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任务

AI步骤:解析、分类、总结、回答

描述该场景的一个 AI 步骤。返回 JSON {"ai_task":"...","input":"...","instruction":"...","output":"..."}。 ai_task — 以下之一:“解析”、“分类”、“总结”、“生成”; input - 入口处供应什么; instruction - AI 的任务,对于实习生来说; output — 以什么形式返回结果(例如,列表中一个单词的类别)。

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将AI集成到脚本中
💡 一个理论

人工智能步骤是在传统逻辑失效的场景中需要一个“理解”助手的地方。管道内的四个人工智能工作角色:解析(从文本中提取名称、金额、日期)、分类(这是投诉、问题还是垃圾邮件)、总结(将长信压缩为三行)、生成(编写回复草稿)。机制:你给人工智能一段数据和一个任务指令作为输入,并返回一个可预测的结果,沿着管道进一步走下去。杠杆作用:像向新学员解释一样编写说明 - 输入内容、需要做什么、以什么形式返回。业内人士:要求 AI 以结构而非自由文本进行响应 - 例如,“用列表中的一个单词返回类别”。那么下一步就可以可靠地依赖这个了。第二招:始终添加“不确定/其他”选项,否则AI将强制将非标准案例推入不适当的类别。典型的新手错误:模糊的指示,例如“处理这封信”。人工智能不是心灵感应者:任务越模糊,输出就越不可预测,下一步就越容易中断。

如何评估·通过 70

  • 1周围没有文本的有效 JSON25%
  • 2必填字段就在那里20%
  • 3有效集合中的 AI 角色15%
  • 4指令是具体的,输出是结构化的40%
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