将自己定位为一个“角色”。如果我们告诉引擎它是我们问题所涉及领域的专家，它将提供质量更好的答案。
提供尽可能多的与我们的专业或纪录片基础相关的背景
某些法语表达或术语可能具有多种含义，具体取决于其用途（路线图、名片、支付卡等）
解释预期的响应格式，最好还能给出预期任务的示例
使用AI引擎弹窗进行迭代工作。示例：第一个请求是恢复药物的所有活性物质，然后在第二个请求中，要求按符号对其进行分类
明确指出答案不应是虚构的，而应从文档中获取。
这种“预先提示”在调用人工智能引擎时无缝嵌入到“用户搜索”中。
例如，专用于人力资源文档的微型搜索引擎可以让用户用自然语言提出问题，并根据对该主题的现有文档的深入分析获得答案。
这种直观地浏览数据的能力为现代组织经常遇到的信息过载问题提供了有效的解决方案。
JNLP 示例
利用人工智能重塑业务支持：迈向未来的一步
多模式生成人工智能为更复杂的商业助理铺平了道路。
通过将其与数字化工作场所的互操作性相结合，各个业务领域的先进实际应用将能够得到开发。
因此，人工智能不仅可以书写会议记录，还可以以合成的方式绘制会议记录
电子邮件的语义分析可以在提议会议日期时提醒 喀麦隆 WhatsApp 号码数据库 用户他们的空闲时间
具有强大上下文窗口的对话代理可以支持数字化工作场所中的电子学习。
我们才刚刚开始使用这些功能，并且其用途即将得到开发。
将新功能与负责任的管理相结合
然而，至关重要的是不要忽视人工智能的使用对环境的影响和成本。
必须考虑 AI 引擎的训练成本（与通过 RAG 文档的丰富成本区分开来）以及材料成本（使用和生产）。
数字化工作场所提供了有关人工智能引擎用途的统计数据，需要结合用户满意度调查来综合考虑，以指导“人工智能的使用”，并专注于为公司带来真正附加值的用例。
确保数据机密性：安全性和模型选择
尽管人工智能带来了不可否认的好处，但确保所处理数据的安全至关重要。 Mistral AI、NLP Cloud 或 LIAMA 等解决方案提供了强大的生成式 AI 模型，可直接部署在组织内部，从而确保敏感信息的机密性。
建议进行广泛的测试以评估不同 AI 模型在特定文档库上的性能。随着该领域的快速发展，可以想象轻量级、高性能模型甚至可以在笔记本电脑等普通设备上运行，从而在可访问性和效率方面开辟新的视角。