人工智能（AI）及新技术在技术传播中的应用

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。

华为网络产品信息体验团队每年需要向合作伙伴交付数以万计的产品文档信息。如果通过大语言模型的应用让用户可以在海量信息中高效、及时的获取到准确的内容，助力伙伴自主完成项目交付？我们对此开展了相关实践，以建设统一的智能知识库为基础，构建智能问答、智能助手等上层AI应用，有效解决了信息获取效率低下、内容生成不准确等关键体验问题，显著提升了合作伙伴的信息体验满意度。

海康自研澜智大模型基于多模态深度学习技术，在对公司内全部用户提供智能问答服务以及定制知识库服务的基础上，提供了智能编程、智能洞察、智能测试、智能项目管理、智能知识问答、智能文档等多种定制应用。在文档撰写方面，海康内部存在内容重复度高、工作量大、成本高等痛点，团队结合澜智大模型的出色语言能力，在辅助文档撰写与应用方面进行了多方面、全周期的探索，具体体现在：

1）在文档编写初始阶段，提供大纲撰写及文本润色；
2）在面对重复且复杂文档时，快速智能提取关键参数；
3）对文档内容AI智检，快速检测文档规范及错别字、格式、术语等相关标准；

4）文档的多语言翻译及语言转换；
5）文档应用层面，基于内部专业术语以及技术文档组成知识库的智能问答。

为了减少AI导致的内容不可控性，海康采取了相关领域的微调训练、专有领域的小模型构建等措施，提高生成内容的可信度，该文档应用可推广至海康旗下所有公司，可有效提升操作手册、用户手册、排查手册等撰写效率和质量。