Techniques de Prompt Engineering pour Chatbots E-commerce

Qu’est-ce que le Prompt Engineering ?

Définition et aperçu

Le prompt engineering consiste à rédiger des instructions précises qui guident les modèles de langage IA pour générer les résultats désirés. Il s’agit d’une pratique essentielle qui aide le chatbot à comprendre et répondre de manière appropriée à diverses requêtes. Un prompt engineering efficace peut transformer un chatbot en assistant fiable et convivial.

Avantages d’un prompt engineering efficace

• Précision accrue : Des prompts bien conçus mènent à des réponses plus précises, car l’IA comprend mieux la requête.
• Cohérence : Les prompts structurés garantissent que le chatbot agit de manière cohérente dans différentes interactions.
• Satisfaction utilisateur : Des réponses claires et pertinentes améliorent l’expérience utilisateur.
• Efficacité : Des prompts efficaces réduisent le besoin de questions de suivi, économisant du temps pour les utilisateurs et le système.

Pourquoi le Prompt Engineering est-il important ?

Précision améliorée

Des prompts bien rédigés aident l’IA à mieux comprendre les requêtes des utilisateurs, ce qui se traduit par des réponses plus précises et pertinentes. Ceci est essentiel pour maintenir des interactions de qualité et répondre aux attentes des clients.

Cohérence

Les prompts structurés garantissent que le chatbot fournit des performances constantes, quel que soit le contexte ou la nature de l’interaction. Cette cohérence est cruciale pour instaurer la confiance et la fiabilité.

Satisfaction utilisateur

En fournissant des réponses claires et pertinentes, un prompt engineering efficace augmente la satisfaction utilisateur. Un chatbot qui comprend et répond rapidement aux besoins améliore l’expérience client globale.

Efficacité

Des prompts efficaces réduisent le besoin de questions supplémentaires, rationalisant les échanges et économisant du temps pour les utilisateurs et le chatbot. Cette efficacité contribue à une expérience utilisateur plus fluide et satisfaisante.

Principales tactiques pour un Prompt Engineering efficace

Utiliser des délimiteurs pour indiquer les différentes parties de l’entrée

Les délimiteurs, comme “””, < > ou <tag> </tag>, permettent de séparer chaque partie de l’entrée, aidant le chatbot à comprendre et traiter efficacement les différentes parties de la requête. Par exemple :

Vous êtes un spécialiste du service client. Votre tâche est de répondre aux questions de {input} en utilisant les ressources.

---REQUÊTE DU CLIENT---
{input}
RÉPONSE :

Ce format permet au chatbot d’identifier clairement où commence et se termine la requête, fournissant ainsi une structure claire pour sa réponse.

Demander une sortie structurée

Les sorties structurées guident le chatbot dans un processus étape par étape, améliorant la qualité de ses réponses. Par exemple :

1. Aperçu : Brève description du produit ou de l’information à partir des métadonnées fournies.
2. Caractéristiques clés : Mettre en avant les caractéristiques principales du produit ou de l’information.
3. Pertinence : Identifier et lister d’autres produits ou informations pertinents selon les métadonnées fournies.

Cette méthode aide le chatbot à “réfléchir” et à fournir des réponses complètes.

Problème : Parfois, l’IA produisait des réponses incohérentes à une simple salutation parce qu’on ne lui avait pas demandé de répondre amicalement comme un humain, et elle évoquait alors des produits au hasard.

Solution : Ajoutez une ligne simple avant la sortie :

Si aucun contexte pertinent n’est disponible, essayez de chercher l’information sur les URLs. S’il n’y a pas d’information pertinente, alors n’allez pas plus loin et reconnaissez la demande du client ou saluez-le poliment.

Ainsi, le chatbot génère des réponses appropriées aux salutations.

Structurer le prompt pour initier les étapes

Structurer le prompt pour inclure les étapes d’initiation aide le chatbot à savoir comment commencer sa tâche. Voici une version améliorée :

Votre tâche est d’analyser et de fournir un retour sur les détails du produit en utilisant le contexte. Évaluez les informations fournies, donnez un retour structuré et détaillé aux clients, et identifiez les produits pertinents selon le contexte.
CONTEXT START
{context}
CONTEXT END
INPUT START
{input}
INPUT END

tâche si l’utilisateur demande des produits spécifiques ou une comparaison de produits :

1. **Aperçu :** Brève description du produit ou de l’information à partir des métadonnées fournies.
2. **Caractéristiques clés :** Mettre en avant les caractéristiques principales du produit ou de l’information.
3. **Pertinence :** Identifier et lister d’autres produits ou informations pertinents selon les métadonnées fournies.

