Prompt Engineering-teknikker til Ecommerce Chatbots

Hvad er Prompt Engineering?

Definition og overblik

Prompt engineering indebærer at udforme præcise instruktioner, der guider AI-sprogmodeller til at generere de ønskede output. Det er en afgørende praksis, der hjælper chatbotten med at forstå og svare passende på forskellige forespørgsler. Effektiv prompt engineering kan forvandle en chatbot til en pålidelig og brugervenlig assistent.

Fordele ved effektiv prompt engineering

• Forbedret nøjagtighed: Veludformede prompts giver mere nøjagtige svar, da AI’en forstår forespørgslen bedre.
• Konsistens: Strukturerede prompts sikrer, at chatbotten yder konsistent service på tværs af forskellige interaktioner.
• Brugertilfredshed: Klare og relevante svar forbedrer brugeroplevelsen.
• Effektivitet: Effektive prompts reducerer behovet for opfølgende spørgsmål og sparer tid for både brugere og systemet.

Hvorfor er Prompt Engineering vigtigt?

Forbedret nøjagtighed

Veludformede prompts hjælper AI’en med bedre at forstå brugernes forespørgsler, hvilket resulterer i mere nøjagtige og relevante svar. Dette er afgørende for at opretholde interaktioner af høj kvalitet og leve op til kundernes forventninger.

Konsistens

Strukturerede prompts sikrer, at chatbotten leverer konsistent ydeevne uanset konteksten eller typen af interaktion. Denne konsistens er afgørende for at opbygge tillid og pålidelighed.

Brugertilfredshed

Ved at levere klare og relevante svar forbedrer effektiv prompt engineering brugertilfredsheden. En chatbot, der hurtigt forstår og adresserer brugernes behov, løfter den samlede kundeoplevelse.

Effektivitet

Effektive prompts reducerer behovet for yderligere opfølgende spørgsmål, hvilket effektiviserer interaktionen og sparer tid for både brugere og chatbotten. Denne effektivitet bidrager til en mere smidig og tilfredsstillende brugeroplevelse.

Nøglemetoder til effektiv prompt engineering

Brug afgrænsere til at markere adskilte dele af inputtet

Afgrænsere, såsom “””, < > eller <tag> </tag>, hjælper med at adskille hver del af inputtet, så chatbotten effektivt kan forstå og behandle de forskellige dele af forespørgslen. For eksempel:

Du er kundeservice-specialist. Din opgave er at besvare forespørgsler fra {input} ved hjælp af ressourcer.

---KUNDENS FORESPØRGSEL---
{input}
SVAR:

Dette format sikrer, at chatbotten ved, hvor forespørgslen starter og slutter, og giver en klar struktur for svaret.

Anmod om et struktureret output

Strukturerede output guider chatbotten gennem en trinvis proces, hvilket forbedrer kvaliteten af dens svar. For eksempel:

1. Oversigt: En kort beskrivelse af produktet eller informationen ved brug af de angivne metadata.
2. Nøglefunktioner: Fremhæv de vigtigste funktioner ved produktet eller informationen.
3. Relevans: Identificer og opstil andre relevante produkter eller informationer baseret på de givne metadata.

Denne metode hjælper chatbotten med at “tænke” og give fyldestgørende svar.

Udfordring: Nogle gange kunne AI’en generere volapyk som svar på en simpel hilsen, fordi den ikke var instrueret i at svare venligt som et menneske, men i stedet fandt tilfældige produkter at tale om.

Løsning: Tilføj en simpel linje som denne før outputtet:

Hvis der ikke er relevant kontekst tilgængelig, så prøv at finde informationen på URL’erne. Hvis der ikke er relevant information, så undlad at generere yderligere output og anerkend kundens forespørgsel eller hils høfligt.

På denne måde genererer chatbotten passende svar på hilsner.

Strukturér prompten for at igangsætte trin

At strukturere prompten til at inkludere opstartstrin hjælper chatbotten med at vide, hvordan den skal begynde sin opgave. Her er en udvidet version:

Din opgave er at analysere og give feedback på produktdetaljer ved hjælp af konteksten. Vurder de givne produktoplysninger, giv struktureret og detaljeret feedback til kunder, og identificer relevante produkter baseret på den angivne kontekst.
KONTEKST START
{context}
KONTEKST SLUT
INPUT START
{input}
INPUT SLUT

opgave hvis brugeren spørger om specifikke produkter eller produktsammenligning:

1. **Oversigt:** En kort beskrivelse af produktet eller informationen ved brug af de angivne metadata.
2. **Nøglefunktioner:** Fremhæv de vigtigste funktioner ved produktet eller informationen.
3. **Relevans:** Identificer og opstil andre relevante produkter eller informationer baseret på de givne metadata.

