钉钉AI助理场景中，增强规划能力如何制定规则？

要在AI助理场景中增强规划能力，让大模型在提供答案的同时列举出知识库和技能列表中对应场景的答案，可以通过以下步骤来制定规则：1. 整合知识库: 首先，确保您的知识库中存储的信息是结构化的，并且与特定场景相关联。利用AI助理的知识添加功能，将文档、FAQ、多维表等格式的内容上传至知识库中，并正确分类，以便大模型能够理解和引用。具体操作路径可参考资料2。2. 定义技能与场景映射: 在AI助理的技能配置中，为不同的技能设定明确的应用场景标签。这样，当请求与某个场景匹配时，AI不仅能提供答案，还能指出该答案出自哪个技能或应用场景。创建和编辑技能的详细步骤可见于资料3。3. 配置响应模板: 制定响应模板，要求大模型在回答问题时不仅提供直接答案，还应附带提及答案的来源，即知识库中的具体文档、或是启用的某个技能名称。这一步骤需要在AI助理的高级设置中调整其回应逻辑，可能涉及到自然语言处理的定制化训练。4. 利用感知触发能力: 开启AI助理的时间感知或其他感知触发能力，使其能更智能地理解用户请求的情境，并依据情境调用相应知识库或技能。通过允许用户通过对话创建定时任务等功能（如资料4所述），增强AI的场景适应性和互动性。5. 测试与迭代: 在实施上述规则后，通过实际案例不断测试AI助理的表现，收集反馈并优化规则设置。确保大模型能够在多种场景下准确地引用知识库条目和技能，逐步提升其规划和应答的精准度。请注意，具体的实现细节和技术配置可能需要钉钉管理员或具备开发能力的成员根据企业实际情况来调整和优化。此回答整理自钉钉群“钉钉开发者社区（互助群）”