Tehnici de Prompt Engineering pentru Chatboții de Ecommerce

Ce este Prompt Engineering?

Definiție și Prezentare generală

Prompt engineering presupune formularea unor instrucțiuni precise care ghidează modelele lingvistice AI în generarea rezultatelor dorite. Este o practică esențială care ajută chatbotul să înțeleagă și să răspundă corespunzător la diverse întrebări. Un prompt engineering eficient poate transforma un chatbot într-un asistent de încredere și ușor de folosit.

Beneficiile unui Prompt Engineering Eficient

• Acuratețe îmbunătățită: Prompturile bine concepute duc la răspunsuri mai precise, deoarece AI-ul înțelege mai bine întrebarea.
• Consistență: Prompturile structurate asigură că chatbotul răspunde consecvent în diferite interacțiuni.
• Satisfacția utilizatorului: Răspunsurile clare și relevante îmbunătățesc experiența utilizatorului.
• Eficiență: Prompturile eficiente reduc nevoia de întrebări suplimentare, economisind timp atât pentru utilizatori cât și pentru sistem.

De ce este important Prompt Engineering?

Acuratețe îmbunătățită

Prompturile bine formulate ajută AI-ul să înțeleagă mai bine întrebările utilizatorilor, rezultând răspunsuri mai precise și relevante. Acest lucru este esențial pentru menținerea unor interacțiuni de calitate și pentru a satisface așteptările clienților.

Consistență

Prompturile structurate asigură că chatbotul oferă performanțe constante, indiferent de contextul sau natura interacțiunii. Această consistență este crucială pentru construirea încrederii și a fiabilității.

Satisfacția utilizatorului

Prin oferirea de răspunsuri clare și relevante, un prompt engineering eficient crește satisfacția utilizatorului. Un chatbot care înțelege și răspunde rapid nevoilor utilizatorului îmbunătățește experiența generală a clientului.

Eficiență

Prompturile eficiente reduc nevoia de întrebări suplimentare, simplificând interacțiunile și economisind timp atât pentru utilizatori, cât și pentru chatbot. Această eficiență contribuie la o experiență mai fluentă și mai satisfăcătoare pentru utilizator.

Tactici Cheie pentru un Prompt Engineering Eficient

Folosește Delimitatori pentru a Indica Părțile Distincte ale Inputului

Delimitatorii, precum “””, < > sau <tag> </tag>, ajută la separarea fiecărei părți din input, permițând chatbotului să înțeleagă și să proceseze diferite părți ale întrebării eficient. De exemplu:

Ești un specialist în servicii clienți. Sarcina ta este să răspunzi la întrebările din {input} folosind resursele.

---ÎNTREBAREA CLIENTULUI---
{input}
RĂSPUNS:

Acest format asigură că chatbotul știe unde începe și unde se termină întrebarea, oferind o structură clară pentru răspunsul său.

Solicită un Output Structurat

Outputurile structurate ghidează chatbotul printr-un proces pas cu pas, îmbunătățind calitatea răspunsurilor. De exemplu:

1. Prezentare generală: O scurtă descriere a produsului sau informației folosind metadatele furnizate.
2. Caracteristici cheie: Subliniază caracteristicile principale ale produsului sau informației.
3. Relevanță: Identifică și enumeră alte produse sau informații relevante pe baza metadatelor date.

Această metodă ajută chatbotul să „gândească” și să ofere răspunsuri complete.

Provocare: Uneori, AI-ul genera răspunsuri incoerente la o simplă salutare pentru că nu i s-a spus să genereze un răspuns prietenos ca un om, și în schimb găsea produse aleatorii despre care să vorbească.

Soluție: Adaugă un enunț simplu ca acesta înainte de output:

Dacă nu există context relevant disponibil, încearcă să cauți informațiile pe URL-uri. Dacă nu există informații relevante, nu genera output suplimentar și recunoaște întrebarea clientului sau salută-l politicos.

În acest fel, chatbotul generează răspunsuri potrivite la saluturi.

Structurează Promptul pentru Inițierea Pașilor

Structurarea promptului pentru a include pași de inițiere ajută chatbotul să știe cum să își înceapă sarcina. Iată o versiune îmbunătățită:

Sarcina ta este să analizezi și să oferi feedback despre detaliile produsului folosind contextul. Evaluează informațiile despre produs furnizate, oferă feedback structurat și detaliat clienților și identifică produse relevante pe baza contextului furnizat.
CONTEXT START
{context}
CONTEXT END
INPUT START
{input}
INPUT END

sarcină dacă utilizatorul solicită produse specifice sau comparație de produse:

1. **Prezentare generală:** O scurtă descriere a produsului sau informației folosind metadatele furnizate.
2. **Caracteristici cheie:** Subliniază caracteristicile principale ale produsului sau informației.
3. **Relevanță:** Identifică și enumeră alte produse sau informații relevante pe baza metadatelor date.

