第 2 章 知识空间与自定义助手

学习目标

• 解释知识空间（项目）、共享项目和自定义助手之间的区别，并根据协作方式选择。
• 区分个人自定义指令、项目指令和助手指令分别适用于哪些范围。
• 将行为规则放在指令中、参考资料放在知识中，并把业务流程文档改写为团队使用的指令。
• 理解知识容量与检索的原理，设计便于检索的资料结构和更新周期。
• 使用正常、异常、拒绝和边界案例制作测试问题集，在部署之前完成验证。

引言

一家公司的人事团队创建了一个公司内部规章助手。他们上传了六份规章制度PDF，在指令栏中写下“友善地回答”。第一周，大家的反响很好。然而到了第二周，一位员工问：“听说差旅费规定改了？”助手却依据去年的规定，信心十足地作出回答。修订版只放在公告栏里，没有上传到助手。第三周，遇到规章中没有涉及的问题，它编造出了看似合理的答案。指令中并没有写，不知道的时候应该怎么办。到了第四周，员工开始再次向人事团队确认助手给出的答案，人事团队收到的咨询反而比引入助手之前更多了。一个无法信任的帮手，比没有帮手还会增加工作。

这个助手失败的原因不在于模型性能，而在于没有设计清楚：什么内容应该写成指令，什么内容应该作为资料，资料由谁在什么时候更换，以及部署之前应该测试什么。本章从知识空间和自定义助手是什么开始，讲到如何编写指令、如何将资料整理得便于检索并持续更新，以及如何在部署之前进行测试。第1章制作的步骤表中，“交给AI的步骤”需要使用的工具，将在这里创建。这是考试占比最大的领域之一，因此建议务必亲自完成实操练习。

核心概念

知识空间（项目）

知识空间是把相关对话、文件和指令集中在同一处的工作空间。虽然各产品使用的名称不同，但所起的作用相同。OpenAI说明，ChatGPT Projects把相关对话、文件和指令放在一起，使用户能够持续使用相同的上下文；Anthropic则将Claude项目解释为拥有自身对话记录和知识库的独立工作空间。在Google的Gemini Notebook中，每个笔记本都是服务于某个特定项目的资料集合，而且笔记本之间无法看到彼此的信息。

打个比方，知识空间就是为某个项目设置的专用工作室。工作室墙上贴着工作守则（指令），书架上摆着参考资料（知识），桌上则堆着迄今为止的对话。对于不能相互混杂的客户工作，或各部门规章这类需要划清边界的事务，基本做法是分别建立工作室。不过，即使将工作室分开，某些记忆设置仍可能让上下文在空间之间流动，因此还要一并检查记忆设置，才能形成完整的边界（参见深入阅读）。

三层指令

指令写在哪里，决定其适用范围。

OpenAI帮助文档指出，项目指令仅在该项目内适用，并优先于全局自定义指令。因此团队若想获得一致结果，应将共同规则写入项目或助手指令，而非依赖各成员的个人设置。反过来，也不应把团队规则放进个人自定义指令，否则会造成不同人员得到不同结果。

共享项目与自定义助手

自定义助手是将指令和参考资料整合起来，让多个人都以相同方式使用的AI。共享项目则是让多个人进入同一间工作室，共同积累对话和资料的空间。OpenAI的帮助文档对这两种形态作了如下比较。

产品的现状正在迅速变化。OpenAI计划停用自定义GPT，并建议迁移到Plugins，由它把可复用指令和已连接的应用整合在一起。Google说明，个人账户的Gems将从2026年11月起转为skills，工作和学校账户则将在2027年跟进。在Anthropic中，除了项目指令，也可以使用Skills，即需要时才调用的指令、脚本和资料包。即使产品名称改变，“让很多人按照同一套固定流程使用”和“让少数人共同积累上下文”这两种用途之间的区别，仍然存在。

为什么要分开指令与知识

指令是助手的工作守则，知识则是放在旁边的参考书架。工作守则应当作用于每一次对话，参考书架则是在需要时才取用。OpenAI说明，指令适用于所有对话，用来引导回答的语气、结构和判断；知识应当用作参考资料，不应拿来规定规则或行为，而规则、语气和工作流程应写在指令中。