START OUTPUT
END OUTPUT
Si aucun contexte pertinent n’est disponible, essayez de chercher l’information sur les URLs. S’il n’y a pas d’information pertinente, alors n’allez pas plus loin et reconnaissez la demande du client ou saluez-le poliment.

RÉPONSE :

Cette structure garantit que le chatbot peut gérer différents types de requêtes et fournir des réponses pertinentes.

Résoudre les problèmes de traduction du chatbot

Actuellement, le LLM présente des problèmes de traduction et répond uniquement en anglais. Pour y remédier, ajoutez au début du prompt :

(Il est important de traduire dans la langue concernée)

Cet ajout contribue à corriger les problèmes de traduction dans les réponses du chatbot.

Structure finale du prompt

En combinant toutes les tactiques, la structure finale du prompt est la suivante :

Votre tâche est d’analyser et de fournir un retour sur les détails du produit en utilisant le contexte mais il est important de traduire dans la langue concernée. Évaluez les informations fournies, donnez un retour structuré et détaillé aux clients, et identifiez les produits pertinents selon le contexte fourni.CONTEXT START
{context}
CONTEXT ENDINPUT START
{input}
INPUT END

tâche si l’utilisateur demande des produits spécifiques ou une comparaison de produits :

1. **Aperçu :** Brève description du produit ou de l’information à partir des métadonnées fournies.
2. **Caractéristiques clés :** Mettre en avant les caractéristiques principales du produit ou de l’information.
3. **Pertinence :** Identifier et lister d’autres produits ou informations pertinents selon les métadonnées fournies.START OUTPUT
END OUTPUT
Si aucun contexte pertinent n’est disponible, essayez de chercher l’information sur les URLs. S’il n’y a pas d’information pertinente, alors n’allez pas plus loin et reconnaissez la demande du client ou saluez-le poliment.
Si l’utilisateur n’est pas satisfait, utilisez {chat_history}

RÉPONSE :

Autres conseils sur le Prompt Engineering

Clarté et spécificité

Il est essentiel que les prompts soient clairs et précis. L’ambiguïté peut entraîner des malentendus et des réponses incorrectes. Par exemple, un prompt comme :

“Indique les caractéristiques principales et les avantages de ce produit”

donnera des réponses plus détaillées et utiles qu’une question vague telle que :

“Parle-moi de ce produit.”

Prise en compte du contexte

Intégrez le contexte pertinent dans les prompts afin d’aider le chatbot à comprendre le fond de la requête. Par exemple :

CONTEXT START
Produit : Téléphone XYZ
Caractéristiques : 64Go de stockage, Appareil photo 12MP, Batterie 3000mAh
Prix : 299$
CONTEXT END

Cette information contextuelle guide le chatbot pour générer des réponses plus pertinentes et précises.

Affinage itératif

Tester et affiner en continu les prompts est essentiel. Mettre à jour et optimiser régulièrement les prompts en fonction des retours utilisateurs permet au chatbot de rester efficace et pertinent.

Intention de l’utilisateur

Comprendre l’intention de l’utilisateur est crucial. Concevoir des prompts qui captent et répondent aux besoins sous-jacents de l’utilisateur peut nettement améliorer l’utilité du chatbot.

Techniques avancées de Prompt Engineering

Few-Shot Learning

Le few-shot learning consiste à fournir au modèle d’IA quelques exemples du résultat souhaité en plus du prompt. Par exemple :

Exemple 1 :
Utilisateur : Combien de temps prend la livraison ?
Bot : La livraison prend généralement 5 à 7 jours ouvrés.

Exemple 2 :
Utilisateur : Quelle est la politique de retour ?
Bot : Vous pouvez retourner les produits dans les 30 jours suivant l’achat pour un remboursement intégral.

À vous :
Utilisateur : {input}
Bot :

Zero-Shot Learning

Le zero-shot learning consiste à concevoir des prompts de sorte que le modèle puisse générer des réponses précises sans exemples préalables. Cela nécessite de rédiger des prompts très spécifiques et détaillés. Par exemple :

Vous êtes un expert du service client. Fournissez des informations détaillées sur la politique de garantie de l’entreprise lorsqu’un client en fait la demande.