然语言并提供个性化推荐。”
- 定义对话式 AI 聊天机器人与 ChatGPT 之间的区别： 对话式 AI 聊天机器人和 ChatGPT 都使用 AI，但它们的功能和用例不同——尤其是在处理对话方面。示例提示词： “比较和对比对话式 AI 聊天机器人和 ChatGPT，重点关注它们在客户服务应用中的优势和局限性。提供每种技术的实际示例，并讨论它们对客户体验的影响。”
- 对话式 AI 聊天机器人对客户服务的好处
- 能够提供 24/7 全天候支持： 示例提示词： “为一家需要 24/7 全天候客户支持的全球电子商务公司开发一个聊天机器人策略。聊天机器人应该能够处理多种语言并解决常见客户查询。”
- 成本效益： 示例提示词： “评估实施对话式 AI 聊天机器人对客户服务运营成本的影响。考虑聊天机器人可以自动化的任务，以及对人员配置和培训成本的潜在影响。”
- 可扩展性： 示例提示词： “设计一个聊天机器人系统，可以处理大量并发客户查询，而不会影响响应时间或服务质量。考虑可扩展性挑战和潜在的解决方案，例如负载平衡和分布式处理。”
- 任务自动化： 示例提示词： “确定客户服务工作流程中可以由聊天机器人自动化的任务，例如回答常见问题解答、提供订单更新和解决简单的技术问题。讨论自动化对客户满意度和员工生产力的潜在影响。”
- 改进数据收集： 示例提示词： “开发一种使用聊天机器人收集客户反馈和见解的策略。考虑可以收集的数据类型，例如客户满意度评分、产品偏好和人口统计信息，以及如何使用这些数据来改进产品和服务。”
- 减少等待时间： 示例提示词： “评估聊天机器人在减少客户服务等待时间方面的有效性。分析聊天机器人可以处理的查询类型，以及它们如何影响客户满意度和忠诚度。”
- 帮助内部员工： 示例提示词： “探索聊天机器人在支持内部员工和简化内部流程方面的潜力。考虑聊天机器人可以自动化的任务，例如回答员工查询、提供技术支持和管理日程安排。”
- 构建对话式 AI 聊天机器人
- 为您的聊天机器人找到合适的用例： 示例提示词： “确定对话式 AI 聊天机器人在我们的业务中可以增加价值的特定客户服务领域。考虑诸如处理常见问题解答、提供产品推荐或协助帐户管理等任务。”
- 定义聊天机器人的目的： 示例提示词： “在构建聊天机器人之前，清楚地定义其目的和目标。概述聊天机器人将执行的任务、它应该能够回答的问题以及它应该使用的语气和风格。”
- 专注以客户为中心的设计： 示例提示词： “创建一个以客户为中心的设计框架，用于开发对话式 AI 聊天机器人。考虑用户需求、痛点和期望，以确保聊天机器人提供无缝且个性化的体验。”
- 做出数据驱动的决策： 示例提示词： “开发一种数据驱动的策略，以改进我们聊天机器人的性能。概述可以收集和分析的关键指标，例如客户满意度评分、聊天机器人解决率和用户参与度指标，以及如何使用这些数据来优化聊天机器人的响应和对话流程。”
- 衡量对话式 AI 聊天机器人的投资回报率
- 提高客户服务效率： 示例提示词： “分析聊天机器人在提高客户服务效率方面的有效性。计算聊天机器人可以处理的查询百分比，以及它们如何影响人工客服的平均处理时间。”
- 降低运营成本： 示例提示词： “评估实施聊天机器人对客户服务运营成本的影响。考虑可以减少或消除的成本，例如人员配备、培训和基础设施，以及与实施和维护聊天机器人相关的任何成本。”
- 提高销售转化率： 示例提示词： “分析聊天机器人在推动销售转化率方面的有效性。跟踪由聊天机器人互动产生的潜在客户和销售额数量，并评估它们对整体收入增长的贡献。”
