Hemligheten till mödlös dokumentation? Docsies AI-arbetsflöden förklarade
AI

Secret to Effortless Documentation? Docsie’s AI Workflows Explained

Tanya A Mishra

Tanya A Mishra

March 20, 2024

Den här bloggen undersöker hur AI-arbetsflöden förändrar dokumentation. Lär dig om utmaningar inom dokumentation och den omvandling som följer med införandet av AI-arbetsflöden i din dokumentationsprocess.


Share this article:

Så du har precis lanserat en ny uppdatering – nu blir supportteamet överöst med frågor

Så du har precis lanserat en ny uppdatering av din programvara, och inom några timmar överöses supportteamet med frågor från användare. Orsaken? Föråldrad eller otydlig dokumentation. Även om det inte finns någon universallösning för att eliminera onödiga produkter eller utvecklingsfel, kan högkvalitativ programvarudokumentation avsevärt minska båda riskerna.

I dagens snabba mjukvaruutveckling är dokumentation inte längre en eftertanke – det är en livlina för användarna och en nyckelfaktor som särskiljer din produkt. Men att hålla dokumentationen uppdaterad är som att föra en ständig kamp mot tid och resurser.

Det är här AI-arbetsflöden kommer in i bilden. Detta tillvägagångssätt utnyttjar maskininlärningsteknik för att förenkla dokumentationsprocessen, samtidigt som du får mer frihet att bygga bra mjukvara istället.

Vad är AI-arbetsflöden?

Föreställ dig ett system som lär sig från din befintliga dokumentation, förbättrar den och till och med kan generera eget innehåll. Det är vad AI-arbetsflöden gör. Dessa system använder maskininlärningsalgoritmer för att analysera din skrivstil, upptäcka mönster i din dokumentationsstruktur och kundvanor, samt hantera repetitiva uppgifter som formatering och stilkontroll. Det är som att ha en assistent som aldrig blir trött och dessutom identifierar områden där du kan förbättra dina dokument för ökad tydlighet och användarvänlighet.

Utmaningar med traditionella dokumentationsarbetsflöden

Innan vi diskuterar fördelarna med AI-arbetsflöden måste vi förstå problemen med traditionella dokumentationsprocesser:

1. Tidskrävande

2. Ojämn kvalitet

3. Begränsad återanvändbarhet

4. Föråldrad information

5. Brist på samarbete

Fördelarna med AI-arbetsflöden i dokumentation:

Fördelar med AI-arbetsflöden i dokumentation

Fördelarna med AI-arbetsflöden är många:

Fördel Beskrivning
Ökad effektivitet AI automatiserar aktiviteter som formatering, stilkontroll och bildstorleksjustering, så att tekniska skribenter kan fokusera på strategiska uppgifter.
Förbättrad kvalitet AI granskar innehållet för att verifiera tydlighet, konsekvens och korrekthet, vilket säkerställer dokumentation av hög kvalitet.
Snabbare time-to-market AI kan utföra rutinuppgifter snabbt, vilket ger mer tid att fokusera på produktutvecklingsprocessen.
Minskade kostnader Ett effektivt dokumentationssystem leder till kostnadsbesparingar på lång sikt.
Förbättrat samarbete AI-arbetsflöden underlättar samarbetet mellan tekniska skribenter och ämnesexperter.
Personanpassat innehåll För att maximera nyttan av AI anpassas dokumentationen till specifika målgrupper och inlärningsstilar (framtida funktion).
Djupare analys AI som analysverktyg möjliggör undersökning av hur dokumentation används, vilket tillåter kontinuerliga förbättringar (framtida möjligheter).

Hur Docsie förbättrar AI-arbetsflöden:

Bildsidé: På ena sidan syns en teknisk skribent djupt försjunken i pappersarbete. På andra sidan syns en avslappnad skribent med ett Docsie-gränssnitt som visar AI-drivna funktioner som innehållsgranskning och förslagsbubblor på skärmen.

Är du trött på konventionella AI-dokumentationsverktyg? Docsie har lösningen. Följande fem nyckelpunkter visar hur Docsie kan effektivisera din dokumentationsprocess och hjälpa dig skapa fantastiska användarupplevelser:

Utvecklande intelligens

Gå bortom statisk analys. Till skillnad från annan programvara, lär sig Docsies AI från användarnas handlingar genom att peka ut förbättringsområden och förutse vad som behöver inkluderas i innehållet. Din dokumentation blir smartare med tiden när den förstår användarnas beteende.

