Cộng đồng công nghệ đã khám phá ra điều thú vị về việc viết tài liệu cho các hệ thống AI . Những gì bắt đầu như một nỗ lực giúp máy móc hiểu nội dung tốt hơn đã tiết lộ một sự thật sâu sắc hơn về chính việc viết tài liệu chất lượng.
Khám phá đầy mỉa mai
Các nhà phát triển làm việc với hệ thống tài liệu được hỗ trợ bởi AI đã có một quan sát bất ngờ. Các kỹ thuật cần thiết để làm cho tài liệu thân thiện với AI hóa ra lại chính là những nguyên tắc làm cho tài liệu trở nên xuất sắc đối với con người. Điều này bao gồm việc sử dụng cấu trúc phân cấp rõ ràng, các phần độc lập, ngữ cảnh rõ ràng và thông báo lỗi chính xác.
Nhận thức này đã khơi dậy các cuộc thảo luận trong các nhóm phát triển. Nhiều người đang phát hiện ra rằng việc tối ưu hóa nội dung cho việc tiêu thụ của AI một cách tự nhiên dẫn đến trải nghiệm người dùng tốt hơn tổng thể. Những nguyên tắc giúp máy móc phân tích thông tin hiệu quả cũng giúp người đọc điều hướng và hiểu nội dung kỹ thuật phức tạp.
Các Nguyên Tắc Tài Liệu AI Chính:
- Sử dụng các phần tử HTML ngữ nghĩa được chuẩn hóa (h1, h2, h3, ul, ol, table)
- Tránh PDF, ưu tiên định dạng HTML hoặc Markdown
- Tạo nội dung thân thiện với crawler với tối thiểu JavaScript
- Đảm bảo rõ ràng về mặt ngữ nghĩa với các tiêu đề mô tả và URL có ý nghĩa
- Cung cấp văn bản tương đương cho tất cả thông tin trực quan
- Giữ bố cục đơn giản và tránh ý nghĩa phụ thuộc vào vị trí
Vượt ra ngoài tài liệu: Một mô hình xuất hiện
Khám phá này mở rộng ra ngoài việc chỉ viết tài liệu. Các nhà phát triển đang nhận thấy các mô hình tương tự trong các lĩnh vực khác của phát triển phần mềm. Khi họ cấu trúc mã để hoạt động tốt hơn với các trợ lý AI , nó thường trở nên dễ đọc và dễ bảo trì hơn đối với các nhà phát triển con người. Việc thực hành chia nhỏ các vấn đề thành các bước nhỏ hơn, được định nghĩa rõ ràng có lợi cho cả việc hiểu của AI và sự hiểu biết của con người.
Điều này cũng giống như SEO . Cấu trúc tốt, sử dụng đúng các phần tử HTML , tải nhanh, khả năng truy cập tốt, v.v.
Mô hình này cũng xuất hiện trong phát triển web. Các kỹ thuật cải thiện tối ưu hóa công cụ tìm kiếm và khả năng truy cập AI thường phù hợp với các thực tiễn trải nghiệm người dùng tốt. Cấu trúc HTML sạch, thời gian tải nhanh và đánh dấu ngữ nghĩa phù hợp phục vụ nhiều mục đích cùng một lúc.
Các Vấn Đề Tài Liệu Phổ Biến Đối Với AI:
- Phụ thuộc ngữ cảnh: Thông tin bị phân tán qua nhiều phần khác nhau
- Khoảng trống khả năng khám phá ngữ nghĩa: Thiếu các thuật ngữ chính mà người dùng tìm kiếm
- Giả định kiến thức ngầm: Cho rằng người dùng đã quen thuộc mà không giải thích
- Phụ thuộc thông tin trực quan: Các chi tiết quan trọng chỉ có trong hình ảnh/sơ đồ
- Thông tin phụ thuộc bố cục: Ý nghĩa được suy ra từ vị trí trực quan
Tác động thực tế
Các nhóm triển khai những thực tiễn này báo cáo những cải thiện có thể đo lường được trong sự hài lòng của người dùng. Khi tài liệu trở nên rõ ràng và độc lập hơn, người dùng dành ít thời gian hơn để tìm kiếm ngữ cảnh bị thiếu. Các thông báo lỗi bao gồm văn bản chính xác và giải pháp rõ ràng làm giảm số lượng ticket hỗ trợ.
Một số nhà phát triển thậm chí đang thay đổi cách họ tiếp cận thiết kế API . Logic rất đơn giản: nếu một tác nhân AI gặp khó khăn trong việc hiểu cách một API hoạt động, thì người dùng con người có lẽ cũng sẽ gặp khó khăn tương tự. Điều này đã dẫn đến việc đặt tên endpoint rõ ràng hơn, mô tả tham số tốt hơn và cấu trúc phản hồi trực quan hơn.
Quy trình xử lý nội dung AI:
- Thu thập: Nội dung được chia thành các đoạn nhỏ và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector
- Xử lý truy vấn: Câu hỏi của người dùng được chuyển đổi sang định dạng có thể tìm kiếm
- Truy xuất: Hệ thống tìm ra các đoạn nội dung liên quan nhất
- Tạo câu trả lời: LLM sử dụng các đoạn đã truy xuất để tạo ra phản hồi
Những tác động rộng lớn hơn
Sự hội tụ này gợi ý điều gì đó quan trọng về thiết kế thông tin. Cho dù đối tượng là con người hay máy móc, các nguyên tắc cơ bản của giao tiếp rõ ràng vẫn không đổi. Ngữ cảnh rõ ràng, tổ chức logic và thông tin đầy đủ phục vụ hiệu quả cho cả hai loại người tiêu dùng.
Xu hướng này đang tạo ra cái mà một số người gọi là Tối ưu hóa Công cụ Tạo sinh - một lĩnh vực mới tập trung vào việc làm cho nội dung có thể khám phá và hữu ích cho các hệ thống AI . Tuy nhiên, không giống như các chiến thuật SEO truyền thống đôi khi ưu tiên công cụ tìm kiếm hơn người dùng, cách tiếp cận này mang lại lợi ích cho cả hai đối tượng một cách bình đẳng.
Sự đồng thuận của cộng đồng rất rõ ràng: các thực tiễn tài liệu tốt không cần thay đổi cho kỷ nguyên AI . Chúng chỉ cần được áp dụng một cách nhất quán và kỹ lưỡng hơn bao giờ hết.
Tham khảo: Writing documentation for AI: best practices