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 課程時長 14 時間:

課程簡介

引言

  • 什麼是使用ChatGPT的商業自動化?

  • 模型、代理、工具和工作流

  • 固定工作流與代理型流程

  • 選擇適當的自主性水平

  • 人工審查和決策的角色

  • 超越單次ChatGPT對話:可重複使用的工作流和定期執行

理解上下文和記憶

  • 聊天上下文與持久化記憶

  • 明確存儲的流程狀態

  • 在運行之間保留決策和重要資訊

  • 上下文限制和早期資訊的丟失

  • 跨多個對話繼續工作

  • 區分永久規則和當前流程狀態

在ChatGPT中組織工作

  • 在一個線程中組合過多任務和更改需求的風險

  • 識別缺失的決策和不一致的輸出

  • 將工作拆分為較小、明確定義的任務

  • 在任務之間傳遞目標、來源、決策和結果

  • 何時使用單獨的對話或工作流

使用插件、專案和空間

  • 插件、專案和空間的用途

  • 組織可重複使用的指令和工具

  • 將工作流連接到業務資訊來源

  • 組織相關對話和共享材料

  • 共享文檔和結果

  • 為業務流程準備工作環境

建立帶有記憶的工作流

  • 定義工作流目標

  • 識別輸入、步驟、輸出和驗收標準

  • 在執行之間記錄流程狀態

  • 在後續運行中使用之前的決策

  • 處理錯誤和不完整執行

  • 在中斷後恢復工作流

  • 為選定的業務任務建立原型工作流

排程和可重複執行

  • 手動與定期工作流執行

  • 定義執行頻率和時區

  • 通知和停止規則

  • 處理沒有新數據可用的情況

  • 使用保存的狀態重新運行工作流

  • 比較重複執行

評估工作流質量和可重複性

  • 定義質量標準

  • 檢查必填欄位、數字、來源和輸出格式

  • 識別重複或不一致的結果

  • 區分可接受的措辭差異和流程錯誤

  • 理解AI生成結果中的變異源

  • 在代表性業務用例上測試工作流

實操工作坊

  • 選擇重複的業務任務

  • 設計工作流

  • 定義流程記憶和狀態

  • 運行和測試工作流

  • 比較多次執行

  • 識別錯誤和改善機會

  • 為實際使用準備自動化

故障排除

  • 上下文缺失或不完整

  • 流程狀態錯誤或過時

  • 執行之間結果不一致

  • 數據缺失或來源不可用

  • 重複處理

  • 工作流運行失敗或部分完成

  • 工具或賬戶功能限制

總結和下一步

  • 回顧已完成的工作流原型

  • 識別適合自動化的任務

  • 定義質量和驗收標準

  • 規劃在日常工作中的部署

  • 識別更高級的第二天版本的機會,包括代碼支持的處理和代理開發

最低要求

  • 學員在課程前應知道的內容

    • 基本熟悉ChatGPT
    • 未指定需要編程知識作為先決條件。
    • 學員應擁有計算機、網際網路連接和ChatGPT賬戶,並能訪問研討會期間使用的功能。
    • 應在課程前檢查插件、空間和排程/自動化功能的可用性,因為訪問可能取決於賬戶和組織設置。

    目標受眾

    本課程面向:

    • 使用ChatGPT進行日常工作的專家和經理
    • 負責改進團隊工作流程的流程負責人和業務分析師
    • 準備報告、摘要、文件、數據編譯和定期業務更新的人員
    • 實施AI並使用共享資訊來源組織工作的團隊領導者

    目錄風格的簡短版本可以是:

    先決條件: 基本的ChatGPT知識。不需要編程經驗。

    受眾: 經理、專家、流程負責人、業務分析師、報告/文件專業人員和AI實施領導者。

客戶評論 (1)

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