Jun 19, 2024

AI技术文档写作规范：Markdown最佳实践指南

在 AI 技术快速发展的今天，清晰、规范的技术文档对于团队协作和知识传承至关重要。作为一名长期从事 AI 技术咨询和培训的专家，我深知良好的文档规范对项目成功的重要性。今天，我想和大家分享一些在 AI 技术文档写作中使用 Markdown 的最佳实践。

标题层级的合理使用

在 AI 技术文档中，清晰的标题层级能够帮助读者快速理解文档结构。以下是推荐的标题层级使用方式：

一级标题：项目或系统名称

二级标题：主要功能模块

三级标题：具体功能点

四级标题：实现细节

五级标题：配置参数

六级标题：注意事项

例如，在编写 Dify 智能体部署文档时，我通常会这样组织结构：

一级标题：Dify 企业级智能体部署指南
二级标题：环境准备、系统安装、配置管理
三级标题：Docker 部署、数据库配置、模型集成

段落写作的技巧

在 AI 技术文档中，段落应该简洁明了，每个段落专注于一个核心概念。避免过长的段落，这样有助于读者理解复杂的技术概念。

例如，在解释大语言模型的工作原理时，我会将 tokenization、embedding、attention mechanism 等概念分别用独立的段落来阐述，而不是混在一起。这样的写作方式特别适合企业内训材料的编写，能够让非技术背景的管理人员也能快速理解核心概念。

图片的有效使用

语法格式

![图片描述](./图片路径)

实际应用

在 AI 技术文档中，图片是不可或缺的元素。架构图、流程图、界面截图都能大大提升文档的可读性。

我建议在以下场景中使用图片：

系统架构图：展示 AI 系统的整体结构
流程图：说明数据处理或模型训练的流程
界面截图：展示配置步骤或操作界面
效果对比图：展示 AI 模型的性能表现

引用的专业使用

在 AI 技术文档中，引用常用于标注重要信息、引用研究论文或突出关键概念。

无署名引用

语法

> 在企业 AI 转型过程中，数据质量是决定项目成功的关键因素。  
> **注意**：你可以在引用中使用 _Markdown 语法_ 来强调重点。

效果

在企业 AI 转型过程中，数据质量是决定项目成功的关键因素。
注意：你可以在引用中使用 Markdown 语法 来强调重点。

带署名引用

语法

> 人工智能不是要取代人类，而是要增强人类的能力。<br>
> — <cite>李开复[^1]</cite>

效果

人工智能不是要取代人类，而是要增强人类的能力。
— 李开复¹

表格在技术文档中的应用

语法

| AI 模型类型  | 应用场景       | 推荐工具  |
| ------------ | -------------- | --------- |
| _大语言模型_ | **文本生成**   | `ChatGPT` |
| _计算机视觉_ | **图像识别**   | `YOLO`    |
| _语音识别_   | **语音转文字** | `Whisper` |

效果

AI 模型类型	应用场景	推荐工具
大语言模型	文本生成	`ChatGPT`
计算机视觉	图像识别	`YOLO`
语音识别	语音转文字	`Whisper`

表格特别适合用于：

技术参数对比
配置选项说明
性能指标展示
工具功能对比

代码块的规范使用

在 AI 技术文档中，代码块是必不可少的元素。正确的语法高亮能够大大提升代码的可读性。

语法

```python
# Dify API调用示例
import requests

def call_dify_api(query, api_key):
    url = "https://api.dify.ai/v1/chat-messages"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "inputs": {},
        "query": query,
        "response_mode": "streaming",
        "user": "user-123"
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json()
```

效果

# Dify API调用示例
import requests

def call_dify_api(query, api_key):
    url = "https://api.dify.ai/v1/chat-messages"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "inputs": {},
        "query": query,
        "response_mode": "streaming",
        "user": "user-123"
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json()

列表的有效组织

有序列表

在描述操作步骤时使用有序列表：

语法

1. 安装 Docker 环境
2. 下载 Dify 镜像
3. 配置环境变量
4. 启动服务容器

效果

安装 Docker 环境
下载 Dify 镜像
配置环境变量
启动服务容器

无序列表

在列举功能特性时使用无序列表：

语法

- 支持多种大语言模型
- 提供可视化工作流编辑器
- 支持私有化部署
- 具备完整的 API 接口

效果

支持多种大语言模型
提供可视化工作流编辑器
支持私有化部署
具备完整的 API 接口

嵌套列表

在描述复杂结构时使用嵌套列表：

语法

- AI 应用开发
  - 需求分析
  - 架构设计
  - 模型选择
- 系统部署
  - 环境准备
  - 服务配置
  - 性能优化

效果

AI 应用开发
- 需求分析
- 架构设计
- 模型选择
系统部署
- 环境准备
- 服务配置
- 性能优化

特殊元素的使用

语法

<abbr title="Artificial Intelligence">AI</abbr> 是人工智能的缩写。

GPU 内存使用量：8<sub>GB</sub>

模型参数量：7<sup>B</sup> (70 亿参数)

使用快捷键 <kbd>Ctrl</kbd> + <kbd>C</kbd> 复制配置信息。

在企业 AI 项目中，<mark>数据安全</mark>是首要考虑的因素。

效果

AI 是人工智能的缩写。

GPU 内存使用量：8_GB

模型参数量：7^B (70 亿参数)

使用快捷键 Ctrl + C 复制配置信息。

在企业 AI 项目中，数据安全是首要考虑的因素。

文档写作的最佳实践

基于我在 AI 技术咨询和培训中的经验，以下是一些实用的建议：

1. 保持一致性

统一使用中文标点符号
保持代码风格的一致性
统一术语的使用

2. 注重可读性

合理使用空行分隔不同部分
避免过长的句子和段落
使用清晰的标题层级

3. 及时更新

定期检查链接的有效性
更新过时的技术信息
根据反馈优化文档结构

4. 考虑受众

为不同技术背景的读者提供适当的解释
在复杂概念后提供实际应用示例
使用图表辅助理解

总结

良好的技术文档是 AI 项目成功的重要保障。通过规范使用 Markdown 语法，我们可以创建清晰、专业、易于维护的技术文档。希望这份指南能够帮助更多的技术团队提升文档质量，促进知识的有效传递。

如果您在 AI 技术文档写作方面有任何疑问，或者希望了解更多关于企业 AI 项目文档规范的内容，欢迎与我交流讨论。

引用自李开复在《AI·未来》一书中的观点。 ↩