在昨晚由瑞典Stakater公司的嘉宾Karl Johan所进行的一场网络研讨会中，部分与会人员给出了他们的评价。
vale工具支持中文基于规则（如正则表达式）的检查，但似乎在语法细致检查方面不如大语言模型。对于英语的支持则更为出色，languagetool亦是如此。期间，还有参会者分享了他们集成该工具的经验，相信能为大家带来不少有价值的分享。
本文将从大模型的角度出发，探讨如何有效衡量内容质量的实施策略。
由于我无法完全理解大模型在回应我的查询时的内部运作机制，我对此抱有一定疑虑。为简化讨论，我为这个大模型起名为Ziggy。但要建立对其的信任，我需要给予它我的方法、框架和偏好。行业内公认的内容质量维度包括：准确性、相关性、易理解性和可访问性。
准确性维度
- 信息准确、可靠并经过验证。
相关性维度
- 信息对当前任务具有实用性和帮助性。
易理解性维度
- 信息清晰明了，无歧义，易于理解。
可访问性维度
- 信息可轻松获取或快速检索。
上述的质量维度概念能否用于训练Ziggy，使其评估技术文档中的内容质量呢？答案是可以。通过定义评分标准、问题应对措施、评估方法和报告结构等框架，我们可以更深入地利用Ziggy进行内容质量的评估。
- 内容评分标准。
- 发现问题时的应对策略。
- 评估内容的多种方法。
- 报告的结构和内容。
以“准确性”为例。理想状态下，程序步骤应清晰、合乎逻辑且无错误。为了帮助Ziggy理解这一概念，我参考了Microsoft写作风格指南中的“程序和说明”章节，为其提供具体的指导。
至今，Ziggy已掌握了质量维度及其要求，包括编写程序的最佳实践。接下来，我需要为Ziggy制定一个评估框架。
我认为Ziggy应以结构化和迭代的方式来进行内容评估。我决定采用思维树（ToT）方法作为其评估的框架。
- 初步评估（定义根节点）：从主要质量维度进行初步评估。
- 探索方面（分支）：为每个维度创建子标准，深入探索。
- 生成候选人（提出和评估）：为每个分支生成评估，识别优势和改进领域。
- 双重检查（回溯和细化）：验证每个指定等级的准确性。
- 综合评估（最终汇总）：合并所有分支的评估结果。
对于我而言，第4步——回溯和细化尤为关键。我希望Ziggy能在最终评估前进行反思。
聚焦程序清晰度。我将原始程序步骤与Ziggy的改进版本进行对比。以下是它的部分报告内容：
Ziggy对入门页面的技术文档给出了3.0的总体质量评分。下面是各维度的具体评分：
关于程序步骤清晰度。让我们详细比较原始程序步骤与Ziggy改进后的程序步骤。
Ziggy的改进建议不能完全按原样执行。他可能误解了某些背景信息或存在其他问题，但一些步骤仍具有实施潜力。我方认为与大模型应用相关的领域仍有待挖掘和探索。
如果对大模型的进一步应用感兴趣，欢迎与我们联系以获取更多信息。