如何逐步创建人工智能助手：初学者指南

要点

• 要创建人工智能助手，首先要确定其主要用途，选择构建方式，收集适当的数据，并建立一个可以响应用户请求的系统。
• 你不需要成为一名工程师来构建人工智能助手。根据您想要实现的目标，您可以使用无代码工具或更灵活的使用 API 的选项。
• 当您需要定制、想要更多控制或具有标准工具无法处理的特定任务或工作流程时，创建自己的 AI 助手是最好的选择。
• 大多数人工智能助手都遵循类似的生命周期：规划、配置、启动和持续改进。
• 构建人工智能助手是一个持续的过程，需要随着时间的推移进行监控、改进和负责任的使用。

随着人工智能助手现已内置于写作工具、浏览器和生产力应用程序中，您可能会好奇是否可以自己制作一个助手。如果这些助手可以帮助处理电子邮件、摘要或问题，那么您就有理由想知道是否可以创建一个适合您自己需求的助手。

过去，构建人工智能助手需要大量的技术技能。现在，您可以通过决定想要它做什么、选择正确的工具并设置它的响应方式来创建一个，通常只需很少的编码或无需编码。

本指南适用于任何对构建人工智能助手感兴趣、无需人工智能或工程背景的人。它概述了创建人工智能助手所涉及的高级步骤、在此过程中需要做出的决策以及如何负责任地做到这一点。

目录

• AI助手解释
• 为什么要创建自己的人工智能助手？
• 如何一步一步打造自己的AI助手
• 构建 AI 助手的最佳实践
• 创建自定义 AI 助手的局限性
• 如何创建人工智能助手常见问题解答

AI助手解释

人工智能助手是使用人工智能帮助人们完成任务、回答问题或使用自然对话输入生成文本的数字工具。

人工智能助手之所以特别强大，是因为它们的多功能性。它们不是一刀切的工具。有些旨在起草和修改写作，而另一些则用于总结文档、回答客户问题、管理时间表或支持团队工作流程。最好的助手专注于特定目标，而不是尝试做所有事情。

当您使用人工智能助手时，您通常首先使用简单的键入或口头请求（通常称为提示）要求它执行某些操作。助理使用自然语言处理 (NLP) 来理解您的问题，包括您的意图和语气。为了生成响应，它依赖于使用机器学习对大量文本进行训练的大型语言模型 (LLM)。这些模型可以识别语言模式并根据上下文做出响应，这就是为什么人工智能助手可以以听起来自然且相关的方式进行回复。

最终定义人工智能助手的不仅仅是其背后的技术，还有它如何设计来支持特定的任务、工作流程或用户组。

Go 是人工智能助手的一个示例，旨在支持您的任务和工作流程。 Go 不需要您切换到单独的聊天窗口或平台，而是直接在您已经使用的工具中工作 - 无论您是在电子邮件、文档、消息还是 Web 应用程序中编写。它可以理解您正在做什么，而无需您手动描述任务或提供上下文，使其感觉像是工作流程的自然扩展，而不是需要管理的附加工具。

