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当TC遇到AI

简介:

随着人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的迅速发展,各行各业都在经历着深刻的变革。原本默默无闻的技术传播(Technical Communication,简称TC)行业也焕发出勃勃生机。

前言

TC行业是随着科技的发展而成长起来的。根据中国标准化协会的定义,“TC指与技术性产品、软件或服务有关且伴随其全部生命周期的所有信息”,“是伴随着工业化社会繁荣与进步,应对纷繁复杂的工业产品说明而诞生的专业化领域”。

可以说,TC行业的发展依托整个社会的技术发展。因此TC起源于美国也就不足为奇了,早在70年代,美国的大学就已经出现了技术写作(Technical Writing)专业。而我国的TC行业起步较晚,仅在外企或者海外市场份额较大的国内企业中才有比较稳定的需求。最近几年北京大学等一些知名大学才相继开设了技术传播课程。

即使在TC的发源地美国,TC诞生后的三四十年里,也只能用一个词形容:不温不火。而近几年,随着云计算、DT时代的到来,一场规模空前的技术革命正在兴起,人工智能已经到了爆发的临界点,趁着技术变革的东风,原本默默无闻的TC行业也焕发出勃勃生机,迸发出无限可能。

TC与AI的结合

长期以来,技术文档工程师的大量时间花在copy-paste以及整理格式等低级的重复性劳动上,普遍的附加值不高。随着AI的发展,技术文档工程师可以从这些繁琐的工作总解脱出来,专注于架构和内容的深度开发,为企业创造更高的价值。

AI应该可以帮技术文档工程师做这些事:

  • 自动内容摘要。从正文中提取关键内容组合成摘要。
  • 关键词提取。自动抽取关键词,提升搜索命中率。
  • 自动内容推送。根据当前内容自动关联其他相关内容,推送用户可能需要的信息。
  • 分析用户反馈,做数据挖掘,给出文档需求建议。技术文档工程师不再闭门造车,而是根据AI的建议,写出用户真正需要的内容。
  • 简单内容写作。一些简单内容,例如API和操作指南等格式比较固定的内容,可以由AI完成。目前市面上已有一些内容自动生成的工具,用户只要在界面上操作,即可自动生成操作指南。例如惠普公司的HPE Adoption Readiness Tool(ART)工具。

Chatbot数据训练

Chatbot就是我们常说的聊天机器人,或者智能客服。理想的chatbot是能和人类自然对话,并随时随地解答人类提出的问题。这需要强大的AI技术,但更重要的是优质海量的数据输入和训练。可以说好的数据等于好的AI。

Chatbot在阿里云已有了实际应用。点击阿里云官网任意网页右侧的咨询建议,都可以调出智能顾问,实时回答用户的各种问题。

用户可以选择产品并查看该产品的常见问题,也可以直接输入问题提问。

  • 选择产品并查看该产品的常见问题

后台根据服务体量,列出了最热门的产品。

用户可以点击需要咨询的产品,智能顾问将推荐关于此产品的常见问题。

这里的常见问题可以在智能平台进行配置。类似工单拦截页面的热门知识点推送。配置步骤请参见下文中的配置常见问题

  • 直接输入问题提问

用户也可以直接在对话框中输入问题,系统将实时做出回应。这种一问一答的方式即问答对。可以在智能平台进行配置。配置步骤请参见下文中的添加问答对

要提升智能顾问的命中率和准确性,需要不断对其进行训练,尽可能地丰富语料库,把各种用户场景和问题与答案关联起来。客服人员最了解用户场景,而技术文档工程师最了解内容,二者携手对语料库进行训练是最合适不过了。

配置常见问题

您可以配置智能顾问针对某一产品默认推荐的常见问题,提升用户的提问效率以及智能顾问解决问题的效率。配置步骤如下:

  1. 登录智能平台,选择 基础语料管理 > 菜单管理
  2. 搜索某一产品,如OSS。
  3. 单击OSS常见问题对应的操作列里的编辑图标。系统列出已有的常见问题菜单结构。
  4. 单击某一类问题,查看已有的菜单节点,然后单击添加菜单项。
  1. 输入菜单节点名称,从类型下拉列表中选择帮助与文档,然后输入对应的知识点链接。单击确定