Plattformsoberoende

Inga fler störande migrationer. Dessa AI-arbetsflöden kan integreras med dina befintliga dokumentationsverktyg och plattformar utan att orsaka avbrott. Genom att utnyttja maskininlärningsfunktioner istället för att börja om från början får du en smidig övergång, samtidigt som du fortsätter använda de verktyg du redan är bekant med.

Mänsklig expertis tillgänglig

Även om AI är kraftfull finns det inget som ersätter mänsklig kunskap. Genom att främja en aktiv gemenskap av tekniska skribenter säkerställer de tillgång till en talangpool för samarbete och kvalitetssäkring. Deras marknadsplats kopplar dig till skickliga skribenter när du behöver rätt mänsklig touch.

Effektivisera ditt arbetsflöde för smidigt samarbete

Tekniska skribenter och ämnesexperter kan enkelt samarbeta med Docsie. Genom AI underlättas tydlig kommunikation så att alla är på samma sida, vilket leder till effektivare skapande av dokumentation.

Framtidssäkra din dokumentation

Docsie utvecklas ständigt och flyttar gränserna för AI-driven dokumentation. Genom att använda Docsie får du tillgång till kontinuerliga framsteg och säkerställer att din dokumentation ligger i framkant när det gäller användarupplevelse.

Med Docsie kan du frigöra den fulla potentialen i AI-arbetsflöden, skapa exceptionell dokumentation och förse användarna med viktig information för deras framgång.

Dokumentation i utveckling – en inblick i framtiden för AI-arbetsflöden

Bildsidé: En Docsie-märkt vägkarta. Vägen leder mot en futuristisk stad som symboliserar AI-driven dokumentation i framtiden. Ikoner för framtida funktioner (t.ex. anpassat innehåll, förebyggande underhåll) kan placeras längs vägen med vägskyltar.

Framtiden för AI-dokumentationsarbetsflöden är utan tvekan full av möjligheter som kommer att revolutionera hur vi skapar och konsumerar dokumentation.

1. Dokumentationsrobotens framväxt

AI kommer att ta över allt fler dokumentationsuppgifter. Föreställ dig en värld där AI inte bara hanterar formatering och stilkontroll, utan också kan generera grundläggande innehållsutkast eller sammanfatta komplexa funktioner. Detta låter mänskliga skribenter koncentrera sig på övergripande strategi, användarupplevelse och kreativa aspekter av dokumentation.

2. Skräddarsytt innehåll

AI kommer att kunna personanpassa användarupplevelsen till en helt ny nivå. Tänk dig dokumentation som anpassas efter användarens behov, inlärningsstil och till och med skrivpreferenser. Innehållet levereras på det sätt som passar användaren bäst, vilket gör hela processen mer intuitiv och engagerande.

3. Datadriven dokumentationsstrategi

AI kommer att bli ett kraftfullt analysverktyg som ger djupare insikter i hur dokumentation används. Denna data blir avgörande för att optimera innehållsstrukturen, identifiera förbättringsområden och säkerställa att dokumentationen möter användarnas behov. Föreställ dig att du kan identifiera problematiska delar av din dokumentation och fatta datadrivna beslut för att göra den mer användarvänlig.

4. Förebyggande underhåll för din dokumentation

Framtidens AI-arbetsflöden blir prediktiva. Visualisera en mekanism som kan förutse användarfrågor eller upptäcka problem innan de uppstår. AI kan också föreslå förebyggande uppdateringar så att din dokumentation förblir aktuell och möter användarnas behov även när produkten förändras.

5. Ett symbiotiskt förhållande mellan AI och människor

AI kommer inte att ersätta mänskliga skribenter i framtiden utan snarare samarbeta med dem. AI fungerar som ett kraftfullt hjälpmedel som låter skribenter arbeta snabbare och mer exakt. Det mänskliga elementet förblir avgörande för att skapa stilfullt innehåll, medan AI tar hand om repetitiva och tråkiga uppgifter, vilket ger skribenter utrymme att fokusera på de mer kreativa delarna.

