数据存储领域在2023年推出了智能问答应用：存储智能小海1.0。上线初期，存在答准率低、覆盖场景少、语料输出成本高的问题。
2024年，存储智能小海团队通过构建可自动更新的数据底座、新一代问答技术框架、数据飞轮解决方案，实现语料治理全自动、场景覆盖率100%，用户面存储知识答准率85%。
数据存储领域在2023年推出了智能问答应用：存储智能小海1.0。上线初期，存在答准率低、覆盖场景少、语料输出成本高的问题。
2024年，存储智能小海团队通过构建可自动更新的数据底座、新一代问答技术框架、数据飞轮解决方案，实现语料治理全自动、场景覆盖率100%，用户面存储知识答准率85%。
在工业4.0的浪潮下，数字化正以前所未有的速度重塑传统工业流程，其中无纸化办公和生产的趋势尤为显著。本次会议中，我将通过现场演示，向大家展示如何利用识别链接（ID Link）和数字化在线铭牌（Digital Online Nameplate）技术，实现设备与产品的无缝数字身份标识，从而彻底摆脱对传统纸质标签的依赖。
在演讲中，我将详细探讨几种消除纸质标签的创新方法，并深入分析从数字铭牌向更高级概念——如数字产品护照（Digital Product Passport）和资产管理壳（Asset Administration Shell）——过渡的技术路径。这些技术不仅是工业4.0的核心组成部分，更是未来工业实现智能化、可持续化发展的关键。
通过本次分享，您将了解到这些前沿技术如何助力企业迈向更加高效、环保的未来。期待与您共同探讨无纸化未来的无限可能！
随着技术的不断发展，人工智能（AI）成为技术文档工程师的得力助手，简化日常工作并提升效率。AI能够处理重复性任务，例如语法和风格检查、内容组织，甚至初步草稿的撰写。此外，它还能分析海量数据，生成深度洞察，推荐相关主题，并根据用户偏好和趋势创建定制化内容，从而使文档工程师能够专注于更具创造性和复杂性的工作。
然而，AI并非没有局限性。尽管它能够提升效率和准确性，但在语境理解、语气把握以及情商方面，仍难以与人类写作者相媲美。AI生成的内容有时会显得公式化，难以满足高质量技术文档所需的深度和细腻度。
为了更好地服务客户并满足不断变化的需求，未来的技术文档工程师必须培养AI素养、数据分析能力和用户体验设计技能，有效利用AI并解读数据驱动的洞察，将成为至关重要的技能。此外，技术写作者还应提升与用户共情的能力，确保所创建的内容不仅技术准确，而且以用户为中心、易于理解。
“智创助手”是一款为激活知识资产、加速AI应用全面落地的AI解决方案。它囊括三类核心功能，结构化格式转换，多语言智能翻译以及文档质检。并且拥有机器人、微文档插件、oxygen插件等多种形态，满足各种多元化使用场景需求。
其中uConverter结构化格式转换在机器人和云文档插件中都可以使用，通过这款插件可以将非结构化的素材选中后，定义topic的类型，一键完成DITA结构化格式内容转换，然后再一键发送至结构化内容平台。这在技术文档工程师中的日常工作中，极大的节省了复制粘贴的工作时间。
另外uTranslator智能翻译，不仅在机器人和云文档插件中使用，还可以在网页端和技术文档专业编辑器oxygen中使用。首先我们将需要翻译的内容发给大模型，大模型进行预翻译，然后由公司的术语库和记忆库进行干预，将匹配的内容进行替换，最后给出符合专业领域要求的翻译结果。在Oxygen可以边写边译，同时在网页端可以选择术语表和记忆库，并进行多格式的文件翻译。
最后uChecker文档质检功能集成在Oxygen编辑器中，完成内容撰写后可以一键检查，uChecker集成了公司内写作规范、常见的标点符号、空格、计量单位及非标术语检查，并给出修改建议。可以实现文档工程师边写边检，将检查集成到写作过程中，将繁重枯燥的检查任务交给uChecker去做。