添加问答对

我们的文档,尤其是基础设施类文档,经过近两年的发展,已经比较完善,但经常无法有效解决用户的实际问题,一个重要原因就是文档描述的角度和用户实际场景不同。文档一般是偏向功能说明,尽量讲明白我们的产品是什么,怎么用;而用户则是带着问题去寻找答案,我有什么需求,产品如何帮我实现。技术文档工程师一方面可以不断改进文档内容,使之更加贴合用户场景,另一方面也可以尝试架设一座桥梁,把文档内容和用户问题关联起来。问答对就是针对后者的尝试。

例如,分析工单发现,有不少用户询问:我有大量的医疗影像资料需要存储,很少访问,应该用什么产品比较合适?其实我们的文档中已经有明确的各类存储产品适用的场景,只需要把用户问题和对应的存储类型说明形成问答对的形式即可。

针对以上场景,我们可以在智能平台中通过以下步骤快速添加问答对:

  1. 登录智能平台,选择 基础语料管理 > 问答对管理 > OSS
  1. 语料关键词搜索框中,输入文档“存储类型介绍”中对应的二级标题“归档存储类型(Archive)”进行搜索。
    系统默认将所有线上文档拆分到二级标题,便于问题定位。
  1. 在搜索结果中,单击操作列中的添加图标+,添加问句。
    问句的设计要尽量贴合用户场景。添加问句的注意事项请参见这里

针对同一篇文档甚至同一个二级标题,可以添加多个问句。也可以根据热度和解决率及时调整已有的问句。比如某个问句的热度很高,解决率却很低。说明用户需要这方面的内容,但是当前文档无法有效解决问题,需要文档人员及时补充和优化内容。对一些长期热度和解决率很低的问句,可以考虑删除。

问答发现

要丰富语料库,不能闭门造车想当然,要分析海量的用户数据,抽取出共性问题。靠人工分析工单是非常低效的做法,尤其是对服务体量庞大的基础设施类产品,需要通过机器分析数据和发掘数据背后的需求。智能平台的问答发现基于客服小二实际使用文档的热度统计,帮助我们分析包含文档推荐的客服对话,并自动推荐需要更新的问答对。

例如,在问答发现中有一条“设置域名解析”的知识点,热度比较高:

可以这么做:

  1. 登录智能平台,选择 基础语料管理 > 问答发现
  2. 单击查看,逐条查看具体的客服与用户之间的对话,以及推荐文档出现的场景和位置。

例如:

  1. 单击更新知识点,系统列出对话中提到的文档二级标题。
  1. 选择需要添加问句的二级标题,单击下一步。系统列出对话中涉及到的所有问句。
  1. 编辑问句。您可以:
  • 保留有价值的问句。
  • 删除无意义的问句。
  • 添加更多问句。

添加近义词

有些产品中,同样一个意思会有多个术语表达,我们可以通过词库管理设置近义词,提升问答对添加的效率。例如,在OSS中,对象、文件、object是一个意思,如果需要添加“如何批量上传文件”的问句对,在设置同义词之前,为了防止遗漏,我们需要设置3条问句对:

  • 如何批量上传文件
  • 如何批量上传对象
  • 如何批量上传object

设置了近义词之后,我们只要设置其中任何一条就可以了。

添加近义词的操作如下:

  1. 登录智能平台,选择 基础语料管理 > 词库管理
  2. 单击阿里云核心词典对应的详情
  3. 单击右上方的添加图标+
  4. 输入词汇,单击确定
  1. 单击近义词一列中的添加图标+,输入对应的近义词。如果有多个近义词,需要逐个添加。

总结

中国互联网行业在全球已处于领先地位,在人工智能、物联网等国际前沿技术上的发展也毫不逊色于欧美等先进国家。技术上的突破,势必带动技术传播领域的飞跃。技术文档工程师在专注于内容创作的同时,也需要深入思考用户获取内容的途径和效率,从而使内容的价值最大化。

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