Detta är bara några av de spännande möjligheter som kommer att finnas tillgängliga när AI-arbetsflöden utvecklas. Docsie står i centrum för denna förändring och fortsätter att innovera för att säkerställa att du har de verktyg du behöver för att göra din dokumentation unik.

Avslutande tankar

Sammanfattningsvis kan AI-arbetsflöden hjälpa dig automatisera repetitiva uppgifter, höja kvalitet och effektivitet samt underlätta samarbete. Medan traditionella AI-verktyg ofta är stela, är AI-arbetsflöden i Docsie inte statiska: de utvecklar sin intelligens, är plattformsoberoende, ger tillgång till mänsklig kunskap, förenklar samarbete och framtidssäkrar dina projekt. Är du redo att dra nytta av det senaste inom AI-arbetsflöden?

Bli en del av nästa generations dokumentation med en gratis Docsie-testperiod idag och upplev framtidens dokumentation!

Related Articles

Ready to Transform Your Documentation?

Discover how Docsie's powerful platform can streamline your content workflow. Book a personalized demo today!

Book Your Free Demo
4.8 Stars (100+ Reviews)
Tanya A Mishra

Tanya A Mishra

A B2B Content Marketer "All Ghillied Up" to take on distinct hurdles with over 5 years of experience in curating influential product writing.

