Prompt-Engineering-Techniken für E-Commerce-Chatbots

Was ist Prompt Engineering?

Definition und Überblick

Prompt Engineering umfasst das Erstellen präziser Anweisungen, die KI-Sprachmodelle bei der Generierung gewünschter Ausgaben leiten. Es ist eine entscheidende Praxis, die dem Chatbot hilft, verschiedene Anfragen zu verstehen und angemessen zu beantworten. Effektives Prompt Engineering kann einen Chatbot in einen zuverlässigen und benutzerfreundlichen Assistenten verwandeln.

Vorteile von effektivem Prompt Engineering

• Verbesserte Genauigkeit: Gut gestaltete Prompts führen zu genaueren Antworten, da die KI die Anfrage besser versteht.
• Konsistenz: Strukturierte Prompts sorgen dafür, dass der Chatbot in verschiedenen Interaktionen konsistent agiert.
• Nutzerzufriedenheit: Klare und relevante Antworten verbessern das Nutzererlebnis.
• Effizienz: Effektive Prompts reduzieren den Bedarf an Rückfragen und sparen so dem Nutzer und dem System Zeit.

Warum ist Prompt Engineering wichtig?

Verbesserte Genauigkeit

Sorgfältig formulierte Prompts helfen der KI, Nutzeranfragen besser zu erfassen, was zu genaueren und relevanteren Antworten führt. Das ist essenziell, um hochwertige Interaktionen und die Erwartungen der Kunden zu erfüllen.

Konsistenz

Strukturierte Prompts stellen sicher, dass der Chatbot unabhängig vom Kontext oder der Art der Interaktion eine gleichbleibende Leistung erbringt. Diese Konsistenz ist entscheidend für Vertrauen und Zuverlässigkeit.

Nutzerzufriedenheit

Durch klare und relevante Antworten trägt effektives Prompt Engineering zur Zufriedenheit der Nutzer bei. Ein Chatbot, der die Bedürfnisse der Nutzer erkennt und direkt beantwortet, verbessert das gesamte Kundenerlebnis.

Effizienz

Effektive Prompts verringern den Bedarf an weiteren Rückfragen, straffen die Interaktion und sparen sowohl dem Nutzer als auch dem Chatbot Zeit. Diese Effizienz trägt zu einem reibungsloseren und angenehmeren Nutzererlebnis bei.

Wichtige Taktiken für effektives Prompt Engineering

Verwenden Sie Trennzeichen, um unterschiedliche Eingabeteile zu kennzeichnen

Trennzeichen wie “””, < > oder <tag> </tag> helfen dabei, die einzelnen Teile der Eingabe zu separieren, sodass der Chatbot verschiedene Teile der Anfrage effizient verarbeiten kann. Zum Beispiel:

Sie sind ein Kundenservice-Spezialist. Ihre Aufgabe ist es, Anfragen von {input} mit den verfügbaren Ressourcen zu beantworten.

---KUNDENANFRAGE---
{input}
ANTWORT:

Dieses Format stellt sicher, dass der Chatbot erkennt, wo die Anfrage beginnt und endet, und gibt eine klare Struktur für die Antwort vor.

Fordern Sie eine strukturierte Ausgabe an

Strukturierte Ausgaben leiten den Chatbot Schritt für Schritt durch den Antwortprozess und verbessern so die Qualität der Antworten. Zum Beispiel:

1. Überblick: Eine kurze Beschreibung des Produkts oder der Information anhand der bereitgestellten Metadaten.
2. Hauptmerkmale: Die wichtigsten Merkmale des Produkts oder der Information hervorheben.
3. Relevanz: Weitere relevante Produkte oder Informationen auf Basis der Metadaten identifizieren und auflisten.

Mit dieser Methode kann der Chatbot „nachdenken“ und umfassende Antworten geben.

Herausforderung: Manchmal generiert die KI unsinnige Antworten auf eine einfache Begrüßung, weil sie nicht angewiesen wurde, wie ein Mensch freundlich zu reagieren, und stattdessen zufällige Produkte auswählt.

Lösung: Fügen Sie vor der Ausgabe eine einfache Zeile wie diese ein:

Falls kein relevanter Kontext verfügbar ist, versuchen Sie, die Informationen über die URLs zu finden. Gibt es keine relevanten Informationen, sehen Sie von weiteren Ausgaben ab und bestätigen Sie die Anfrage des Kunden oder begrüßen Sie ihn höflich.

So gibt der Chatbot angemessene Antworten auf Begrüßungen.

Strukturieren Sie das Prompt für einleitende Schritte

Durch die Strukturierung des Prompts mit Einleitungsschritten weiß der Chatbot, wie er seine Aufgabe beginnen soll. Hier eine erweiterte Version:

Ihre Aufgabe ist es, Produktdetails anhand des Kontexts zu analysieren und Feedback zu geben. Bewerten Sie die bereitgestellten Produktinformationen, geben Sie strukturierte und detaillierte Rückmeldungen an die Kunden und identifizieren Sie relevante Produkte basierend auf dem gegebenen Kontext.
KONTEXT START
{context}
KONTEXT ENDE
EINGABE START
{input}
EINGABE ENDE

Aufgabe, wenn der Nutzer nach bestimmten Produkten oder einem Produktvergleich fragt:

1. **Überblick:** Eine kurze Beschreibung des Produkts oder der Information anhand der bereitgestellten Metadaten.
2. **Hauptmerkmale:** Die wichtigsten Merkmale des Produkts oder der Information hervorheben.
3. **Relevanz:** Weitere relevante Produkte oder Informationen auf Basis der Metadaten identifizieren und auflisten.

