Prompt Engineering-teknikker for nettbutikk-chatboter

Hva er Prompt Engineering?

Definisjon og oversikt

Prompt engineering innebærer å utforme presise instruksjoner som styrer KI-språkmodeller i å generere ønskede svar. Det er en kritisk praksis som hjelper chatboten med å forstå og svare hensiktsmessig på ulike henvendelser. Effektiv prompt engineering kan gjøre en chatbot til en pålitelig og brukervennlig assistent.

Fordeler med effektiv prompt engineering

• Bedre nøyaktighet: Godt utformede prompts gir mer nøyaktige svar, ettersom KI-en forstår forespørselen bedre.
• Konsistens: Strukturerte prompts sikrer at chatboten presterer jevnt på tvers av ulike interaksjoner.
• Brukertilfredshet: Tydelige og relevante svar forbedrer brukeropplevelsen.
• Effektivitet: Effektive prompts reduserer behovet for oppfølgingsspørsmål og sparer tid både for brukeren og systemet.

Hvorfor er Prompt Engineering viktig?

Forbedret nøyaktighet

Godt utformede prompts hjelper KI-en å forstå brukerens forespørsel bedre, noe som gir mer nøyaktige og relevante svar. Dette er avgjørende for å opprettholde høy kvalitet i interaksjoner og møte kundens forventninger.

Konsistens

Strukturerte prompts sikrer at chatboten leverer jevn ytelse, uansett kontekst eller type interaksjon. Denne konsistensen er viktig for å bygge tillit og pålitelighet.

Brukertilfredshet

Ved å gi tydelige og relevante svar, forbedrer effektiv prompt engineering brukertilfredsheten. En chatbot som raskt forstår og adresserer brukerens behov gir en bedre kundeopplevelse.

Effektivitet

Effektive prompts reduserer behovet for oppfølgingsspørsmål, gjør interaksjonen mer strømlinjeformet og sparer tid for både brukeren og chatboten. Denne effektiviteten bidrar til en smidigere og mer tilfredsstillende brukeropplevelse.

Viktige taktikker for effektiv prompt engineering

Bruk skilletegn for å markere ulike deler av inndataen

Skilletegn, som “””, < >, eller <tag> </tag>, hjelper til med å separere hver del av inndataen, slik at chatboten enklere kan forstå og behandle ulike deler av forespørselen. For eksempel:

Du er en kundeserviceekspert. Din oppgave er å svare på henvendelser fra {input} ved å bruke ressurser.

---KUNDENS FORESPØRSEL---
{input}
SVAR:

Dette formatet sikrer at chatboten vet hvor forespørselen starter og slutter, og gir en tydelig struktur for svaret sitt.

Be om et strukturert utdata

Strukturerte utdata veileder chatboten steg-for-steg, noe som forbedrer kvaliteten på svarene. For eksempel:

1. Oversikt: En kort beskrivelse av produktet eller informasjonen ved bruk av metadataene.
2. Nøkkelfunksjoner: Fremhev de viktigste funksjonene ved produktet eller informasjonen.
3. Relevans: Identifiser og list opp andre relevante produkter eller informasjon basert på de gitte metadataene.

Denne metoden hjelper chatboten å “tenke” og gi utfyllende svar.

Utfordring: Noen ganger genererer KI-en uforståelige svar på en enkel hilsen fordi den ikke ble instruert til å gi et vennlig svar som et menneske ville gjort, og isteden fant tilfeldige produkter å snakke om.

Løsning: Legg til en enkel linje før utdataen, som dette:

Hvis ingen relevant kontekst er tilgjengelig, prøv å finne informasjonen på URL-ene. Hvis det ikke finnes relevant informasjon, unngå å generere videre utdata og anerkjenn kundens henvendelse eller hils dem høflig.

På denne måten gir chatboten passende svar på hilsener.

Strukturer prompten for å initiere steg

Ved å strukturere prompten slik at den inkluderer initieringssteg, hjelper du chatboten å vite hvordan den skal starte oppgaven. Her er en forbedret versjon:

Din oppgave er å analysere og gi tilbakemelding på produktdetaljer ved å bruke konteksten. Evaluer produktinformasjonen som er gitt, gi strukturert og detaljert tilbakemelding til kundene, og identifiser relevante produkter basert på den oppgitte konteksten.
KONTEKST START
{context}
KONTEKST SLUTT
INNDATA START
{input}
INNDATA SLUTT

oppgave hvis brukeren ber om spesifikke produkter eller produkt-sammenligning:

1. **Oversikt:** En kort beskrivelse av produktet eller informasjonen ved bruk av metadataene.
2. **Nøkkelfunksjoner:** Fremhev de viktigste funksjonene ved produktet eller informasjonen.
3. **Relevans:** Identifiser og list opp andre relevante produkter eller informasjon basert på de gitte metadataene.