- 增强潜在客户生成： 示例提示词： “开发一种使用聊天机器人生成和限定潜在客户的策略。概述聊天机器人可以收集的信息类型，例如联系方式和产品偏好，以及如何使用这些信息来培养潜在客户并提高转化率。”
- 跟踪参与度指标： 示例提示词： “定义和跟踪衡量聊天机器人有效性的关键参与度指标。考虑诸如聊天机器人会话次数、会话平均持续时间和用户保留率等指标，以及如何使用这些数据来改进聊天机器人的性能和用户体验。”
- 提高解决率： 示例提示词： “评估聊天机器人在解决客户查询方面的有效性。跟踪聊天机器人能够完全解决的查询百分比，以及它们如何影响客户满意度和忠诚度。”
- 确保准确性： 示例提示词： “开发一个流程来监控和评估我们聊天机器人响应的准确性。考虑可以使用的指标，例如用户反馈、错误率和聊天机器人解决率，以及如何使用这些数据来改进聊天机器人的知识库和对话流程。”
- 将对话式 AI 聊天机器人集成到现有系统中
- 评估对话工作流程： 示例提示词： “分析我们当前的客户服务对话工作流程，并确定对话式 AI 聊天机器人可以自动化的领域。考虑诸如回答常见问题解答、提供帐户信息或处理简单交易等任务。”
- 确保数据集成： 示例提示词： “设计一个聊天机器人系统，可以与我们现有的 CRM 和客户数据库无缝集成。概述聊天机器人需要访问的数据类型，例如客户资料、购买历史记录和交互数据，以及如何使用这些数据来个性化互动并提供量身定制的支持。”
- 开发 NLP 组件： 示例提示词： “为对话式 AI 聊天机器人开发一组 NLP 意图、实体和对话。考虑聊天机器人需要理解和响应的各种客户查询和请求，并确保 NLP 组件与聊天机器人的目的和目标一致。”
- 评估渠道选项： 示例提示词： “确定部署对话式 AI 聊天机器人的最合适的渠道。考虑诸如网站、移动应用程序、社交媒体平台和消息应用程序等渠道，并评估每个渠道在覆盖目标受众和提供无缝客户体验方面的有效性。”
- 规划可扩展性： 示例提示词： “设计一个聊天机器人系统，可以随着我们业务的增长而扩展。考虑可扩展性挑战和潜在的解决方案，例如云托管、负载平衡和分布式处理，并确保聊天机器人能够有效地处理不断增加的对话量。”
- 优先考虑可维护性： 示例提示词： “开发一个框架，以确保我们聊天机器人的长期可维护性。考虑诸如版本控制、文档和代码质量等因素，以及如何简化更新、改进和故障排除流程。”
- 解决安全问题： 示例提示词： “评估在我们的客户服务运营中实施聊天机器人带来的潜在安全风险和漏洞。考虑诸如数据泄露、未经授权的访问和恶意使用等风险，并制定缓解这些风险并确保客户数据和隐私安全的策略。”
- 个性化客户互动
- 改善购物体验： 示例提示词： “设计一个聊天机器人，可以为在线服装店的客户提供个性化的购物体验。聊天机器人应该能够根据客户的浏览历史记录、购买行为和偏好提供产品推荐、样式建议和尺寸指南。”
- 确保道德个性化： 示例提示词： “讨论在使用 AI 进行客户服务个性化时出现的伦理含义和考虑因素。考虑诸如数据隐私、透明度和用户同意等因素，并制定确保负责任和道德使用 AI 的指南。”
- 人工智能协作使用聊天机器人
- 了解混合模式： 示例提示词： “设计一个混合客户服务模式，将聊天机器人和人工客服的优势结合起来。概述聊天机器人将处理的任务，以及需要人工客服干预的情况，并讨论如何确保聊天机器人和人工客服之间的无缝过渡。”
- 与客服和聊天机器人协作： 示例提示词： “开发一个框架，供人工客服与聊天机器人协作，以提供有效的客户支持。概述客服可以监控聊天机器人对话、提供协助并解决复杂问题的方式，并讨论如何使用聊天机器人互动的数据来改进客服培训和知识库。”