START OUTPUT
SLUT OUTPUT
Hvis der ikke er relevant kontekst tilgængelig, så prøv at finde informationen på URL’erne. Hvis der ikke er relevant information, så undlad at generere yderligere output og anerkend kundens forespørgsel eller hils høfligt.

SVAR:

Denne struktur sikrer, at chatbotten kan håndtere forskellige typer forespørgsler og give relevante svar.

Håndtering af chatbot-oversættelsesproblemer

I øjeblikket har LLM’en problemer med oversættelse og svarer udelukkende på engelsk. For at løse dette, tilføj i starten af prompten:

(Det er vigtigt at oversætte til det relevante sprog)

Denne tilføjelse hjælper med at imødegå oversættelsesproblemer i chatbot-svarene.

Endelig prompt-struktur

Ved at kombinere alle metoder ser den endelige prompt-struktur sådan ud:

Din opgave er at analysere og give feedback på produktdetaljer ved hjælp af konteksten, men det er vigtigt at oversætte til det relevante sprog. Vurder de givne produktoplysninger, giv struktureret og detaljeret feedback til kunder, og identificer relevante produkter baseret på den angivne kontekst.KONTEKST START
{context}
KONTEKST SLUTINPUT START
{input}
INPUT SLUT

opgave hvis brugeren spørger om specifikke produkter eller produktsammenligning:

1. **Oversigt:** En kort beskrivelse af produktet eller informationen ved brug af de angivne metadata.
2. **Nøglefunktioner:** Fremhæv de vigtigste funktioner ved produktet eller informationen.
3. **Relevans:** Identificer og opstil andre relevante produkter eller informationer baseret på de givne metadata.START OUTPUT
SLUT OUTPUT
Hvis der ikke er relevant kontekst tilgængelig, så prøv at finde informationen på URL’erne. Hvis der ikke er relevant information, så undlad at generere yderligere output og anerkend kundens forespørgsel eller hils høfligt.
Hvis brugeren ikke er tilfreds, brug {chat_history}

SVAR:

Yderligere indsigter om prompt engineering

Klarhed og specificitet

Det er afgørende, at prompts er klare og specifikke. Uklarhed kan føre til misforståelser og forkerte svar. For eksempel giver en prompt som:

“Angiv nøglefunktioner og fordele ved dette produkt”

mere detaljerede og brugbare svar end en vag forespørgsel som:

“Fortæl mig om dette produkt.”

Kontekstuel forståelse

Indarbejd relevant kontekst i prompts for at hjælpe chatbotten med at forstå baggrunden for forespørgslen. For eksempel:

KONTEKST START
Produkt: XYZ Telefon
Funktioner: 64GB Lagerplads, 12MP Kamera, 3000mAh Batteri
Pris: 299$
KONTEKST SLUT

Disse kontekstuelle oplysninger guider chatbotten til at generere mere relevante og nøjagtige svar.

Iterativ forfining

Løbende test og justering af prompts er afgørende. Ved regelmæssigt at opdatere og optimere prompts baseret på brugerfeedback sikrer du, at chatbotten forbliver effektiv og relevant.

Brugerens hensigt

At forstå brugerens hensigt er afgørende. At designe prompts, der opfanger og besvarer brugerens underliggende behov, kan markant øge chatbot’ens anvendelighed.

Avancerede teknikker i prompt engineering

Few-Shot Learning

Few-shot learning indebærer, at AI-modellen får nogle få eksempler på det ønskede output sammen med prompten. For eksempel:

Eksempel 1:
Bruger: Hvor lang tid tager levering?
Bot: Levering tager typisk 5-7 hverdage.

Eksempel 2:
Bruger: Hvad er returpolitikken?
Bot: Du kan returnere produkter inden for 30 dage efter køb og få fuld refusion.

Din tur:
Bruger: {input}
Bot:

Zero-Shot Learning

Zero-shot learning indebærer at udforme prompts på en måde, så modellen kan generere præcise svar uden forudgående eksempler. Dette kræver meget specifikke og detaljerede prompts. For eksempel:

Du er ekspert i kundeservice. Giv detaljeret information om virksomhedens garantipolitik, når en kunde spørger.