如果把规则夹在手册PDF的第一页一起上传，那么只要检索没有取回那一部分，规则就可能无法生效。反过来，如果把大量资料粘贴进指令栏，真正必须遵守的规则就会被埋没。还有一个需要考虑的问题，就是变更责任。指令由助手管理员修改，而规章原文则由负责该规章的部门修改。修改者不同的内容，应当放在不同的位置，才不会让更新工作相互纠缠。

团队指令的五项要素与编写方法

Google建议编写Gem指令时考虑角色（Persona）、任务（Task）、上下文（Context）、格式（Format）四方面。团队业务助手再加上异常处理，形成五项要素。

三家公司的编写建议大致一致。OpenAI建议多步骤工作明确写为“发生X时执行Y”；使用肯定、具体的指示，减少冗长禁止性要求；有分类标准时加入简短的合格与不合格输出示例；用标题和列表体现优先级。Anthropic说明，指令后附上理由有助模型理解目标。“写明依据文档名称，因为员工要核对原文后才能填入审批材料”，比单写“写明依据文档名称”更好。

将业务流程文档改写为指令

好指令往往来自已有业务流程文档。保留人工工作的顺序，在前后补上输入检查和停止条件。以下以设备借用说明为例。

[修改前]
你是设备借用负责人。友善地回答。不要回答错误。

[修改后]
[角色]
你是公司设备借用窗口的引导员。向员工说明能否借用设备及办理流程。
[流程]
1. 问题未说明设备类型和使用期间时，先询问这两项。
2. 在知识中的“设备借用规定”找到该设备条款，判断能否借用。
3. 按一句结论、不超过三步的流程、依据条款编号的顺序回答。
[异常]
- 设备或情境未在规定中出现时，不根据相似条款推断。
  写明“规定未涉及此内容”，并指引至行政团队借用窗口。
  理由：若因错误指引借出的设备丢失，可能涉及个人赔偿。
- 询问借用记录或其他员工申请记录时，不回答，指引至借用系统。

修改后的指令更长，但每行作用明确。删去“不要回答错误”等愿望，改为写出避免错误的具体行为：先询问、查依据、不知道就转交。

在回答中暴露未知与冲突

自然流畅的句子会掩盖不确定性。在业务工作中，与其让助手用信心十足的句子说出错误答案，不如让它坦言不知道，这样安全得多。将以下要求写进指令，就能让回答显露出不确定之处。

1. 标明资料未涵盖的内容：找不到依据时，就明确说明找不到，并指引用户联系能够核实的负责人，或查阅可用于核实的资料。
2. 区分事实、推断和建议：例如“根据规定第4条（事实）”“看来也适用于这种情况（推断）”“建议向主管部门确认（建议）”，让读者知道每句话的性质。
3. 同时展示相互冲突的依据：两份资料说法不同时，不要选择其中一份而隐藏另一份，应将两者都展示出来，并应用事先设定的优先级。
4. 标明依据所在位置：要求写明文档名称与条款编号，方便人工对照原文。OpenAI也建议，如果希望助手引用知识中的内容，就应在指令中明确写出这一要求，并规定引用格式。

知识容量与检索

资料较少时，有时会把全部资料都放进上下文中处理；但当知识空间中的资料增多时，模型不会在每次回答时通读所有资料。就像图书管理员听到问题后，只取出几本有关的书一样，检索与问题相关的部分，再取回用于回答的方法，称为RAG（检索增强生成）。资料通常会被拆分成小片段存储，再从中选出与问题相似的片段。Anthropic说明，在付费套餐的Claude项目中，当知识量接近上下文上限，也就是模型一次能够读取的内容量时，会自动转为RAG方式，将容量最多扩大到10倍。

容量还受各产品各自的上限限制。截至核实日期，ChatGPT项目根据所用套餐不同，每个项目可以上传5～40个文件，一次可以上传的文件数为10个。GPT最多可以附加20个文件，每个文件最大为512MB。这些数字会发生变化，因此每次设计时都应重新确认。

由此可得以下实践规则。

需要全量统计时，应另外使用电子表格或数据分析功能等能处理全部资料的方法。

将文档整理得便于检索

要让图书管理员顺利找到书，书脊上的标题就必须清楚。资料也是如此。OpenAI建议使用以文字为主、内容整洁的文件，并说明复杂的版式可能使其中的内容难以利用。

与一份很长的合订文档相比，按主题拆分成多份文档，往往更有利于检索。不过，如果拆得过细，导致上下文中断，反而会使解释出错。因此，应按照即使由人阅读，也能作为一个整体理解的单位进行拆分。

