10分钟，给教育公司用上文心千帆大模型平台

在教育公司中，知识树构建和整理工作繁琐且需求频繁迭代，尤其是针对教育行业或产品知识普及以及公司产品细节速查的需求。面对这两个痛点，我们引入了文心千帆大模型平台，利用其生成式AI应用快速实现从0到1的需求落地，并在后续使用过程中持续迭代优化。通过本篇博客，我们将分享从需求提炼到需求实现的全过程，展示文心千帆大模型平台如何助力教育行业高效解决问题。

首先，我们明确了两个关键需求：一是员工教育行业或产品知识普及，二是公司产品细节速查。在教育公司内部，员工需要快速获取和理解专业知识，而大量的文档资料如简章、学校说明和教学方案等，导致信息查找效率低下。为解决这些问题，我们整合了文心千帆大模型平台，旨在通过生成式AI应用实现知识普及和快速信息检索。

文心千帆大模型平台是一个面向企业开发者的一站式大模型开发及服务运行平台。它不仅提供包括文心一言底层模型（ERNIE-Bot）在内的多种大模型服务，还配套了丰富的AI开发工具和开发环境，使得用户能够轻松使用和开发大模型应用。平台的灵活性和功能全面性，为快速实现需求提供了强有力的支持。

通过文心千帆大模型平台的更新说明，我们了解到平台新增了第三方开源大模型服务Llama，包括Llama-2-7b-chat、Llama-2-13b-chat和Llama-2-70b-chat等，累计接入了33个大模型服务。其中，Llama是由Meta AI研发并开源的模型，在编码、推理及知识应用等场景表现优秀。对于有需求的用户，可以直接在百度智能云千帆大模型平台进行快速体验。

为了实现第一个需求，即成人高考百问百答模块的快速搭建，我们首先创建了一个应用。通过千帆大模型平台的操作台，我们轻松地实现了应用的创建，并对ERNIE-Bot-turbo大模型进行了调用。在线测试卡片提供了模拟工作环境，帮助我们熟悉平台操作。在问答页面中，我们直接提问关于成人高考的相关问题，系统给出了较广的回答范围。为控制输出内容的范围，我们利用了Prompt工程，通过提供清晰和具体的指令，引导模型输出高相关、高准确且高质量的文本答案。

Prompt工程是通过优化Prompt（即问题提示）来控制模型输出的关键技术。它通过限定输入内容的结构、内容等维度，使得模型能够产生与特定领域和需求高度匹配的响应。在文心千帆大模型平台中，Prompt工程提供了内置模板和更多预置模板供用户选择，帮助用户快速掌握如何编写有效的Prompt指令。

为了将Prompt工程应用到成人高考百问百答模块中，我们自定义了Prompt模板，确保回答内容锁定在河北和山东地区的成人高考知识上。通过调整Prompt模板内容，我们成功地生成了问题模板，并将其集成到知识树项目中。通过与文心一言进行对话交互，我们实现了基于Prompt工程的问答系统，极大地提高了知识普及效率和准确性。

在实践过程中，我们感受到了文心千帆大模型平台的强大便捷性，尤其是在Prompt工程的使用上。通过实践总结，我们发现在短短10分钟内，就能将大模型应用整合到公司知识树项目中，实现高效的知识普及和信息检索。通过本篇博客的分享，我们希望能够激发更多教育行业同仁对文心千帆大模型平台的兴趣，并在实际工作中加以应用，提高工作效率和服务质量。

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