使用 Go，您可以在需要的时间和地点准确获得写作帮助，而不会干扰您的注意力或在流程中添加额外的步骤，例如切换选项卡或复制和粘贴。

要详细了解人工智能助手及其工作原理，请查看我们的人工智能助手深入指南。

为什么要创建自己的人工智能助手？

当现有工具不能完全满足他们的需求时，人们会构建自己的人工智能助手。自定义助手为您提供更多控制和灵活性，特别是当您有特定任务或标准工具无法处理的需求时。

构建自己的助手为您提供了更多选择，但您还需要仔细考虑它应该做什么、应该如何运行以及如何使其保持最新状态。

1. 个性化

构建您自己的人工智能助手可以让您根据您的具体需求定制其行为、语气和焦点。您无需适应通用助手，而是可以设计自己的助手，以您期望的方式响应并支持您最关心的任务。

2. 提高效率

定制人工智能助手可以简化那些让你放慢速度的重复性或耗时的任务。让助手专注于特定功能，例如总结文档或回答重复出现的问题，可以随着时间的推移减少手动工作量。

3.针对具体问题定制解决方案

预构建的助手旨在为许多用户提供服务，而自定义助手可以非常好地解决单个问题。这对于利基工作流程、内部工具或专业知识库特别有用。

4. 学习机会

创建您自己的人工智能助手提供了一种了解现代人工智能工具如何工作的实用方法。即使是简单的设置也可以帮助您了解提示、上下文和数据如何影响响​​应。

5. 更好地控制数据和行为

根据其设计，定制人工智能助手可以更透明地了解其使用的数据以及响应方式。这对于处理内部或敏感信息的团队来说很重要。

6. 增强创造力和实验性

构建您自己的助手提供了测试新工作流程或交互风格的机会。您可以探索人工智能如何以现成工具可能不允许的方式支持集思广益、起草或解决问题。

7. 随着时间的推移的可扩展性

定制人工智能助手可以随着您需求的增长而发展。您可以从小规模的单个用例开始，然后扩展其功能和集成。

8. 独立于一刀切的工具

创建您自己的助手可以减少对可能会改变功能、定价或优先级的工具的依赖。您可以自由地设计适合您需求的体验。

9. 创新机会

定制助理使自动化步骤、连接工具或实时支持决策成为可能，从而为更新颖、更灵活的工作方式打开了大门。

了解这些好处后，下一步就是学习如何创建人工智能助手从概念到部署的整个过程。

如何一步一步打造自己的AI助手

要构建人工智能助手，无论您使用无代码工具还是编写自定义代码，都将执行相同的步骤。您不需要技术技能，但您需要在每个阶段做出合理的选择，从决定助理的角色到随着时间的推移改进它。

想象一下你的人工智能助手是你的队友。你越清楚地定义它应该做什么、应该如何运作以及它在你的工作中的位置，它就会越有帮助。

步骤 1. 定义目的和核心任务

首先明确定义您希望人工智能助手做什么。最有效的助理专注于一项主要职责，而不是试图处理很多事情。

在此阶段，有助于回答一些实际问题：

• 这个助手要解决什么问题？
• 它应该始终如一地处理哪些具体任务？
• 谁会使用它？

例如，为支持客户查询而构建的助手可能只专注于回答常见问题和升级复杂问题。写作助理可能会专注于起草、重写和总结文本，而不是管理日程或研究。

一开始就缩小范围可以使助手更容易构建、测试和改进。

步骤 2. 决定用户如何与之交互

接下来，确定人们日常实际如何使用助手。这包括界面和它出现的上下文。上下文涉及用户已经在哪里工作，例如文档、消息或任务列表。

关键决策包括：

• 无论是基于文本还是基于语音
• 它所在的位置，例如网站、内部工具、文档编辑器或浏览器扩展
• 用户如何触发它，例如输入提示、单击按钮或选择文本

大多数初学者从基于文本的助手开始，因为它更易于设计和测试。语音助手可能很强大，但它们增加了语音识别和响应时间的额外复杂性。

步骤 3. 选择您的构建方法（无代码或代码）

您的构建方法决定了您启动的速度以及稍后您将拥有多少控制权。一旦您知道助手应该做什么以及人们将如何使用它，就决定如何构建它。

一般来说，有两种方法：

• 处理大部分技术设置的无代码或低代码平台
• 基于代码的方法，使用 API 和自定义逻辑进行更深入的控制

无代码工具通常是创建助手的最快方法，该助手可以回答文档中的问题、总结内容或遵循预定义的说明。如果您拥有技术技能或需要高级集成、复杂逻辑或对行为的完全控制，基于代码的方法就有意义。

