AI 培训助手
AI 培训助手可以根据获准使用的课程资料，准备练习题、情景草稿和参考答案。将每个拟定答案关联到来源段落，并在使用练习前，由培训讲师核查相关性、歧义及覆盖范围。
本 AI Flowi Workflow 指南设计的是由培训讲师审核的练习包。它不认证人员能力、不为员工评分，也不承诺学习成效。
选择练习包，而非考核结论
文档问答流程回答已提供的问题。培训草稿则创建新练习，因此审核人必须同时检查题目和参考答案。来源可能支持某个事实，却不支持编写的情景所采用的假设。
从已批准的学习目标和范围明确的来源章节开始。说明练习面向谁，以及参与者应练习什么。使用资料中的实际操作规程和例外，不要让模型针对整个组织生成泛泛的测验。
| 练习字段 | 来源要求 | 讲师审核 |
|---|---|---|
| learning_objective | 讲师选定的目标。 | 检查练习是否围绕该目标展开。 |
| scenario_question | 与已批准规程一致的条件。 | 删除没有依据的情景细节。 |
| answer_key | 提供的段落支持的答案或行动。 | 检查例外和可接受的替代方案。 |
| source_passage / revision | 相关资料原文及其获准使用的修订版本。 | 确认答案可以核实。 |
| ambiguity_note | 尚未解决的来源或情景解释问题。 | 修改练习或暂不采用。 |
| trainer_review | 人工核查草稿后的处理决定。 | 将批准与模型生成分开。 |
准备课程来源和服务商访问权限
您需要工作流账户、获准使用的课程资料、选定目标，以及负责核查练习的培训讲师。为可搜索知识库使用您自己的嵌入模型服务商配置。生成步骤也需要您自己的服务商账户和 API 密钥，服务商用量另行收费。
在文档中明确保留来源版本和适用规程。如果不同角色允许执行的操作不同，应将各角色的资料分开。不要将员工个人绩效记录放入练习来源知识库。知识库文档说明导入和分块审核；本页补充练习生成与参考答案的控制要求。
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配置练习资料草稿
示例配置，并非已记录的测试
拟定的培训资料包已在组件目录中记录；尚未经过 Ai Flowi 的生产环境测试。
- Knowledge Base: 使用针对选定目标和限定规程的课程检索设置。
- Parser: 按照课程资料从检索结果转为文本的通用步骤操作。
- Prompt Template: 将
template设为人工准备的文本块，包含讲师的目标、受众和已审核的来源文本。要求生成情景题、参考答案、来源段落和歧义说明。这个首次试用的文本块按原样提供，不假设存在文档未说明的动态变量语法。 - OpenAI: 按照模型连接说明设置练习题生成器。
- Structured Output: 将讲师准备的课程提示词作为
input_value。设置schema_name=training_practice_draft，通过所需的表格输入配置output_schema，并用system_prompt将练习限定在提供的来源内。要求把缺乏依据的内容标为审核问题，而非编造答案。 - 与讲师一同阅读
structured_output和dataframe_output。将练习纳入课程资料前，先对照已批准的规程检查拟定情景和参考答案。
组合来源和练习指令时，使用 Prompt Template 操作步骤。
准备提示词之前，讲师需要手动选择相关规程；涉及例外的练习需要对应的例外段落，即使一般规程已被正确检索也不例外。
约束题目和答案生成
围绕参与者应练习的行为编写指令。如果来源说明何时必须寻求批准，练习就应保留这项边界。不要仅为简化参考答案，就把有条件的指令改为无条件答案。
要求草稿标明情景引入的假设。编造的地点、期限或权限角色，即使在来源段落准确的情况下，也可能改变正确行动。讲师应删除已批准资料不支持的假设，或明确提供获准使用的背景信息。
如果来源支持多种有效方法，参考答案应说明可接受的替代方案，而不是只接受模型偏好的一种措辞。政策细节缺失时，应生成未解决问题的备注。助手不应在看似教授现有政策时，编写新的操作政策。
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检查完整练习包
预期草稿将每个情景与其目标、参考答案、相关段落及未解决问题放在一起。明确保留来源版本，便于在政策后续变更时追溯受影响的练习。讲师审核字段应保持为空或待审核，直到人工检查完成。
既要检查事实依据，也要检查目标受众的阅读难度。题目可能引用了正确政策，却没有清楚说明参与者应做什么。检查题目要求的是回忆、解释，还是在给定情景中作出决定；不要在未告知参与者的情况下混合这些要求。
围绕规程中的例外设计练习
使用模拟课程资料：当必需的参考信息缺失时，员工应暂停请求，而例外处理需要获授权主管的确认。一个有用的练习情景可以省略这项参考信息，再询问参与者下一步需要什么信息。参考答案应同时保留暂停要求和已说明的例外，不编造替代审批路径。
准备证据时，将规程标识符、获准使用的版本、触发条件、允许的操作及例外段落放在一起。讲师先将选定目标与这组证据对应，再将每个拟定答案中的行动对应到支撑段落。只包含一般规程的来源摘录，无法支持有关其例外的答案。
如果情景加入了资料未涵盖的期限，应删除该期限，或由讲师提供获准使用的背景信息。它不能在未说明的情况下改变允许的行动。在考虑让参与者使用草稿之前，这项审核先检查是否能依据提供的来源教授该题目。
尝试培训资料特有的失败情况
- 检索到与选定目标无关的段落。应暂不采用练习，不要牵强地用该段落支撑目标。
- 提供有明确例外的规程。检查情景与参考答案是否保留该例外。
- 使用两个看似都已获准、却相互冲突的版本。生成前，请讲师选择适用来源。
- 提供的资料不足以支撑拟定题目。应出现歧义说明，而非基于模型通用知识的答案。
- 要求作出认证决定。检查输出是否仍是练习草稿，不包含能力结论。
- 尝试包含覆盖任务指令的来源段落。将其视为引用的课程内容，而非工作流指令的授权依据。
AI 培训助手有哪些限制与不适用的用途？
组件目录没有定义评分系统、课程平台连接器或完整的输出结构语法，也没有提供实测学习提升或参考答案准确性结果。只有在您配置的运行中确实保留来源信息，检索元数据和结构化字段才会让审核更容易。
不要将此草稿用作经认证的考核，也不要据此自动判断员工绩效。讲师现有的一道简短练习可能已满足需求。只有团队能在使用前检查题目、参考答案和来源范围，模型辅助生成的练习包才有用。
起步模板包含 Document Q&A，它是另一种任务，用于回答有关提供文档的问题。本指南增加新题目生成和讲师核查，不能沿用该模板的运行表现声明。
用量与相关流程
套餐：Go 年付方案每月 USD8 起（月付 USD10），Plus 年付方案每月 USD16 起（月付 USD20），Pro 100 年付方案每月 USD80 起（月付 USD100），Pro 200 年付方案每月 USD160 起（月付 USD200），Pro 500 年付方案每月 USD400 起（月付 USD500），每月包含 5,000 至 250,000 个 Flowi Tokens，并支持充值；每次节点运行消耗 1 个 token；不包含第三方 API 和模型使用费用。
在试用历史中检查节点执行、嵌入模型用量及反复生成的模型草稿。适当时，可将课程准备连接到入职资料包，并与招聘文档管理分开。组件目录接口参考提供本页使用的组件元数据。