用AI一鍵搞定雅思口語 | 釦子coze.cn最佳實踐 Vol.1
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提到備考雅思
第一反應是不是擼起袖子報個班？
等等打住！
現在流行的“電子專家”不會還有人不知道吧？
全能專家助你雅思保7爭8，輕鬆拿捏！
還能1V1口語陪練，免費的啊！！！
沒有語言環境，那就自己創造！
---嚴肅分割線---下面，讓我們帶你五步搭建你的 AI 口語產品！
Step 1：明確產品價值
經過與夥伴的深入討論，我們明確了雅思 AI 口語陪練產品的市場價值：
1. 明確市場價值
用戶畫像高度重合
雅思考試市場年規模可達數十億元人民幣，包含報名費、培訓費等。
用戶驅動力強
雅思考生具有強烈的自我驅動力，對新產品接受度高。
用戶痛點明顯口語是中國考生的主要難點，缺乏語言環境尤爲不利；
口語能力對申請出國留學的學生來說是面試成功的關鍵因素之一。
訓練場景高留存率
雅思口語的訓練場景有短期高頻的需求，題庫難度要求考生至少預留一週以上準備時間。
產品迭代增量可控
每年1月、5月、9月更新，新增內容佔30%，替換70%；
Part 1題庫包括30-50道題，Part 2和Part 3的題庫涵蓋50-60道題。
2. 明確可實現性
基於對大模型的瞭解，口語陪練產品與大模型能力高度契合。語言訓練非常符合Transformer架構的特性，是其最佳實踐之一。
Step 2：明確產品功能框架
爲了做一款針對雅思口語訓練的AI產品，我們首先需要明確雅思口語的考試結構&備考方式：
考試結構
Part1（4-5分鐘）: 日常口語交流，範圍覆蓋工作、學習、興趣愛好、家庭等；
Part2（3-4分鐘）：根據考題準備1 分鐘，並進行 2 分鐘左右的陳述；
Part3（4-5分鐘）：基於 Part 2 的話題，和考官進行更深入、更抽象和更具思辨性的討論。
備考方式
題庫複習；
教學反饋（實時打分、優化建議、範文梳理）；
考試模擬；
口語素材輔助整理，串題輔導；
訓練進度管理。
產品功能框架
來，掌聲送給這位全能的專家！
（靴靴大家⁄(⁄ ⁄•⁄ω⁄•⁄ ⁄)⁄）
Step 3：功能開發
利用Prompt工程和多Agent機制，我們完成了整個產品的功能設計。整體的功能實現思路如下：
1. 利用COT+Fewshot，讓模型能夠基本準確執行任務鏈路。
以Part1的出題Prompt爲例：
2. 通過Prompt結構性的優化，使得模型具備準確召回，並處理特殊情況的能力。
以題庫的結構化邏輯爲例，我們通過準確定義的Markdown語言邏輯，讓模型實現的複雜的題庫召回:
多 Agent 設計
在多 Agent 的跳轉邏輯設定中，在Part1/2的模型中，我們選擇了“在當前節點的運行過程中識別”的模式，讓Part之間的跳轉決策後置，讓跳轉行爲更爲可控。但是對於希望用戶能夠沉浸完成正常考試的“模擬考試”節點，我們選擇了“獨立於當前節點的模型識別-大語言模型”模式，增加跳轉決策受到Prompt影響的權重，對跳轉行爲做出了更多強制性的限制。下面是我們用於“模擬考試”節點的提示詞：
通過模擬不同類型的用戶行爲，來制定Bot功能的評測集，從而衡量Bot表現是否符合預期。下面是制定評測集的思路：
Session 1: 模擬學霸類用戶對 Part 1/2/3 進行評測
重點評測方向：
回覆的準確性與穩定性；
逐句優化的穩定性；
在引入一定干擾情況下，測試 Bot 的記憶能力至穩定。
Session 2: 模擬口語較差用戶對 Part 1/2/3進行評測
重點評測方向：
回覆的準確性與穩定性；
逐句優化的穩定性；
在存在較多幹擾情況下，測試 Bot 的記憶能力上限。
Session 3: 模擬準備初期用戶梳理 Part 2 材料與串題
重點評測方向：
梳理提問思路是否合理；
材料整理的質量；
串題的準確性。
Step 5：數據回收&優化
根據多輪真實用戶的反饋，我們針對性地對Prompt和功能邏輯做了優化，從而在語氣優化和細節處理方面更有把握。
Bot上線後，已經有大約4500名用戶使用，人均對話輪數超過10輪，人均對話時長超過10分鐘，更懂同學們的Bot，就更厲害哦～
最最最最後！
歡迎大家打開釦子 Bot 進行雅思口語的練習
給我們真實反饋！
我們也將整體配置在我們的 Bot 商店公開了
一起創造更多 AI + 語言的場景！
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來源： 芥末堆