- 考虑最佳实践
- 简化设计： 示例提示词： “为对话式 AI 聊天机器人创建一个简洁直观的用户界面。专注于提供无缝且用户友好的体验，避免不必要的复杂性或混乱。”
- 融入视觉效果： 示例提示词： “探索将视觉元素（例如图像、视频和动画）融入聊天机器人对话中的方法，以增强用户体验并使互动更具吸引力和信息量。”
- 收集反馈： 示例提示词： “实施一个系统来收集客户对我们聊天机器人互动的反馈。考虑诸如客户满意度调查、反馈表和情绪分析等方法，以及如何使用这些反馈来改进聊天机器人的性能和用户体验。”
- 创造个性： 示例提示词： “为我们的聊天机器人开发一个独特且引人入胜的个性，它应该与我们的品牌形象和目标受众产生共鸣。考虑诸如语气、幽默和同理心等因素，并确保聊天机器人的个性在所有互动中保持一致。”
- 紧跟趋势： 示例提示词： “对对话式 AI 聊天机器人的最新趋势和最佳实践进行研究。考虑诸如自然语言处理的进步、个性化技术和多模式互动等因素，以及如何将这些进步融入我们的聊天机器人策略中以增强客户体验。”
- 确定升级触发器： 示例提示词： “确定可以触发将聊天机器人对话升级到人工客服的特定事件或条件。考虑诸如复杂查询、情绪升级和技术问题等因素，以及如何确保聊天机器人和人工客服之间的无缝过渡。”
- 进行 A/B 测试： 示例提示词： “设计一个 A/B 测试实验来比较我们聊天机器人的不同版本或功能。概述您将测试的变量，例如不同的响应、对话流程或视觉元素，以及如何使用测试结果来优化聊天机器人的性能和用户体验。”
- 回顾创建聊天机器人的选项
- 使用无代码聊天机器人平台： 示例提示词： “比较和对比不同的无代码聊天机器人平台，并根据我们的业务需求和技术专长推荐最合适的平台。考虑诸如易用性、可定制性、集成选项和定价等因素。”
- 外包聊天机器人开发： 示例提示词： “评估外包对话式 AI 聊天机器人开发的利弊。考虑诸如成本、专业知识、时间表和控制等因素，并确定外包是否是满足我们业务需求的最佳方法。”
- 使用预构建的聊天机器人： 示例提示词： “探索可用于特定行业或用例的预构建聊天机器人模板或解决方案。评估这些模板的功能、可定制性和集成选项，并确定它们是否适合我们的客户服务需求。”
- 采用聊天机器人插件或集成： 示例提示词： “研究可以与我们现有的客户服务软件或平台集成的聊天机器人插件或集成。考虑诸如 CRM 集成、实时聊天功能和分析仪表板等因素，以及如何使用这些集成来增强我们聊天机器人的功能并简化客户服务工作流程。”
- 利用功能有限的聊天机器人： 示例提示词： “为特定任务或查询开发一个功能有限的聊天机器人，例如回答常见问题解答或提供基本产品信息。概述聊天机器人的功能和局限性，并讨论如何将其集成到我们更广泛的客户服务策略中。”
- 探索托管聊天机器人服务： 示例提示词： “评估托管聊天机器人服务的利弊。考虑诸如成本、可扩展性、维护和支持等因素，并确定托管服务是否是满足我们业务需求的最佳方法。”
- 从聊天机器人试点或试用开始： 示例提示词： “设计一个聊天机器人试点项目，以评估其在我们的客户服务运营中的有效性。概述试点项目的范围、目标和指标，并讨论如何使用试点结果来改进聊天机器人并进行全面实施。”
第十一章：打造 AI 驱动的个人品牌
- 用七个 C 介绍个人品牌 本节介绍了个人品牌的七个 C：当前评估、客户探索、内容分析、竞争审查、定制角色、构建独特的价值主张和持续跟踪。
- 应用你学到的知识 本节讨论如何使用 AI 工具来应用七个 C 并构建强大的个人品牌。 示例提示词： “根据我现有的在线形象和目标受众，创建一个个人品牌策略。策略应包括我的价值主张、目标受众、内容策略和参与策略。”
