任何企业要想长久生存下去，就必须有其特殊的专业性，这是大众所不具备的能力。
许多企业都面临着这样的问题如何让新员工快速掌握大量专业知识
不要大数据小一点
有人说 OpenAI 的 ChatGPT 是一个很好的助手。
诚然，首席用户官（CUO）并不完全否认这一观点。
然而，市面上流行的ChatGPT概念工具大多是基于大数据的，主要是因为互联网公司拥有大量的数据，可以提供更丰富、更广泛的语言模型训练样本，从而拥有更广泛、更准确的语言理解和生成能力。 通过大规模的语料库训练，可以学习更多的语言模式、语义关系和知识，以更好地习对话的产生和理解。
通俗地说，就是能够更好地理解人类语言
基于大数据的ChatGPT同时还有一个缺点当涉及到专业的行业知识时经常表演不够专业
以大健康行业为例，行业产品知识专业，学习习的频率高，员工随时遇到疑惑时，需要“老师”解答问题，检索信息需要时间。 此外，员工往往分布在全国各地，难以集中培训，培训效果差等痛点依然存在。 基于大数据的ChatGPT虽然可以解决秒级的需求，但知识体系比较笼统，不够垂直，不足以服务于不同企业的员工。
与大数据相比chatgpt， 对于企业让我们多谈谈有帮助的是小数据chatgpt。公司的产品数据、会议数据、员工工作流程数据等，这些对企业都有重要的指导意义。 对于用户来说，他想要知道的不是大众的内容，而是与他息息相关的内容。
根据艾宾浩斯遗忘曲线，人们在一个月后对知识的记忆通常只有21%，因此需要不断加强员工对专业知识的记忆对于一些员工入职人员流动更频繁培训需求高的企业非常有帮助。
因此这是基于这些小数据企业chatgpt是的更多成功了率土地做经销商员工用户和其他关联在工作过程中好处
基于小数据构建企业chatgpt
广州电晶科技基于小数据研发理念人工智能产品营养师产品。
涵盖居民饮食指南、常见食物银行、基本营养等基础知识加了解公司专有产品库（本文以GNC企业的产品库为例），结合大型语言模型，可以塑造出一个集营养专家、饮食专家、产品专家三位一体的人工智能产品营养师。
对于这款AI产品营养师产品，首席用户官（CUO）体验团队花了一个月的时间与其进行了多次对话，从用户的角度进行了深度体验通过知识覆盖准确性个性化服务情绪识别能够手动干预反应用户体验有七个维度对用户体验进行了评估，最终评估结果如下图所示。
具备快速反应能力，能够回答涉及益生菌、锌、营养素等包含专业词汇的问题，答案有一定的准确性。 缺乏一些冷门词的延伸能力，个性化服务和用户体验仍有优化空间。 在人工干预的维度上，目前无法一键转为人工客服，但有一个***可以添加入口。
在前端作为员工的智能助手工具这已经是合格的了它甚至可以称为优秀的产品能够实时、随时回答单个人和单个问题的问题
那么，后端呢？
后端数据库将实时统计员工的问题数据，并分析员工缺失的模块一方面，可以优化知识体系另一方面，可以制定更精确的培训计划提高培训的效率和效果，要做到降本增效
总结
首席用户官 （CUO） 始终主张：企业chatGPT 必须基于公司自己的数据库 （小数据）。所谓“自我”并不特指用户数据，员工数据和产品数据也是企业的数据库。
首席用户官 （CUO） 认为基于小数据企业ChatGPT有望率先成为大C员工或 PIN 图销售人员智能工具Big C的实时、随时的培训和服务
1.企业chatgpt前端相当于培训教师的售后服务，拥有标准化、垂直化的知识内容体系，可以随时接受员工提问。
2.根据员工提出的问题，企业chatgpt后台对员工进行反向标注，生成用户画像，个性化员工培训课程组合，规划员工学习习成长图谱。
从这里可以看出知识与产品内容标准化、大C员工或 PIN 图销售人员大量企业是小数据chatgpt引入的第一梯队。
在完成大C的服务，赋能大C后，随着企业chatgpt的成熟，可以向小C（消费者）开放，成为Little C 的问答机器人