START UTDATA
SLUTT UTDATA
Hvis ingen relevant kontekst er tilgjengelig, prøv å finne informasjonen på URL-ene. Hvis det ikke finnes relevant informasjon, unngå å generere videre utdata og anerkjenn kundens henvendelse eller hils dem høflig.

SVAR:

Denne strukturen sikrer at chatboten kan håndtere ulike typer forespørsler og gi relevante svar.

Adressere chatbotens oversettelsesproblemer

For øyeblikket har LLM-en utfordringer med oversettelse og svarer utelukkende på engelsk. For å adressere dette, legg til i starten av prompten:

(Det er viktig å oversette til relevant språk)

Dette bidrar til å motvirke oversettelsesproblemer i chatbotens svar.

Endelig prompt-struktur

Ved å kombinere alle disse taktikkene, blir den endelige prompt-strukturen slik:

Din oppgave er å analysere og gi tilbakemelding på produktdetaljer ved å bruke konteksten, men det er viktig å oversette til relevant språk. Evaluer produktinformasjonen som er gitt, gi strukturert og detaljert tilbakemelding til kundene, og identifiser relevante produkter basert på den oppgitte konteksten.KONTEKST START
{context}
KONTEKST SLUTTINNDATA START
{input}
INNDATA SLUTT

oppgave hvis brukeren ber om spesifikke produkter eller produkt-sammenligning:

1. **Oversikt:** En kort beskrivelse av produktet eller informasjonen ved bruk av metadataene.
2. **Nøkkelfunksjoner:** Fremhev de viktigste funksjonene ved produktet eller informasjonen.
3. **Relevans:** Identifiser og list opp andre relevante produkter eller informasjon basert på de gitte metadataene.START UTDATA
SLUTT UTDATA
Hvis ingen relevant kontekst er tilgjengelig, prøv å finne informasjonen på URL-ene. Hvis det ikke finnes relevant informasjon, unngå å generere videre utdata og anerkjenn kundens henvendelse eller hils dem høflig.
Hvis brukeren ikke er fornøyd, bruk {chat_history}

SVAR:

Ytterligere innsikt om prompt engineering

Klarhet og spesifisitet

Det er avgjørende at prompts er tydelige og spesifikke. Uklarhet kan føre til misforståelser og feil svar. For eksempel gir prompten:

“Gjør rede for nøkkelfunksjonene og fordelene med dette produktet”

mer detaljerte og nyttige svar enn en vag forespørsel som:

“Fortell meg om dette produktet.”

Kontekstbevissthet

Inkluder relevant kontekst i prompts for å hjelpe chatboten å forstå bakgrunnen for forespørselen. For eksempel:

KONTEKST START
Produkt: XYZ Telefon
Funksjoner: 64GB lagring, 12MP kamera, 3000mAh batteri
Pris: 299$
KONTEKST SLUTT

Denne konteksten hjelper chatboten å gi mer relevante og presise svar.

Iterativ forbedring

Kontinuerlig testing og forbedring av prompts er essensielt. Jevnlig oppdatering og optimalisering av prompts basert på brukertilbakemeldinger sikrer at chatboten forblir effektiv og relevant.

Brukerintensjon

Å forstå brukerens intensjon er avgjørende. Å utforme prompts som fanger opp og svarer på underliggende behov kan forbedre chatbotens nytteverdi betydelig.

Avanserte teknikker i prompt engineering

Few-Shot Learning

Few-shot learning innebærer å gi KI-modellen noen eksempler på ønsket utdata sammen med prompten. For eksempel:

Eksempel 1:
Bruker: Hvor lang tid tar frakten?
Bot: Frakt tar vanligvis 5–7 virkedager.

Eksempel 2:
Bruker: Hva er returpolicyen?
Bot: Du kan returnere produkter innen 30 dager for full refusjon.

Din tur:
Bruker: {input}
Bot:

Zero-Shot Learning

Zero-shot learning innebærer å utforme prompts slik at modellen kan generere nøyaktige svar uten noen tidligere eksempler. Dette krever svært spesifikke og detaljerte prompts. For eksempel:

Du er ekspert på kundeservice. Gi detaljert informasjon om selskapets garantipolicy når en kunde spør.