在此工作坊中，我们探讨了数字转型和智能升级对于寻求拓展海外业务的企业至关重要。通过利用数字工具和智能技术来提升文档制作、内容创作和品牌影响力，我们深入探讨了技术写作和数字传播在克服全球市场挑战（如文化差异和监管合规）中的重要性。通过实际策略和现实案例研究，我们展示了这些进步如何提高国际市场的竞争力和效率。
一、 引言：企业出海面临的挑战与机遇
二、 数字化转型：构建出海业务的基石
三、 智能化升级：为企业出海插上翅膀
四、 数字化传播：打造企业出海的全球品牌
实践经验分享，技术文档工程师如何借助AI技术为客户和企业创造价值：
1. 智能客服从0到1诞生：全方位剖析小团队搭建智能客服的幕后故事，从零到系统上线，揭秘搭建过程中的关键步骤与思考
2. AI x 技术文档的叠加buff：深入解读AI与技术文档的奇妙融合，跨文档整合的超能力，将零散信息串联成完整知识链条；凭借灵活的信息抽取技巧，精准捕捉用户所需细节
3. AI填补技术空白：聚焦AI在技术内容开发中的关键角色，如同技术领域的“全能补丁”，比如在术语管理方面，提升文档的易懂性和一致性；补充代码说明，提高技术文档与研发的配合效率
4. 企业知识资产的“聚宝盆”：如何巧用AI，从海量客户支持沟通记录中挖掘“知识金矿”，构建起企业知识库，为内部人员提供强大问题解决方案支持，更让技术文档内容丰富多元、权威可靠，全方位满足客户与企业的需求
在AI应用爆炸的信息时代，企业和个人一方面面临信息筛选的挑战，同时也越来越需要考虑如何为用户提供更高效的知识，对于知识管理的诉求变成刚需。AI知识库作为人工智能技术与知识管理深度融合的产物，成为解决当前AI内容领域问题的关键。
本演讲探讨技术文档工程师如何通过有效的提示工程向人工智能借力，涵盖了撰写精确且内容丰富的 prompt 的基本要点，以指导人工智能模型生成高质量的技术内容。参会者将学习 prompt 设计的关键原则、实际应用以及最佳实践，以提高文档编写流程的效率、一致性和准确性。通过掌握提示工程，技术文档工程师能够将生产力和创造力提升到新水平，让人工智能成为工作中的得力协作伙伴。
人工智能和新技术的出现极大地改变了技术传播的格局。本演讲将重点介绍我们利用这些技术在家电行业构建创新手册生态系统方面所取得的成果。我们系统的基石是整合全球手册文档系统（GMDS）和 Adobe FrameMaker，以创建一致、精确的手册，以及用于高效创建数字手册的数字手册生成系统（DMGS）。数字手册具有人工智能驱动的语义搜索功能，不仅能通过快速信息检索提升用户体验，还能嵌入教育视频内容，让用户更好地理解和使用产品。我们利用 Superset 从用户行为中提取全面的数据分析，确保系统能够持续改进。人工智能和新技术的结合使我们能够改变技术传播的模式，推动了以用户为中心的文档编写，并为该领域未来的发展铺平了道路。
随着人工智能文本生成系统的出现，提高技术文档编写效率的诸多潜力得以挖掘利用。写作过程通常由大语言模型提供支持，并由人工对生成的材料进行校对。使用大语言模型和人工根据所需的标准和通常（不成文的）规则进行校对和检查，可以进一步提高写作过程的效率。
良好的提示工程是生成新文本并使其符合公司语言风格的关键。在 LLM 合作进行校对时，好的提示语和所提供的附加材料的质量对于实现预期结果来说更加重要。在演讲中，托马斯将简要介绍什么是好的输入数据，以及如何利用现有数据使大语言模型成为高效的校对工具，提供有价值的见解。通过人工介入的方式，大语言模型既能提高效率，又能达到所需的质量。
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