- 回顾道德考量和最佳实践 本节讨论在使用 AI 构建个人品牌时的道德考量和最佳实践。
第十二章：在 AI 世界中找到职业安全感
- 识别 AI 无法取代的任务
- 培养情商和人际交往能力： 示例提示词： “识别需要情商和人际交往能力的关键技能，并提供改进这些技能的策略，例如积极倾听、同理心和有效的沟通。”
- 激发创造性和战略性思维： 示例提示词： “针对需要创造性和战略性思维的特定角色或行业，集思广益并产生新的想法。考虑诸如设计思维、横向思维和情景规划等技术，并探讨如何使用这些方法来产生创新解决方案和应对复杂挑战。”
- 从事未来职业： 示例提示词： “研究对 AI 有弹性的新兴职业和行业。分析这些职业所需的技能和资格，并制定提升技能或过渡到这些领域的计划。”
- 提升 AI 防护工作的技能
- 进行技能盘点和差距分析： 示例提示词： “创建一个全面的技能盘点，以评估我的优势和劣势，并确定在 AI 驱动的就业市场中保持竞争力所需的任何技能差距。考虑技术技能、软技能和认知技能，并制定弥合这些差距并提升技能的计划。”
- 将您当前的技能转化为 AI 防护角色
- 分析技能可迁移性： 示例提示词： “分析我的技能在不同职业或行业中的可迁移性，重点关注对 AI 有弹性的角色。确定我可以利用的关键可迁移技能，例如解决问题、批判性思维和沟通，并探索如何将这些技能应用于新的环境。”
- 了解角色演变和适应： 示例提示词： “评估 AI 对我当前角色或行业的影响，并确定需要适应或发展的领域。考虑如何发展补充 AI 能力的新技能，例如数据分析、机器学习或 AI 工具专业知识，并制定在新兴的 AI 增强型角色中保持竞争力的计划。”
- 导航职业转型
- 适应新现实： 示例提示词： “分析 AI 对特定行业或职业的影响，并确定适应新现实所需的技能和知识。考虑诸如 AI 工具专业知识、数据分析技能和道德考虑等因素，并制定提升技能或过渡到 AI 驱动环境的计划。”
- 不断变化的职业格局： 示例提示词： “研究 AI 对不同职业和行业的影响，并确定新兴趋势和机遇。分析不断变化的技能需求和就业市场动态，并制定在新兴的 AI 驱动型职业格局中导航的策略。”
- 避开陷阱： 示例提示词： “确定在向 AI 驱动型职业过渡期间可能出现的潜在挑战和陷阱。考虑诸如技能差距、道德考虑和就业市场不确定性等因素，并制定减轻这些风险并确保成功过渡的策略。”
- 成为早期采用者
- 采用新技术： 示例提示词： “探索在我们的工作或个人生活中可以提高生产力、创造力或效率的 AI 工具和技术。考虑诸如 AI 写作助手、图像生成器或自动化工具等工具，并评估它们对我们工作流程和成果的潜在影响。”
- 利用 AI 进行思想领导力： 示例提示词： “开发一种利用 AI 来增强我的思想领导力和影响力的策略。考虑诸如 AI 驱动的研究、内容创建和个性化等策略，以及如何使用这些工具来分享我的专业知识、与我的受众建立联系并确立自己在我的领域的思想领导者地位。”
- 通过创新获得竞争优势： 示例提示词： “探索在我们的业务或行业中利用 AI 创新和获得竞争优势的方法。考虑诸如开发新产品和服务、优化现有流程或增强客户体验等领域，并集思广益，提出利用 AI 的力量在竞争中保持领先地位的创新方法。”
第十三章：处理负责任 AI 的道德考量
- 理解使用 AI 的伦理
- 使用“为善最多”的方法： 示例提示词： “在自动驾驶汽车的背景下，讨论功利主义伦理方法，权衡在不可避免的事故场景中对不同利益相关者（例如乘客、行人和周围车辆的乘员）的潜在风险和收益。考虑不同的道德框架和决策算法，以最大限度地减少伤害并最大限度地提高整体福祉。”
