GPTs 实战:做一个专门退款政策答疑的定制助手
把「退款政策答疑」交给智能体,难点不在模型能力,而在流程是否说清楚:输入是什么(政策与订单信息),按什么顺序处理,交付什么(答复),哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。
本文介绍如何在 GPTs 上实现这个技能,包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。
这个技能做什么
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 技能 | 退款政策答疑(refund-policy-bot) |
| 作用 | 按政策回答退款相关问题 |
| 输入 | 政策与订单信息 |
| 输出 | 答复 |
| 形态 | 纯提示词 |
| 风险 | 中 |
| 适用人群 | 客服团队 |
处理流程分四步:
- 识别情形
- 匹配政策
- 给出答复
- 超出范围转人工
这个技能纯指令型,不需要额外脚本或外部连接,复制到大多数平台都能用;属于中等风险:结果会影响业务判断,建议在输出前设置人工审核点。
在 GPTs 中是什么形态
GPTs 是在 ChatGPT 中创建的定制版助手,可以设置指令(Instructions)、上传知识文件、开启所需能力,并通过 Actions 调用外部 API。
创建与分享的权限取决于账户类型与工作区设置,以 OpenAI 官方说明为准。
示例配置
# Instructions(指令)示意
你是「退款政策答疑」助手。用户会提供政策与订单信息。
1. 识别情形
2. 匹配政策
3. 给出答复
4. 超出范围转人工
输出:答复。
- 退款、赔偿等承诺必须由人工确认。
- 结论中不确定的部分单独列出,标注「需人工确认」。
知识文件中的规范优先于你的通用习惯;找不到依据时直说。
示例里最重要的是两处:一是描述(或指令开头)要写明「什么时候用」,让智能体在客服团队提出相关请求时能对上号;二是约束部分要写进「退款、赔偿等承诺必须由人工确认」这类领域规矩,避免智能体自作主张。
安装与启用步骤
- 在 GPT 编辑器中新建 GPT,填写名称与描述
- 在 Instructions 中写入技能步骤、输出格式与约束
- 上传团队规范、模板等知识文件
- 需要外部数据时配置 Actions(OpenAPI 描述)
- 在预览中测试后保存,并设置分享范围
实操:一次完整的运行
假设你在工单系统与知识库中发出这样的请求(虚构示例):
用退款政策答疑技能处理这份政策与订单信息,输出答复。
智能体识别到任务与「退款政策答疑」相关后,会依次识别情形、匹配政策、给出答复、超出范围转人工。最终交付答复,并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始政策与订单信息抽查两三处关键信息,确认无误后再使用。
测试与验收
在预览窗口用正常、缺信息和越界三类请求测试,确认指令中的边界有效。
针对这个技能,还建议额外准备:
- 一份信息齐全的标准政策与订单信息,检查输出是否完整
- 一份缺少关键信息的输入,检查智能体是否先提问而不是编造
- 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入,检查约束是否仍然有效
常见坑
- 知识文件包含不应外泄的信息却设置了公开分享。
- Instructions 过长且结构混乱,关键规则被忽略。
- 只写了步骤,没写交付格式,导致每次输出的答复结构不同。
- 没有给出样例,智能体对“好结果”的理解与你不一致;在参考资料里放一两份范例会明显改善。
延伸阅读
- 退款政策答疑 · 团队落地
- 退款政策答疑 · 常见问题
- 退款政策答疑 · Function Calling 版
- 新客户引导邮件 · GPTs 版
- 工单转缺陷报告 · GPTs 版
- 智能体Skills 分类:625 个技能 × 32 个角度
说明:文中的配置、代码与目录结构均为示意,用于说明思路;各平台的入口、字段名与能力会更新,落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构,不代表真实案例。