这种选择会影响速度、灵活性和长期维护。没有单一正确的方法，只有最适合您的目标和资源的方法。

第 4 步：收集并准备数据

人工智能助手的好坏取决于它能够获取的信息。在构建之前，花时间收集和准备助手将依赖的内容。

这可能包括：

• 文档、常见问题解答或帮助文章
• 内部注释或指南
• 结构化信息，例如政策或程序

准备数据通常意味着清晰地组织数据，删除过时的内容，并确保它反映您希望助手如何响应。干净、集中的数据可以带来更准确和可预测的输出。

例如，接受过时文档培训的支持助理将提供错误的答案。

步骤 5. 构建并配置助手的智能

在此阶段，您将助手连接到 AI 模型并定义它的行为方式。这包括设置说明，指导助理如何使用自然语言处理技术来解释请求、应用上下文并生成与您的目标相符的响应。

重要的考虑因素包括：

• 回复应该简洁或详细
• 助理应该用什么语气
• 哪些主题在范围内或超出范围
• 如果提示的请求超出了其技术能力，助理何时应该推迟或说明

例如，您可以指示助理避免猜测，严格遵循原始材料，并以中立、专业的语气做出回应。此阶段的清晰指令通常比添加更多数据产生更大的影响。

第 6 步：设计用户体验

如果界面令人困惑，即使是有能力的助手也会感到沮丧。此步骤的重点是使交互清晰且可预测。

好的设计通常包括：

• 一个简单的输入区域
• 关于助理可以提供哪些帮助的明确指导
• 当它不理解请求时有用的后备响应

包含示例提示或简短说明可以显着改善首次使用并减少挫败感。

步骤 7. 测试、完善和修复差距

在发布您的助手之前，请使用真实场景对其进行压力测试。尝试预期和意外的输入，看看它在哪里遇到困难。

注意：

• 不正确、模糊或重复的回答
• 误会屡屡
• 不能很好回答的问题

对提示、说明或数据的小改进通常会带来显着的改进。测试不是为了完美，而是为了识别需要调整的常见模式。

步骤 8. 部署并使其可用

测试完成后，决定如何以及在何处部署助手。

考虑到：

• 无论是公开的还是内部的
• 谁可以访问它
• 您将如何监控基本使用情况

在团队环境中，您可以首先进行内部部署并收集反馈，然后再扩展访问权限。

步骤 9. 监控性能并随着时间的推移进行迭代

创建人工智能助手并不会在发布时就结束。对助手质量的持续监控和迭代有助于确保其保持有用和准确。

定期维护可能涉及：

• 审查用户反馈
• 更新数据源
• 细化提示和界限

随着时间的推移，这个过程可以帮助助手根据您的需求不断发展，而不是变得过时或不可靠。

构建 AI 助手的最佳实践

负责任地构建人工智能助手与有效地构建人工智能助手一样重要，尤其是随着时间的推移，人们开始更加依赖它。清晰的护栏有助于确保您的助手保持有用、值得信赖并符合用户期望。