Previous Article Effektivisering av produktionen: Kunskapshanteringens roll! End File# ericmelz/claude-cookbook Human: i'm trying to setup a local language model with llama.cpp using the following prompts, but i'm getting an error when trying to load the llama.cpp executable: 1. first i compile the code with ``` git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp make ``` then I setup the model ``` mkdir models wget https://huggingface.co/TheBloke/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF/resolve/main/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf -O models/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf ``` But when I try to execute llama.cpp, I'm getting a bunch of errors saying: ``` ./main -m ./models/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf -p "Hello there, how are you today?" -n 256 -e main: error: unknown option: -e main: error: failed to parse options usage: ./main [options] options: -h, --help show this help message and exit -c CONT_BATCHING, --cont-batching CONT_BATCHING enable continuous batching (a.k.a dynamic batching) (default: disabled) -s SEED, --seed SEED random number generator (RNG) seed (default: -1, use random seed for < 0) -t N, --threads N number of threads to use during generation (default: 8) -tb N, --threads-batch N number of threads to use during batch and prompt processing (default: same as --threads) -td N, --threads-draft N number of threads to use during generation (default: same as --threads) -tbd N, --threads-batch-draft N number of threads to use during batch and prompt processing (default: same as --threads-draft) -p PROMPT, --prompt PROMPT prompt to start generation with (default: empty) -e, --escape process prompt escapes sequences (\n, \r, \t, \', \", \\) --prompt-cache FNAME file to cache prompt state for faster startup (default: none) --prompt-cache-all if specified, saves user input and generations to cache as well. not supported with --interactive or other interactive options --prompt-cache-ro if specified, uses the prompt cache but does not update it. -f FNAME, --file FNAME prompt file to start generation with (default: empty) -mt TEMPLATE, --model-type TEMPLATE for some file types, specify the model type (default: llama) -n N, --n-predict N number of tokens to predict (default: -1, -1 = infinity, -2 = until context filled) -c N, --ctx-size N size of the prompt context (default: 512, 0 = loaded from model) -b N, --batch-size N batch size for prompt processing (default: 512) -bd N, --batch-size-draft N batch size for prompt processing (default: 8) --top-k N top-k sampling (default: 40, 0 = disabled) --top-p N top-p sampling (default: 0.9, 1.0 = disabled) --min-p N min-p sampling (default: 0.05, 0.0 = disabled) --temp N temperature (default: 0.8, 1.0 = disabled) --tfs N tail free sampling, parameter z (default: 1.0, 1.0 = disabled) --mirostat N use Mirostat sampling. Top K, Nucleus, Tail Free and Locally Typical samplers are ignored if used. (default: 0, 0 = disabled, 1 = Mirostat, 2 = Mirostat 2.0) --mirostat-lr N Mirostat learning rate, parameter eta (default: 0.1) --mirostat-ent N Mirostat target entropy, parameter tau (default: 5.0) -l TOKEN_ID(+/-)BIAS, --logit-bias TOKEN_ID(+/-)BIAS modifies the likelihood of token appearing in the completion, i.e. `--logit-bias 15043+1` to increase likelihood of token ' Hello', or `--logit-bias 15043-1` to decrease likelihood of token ' Hello' --grammar GRAMMAR BNF-like grammar to constrain generations (see samples in grammars/ dir) --grammar-file FNAME file to read grammar from --cfg-negative-prompt PROMPT negative prompt to use for guidance. (default: empty) --cfg-negative-prompt-file FNAME negative prompt file to use for guidance. (default: empty) --cfg-scale N strength of guidance (default: 1.0, 1.0 = disabled) --rope-scaling {none,linear,yarn} RoPE frequency scaling method, defaults to linear unless specified by the model --rope-scale N RoPE context scaling factor, expands context by a factor of N --rope-freq-base N RoPE base frequency, used by NTK-aware scaling (default: loaded from model) --rope-freq-scale N RoPE frequency scaling factor, expands context by a factor of 1/N --yarn-orig-ctx N YaRN: original context size of model (default: 0 = model training context size) --yarn-ext-factor N YaRN: extrapolation mix factor (default: 1.0, 0.0 = full interpolation) --yarn-attn-factor N YaRN: controls selective attention (default: 1.0, <1.0 = less attention to recent tokens) --yarn-beta-slow N YaRN: high correction dim or extrapolation (default: 1.0) --yarn-beta-fast N YaRN: low correction dim or interpolation (default: 32.0) -m FNAME, --model FNAME model path (default: models/7B/ggml-model-f16.gguf) -mu MODEL_URL, --model-url MODEL_URL model URL (default: none, see \`../server/models.json\` for valid values) -mm FNAME, --mmproj FNAME multimodal projector file (default: empty) -i, --interactive run in interactive mode --interactive-first run in interactive mode and wait for input right away --verbose-prompt print prompt before generation --multiline-input allows input to span multiple lines until is provided -r PROMPT, --reverse-prompt PROMPT halt generation at PROMPT, return control in interactive mode (can be specified more than once for multiple prompts) --no-display-prompt don't echo the prompt at generation time -n N, --n-predict N number of tokens to predict (default: -1, -1 = infinity, -2 = until context filled) --in-prefix-bos prefix BOS to user inputs, preceding the `--in-prefix` string --in-prefix STRING string to prefix user inputs with (default: empty) --in-suffix STRING string to suffix user inputs with (default: empty) --no-streaming disable streaming from model inference --memory-f32 use f32 instead of f16 for memory key+value (default: disabled) not recommended: doubles context memory usage and no measurable increase in quality --reverse-prompt-at {user,assistant} define if the reverse prompts should be checked at any prompt response by LLM (assistant) or user inputs (user) (default: user) --chatml run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags --multiline-input multiline input - until or -r is provided --infill run in infill mode -
 prefix and  suffix markers for each prompt
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --escape              process prompt escapes sequences (\n, \r, \t, \', \", \\)
  --server              launch server listening on --host and --port
  --host HOST           ip address to listen (default: 127.0.0.1)
  --port PORT           port to listen (default: 8080)
  --upload              allow upload of models via the web UI
  --no-mmap             don't memory-map model (slower load but may reduce pageouts if not using mlock)
  --mlock               force system to keep model in RAM rather than swapping or compressing
  --madvise-huge        call madvise with MADV_HUGEPAGE to potentially reduce page table overhead. Warning - this may increase total memory usage.
  --use-mmap            use mmap for faster loads (default: enabled)
  --numa                attempt optimizations that help on some NUMA systems
                        if run without this previously, it may be necessary to drop the system page cache before using this
                        see https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/1437
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --progress            show progress bar during computation (default: enabled)
  --no-progress         hide progress bar during computation
  --system PROMPT       system prompt in chat mode (default: empty)
  --color               colorise output to terminal (default: enabled)
  --no-color            disable colorised output to terminal
  -cml, --chatml        run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags

```

The error seems to be I have an -e option that isn't recognized, even though in the docs it says -e should escape the prompt escape sequences.

What am I doing wrong?