Técnicas de Prompt Engineering para Chatbots de Comercio Electrónico

¿Qué es el Prompt Engineering?

Definición y visión general

El prompt engineering implica crear instrucciones precisas que guían a los modelos de lenguaje de IA para generar los resultados deseados. Es una práctica fundamental que ayuda al chatbot a comprender y responder adecuadamente a diversas consultas. Un prompt engineering efectivo puede transformar un chatbot en un asistente confiable y fácil de usar.

Beneficios de un Prompt Engineering efectivo

• Mayor Precisión: Los prompts bien diseñados conducen a respuestas más precisas, ya que la IA comprende mejor la consulta.
• Consistencia: Los prompts estructurados aseguran que el chatbot funcione de manera coherente en diferentes interacciones.
• Satisfacción del Usuario: Las respuestas claras y relevantes mejoran la experiencia del usuario.
• Eficiencia: Los prompts efectivos reducen la necesidad de preguntas de seguimiento, ahorrando tiempo tanto a los usuarios como al sistema.

¿Por qué es importante el Prompt Engineering?

Mayor Precisión

Los prompts bien elaborados ayudan a la IA a comprender mejor las consultas de los usuarios, dando como resultado respuestas más precisas y relevantes. Esto es esencial para mantener interacciones de alta calidad y satisfacer las expectativas del cliente.

Consistencia

Los prompts estructurados aseguran que el chatbot ofrezca un rendimiento constante, independientemente del contexto o la naturaleza de la interacción. Esta consistencia es crucial para generar confianza y fiabilidad.

Satisfacción del Usuario

Al proporcionar respuestas claras y relevantes, el prompt engineering efectivo mejora la satisfacción del usuario. Un chatbot que entiende y atiende las necesidades del usuario de manera oportuna mejora la experiencia general del cliente.

Eficiencia

Los prompts efectivos reducen la necesidad de preguntas de seguimiento adicionales, agilizando las interacciones y ahorrando tiempo tanto a los usuarios como al chatbot. Esta eficiencia contribuye a una experiencia de usuario más fluida y satisfactoria.

Tácticas clave para un Prompt Engineering efectivo

Utiliza delimitadores para indicar partes distintas de la entrada

Los delimitadores, como “””, < >, o <tag> </tag>, ayudan a separar cada parte de la entrada, permitiendo que el chatbot comprenda y procese diferentes partes de la consulta de manera eficiente. Por ejemplo:

Eres un especialista en atención al cliente. Tu tarea es responder consultas de {input} usando recursos.

---CONSULTA DEL CLIENTE---
{input}
RESPUESTA:

Este formato asegura que el chatbot sepa dónde comienza y termina la consulta, proporcionando una estructura clara para su respuesta.

Solicita una salida estructurada

Las salidas estructuradas guían al chatbot a través de un proceso paso a paso, mejorando la calidad de sus respuestas. Por ejemplo:

1. Resumen: Una breve descripción del producto o información usando los metadatos proporcionados.
2. Características clave: Destaca las características principales del producto o información.
3. Relevancia: Identifica y enumera otros productos o información relevante según los metadatos dados.

Este método ayuda al chatbot a “pensar” y proporcionar respuestas integrales.

Desafío: A veces, la IA generaba respuestas sin sentido ante un simple saludo porque no se le indicó que respondiera de manera amistosa como lo haría un humano, y en su lugar encontraba productos aleatorios de los que hablar.

Solución: Agrega una línea simple como esta antes de la salida:

Si no hay contexto relevante disponible, intenta buscar la información en las URLs. Si no hay información relevante, abstente de generar más salida y reconoce la consulta del cliente o salúdalo amablemente.

De esta manera, el chatbot genera respuestas apropiadas para los saludos.

Estructura el prompt para iniciar los pasos

Estructurar el prompt para incluir pasos de inicio ayuda al chatbot a saber cómo comenzar su tarea. Aquí tienes una versión mejorada:

Tu tarea es analizar y proporcionar retroalimentación sobre los detalles del producto usando el contexto. Evalúa la información del producto proporcionada, da retroalimentación estructurada y detallada a los clientes, e identifica productos relevantes según el contexto proporcionado.
INICIO DE CONTEXTO
{context}
FIN DE CONTEXTO
INICIO DE ENTRADA
{input}
FIN DE ENTRADA

tarea si el usuario pregunta por productos específicos o comparación de productos:

1. **Resumen:** Una breve descripción del producto o información usando los metadatos proporcionados.
2. **Características clave:** Destaca las características principales del producto o información.
3. **Relevancia:** Identifica y enumera otros productos o información relevante según los metadatos dados.