- 应用基于规则的伦理： 示例提示词： “为 AI 系统开发一套基于规则的伦理指南，以确保公平、透明和问责制。考虑 AI 系统应该遵循的不同规则和原则，例如避免偏见、尊重隐私和确保数据安全。”
- 阐明基于品格的伦理： 示例提示词： “在设计和开发 AI 系统的背景下，讨论基于品格的伦理方法的重要性。考虑 AI 系统应该体现的不同美德和价值观，例如公平、透明和问责制，以及如何将这些价值观融入 AI 系统的设计和决策过程中。”
- 检查偏见和公平性
- 识别和减少算法偏见： 示例提示词： “在用于贷款申请的 AI 驱动的系统中识别潜在的偏见来源。考虑诸如数据偏差、算法设计和模型训练等因素，并提出减轻这些偏差并确保公平贷款实践的策略。”
- 识别数据集中的公平性： 示例提示词： “评估用于训练面部识别系统的数据集的公平性和代表性。分析数据集在不同人口群体中的多样性和覆盖范围，并确定任何潜在的偏差或差距，这些偏差或差距可能会导致歧视性结果或不准确的识别。”
- 塑造具有公平意识的建模： 示例提示词： “开发一种具有公平意识的建模方法，以减轻 AI 系统中的偏见并促进公平结果。考虑诸如预处理偏差数据、使用公平约束训练模型和应用公平性指标等技术，以及如何将这些方法集成到 AI 系统的设计和开发过程中。”
- 展示透明度和问责制
- 介绍可解释人工智能的重要性： 示例提示词： “在医疗保健的背景下，讨论可解释人工智能 (XAI) 的重要性。考虑在使用 AI 系统进行诊断和治疗决策时，透明度、可解释性和用户信任的必要性，并探索不同的 XAI 技术，例如局部可解释模型无关解释 (LIME) 和 Shapley 加法解释 (SHAP)，以提供对 AI 驱动的医疗保健应用的见解和问责制。”
- 驾驭法律考虑和问责制： 示例提示词： “分析与在金融行业中使用 AI 相关的法律和监管框架。考虑诸如数据隐私、算法透明度和消费者保护等因素，并制定确保 AI 系统合规并遵守道德和法律标准的策略。”
- 审核 AI 系统： 示例提示词： “为 AI 系统开发一个全面的审核框架，以评估其公平性、透明度和问责制。考虑 AI 系统应该满足的不同标准和要求，例如避免偏见、尊重隐私和确保数据安全。”
第十四章：负责任地测试和部署 AI
- 使用 AI 时注意风险
- 避免常见陷阱： 示例提示词： “确定在将 AI 用于内容创建时可能出现的潜在陷阱和挑战。考虑诸如剽窃、偏见和缺乏原创性等因素，并制定负责任且合乎道德地使用 AI 内容创建工具的策略。”
- 保护您的数据和隐私： 示例提示词： “制定一套数据隐私和安全最佳实践，以在使用 AI 工具和平台时保护敏感信息。考虑诸如数据加密、访问控制和合规性等因素，并制定降低数据泄露、未经授权的访问和隐私侵犯风险的策略。”
- 认识 AI 的局限性
- 注意偏见： 示例提示词： “评估 AI 生成的内容中是否存在潜在的偏见。分析内容中对不同群体或观点的表述，并确定任何可能延续刻板印象或歧视的偏差模式。”
- 使用正确的数据进行训练： 示例提示词： “为特定任务或应用选择合适的训练数据至关重要。概述选择多样化、具有代表性和高质量训练数据的关键考虑因素，以确保 AI 模型的准确性、公平性和可靠性。”
- 运用自己的判断： 示例提示词： “在使用 AI 生成的见解或建议时，运用批判性思维和人类判断力至关重要。讨论如何在决策过程中平衡 AI 能力和人类专业知识，并概述验证和确认 AI 生成的输出的步骤，以确保其与预期结果、道德考虑因素和现实约束一致。”
