学习笔记：构建高质量方案写作AI智能体的5个关键点

企业日常工作中，经常要面对可研报告、设计文档、招投标文档、立项报告、概算预算报告等各种文档的写作。AI大模型兴起后，很多企业都探索过基于RAG等方式的AI写作方案，但最后发现效果都不是很好。针对这个问题，B站up主“人月聊IT”分享了原因及如何构建高质量写作AI的一些关键点。

之所以很多RAG AI写作效果不够好，是因为写作是渐进式内容生成+知识的组装和推理，而RAG只是基于知识库内容检索和总结。直接给AI结果文档，让AI仿写，AI同样写不好，因为写作的方法步骤、顺序，最终方案里知识点之间的关系、连接、因果推导、方案写作的思路并不在结果文档里，在人的头脑里，AI不掌握。

为了让AI能够更好的进行方案写作，up主总结了5个关键点：

1.核心变量参数化

项目周期要求、项目经理，预算总费用等项目中频繁出现的基础共性信息，应设置为变量，不管出现在文档中的哪，都应该是标准的表达。

2.关键内容模板化

业务能力测算，项目实施进度计划表格等，需要提前模版化，AI写作时直接基于项目具体内容在模版上进行填空

3.关键算法代码化

涉及到一些具体的测算模型等有精准规则的算法类内容，对应算法需要通过代码化的方式让它精确

4.知识本身模块化

很多现成的大的文档AI没法复用。需要将很多现有文档打散成合适颗粒度的知识块，AI写作时才能更好的复用和组装

5.补充原有文档丢失的关键业务语义

以类似本体的方式，补充原文档中并没有体现的知识点和知识点之间连接语义、因果推导关系语义、相关规则约束语义等。有了这些业务语义的补充，AI才能更好的进行知识的组装和推理。

总之，将以上都提前规则化约束好，补充好，将历史写作的经验、方法显性化表达出来，才能形成高质量的AI写作方案。