INICIO DE SALIDA
FIN DE SALIDA
Si no hay contexto relevante disponible, intenta buscar la información en las URLs. Si no hay información relevante, abstente de generar más salida y reconoce la consulta del cliente o salúdalo amablemente.

RESPUESTA:

Esta estructura asegura que el chatbot pueda manejar diferentes tipos de consultas y proporcionar respuestas relevantes.

Abordando problemas de traducción del chatbot

Actualmente, el LLM tiene problemas con la traducción y responde exclusivamente en inglés. Para abordar esto, agrega al inicio del prompt:

(Es importante traducir al idioma relevante)

Esta adición ayuda a combatir los problemas de traducción en las respuestas del chatbot.

Estructura final del prompt

Combinando todas las tácticas, la estructura final del prompt es la siguiente:

Tu tarea es analizar y proporcionar retroalimentación sobre los detalles del producto usando el contexto pero es importante traducir al idioma relevante. Evalúa la información del producto proporcionada, da retroalimentación estructurada y detallada a los clientes, e identifica productos relevantes según el contexto proporcionado.INICIO DE CONTEXTO
{context}
FIN DE CONTEXTOINICIO DE ENTRADA
{input}
FIN DE ENTRADA

tarea si el usuario pregunta por productos específicos o comparación de productos:

1. **Resumen:** Una breve descripción del producto o información usando los metadatos proporcionados.
2. **Características clave:** Destaca las características principales del producto o información.
3. **Relevancia:** Identifica y enumera otros productos o información relevante según los metadatos dados.INICIO DE SALIDA
FIN DE SALIDA
Si no hay contexto relevante disponible, intenta buscar la información en las URLs. Si no hay información relevante, abstente de generar más salida y reconoce la consulta del cliente o salúdalo amablemente.
Si el usuario no está satisfecho, usa {chat_history}

RESPUESTA:

Perspectivas adicionales sobre Prompt Engineering

Claridad y especificidad

Asegurarse de que los prompts sean claros y específicos es vital. La ambigüedad puede llevar a malentendidos y respuestas incorrectas. Por ejemplo, un prompt como:

“Proporciona las características clave y beneficios de este producto”

genera respuestas más detalladas y útiles que una consulta vaga como:

“Cuéntame sobre este producto.”

Conciencia contextual

Incorpora contexto relevante en los prompts para ayudar al chatbot a comprender el trasfondo de la consulta. Por ejemplo:

INICIO DE CONTEXTO
Producto: Teléfono XYZ
Características: 64GB de almacenamiento, cámara de 12MP, batería de 3000mAh
Precio: $299
FIN DE CONTEXTO

Esta información contextual guía al chatbot para generar respuestas más relevantes y precisas.

Refinamiento iterativo

Las pruebas y el refinamiento continuos de los prompts son esenciales. Actualizar y optimizar regularmente los prompts según los comentarios de los usuarios asegura que el chatbot siga siendo efectivo y relevante.

Intención del usuario

Comprender la intención del usuario es crucial. Diseñar prompts que capturen y respondan a las necesidades subyacentes del usuario puede mejorar significativamente la utilidad del chatbot.

Técnicas avanzadas en Prompt Engineering

Few-Shot Learning

El few-shot learning implica proporcionar al modelo de IA algunos ejemplos de la salida deseada junto con el prompt. Por ejemplo:

Ejemplo 1:
Usuario: ¿Cuánto tarda el envío?
Bot: El envío normalmente tarda de 5 a 7 días hábiles.

Ejemplo 2:
Usuario: ¿Cuál es la política de devoluciones?
Bot: Puedes devolver productos dentro de los 30 días posteriores a la compra para un reembolso completo.

Tu turno:
Usuario: {input}
Bot:

Zero-Shot Learning

El zero-shot learning implica diseñar prompts de manera que el modelo pueda generar respuestas precisas sin ejemplos previos. Esto requiere crear prompts muy específicos y detallados. Por ejemplo:

Eres un experto en atención al cliente. Proporciona información detallada sobre la política de garantía de la empresa cuando un cliente lo solicite.