按问题建立资料体系

选择资料时，应以实际收到的问题为依据，而不是照搬公司的文件夹结构。

1. 收集过去三个月实际收到的问题，并按类型归组。
2. 为每一类问题配上能够支持答案的资料。对于没有依据资料的类型，要么新建资料，要么将其归为“转交负责人”类型。
3. 为每份资料确定权威等级。已经批准的规章、部门公告和个人笔记，并不具有相同的分量。
4. 在指令中写明资料相互冲突时的优先级。例如：生效日期较近的已批准规章→部门公告→以往回答案例。
5. 如果按照优先级仍然无法作出判断，就不要回答，而应指引用户联系负责人。

如果不同类型的问题需要面向不同的读者群，并使用不同的语气，那么与其把所有资料塞进一个空间，不如划分空间，这样更能避免答案相互混杂。

设计更新周期

资料变化的速度和触发因素不同，管理方式也不同。

还应区分连接式来源和上传副本。Google说明，将Drive文件添加到Gem后会使用最新版本，文件修改也会反映到Gem。ChatGPT帮助文档则指出，项目中添加的Google Drive应用不支持同步，不会预先同步内容。直接上传的文件当然是副本，原文件改变也不会更新。应确认所用产品的行为；若为副本，须指定替换负责人。

用资料管理台账管理更新。

资料名 | 权威等级 | 生效日期 | 主管部门与负责人 | 连接式/副本 | 下次审查日期 | 最近测试日期

部署前测试

将助手部署给团队使用之前，要先制作测试问题集。把问题与预期答案（或预期行为）配成一组，共收集20～30组，并混合以下四种类型。

在预览界面运行这些问题，并用表格记录预期行为和实际行为。Google提醒，在Gem预览中进行测试，并不会自动保存，必须按下保存按钮。OpenAI则说明，编辑GPT时，改动会自动保存为草稿，而且可以从版本历史中恢复以前的版本。不同产品的保存方式不同，因此应查看所用产品的帮助文档。部署之后，也不要丢弃测试问题集。每次修改指令或资料时，都用同一套问题重新运行，确认修改之处没有破坏其他回答（参见第5章）。

深入阅读

入库、检索、生成是不同阶段

“文件已经上传了，为什么还不知道？”这样一个问题中，可能隐藏着发生在三个不同阶段的失败。

显示了出处，并不意味着答案就一定正确。出处只能告诉你“从哪里取来的”，并不能保证“是否正确理解”。处理失败时，首先要分清是哪个阶段失败，才能找到合适的解决办法。入库失败时，要整理资料；检索失败时，要在资料中补充术语表和同义词，或者指导用户如何提问；生成失败时，则要修改指令中的处理流程和异常处理。

产品改变后仍然有效的设计

就在编写本书的过程中，自定义GPT的停用计划和Gems转为skills的安排也已公布。如果创建助手投入的心力全被锁在某一个产品中，每次产品变化，都必须从头再做。遵循以下原则，就能大幅减少迁移成本。

1. 将指令原文保存在产品之外。 按日期留下文档，也能进行版本管理。
2. 将知识资料的原件保存在公司的文档库中。 助手内只保留这些资料的副本或连接。
3. 独立于产品管理测试问题集。 迁移到新产品后，用相同问题集重新运行，就能立即知道迁移是否正确完成。
4. 设计书应描述功能形态，而不是产品功能名称。 不要只写“一个GPT”，而应写“基于固定资料的说明助手，用户200人，必须标明依据”。

记忆与知识的边界

在知识空间中，成为上下文的并不只有上传的文件。OpenAI说明，项目可以将内部的对话和文件作为以后回答的上下文；共享项目会自动采用项目专用记忆，不会使用成员的个人记忆或项目外的上下文。即使采用项目专用记忆，也仍然可以参考同一项目中的其他对话。

这既是优点，也带来风险。不同产品的记忆范围也各不相同。ChatGPT的默认记忆，在包括Business在内的部分套餐中，还可以参考项目之外的对话；若要将上下文限制在项目内，就要选择项目专用记忆。Claude虽然为每个项目分别保留记忆，但同时也使用项目之外的账户记忆，因此要完全隔离，就应关闭该项目的“Use account memory”。

