陪练师在培训过程中扮演着重要的角色，通过个性化的辅导和实践机会，帮助学员巩固所学知识，提升技能水平，达到培训的目标。在培训过程中，陪练师可以提供：
1、个性化指导：针对每个学员的具体需求和学习进度，提供有针对性的辅导和练习。
2、识别薄弱点：通过观察和测试，识别学员在知识和技能上的薄弱点，并提供相应的练习和建议。
3、实践机会：提供实际操作和模拟练习的机会，帮助学员将理论知识应用于实践中。
4、反馈与调整：及时给予学员反馈，帮助他们调整学习策略和方法，提高学习效果。
而在LLM时代，AI可以扮演陪练师这一角色，而这将给培训行业带来许多改变：
1、随时随地学习：AI可以24/7在线，学员可以随时进行练习和学习，不受时间地点的限制。
2、即时反馈：AI能够即时提供反馈和建议，帮助学员及时纠正错误，提升学习效果。
3、一致性：AI能够保持一致的教学质量和标准，不会因个人情绪或状态影响教学效果。
4、降本增效：AI可以大幅降低人力成本，使得培训服务更加经济实惠。同时可以同时辅导多个学员，提升机构的服务能力和覆盖范围。
陪练师这个应用实现了基本职能，模拟实践场景，基于预先定义好的考点生成提问，学员回答后AI会分析学员的回答内容，并结合考点对应的考核点对回答内容进行评分，并提供一定程度上的学习建议。
那它是怎么实现的呢？陪练师这个应用主要涉及了实践模拟、提问、评分、陪练师建议这些环节，通过提示词和几个工具完成对话流。1、它会基于应用提示词完成一个实践场景的模拟（AI）；2、当学员准备好陪练后，它通过工具从私有题库抽取一道题（AI），然后结合场景、人设，以及相应的考点，对学员提问（AI）；3、学员根据自己掌握的知识点对AI所提的问题进行解答；4、解答之后，会先将回答内容提供给评分工具（预处理工具），评分工具基于自己的提示词、考核点、回答内容，交给大模型对回答做评分（工具内部，是允许自行调用LLM做额外处理的）；5、预处理完成后，模型会按照应用的提示词对学员的回答做简评，并询问是否还需要补充内容（AI）；6、当学员不再补充内容后，它通过工具获取到本次提问的评分结果（AI），结合评分结果，对学员提供建议。