生成式AI（Generative AI）是当今科技领域的前沿技术之一。随着数据量的不断增加和计算能力的不断提升，AI技术在企业和个人生活中的应用越来越广泛。AI-BOT（以下简称BOT）是生成式AI技术的其中一种重要的应用形式，它可以通过学习各类业务数据信息，帮助人们执行一系列任务，从而提高工作效率，减少人力成本。而GPTBots作为BOT开发平台，一直是生成式AI的前沿探索者。本文将与您分享，如何在GPTBots上，为您的业务开发和训练一个拥高可用性的BOT。
准备工作
注册GPTBots平台
注册一个GPTBots账号，是开发BOT的第一步。
进入GPTBots平台，点击【注册】，并登录到【开发者后台】。完成注册后，平台会为您赠送一些积分，这些积分能够让您进行平台功能的初体验，例如创建BOT、调试BOT、训练BOT等。如果完成企业认证，还可以获得高达500 积分的赠送。
业务分析
首先，您需要明确BOT在您的业务中的定位和目标。
定位指的是BOT在您的业务中的特殊位置，它被用于解决某个特定领域的问题，因此与其他BOT是存在差异的。目标指的是BOT在您的业务中所能达成的具体结果，例如降低成本、提升人效等。
我们建议您可以把BOT理解为一名员工，这位员工知识渊博，无所不知，但在某些专业领域又有些欠缺。不过，只需要提供相关专业知识就，它可以化身领域专家，有效解决专业问题。因此，在明确定位和目标时，我们可以这么思考：
定位：一名非常专业的电商售后客服人员，他对于公司业务了如指掌，能够快速且专业地为客户解决各类型售后问题。
目标：提升客户服务效率和质量，降低客户服务成本。
其次，您需要了解BOT所需解决的业务领域中存在的问题和挑战。了解这些，有助于帮助您进一步定位BOT的能力范围。
数据收集
在明确了BOT的定位和目标后，我们需要为BOT进行数据收集。
根据上文我们提供的建议，我们把这个BOT想象成为一名无所不能的员工。但一名强大的员工，除非部分人有天赋以外，更多地一定是通过不断的知识学习和经验积累后才能做到的。而BOT的数据，指的就是BOT需要学习的知识。
继续使用上文的例子。一名“一名非常专业的电商售后客服人员”，一定是拥有非常丰富的公司售后业务知识，包括但不限于：公司的售后服务政策、公司历史处理售后问题经典案例……
因此，我们需要做以下工作：
1. 收集数据。作为给这个“电商售后BOT”的学习资料；
2. 数据分类。分类越清晰，越有助于BOT知识的维护管理，以及提升BOT的响应质量。例如电商售后服务知识，我们可以大致分类为：服务总则、服务细则、服务流程、常见问题、经典案例等；
3. 数据清洗及预处理。以保证最终给BOT学习的数据是相对“干净”，不含“杂质”的。
注意，数据的收集并不是越多越好，更重要的是数据的质量。我们需要给BOT“学习”高质量的知识，BOT才能给我们输出高质量的结果。
构建BOT
在以上准备工作均已完成后，就可以开始构建这个“电商售后BOT”。
更多的GPTBots使用教程，请访问GPTBots官方文档，在本文中不做详细展开。
创建BOT
根据业务实际，创建合适类型的BOT。GPTBots定义了两类BOT：
● 知识问答：拥有“短记忆”能力，适用于一些简单的问答场景，例如翻译、客服、知识检索等；
● 智能助理：拥有“短记忆+长记忆”能力，适用于较为复杂的对话场景。
用户可按自身实际需求来选择BOT类型。