- 当 AI 无法按预期工作时该怎么办
- 快速恢复手动检查： 示例提示词： “开发一个应急计划，以便在 AI 工具或系统出现故障或无法按预期工作时恢复手动流程。概述可以手动执行的关键任务和流程，以及在 AI 系统不可用时确保业务连续性的步骤。”
- 了解 AI 的怪癖： 示例提示词： “确定 AI 系统可能表现出意外行为或产生意外结果的常见情况。考虑诸如数据偏差、算法限制和意外输入等因素，并制定识别和解决这些怪癖的策略，以确保 AI 系统的可靠性和准确性。”
- 在使用 AI 前后进行快速检查 本节讨论在使用 AI 之前和之后进行快速检查的重要性，以确保数据质量、系统更新和功能。
- 响应问题
- 确定常见问题和解决方案： 示例提示词： “创建一份常见 AI 相关问题的故障排除指南，以及相应的解决方案。考虑诸如软件错误、硬件故障、网络连接问题和数据错误等问题，并提供解决这些问题的分步说明或建议。”
- 升级复杂问题： 示例提示词： “开发一个流程来升级和解决 AI 系统中出现的复杂问题。概述升级问题的步骤，例如联系支持团队、咨询专家或提交错误报告，以及如何有效地传达问题并与相关方协作以找到解决方案。”
- 记录问题并从中学习： 示例提示词： “实施一个系统来记录和跟踪 AI 系统中出现的问题和事件。概述可以收集的关键信息，例如问题的性质、根本原因和解决方案，以及如何使用这些信息来改进 AI 系统的性能、可靠性和安全性。”
- 回顾潜在的现实场景
- 驾驭创意挑战： 示例提示词： “探索如何使用 AI 工具来增强创造力和创新。考虑诸如集思广益、原型设计和生成艺术等领域，以及如何使用 AI 来突破创意界限并探索新的可能性。”
- 调整 AI 以进行运营和战略： 示例提示词： “确定在业务运营和战略决策中利用 AI 的机会。考虑诸如预测分析、风险管理和资源优化等领域，以及如何使用 AI 来改进决策、提高效率和获得竞争优势。”
第十五章：编写 AI 提示词时要避免的十个错误
本节列出了编写提示词时要避免的十个常见错误，例如：
• 没有花足够的时间来制作和测试提示词
• 假设人工智能理解上下文或潜台词
• 提出过于宽泛或模糊的问题
• 没有检查输出中的错误和偏差
• 使用攻击性、不道德或危险的提示词
• 期望人工智能过多的原创性或创造力
• 逐字复制生成的内容
• 提供太少的示例和用例
• 没有针对不同用例自定义提示词
• 过度依赖于更适合人类完成的 AI 任务
第十六章：十个表明是时候将 AI 融入你的工作的迹象
本节列出了十个表明是时候将 AI 融入你的工作的迹象，例如：
• 你在重复性任务上花费太多时间
• 你与写作障碍作斗争
• 你需要帮助来回答持续的常规问题
• 你拥有的创意多于实施它们的时间
• 你想自动化你的营销任务
• 你的工作要求你分析复杂的数据
• 你总是分心
• 你想让你的职业生涯面向未来
• 你在做决定时经历了明显的延迟
• 以及你想创新你的工作。
第十七章：十个促进企业成功的 AI 策略
本节列出了十个促进企业成功的 AI 策略，例如：
• 使用 AI 聊天机器人进行客户服务
• 利用预测分析开发战略见解
• 使用 AI 创建个性化体验
• 部署 AI 增强的 SEO 和内容策略
• 进行数据分析以获得客户见解
• 利用 AI 进行自动化营销
• 使用 AI 进行网络安全
• 通过 AI 自动化提高运营效率
• 使用 AI 进行社交媒体管理
• 跟上 AI 的发展。
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