这些最佳实践有助于确保您的 AI 助手随着使用量的增长而保持准确、可预测和值得信赖。

定义清晰的界限和期望

明确你的助理应该做什么和不应该做什么。明确的限制可以防止误导或过于自信的反应。

例如，负责总结文件的助理不应提供法律或医疗建议，即使被要求也是如此。

让人类参与循环

人工智能助手作为合作者而不是替代者的作用最好。人工审核对于重要决策或敏感内容至关重要。

草稿、摘要或建议应在共享或采取行动之前进行审查。

对限制保持透明

即使人工智能助手犯了错误，他们也会听起来很自信。透明设计有助于用户信任该工具，而不会过度依赖它。

鼓励人们验证回答，尤其是基于事实或研究的输出。

保护用户数据和隐私

从一开始就应该考虑隐私。了解数据如何存储、处理和共享，尤其是对于工作场所或面向客户的助理。

除非采取适当的保护措施，否则限制对敏感信息的访问。

设计是为了清晰，而不是聪明

清晰、一致的行为比华而不实的反应更有价值。可预测性可以建立信任并减少混乱。

在工作环境中，简单的语言和一致的语气通常胜过过度对话或创造性的风格。

根据实际使用不断改进

反馈和监控有助于让助理满足实际需求。审查令人困惑或不正确的答案通常会揭示出哪里需要更好的数据或更清晰的指示。

创建自定义 AI 助手的局限性

构建自己的人工智能助手提供了灵活性，但也需要一些值得预先考虑的权衡。这些对于权衡现有人工智能助手的便利性非常重要。

• 所需的时间和精力：与使用现有工具相比，即使是基本的助手也需要时间来计划、配置、测试和改进。
• 持续维护：提示、数据和集成需要定期更新以保持准确性和相关性。
• 数据依赖性：无论底层模型如何，不良或有限的数据都会导致结果不佳。
• 大规模成本：虽然初始成本可能较低，但随着采用率的增长，使用量、集成和 API 调用会不断增加。
• 可靠性风险：如果没有仔细的护栏，助手可能会表现不一致或在边缘情况下失败。
• 隐私和合规责任：当您构建自己的助手时，您负责如何处理和保护用户数据。
• 与成熟工具相比，范围有限：定制助理通常从单一用例开始，可能缺乏现有产品的广度。

如果您的需求广泛、时间敏感，或者现有工具已经很好地支持，那么使用成熟的人工智能助手可能是更实际的选择。

如何创建人工智能助手常见问题解答

如何创建自己的人工智能助手？

您可以通过定义任务、选择构建方法、连接相关信息并随着时间的推移完善其响应来创建自己的 AI 助手。如今，大多数自定义助手都是通过配置具有清晰指令的大型语言模型来构建的，而不是从头开始训练模型。

我需要知道如何编码来构建人工智能助手吗？

不会。许多人使用无代码或低代码平台创建人工智能助手，这些平台处理幕后的技术设置。仅当您想要高级定制、更深入的集成或完全控制助手与其他系统交互的方式时才需要编码。

打造一个AI助手需要多长时间？

一个简单的人工智能助手通常可以在几个小时或几天内创建出来，特别是在使用无代码工具和现有内容来培训您的助手时。涉及多个集成、详细提示或持续测试的更高级助手可能需要数周的时间来设计和完善。

定制人工智能助手可以处理哪些任务？

定制人工智能助手可以处理诸如回答常见问题、总结文档、起草或重写文本、组织信息或通过连接工具触发操作等任务。大多数助理在专注于一小部分职责而不是试图涵盖多种任务时工作效果最好。

Go 是擅长特定任务的人工智能助手的一个很好的例子。 Go 是一款人工智能助手，专门专注于写作和沟通，帮助您起草内容、优化消息传递的语气和清晰度，并产生想法，所有这些都可以在您已经使用的工具中完成。您还可以使用数百个连接器代理（例如 Google Drive、Gmail 或 Jira）直接同步最重要应用程序的上下文，使其更好地适应您的特定任务。

构建一个人工智能助手很贵吗？

创建人工智能助手一开始的成本可能很低，特别是在使用免费套餐或无代码工具时。随着使用量的增长、集成的扩展或需要更高的性能，成本可能会增加，因此规划扩展和持续维护非常重要。

什么时候使用现有的人工智能助手更有意义？

当您的需求广泛、您的工作流程得到当前工具的良好支持，或者您希望无需设置或维护即可立即获得价值时，使用现有的人工智能助手通常是更好的选择。当您有预构建工具无法完全满足的特定要求时，构建自定义助手更有意义。

对于写作和沟通工作流程，Go 是一款 AI 助手，无需设置即可提供即时价值 - 它直接在您已使用的工具中工作并自动理解您的上下文，这使其成为需要写作帮助而无需构建和维护自定义解决方案开销的专业人士的实用选择。