START OUTPUT
END OUTPUT
Dacă nu există context relevant disponibil, încearcă să cauți informațiile pe URL-uri. Dacă nu există informații relevante, nu genera output suplimentar și recunoaște întrebarea clientului sau salută-l politicos.

RĂSPUNS:

Această structură asigură că chatbotul poate gestiona diferite tipuri de întrebări și poate oferi răspunsuri relevante.

Abordarea Problemelor de Traducere ale Chatbotului

În prezent, LLM întâmpină probleme la traducere și răspunde exclusiv în engleză. Pentru a rezolva acest aspect, adaugă la începutul promptului:

(Este important să se traducă în limba relevantă)

Această adăugare ajută la combaterea problemelor de traducere în răspunsurile chatbotului.

Structura Finală a Promptului

Combinând toate tacticile, structura finală a promptului este următoarea:

Sarcina ta este să analizezi și să oferi feedback despre detaliile produsului folosind contextul, dar este important să se traducă în limba relevantă. Evaluează informațiile despre produs furnizate, oferă feedback structurat și detaliat clienților și identifică produse relevante pe baza contextului furnizat.CONTEXT START
{context}
CONTEXT ENDINPUT START
{input}
INPUT END

sarcină dacă utilizatorul solicită produse specifice sau comparație de produse:

1. **Prezentare generală:** O scurtă descriere a produsului sau informației folosind metadatele furnizate.
2. **Caracteristici cheie:** Subliniază caracteristicile principale ale produsului sau informației.
3. **Relevanță:** Identifică și enumeră alte produse sau informații relevante pe baza metadatelor date.START OUTPUT
END OUTPUT
Dacă nu există context relevant disponibil, încearcă să cauți informațiile pe URL-uri. Dacă nu există informații relevante, nu genera output suplimentar și recunoaște întrebarea clientului sau salută-l politicos.
Dacă utilizatorul nu este mulțumit, folosește {chat_history}

RĂSPUNS:

Perspective Suplimentare despre Prompt Engineering

Claritate și Specificitate

Asigurarea că prompturile sunt clare și specifice este vitală. Ambiguitatea poate duce la neînțelegeri și răspunsuri incorecte. De exemplu, un prompt precum:

“Furnizează caracteristicile cheie și beneficiile acestui produs”

generează răspunsuri mai detaliate și utile decât o întrebare vagă precum:

“Spune-mi despre acest produs.”

Conștientizarea Contextului

Include context relevant în prompturi pentru a ajuta chatbotul să înțeleagă fundalul întrebării. De exemplu:

CONTEXT START
Produs: Telefon XYZ
Caracteristici: Stocare 64GB, Cameră 12MP, Baterie 3000mAh
Preț: 299$
CONTEXT END

Aceste informații contextuale ghidează chatbotul să genereze răspunsuri mai relevante și mai precise.

Rafinare Iterativă

Testarea și rafinarea continuă a prompturilor sunt esențiale. Actualizarea și optimizarea regulată a prompturilor pe baza feedback-ului utilizatorilor asigură că chatbotul rămâne eficient și relevant.

Intentia Utilizatorului

Înțelegerea intenției utilizatorului este crucială. Proiectarea prompturilor care surprind și răspund nevoilor reale ale utilizatorului poate îmbunătăți semnificativ utilitatea chatbotului.

Tehnici Avansate în Prompt Engineering

Few-Shot Learning

Few-shot learning presupune furnizarea către model AI a câtorva exemple de output dorit împreună cu promptul. De exemplu:

Exemplul 1:
Utilizator: Cât durează livrarea?
Bot: Livrarea durează de obicei 5-7 zile lucrătoare.

Exemplul 2:
Utilizator: Care este politica de retur?
Bot: Poți returna produsele în termen de 30 de zile de la achiziție pentru rambursare completă.

Rândul tău:
Utilizator: {input}
Bot:

Zero-Shot Learning

Zero-shot learning presupune conceperea prompturilor astfel încât modelul să poată genera răspunsuri precise fără exemple anterioare. Acest lucru necesită prompturi foarte specifice și detaliate. De exemplu:

Ești un expert în servicii clienți. Oferă informații detaliate despre politica de garanție a companiei atunci când ești întrebat de un client.