如果上次会议中讨论过、后来放弃的想法，仍然留在对话记录里，这个想法就可能再次混入回答。已经确定的决定，不要零散地留在对话中，而应转入“决策记录”之类的正式资料，并在指令中写明正式资料优先于对话记录。若要让某段对话不再被参考，按OpenAI的做法，需要删除该对话，或者在设置允许的情况下，将它移到另一个项目。

工作场景

多乐小吃：加盟店运营手册助手

小吃连锁“多乐小吃”的总部运营支持团队，负责接收140位加盟店主的运营咨询。每天约有60条问题，经由即时消息发给六位督导，内容涉及卫生检查、食材订购截止时间以及活动运营等。韩组长决定创建一个面向店主的说明助手。

韩组长首先确定了功能形态。店主们各自提问，而手册是由总部管理的固定资料。如果把140位店主都加入共享项目，他们就会看到彼此的对话和文件，因此并不合适。她选择了按照同一套流程回答的自定义助手形态。

为了选择资料，她将过去三个月收到的600个问题按类型归组。订购截止时间与活动运营的问题占了一半，商圈特殊情况（机场、医院内的门店）占10%，另有部分问题询问各门店销售额或其他门店的情况。销售额问题不属于助手应处理的工作。她将它们归为拒绝类型，并要求助手指引用户前往店主专用销售系统。

问题出在资料冲突上。运营手册写着订购截止时间是前一天下午6点，而上个月的总部公告已将其提前至下午4点。一位督导说：“只把公告上传不就行了吗？”韩组长却指出，以后公告还会每个月继续累积。她在指令中写明优先级：“生效日期较近的总部公告→运营手册→以往回答案例”。在公告尚未纳入手册之前，她在手册的相关条款旁加上“存在变更公告”的标记。这是为了让检索即使只取回手册中的片段，也能同时看到另有公告这件事。她还在资料管理台账中写明：每月月底将公告内容纳入手册正文，并将已经纳入的公告从知识中移除。

她在指令中加入了按商圈区分的异常处理：如果店主没有说明门店类型，而答案又会随门店类型变化，就要先询问。回答时，还要分别标明哪些是“手册依据”，哪些是“建议向督导确认”的内容。

她制作的测试问题集包括正常问题18个、异常问题5个、拒绝问题3个和边界问题4个。第一次测试时，有两个边界问题失败了。面对关于公告生效前订单的问题，助手直接套用了新的截止时间。韩组长在指令中补充：“公告生效日期之前的事项适用原标准；如果日期不明确，就询问日期。”重新运行后，30个问题全部表现出了预期行为。部署后的第一个月，督导每天收到的即时消息咨询，从60件减少到25件。

晨曦烘焙：季节营销共享项目

烘焙品牌“晨曦烘焙”的营销团队共有四人，要用三个月准备年末季节营销活动。权组长在业务工作区创建了共享项目，将策划案、品牌指南、上次活动的结果和每周会议纪要集中在一起。过了大约一个月，团队成员开始抱怨：每次在项目中要求生成文案草稿，团队两周前已经放弃的宣传语，总会再次混进来。

权组长将原因缩小到三项。第一，讨论废弃宣传语的头脑风暴对话仍然原样留在项目中，而项目也在将那段对话作为上下文使用。第二，品牌指南的修订前版本和修订版，都已经上传。第三，没有任何一份资料写明哪些事项已经确定。

一位团队成员建议，把项目删除后重新创建。权组长放弃了这个方案。三个月积累的上下文中，有用的内容更多；而如果仍是同样的工作习惯，新项目中也会发生相同的问题。他改为采取以下措施。

1. 每周会议结束后，将已经确定的事项连同日期，写入同一份“活动决策记录”文档，并将该文档上传为项目资料。
2. 在项目指令中写明：“文案和策划应遵循‘活动决策记录’与最新版品牌指南。如果对话记录中的想法与决策记录不同，以决策记录为准，并告知其中的差异。”
3. 删除修订前的品牌指南，并清理只讨论废弃想法的头脑风暴对话。
4. 对于经常变化的各门店活动日程，不上传副本。需要确认日程时，在项目对话中通过已连接的Drive应用查询，并要求回答中写出来源文件和查询时间。

