生成式人工智能从帮助中心和连接的知识源提取信息，以便为用户提供答案。内容被分块存储在数据库中，供生成式人工智能使用，这样它就可以找到最匹配的内容来生成回复。
当内容清晰、简洁、完整时，生成式人工智能效果最佳。如果您在使用生成式人工智能功能，可以优化文章，以提高生成式回复的质量和准确性。
本文章包含以下主题：
了解生成式人工智能如何使用知识源
要使生成式人工智能使用知识源，文本将被分成多个组块。组块化是检索增强生成 (RAG) 的第一步。RAG 允许大型语言模型 (LLM) 使用来自已连接知识源的信息。
这些数据块存储在按语义组织的数据库中。发送用户消息后，系统会将该消息的含义与存储的消息块进行比较。然后，生成式人工智能使用最佳匹配的内容块生成回复。
流程概览如下：
- 知识内容已导入并拆分为多个组块。
- 每个组块都存储有一个数值向量，表示该组块的语义含义。
- 生成式人工智能将用户消息与存储的引导进行比较。
- 生成式人工智能使用匹配信息生成回复。
根据知识内容创建的文本块是生成式人工智能的来源，因此如果内容清晰完整，结果会更好。
为生成式人工智能优化内容的最佳实践
当生成式人工智能从清晰、简洁和完整的内容中提取内容时，它的工作效果最佳。充分的准备有助于生成式人工智能提供更快、更准确的响应。
这些指南大多也适用于一般的好文章，但您可能需要调整一些指南以满足人类受众的需求。
撰写供人工智能使用的内容的最佳实践
使用这些最佳实践来撰写内容：
- 确保内容聚焦主题。完全覆盖一个主题，避免覆盖多个不相关的主题。
- 提供完整的答案。每篇文章都应直接回答（而不是暗示）用户的问题，并提供用户所需的背景信息。
- 创建独立的内容。每篇文章都应包含用户所需的所有信息，并避免超链接。
- 保持措辞清晰、简洁。段落应简短、重点突出，句子应切中要点。
- 消除冗余。移除任何重复的文章或冲突的信息。
- 定义术语。首次使用时请解释完整的术语并拼出首字母缩略词。
- 使用用户熟悉的措辞。使用用户喜欢的措辞，以及您的产品或服务中使用的措辞。
- 避免使用含糊的代词，例如“it”或“they”。重复名词，而不是使用依赖于先前上下文的代词。
构建内容结构和格式以供人工智能使用的最佳实践
使用这些最佳实践来构建和格式化内容：
- 结构化标题为 的内容。使用清晰的标题和副标题将内容按逻辑分成组别。
- 使用结构化列表。使用项目符号作为事实或提示，使用编号列表作为程序。
- 避免嵌套说明。如果存在多个解决方案，请将每个解决方案作为单独的说明提供，而不是一个更广泛步骤中的子步骤。
- 包括完整的说明。列出回答问题或解决问题所需的所有步骤。
- 重复标题中的问题或主题。这样可以确保在进行组块分析时背景信息不会丢失，并避免问题与答案分离。
- 为图片 添加书面文本。包括对图像、视频或图表进行解释的文本。生成式人工智能仅解释文本。
- 避免使用表格。可以使用文本最少的比较表格，但一般来说，法学硕士比句子中的信息更难理解表格中的信息。
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