AUSGABE START
AUSGABE ENDE
Falls kein relevanter Kontext verfügbar ist, versuchen Sie, die Informationen über die URLs zu finden. Gibt es keine relevanten Informationen, sehen Sie von weiteren Ausgaben ab und bestätigen Sie die Anfrage des Kunden oder begrüßen Sie ihn höflich.

ANTWORT:

Diese Struktur stellt sicher, dass der Chatbot verschiedene Arten von Anfragen bearbeiten und relevante Antworten geben kann.

Behebung von Übersetzungsproblemen bei Chatbots

Derzeit hat das LLM Probleme mit Übersetzungen und antwortet ausschließlich auf Englisch. Um dem entgegenzuwirken, fügen Sie zu Beginn des Prompts hinzu:

(Es ist wichtig, in die relevante Sprache zu übersetzen)

Durch diesen Zusatz werden Übersetzungsprobleme in den Chatbot-Antworten reduziert.

Finale Prompt-Struktur

Alle Taktiken kombiniert, ergibt sich folgende finale Prompt-Struktur:

Ihre Aufgabe ist es, Produktdetails anhand des Kontexts zu analysieren und Feedback zu geben, aber es ist wichtig, in die relevante Sprache zu übersetzen. Bewerten Sie die bereitgestellten Produktinformationen, geben Sie strukturierte und detaillierte Rückmeldungen an die Kunden und identifizieren Sie relevante Produkte basierend auf dem gegebenen Kontext.KONTEXT START
{context}
KONTEXT ENDEEINGABE START
{input}
EINGABE ENDE

Aufgabe, wenn der Nutzer nach bestimmten Produkten oder einem Produktvergleich fragt:

1. **Überblick:** Eine kurze Beschreibung des Produkts oder der Information anhand der bereitgestellten Metadaten.
2. **Hauptmerkmale:** Die wichtigsten Merkmale des Produkts oder der Information hervorheben.
3. **Relevanz:** Weitere relevante Produkte oder Informationen auf Basis der Metadaten identifizieren und auflisten.AUSGABE START
AUSGABE ENDE
Falls kein relevanter Kontext verfügbar ist, versuchen Sie, die Informationen über die URLs zu finden. Gibt es keine relevanten Informationen, sehen Sie von weiteren Ausgaben ab und bestätigen Sie die Anfrage des Kunden oder begrüßen Sie ihn höflich.
Falls der Nutzer nicht zufrieden ist, nutzen Sie {chat_history}

ANTWORT:

Weitere Einblicke ins Prompt Engineering

Klarheit und Genauigkeit

Es ist entscheidend, dass Prompts klar und genau formuliert sind. Zweideutigkeit kann zu Missverständnissen und falschen Antworten führen. Ein Prompt wie:

“Nennen Sie die wichtigsten Merkmale und Vorteile dieses Produkts”

liefert detailliertere und hilfreichere Antworten als eine vage Anfrage wie:

“Erzählen Sie mir etwas über dieses Produkt.”

Kontextuelles Verständnis

Binden Sie relevanten Kontext in die Prompts ein, damit der Chatbot den Hintergrund der Anfrage versteht. Zum Beispiel:

KONTEXT START
Produkt: XYZ Telefon
Merkmale: 64GB Speicher, 12MP Kamera, 3000mAh Akku
Preis: 299$
KONTEXT ENDE

Diese Kontextinformationen leiten den Chatbot dazu an, relevantere und genauere Antworten zu geben.

Iterative Verfeinerung

Kontinuierliches Testen und Verfeinern der Prompts ist unerlässlich. Durch regelmäßige Aktualisierung und Optimierung der Prompts anhand von Nutzerfeedback bleibt der Chatbot effektiv und relevant.

Nutzerintention

Das Verständnis der Nutzerintention ist entscheidend. Prompts, die auf die zugrundeliegenden Bedürfnisse der Nutzer eingehen, können den Nutzen des Chatbots erheblich steigern.

Fortgeschrittene Techniken im Prompt Engineering

Few-Shot Learning

Few-Shot Learning bedeutet, dem KI-Modell einige Beispiele der gewünschten Ausgabe zusammen mit dem Prompt zu geben. Zum Beispiel:

Beispiel 1:
Nutzer: Wie lange dauert der Versand?
Bot: Der Versand dauert in der Regel 5-7 Werktage.

Beispiel 2:
Nutzer: Wie ist die Rückgaberegelung?
Bot: Sie können Produkte innerhalb von 30 Tagen nach Kauf für eine volle Rückerstattung zurückgeben.

Ihre Frage:
Nutzer: {input}
Bot:

Zero-Shot Learning

Zero-Shot Learning bedeutet, Prompts so zu gestalten, dass das Modell genaue Antworten liefern kann, ohne zuvor Beispiele gesehen zu haben. Das erfordert sehr spezifische und detaillierte Prompts. Zum Beispiel:

Sie sind Experte im Kundenservice. Geben Sie detaillierte Informationen zur Garantiepolitik des Unternehmens, wenn ein Kunde danach fragt.