三个月后，营销活动结束，门店员工开始询问活动运营规则。权组长没有通过这个共享项目接收这些问题。他为300名门店员工另外创建了一个说明助手，其中只放入决策记录和运营规则。权组长得出的结论是：供人共同工作的空间，与向很多人提供相同答案的工具，承担着不同的用途。

易错点

1. “汇总成一个文件上传，就会一字不漏地读取。” 资料较多时，模型会检索相关片段，只使用其中一部分。必须遵守的规则要放在指令中。
2. “指令中放的内容越多越好。” 把大量参考资料放进指令，会淹没核心规则。指令中放行为要求，知识中放参考资料。
3. “禁止事项列表越长，就越安全。” 肯定而具体的指示、异常处理和简短示例，比冗长的禁止事项列表更有效。
4. “只要各位团队成员统一个人自定义指令，结果就会相同。” 共同规则必须写进项目指令或助手指令，才能同样作用于所有成员。
5. “显示出处，就说明答案正确。” 出处只是内容取自哪里，并不保证解释准确。应把回答注明的依据位置与原文对照。
6. “连接了云盘，就始终是最新内容。” 不同产品的同步方式不同。应确认是连接式来源还是副本，并指定更新负责人。
7. “用擅长回答的问题测试过，就可以部署。” 缺少异常、拒绝和边界案例的测试，无法反映实际风险。

要点速览

• 知识空间是集中对话、文件、指令的专用工作室。需要边界时应分开空间。
• 共同规则写入项目或助手指令，而非个人指令。在项目内，项目指令优先于全局自定义指令（OpenAI）。
• 向多人提供相同流程用自定义助手，少数人共同积累上下文用共享项目。
• 指令管理行为（角色、任务、上下文、格式、异常处理），知识提供参考资料。更新者不同，位置也要分开。
• 指示附上理由；比起禁止，更应说明要做什么；标准模糊时加入简短示例。
• 资料多而采用RAG后，只检索相关部分。增加资料不保证准确，也不利于全量统计。
• 按问题选择资料，在指令中写明权威等级与冲突优先级。
• 更新分定期修订和事件触发两类。区分连接式与副本，用台账管理。
• 部署前混合正常、异常、拒绝、边界问题测试，并保留问题集。

查阅官方文档

• OpenAI — Projects in ChatGPT：阅读项目指令范围、应用链接来源、Drive同步限制、文件限额、共享项目与GPT的区别。
• OpenAI — Creating and editing GPTs：确认指令与知识的分工、编写方法、文件限额、预览与版本历史、自定义GPT停用通知。
• Anthropic — What are projects?：阅读项目知识和指令、RAG转换及容量扩展。
• Anthropic — What are skills?：确认按需调用的指令资料集合与组织级部署。
• Google — Use Gems in Gemini Apps：确认Gem创建、Drive文件最新版本反映、skills转换公告。
• Google — Tips for creating custom Gems：阅读角色、任务、上下文、格式四方面，以及预览保存注意事项。
• Google — Create a notebook in Gemini Notebook：确认各笔记本是彼此独立的资料集合。

自测

2-1. 项目指令与个人自定义指令，在适用范围上有什么不同？请同时写出，将团队共同规则放在个人自定义指令中，会产生什么问题。

2-2. 请将下列五项分成应放在指令和应放在知识中的内容：①在回答结尾写明依据文档名称的规则；②各地区门店的营业时间表；③问题中没有日期时，先询问日期的流程；④以往十个优秀回答案例；⑤使用礼貌敬语的语气规则。

2-3. 请把“友善地回答，不要答错”这条指令，改写成包含五项要素（角色、任务、上下文、格式、异常处理）的指令。主题设为公司内部会议室使用说明。

2-4. 当知识空间采用RAG方式运行时，为什么不擅长“准确统计所有资料中符合特定条件的事项数量”？请解释原因，并提出一种可替代的方法。

2-5. 用户报告：“文件已经上传了，助手却不知道。”为了分清是入库、检索还是生成阶段失败，请为每个阶段各写出一项可以尝试的检查。

2-6. 连接式来源与上传副本，在更新管理上有什么不同？请写出，为什么需要在资料管理台账中记录这一区别。

2-7. 请写出部署前测试问题集应包含的四类问题，并为每一类各用一行，说明对助手的预期行为。

实操练习