??Bot現(xiàn)已開源，一鍵復制創(chuàng)造屬于你的24小時口語專家

掃碼體驗/復刻雅思口語專家

提到備考雅思

第一反應是不是擼起袖子報個班？

等等打??！

現(xiàn)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，輕松拿捏！

還能1V1口語陪練，免費的啊?。?！

沒有語言環(huán)境，那就自己創(chuàng)造！

---嚴肅分割線---下面，讓我們帶你五步搭建你的 AI 口語產(chǎn)品！

Step 1：明確產(chǎn)品價值

經(jīng)過與伙伴的深入討論，我們明確了雅思 AI 口語陪練產(chǎn)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(guī)?？蛇_數(shù)十億元人民幣，包含報名費、培訓費等。

用戶驅(qū)動力強

• 雅思考生具有強烈的自我驅(qū)動力，對新產(chǎn)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(huán)境尤為不利；

• 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周以上準備時間。

產(chǎn)品迭代增量可控

• 每年1月、5月、9月更新，新增內(nèi)容占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(xiàn)性

基于對大模型的了解，口語陪練產(chǎn)品與大模型能力高度契合。語言訓練非常符合Transformer架構(gòu)的特性，是其最佳實踐之一。

Step 2：明確產(chǎn)品功能框架

為了做一款針對雅思口語訓練的AI產(chǎn)品，我們首先需要明確雅思口語的考試結(jié)構(gòu)&備考方式：

考試結(jié)構(gòu)

• Part1（4-5分鐘）: 日?？谡Z交流，范圍覆蓋工作、學習、興趣愛好、家庭等；

• Part2（3-4分鐘）：根據(jù)考題準備1 分鐘，并進行 2 分鐘左右的陳述；

• Part3（4-5分鐘）：基于 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

• 題庫復習；

• 教學反饋（實時打分、優(yōu)化建議、范文梳理）；

• 考試模擬；

• 口語素材輔助整理，串題輔導；

• 訓練進度管理。

產(chǎn)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(fā)

利用Prompt工程和多Agent機制，我們完成了整個產(chǎn)品的功能設計。整體的功能實現(xiàn)思路如下：

1. 利用COT+Fewshot，讓模型能夠基本準確執(zhí)行任務鏈路。

以Part1的出題Prompt為例：

2. 通過Prompt結(jié)構(gòu)性的優(yōu)化，使得模型具備準確召回，并處理特殊情況的能力。

以題庫的結(jié)構(gòu)化邏輯為例，我們通過準確定義的Markdown語言邏輯，讓模型實現(xiàn)的復雜的題庫召回:

下面看看效果實現(xiàn)?

多 Agent 設計

在多 Agent 的跳轉(zhuǎn)邏輯設定中，在Part1/2的模型中，我們選擇了“在當前節(jié)點的運行過程中識別”的模式，讓Part之間的跳轉(zhuǎn)決策后置，讓跳轉(zhuǎn)行為更為可控。但是對于希望用戶能夠沉浸完成正?？荚嚨摹澳M考試”節(jié)點，我們選擇了“獨立于當前節(jié)點的模型識別-大語言模型”模式，增加跳轉(zhuǎn)決策受到Prompt影響的權重，對跳轉(zhuǎn)行為做出了更多強制性的限制。下面是我們用于“模擬考試”節(jié)點的提示詞：

多Agent設計

Step 4：能力評測與迭代

通過模擬不同類型的用戶行為，來制定Bot功能的評測集，從而衡量Bot表現(xiàn)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：

• 回復的準確性與穩(wěn)定性；

• 逐句優(yōu)化的穩(wěn)定性；

• 在引入一定干擾情況下，測試 Bot 的記憶能力至穩(wěn)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：

• 回復的準確性與穩(wěn)定性；

• 逐句優(yōu)化的穩(wěn)定性；

• 在存在較多干擾情況下，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(zhì)量；

• 串題的準確性。

Step 5：數(shù)據(jù)回收&優(yōu)化

根據(jù)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(yōu)化，從而在語氣優(yōu)化和細節(jié)處理方面更有把握。

Bot上線后，已經(jīng)有大約4500名用戶使用，人均對話輪數(shù)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～

最最最最后！

歡迎大家打開扣子 Bot 進行雅思口語的練習

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我們也將整體配置在我們的 Bot 商店公開了

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