生成式AI时代技术写作人员的职责
浏览：6
巴克励步
人工智能时代技术写作者需拥抱生成式AI，承担评估AI响应、生产可信内容、进行数据分析及与客户团队协作等新职责，同时提升相关技能以适应发展。
技术写作在人工智能时代
在一个由生成式人工智能（GenAI）工具和能力主导的世界里担任技术写作者是一种独特的体验，技术写作者们感觉自己像是超级英雄！鉴于生成式人工智能在其工具箱中提供了许多解决方案，技术写作者现在可以利用不同的工具，既有效又高效地解决传统问题！技术写作者需要拥抱这项生成式人工智能技术，并持有一种心态，即这项技术将以新的方式协助他们。关于这项技术将使技术写作职业过时的焦虑，是一种毫无根据的说法！
技术写作者的新职责
在生成式人工智能时代，作为一名技术写作者，伴随着许多技术写作者尚未准备好的新职责！鉴于生成式人工智能仍处于起步阶段，它容易出现幻觉，即有时可能产生不真实的信息。建立可信的内容并帮助基于生成式人工智能的代理产生可靠的回应，已成为技术写作者职责范围内新增的责任。现在是时候学习新技能并承担新职责，以在这个生成式人工智能时代蓬勃发展。让我们看看这些新的职责。
1. 评估基于生成式AI智能体的响应
如果你的组织部署了基于生成式AI的辅助搜索引擎，该引擎使用语义相似性为客户提示创建响应，那么评估这个基于生成式AI的辅助搜索引擎的额外责任就落在了技术文档工程师身上！如果由基于生成式AI的辅助搜索生成的响应不是由可信内容驱动的，那么它会损害你品牌的声誉，最终导致你的客户流失！这正是技术文档工程师发挥作用的地方！鉴于技术文档工程师能够全面地理解你的产品和服务，他们更适合成为输入到基于生成式AI辅助搜索中的可信内容的把关人，并评估其响应。
技术文档工程师需要学习评估框架，例如 OpenAI Evals 和 RAGAS 框架。他们需要培养新技能，学习如何创建基础事实，并根据基础事实评估基于生成式AI的搜索引擎的响应。
另请阅读： 为基于生成式AI的智能体构建技术写作中的表格结构
2. 生产可信内容
为确保基于生成式AI的搜索引擎产生准确的响应，其底层内容需要始终保持准确和最新。如果你的组织非常敏捷且产品每周都有更新，那么现在正是确保软件文档始终保持最新的时候。这有助于基于生成式AI的智能体为你的客户提供可靠的信息。这也助于客户采用由生成式AI驱动的语义搜索引擎的变革管理方面。
3. 承担数据分析工作
技术文档工程师需要提升其数据和分析技能，以掌握生成可行洞察的艺术。这些洞察有助于改善业务成果和内容质量。鉴于生成式人工智能产生大量基于文本的分析，了解更多相关信息至关重要：
- 主题分析是指分析问题（提示）以确定其涵盖主题的过程。这使得技术文档工程师能够了解客户最常搜索的普遍主题。这项分析可用于识别趋势、理解客户需求，并指导内容创建或产品改进。
- 通过生成式人工智能生成回复时所引用的源文章会以引用形式显示。这些引用为客户提供了信任因素。如果能整体分析每个回复的引用文章，我们就可以了解您知识库中的高价值内容。
- 搜索量以及按不同时间维度细分的正负反馈，显示了您生成式人工智能辅助搜索工具的使用统计。成功的回复和“未回答问题”的回复，表明生成式人工智能辅助搜索工具已被采纳为用户与您的知识库互动的主要方式。
4. 与面向客户的团队协作
与客户支持团队、客户成功团队等内部团队协作，将帮助技术文档工程师理解现有客户和潜在新客户的一系列丰富问题。这有助于技术文档工程师根据他们的需求定制内容。此外，在与面向客户的团队定期互动中，可以为每篇知识库文章收集常见问题解答。技术文档工程师需要加强内部协作，以解决其内容中的知识缺口。更重要的是，这种协作为潜在新客户带来了丰富且有创意的知识体验。这有助于巩固技术文档团队的价值主张。
关闭说明
为了在GenAI世界中蓬勃发展，技术文档工程师需要适应并保持积极的心态，以拥抱新的技术能力。这意味着技术文档工程师必须承担新的职责，以高效地为组织提供服务。技术文档工程师需要使用GenAI工具包现代化其所有框架和流程，以提高生产力并专注于实现业务成果。为了承担新的职责，技术文档工程师需要提升自己在GenAI技术能力方面的技能，并磨炼其数据分析技能。
一个直观的知识库软件，可以轻松添加您的内容并将其与任何应用程序集成。试试Baklib吧！
