本文探讨了为基于生成式人工智能的聊天机器人创作内容的最佳实践，强调了清晰度、对话语气和一致性的要求，以适应新一代内容消费者的需求。
ChatGPT 等生成技术的出现，彻底改变了技术作家制作内容的游戏规则。大型语言模型依赖于大量文本数据，才能更好地理解上下文并提供准确响应。因此，技术作家如今不仅要服务于人类读者，还要兼顾以生成式人工智能（如聊天机器人）为“读者”的内容消费需求。人类读者与生成式AI模型在内容解读上的差异，要求写作风格必须随之调整。在本篇博客中，我们将探讨一些为基于人工智能的聊天机器人制作内容的新兴最佳实践。
新内容创作
从头开始创建内容时，应遵循一些新兴的最佳实践，以确保新内容适配以 ChatGPT 为代表的 AI 代理。特别是在构建知识库文章时，需遵循以下原则：
通过详尽的解释使内容更加清晰
采用叙述性的对话语气
在内容中保持术语使用的一致性
像 Baklib 这样的现代知识库平台已将这些原则融入内容架构中，帮助企业轻松创建适配 AI 的文章。基于 ChatGPT 的代理可以便捷地抓取这些知识库内容，并根据用户问题快速做出精确响应。
通过详尽的解释使内容更加清晰
虽然人类读者偏好简洁内容，技术作家通常也倾向于考虑人类注意力有限与认知偏好，但生成式 AI 代理则需要尽可能多的上下文信息以作出准确响应。因此，技术作家必须通过以下策略制作详尽的内容：
使用简单语言
写作时应避免模糊词语，以增强内容清晰度。这里的“简单语言”并不是“简单内容”，而是以清晰的表达方式传达更多有效信息。
示例：
简洁表述（新做法）：“此功能有助于节省分析反馈的时间。可以通过导航到‘设置’菜单并启用切换按钮‘使用辅助智能’来配置此功能。”
传统表述（旧做法）：“可以通过在设置菜单下启用‘使用辅助智能’来配置此功能。”
同样，对于联系方式的写法：
旧做法：“联系我们销售：+1 548 7****，支持：+1 789 12****”
新做法：“使用电话号码 +1 548 7**** 联系我们的销售部门，并使用电话号码 +1 789 12**** 联系支持部门”
语义内容结构
使用 H1–H6 层级结构编写内容，可以让 AI 和人类读者都更好地理解信息的逻辑和层次。当用户寻找答案时，明确的结构有助于 AI 准确识别段落并提供精确答案。
图片和视频
图像、屏幕截图、GIF、视频等多媒体内容对人类读者的理解非常有帮助。但若希望 AI 也能“理解”这些内容，就需为每一个工件添加丰富的元数据描述。包括图像的用途、对应的操作步骤、截图来源、适用场景等内容，有助于 AI 更全面理解文章意图。
通过叙述的对话语气
对话语气是提高内容适应性的关键，能够更贴近用户问题场景，提供直观答案。为此，技术作家应积极与客服团队协作，识别和提炼常见问题。
创建常见问题解答（FAQ）
为每篇知识库文章创建至少 4–5 个 FAQ 问题，例如：
故障排除类问题
已知产品缺陷
功能限制说明
这些内容能显著提升 AI 响应客户问题的速度与准确性。Baklib 提供内建的 FAQ 管理模块，帮助内容创建者轻松添加和优化这些结构化问答内容。
明确角色设定
在内容中明确不同使用者角色（如管理员、所有者、访客、普通用户等）可帮助 ChatGPT 等 AI 模拟这些角色进行精准回答。例如：
管理员能否修改所有用户的设置？
访客用户是否有权限查看统计数据？
如果文档中清晰标注了各类操作与其对应的角色权限，AI 代理可据此模拟不同身份，提升回答的专业性与上下文契合度。
注重内容的包容性
确保内容包容、多元并尊重所有读者的背景，是现代内容创作的重要准则。无论是 AI 代理还是人类读者，都更容易接受语言温和、中立、无歧视性的表达方式。包容性的写作不仅提升品牌形象，也有助于建立可信赖的知识库。
通过业务术语表保持一致性
术语一致性对于 AI 理解文章内容至关重要。技术作家应熟悉公司业务术语表，并在内容撰写过程中严格遵循统一用词。术语混淆会导致 AI 给出错误的答案，也会降低用户对内容的信任。
示例：
“用户”和“员工”在一些上下文中可能具有不同含义，应避免混用。
比如这句：“软件的用户必须配置这个功能。对于员工来说，确保产品配置能提升安全性非常重要。”可能让读者不清楚“用户”和“员工”是否为同一群体。
解决方式是明确定义术语，并在内容中一致使用。
迁移旧内容
我们正从“关键词搜索信息”的时代迈入“直接获取答案”的新阶段。因此，重新梳理和优化旧有内容，使其适配生成式 AI，是知识库现代化的关键步骤。
迁移时需注意：
平衡内容适配性：使用摘要器等工具，帮助人类读者快速理解文章精要，同时保留详细内容以供 AI 理解。
采用统一术语：对照术语表修订内容，消除术语不一致。
优化图片使用与注释：减少依赖纯图示信息，补充文本描述。
增加常见问题：每篇文章补充 FAQ 模块，提高实用性。
结论
ChatGPT 正在重塑人类获取信息的方式。我们已不再依赖关键词搜索并浏览多个链接来寻找答案，而是希望获得准确、直接的响应。为了迎合这一趋势，知识库内容必须清晰、详实且结构良好，使 AI 代理能够理解并高效响应用户的问题。
技术作家应采纳这一新范式，运用如 Baklib 这类 AI 友好的内容平台，遵循最新最佳实践，打造面向未来的智能知识体系。这不仅服务于人类读者，也为新一代的内容消费者——生成式人工智能——打下坚实基础。
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